Co jsou expertní systémové skořápky?
V expertních systémech jsou odborné systémové skořápky software obsahující rozhraní, inferenční motor a formátovanou kostru znalostní základny. V podstatě je odborný systémový shell prázdnou miskou, která má být naplněna prvky odborných znalostí, které může inferenční motor zpracovat pro uživatele. Odborní systémy jsou počítačové aplikace, které poskytují pomoc s řešením problémů pro konkrétní problémy, které uživatel může potřebovat k přístupu k řešení, například obtěžování softwaru užitkového softwaru v provozu. Znalostní inženýr by použil tento shell k vývoji znalostní základny a přizpůsobil ji tak, aby vyhovoval potřebám své konkrétní klientské základny uživatelů. Bylo by přizpůsobeno, aby uživateli vložil a interpretoval tyto informace do úložiště dat a ve srovnání s porovnáním nalezení odpovídajících informací, které by mohly uživateli pomoci při řešení řešení.
spolu s kontrolními informacemi, které jsou uloženy do KNOZákladna, jsou definice pravidel a atributů, které řídí uvolňování informací uživatelům. Znalostní základna je konstruována z prohlášení o odborných znalostech, která napodobují proces analýzy lidského odborníka při snaze o dostatek znalostí k dosažení řešení. Odborné systémové skořápky musí poskytovat schopnosti posílit práci znalostního inženýra při vývoji znalostní základny, která může fungovat jako odborný systém v reálném čase. V takovém expertním systému může být základna v neustálé změně dat delecí nebo přidáním dat, protože průmyslové systémy, sítě, hardware a softwarové systémy se v průběhu času mění. Tato neustálá změna vstupu dat z jiných systémů správy nesmí zavádět schopnost základny uvažovat na stejné úrovni odborníků bez ohledu na změny.
Expert Systems Shells poskytují holé kosti pro napodobování lidských odborných zdůvodnění v metodách pravidel známých jako vpřed a zpětné řetězení. Odpověď vpřed v těchto skořápkách umožňuje přijímat data odM Uživatel a používání inferenčních pravidel motoru k nalezení více údajů týkajících se těchto informací, dokud není dostatek informací k vytvoření závěru. Protože počáteční přijatá data jsou to, co řídí hledání, tato metoda se nazývá metoda řízená daty. Aplikace, která ilustruje tuto metodu řetězce dopředu, může prozkoumat možnosti uspořádání komponent v počítači, aby dorazily k nejlepšímu umístění komponent.
Zpětné řetězení shromažďuje data pouze proto, že je potřebuje, když je na konzultaci dotazována znalostní základna. Má cíl najít hodnotu pro C a důvody dozadu k objevování hodnoty A a B, která uzavírá hodnotu cíle C. Tato metoda uvažování od současných dat po předchozí data, která byla podporou současných údajů, se nazývá metoda založená na cíli. Aplikace ilustrující pravidla odborného systému odborného systému může zahrnovat lékař, který zadá aktuální sadu příznaků pro základní informace o stejném neboPodobné příznaky v základních informacích z konkrétního odborníka na lékařskou diagnostiku.
odvozené znalosti jsou získány zkoumáním stávajících skutečností, aby se dosáhly pravděpodobných nových informací. Toto je proces uvažování, který obývá inferenční motor do odborných systémových skořápek. Tento proces je to, co iniciuje dopředu nebo zpětné řetězení v odborných systémech založených na pravidlech. Pravidla inference, která vytvářejí inferenční motory v odborných systémových skořápkách, se skládají z podmíněných „if“ klauzulí a „pak“ ustanovení v vládnoucích prohlášeních, která usnadňují vedení kroků. Tyto kroky by mohly být v oboru finančních služeb, lidských zdrojů a zpracování hypotečních úvěrů, mimo jiné, aby se pokusily objevit pravidla palce jako pravděpodobná doporučení, pokud definitivní odpověď není možná.