Co to są powłoki systemowe?

W systemach eksperckich powłoki systemowe to oprogramowanie zawierające interfejs, silnik wnioskowania i sformatowany szkielet bazy wiedzy.Zasadniczo powłoka systemu eksperckiego to pusta miska wypełniona elementami wiedzy eksperckiej, które silnik wnioskowania może przetwarzać dla użytkowników.Systemy ekspertów to aplikacje komputerowe, które zapewniają pomoc rozwiązywania problemów w przypadku konkretnych problemów, które użytkownik może potrzebować dostępu do rozwiązania, na przykład, trudności w oprogramowaniu narzędziowym.Inżynier wiedzy użyłby tej powłoki do opracowania bazy wiedzy i dostosowania jej do potrzeb jego konkretnej bazy klientów użytkowników.Zostanie to dostosowane do wprowadzenia danych użytkownika i interpretacji tych informacji do repozytorium danych oraz, przez porównanie, zlokalizowanie pasujących informacji, które mogą pomóc w poprowadzeniu użytkownika do rozwiązania.

Wraz z informacjami kontrolnymi, które są zdeponowane w bazie wiedzy, są regułami i atrybutami definicji regulującej udostępnianie informacji użytkownikom.Baza wiedzy jest skonstruowana z oświadczeń wiedzy specjalistycznej, które naśladują proces analizy ludzkiego eksperta w dążeniu do wystarczającej wiedzy, aby osiągnąć rozwiązanie.Korpy systemowe eksperckich muszą zapewnić możliwości wzmocnienia pracy inżyniera wiedzy w opracowywaniu bazy wiedzy, która może działać jako system ekspertów w czasie rzeczywistym.W takim systemie eksperckim bazą może być stała zmiana danych poprzez usunięcie lub dodatki danych, ponieważ systemy przemysłowe, sieci, sprzęt i systemy oprogramowania zmieniają się w czasie.Ta stała zmiana danych wejściowych danych z innych systemów zarządzania nie może zaważyć się zdolnością bazy do rozumowania na tym samym poziomie ekspertów, niezależnie od zmian.

Skorupy systemów eksperckich zapewniają gołe kości naśladowania ludzkiego rozumowania eksperckiego w metodach reguł zwanych łączeniem do przodu i łańcucha wstecznego.Łączenie do przodu w tych powłokach umożliwia pobieranie danych od użytkownika i wykorzystanie reguł silnika wnioskowania w celu zlokalizowania większej liczby danych w stosunku do tych informacji, dopóki nie będzie wystarczającej ilości informacji, aby utworzyć wniosek.Ponieważ początkowe otrzymane dane napędzają poszukiwanie, metoda ta nazywa się metodą opartą na danych.Aplikacja, która ilustruje tę metodę melinowania w przyszłości, może zbadać możliwości układu komponentów w komputerze, aby dotrzeć do najlepszego umieszczenia komponentów.

Łączenie wsteczne gromadzi dane tylko tak, jak potrzebuje ich, gdy baza wiedzy jest zapytana o konsultację.Ma na celu znalezienie wartości C i powodów wstecznych, aby odkryć wartość A i B, która kończy wartość celu C. Ta metoda rozumowania od obecnych danych do wcześniejszych danych, które były podstawą obecnych danych, nazywa się cel-metoda napędzana.Zastosowanie ilustrujące systemy eksperckich systemów wnioskowania mogą obejmować lekarza wprowadzającego obecny zestaw objawów w przypadku informacji podstawowych na temat tych samych lub podobnych objawów w informacjach podstawowych z konkretnego systemu eksperckiego diagnozy medycznej.

Wnioskowana wiedza jest uzyskiwana przez badanie istniejącegoFakty, aby uzyskać prawdopodobne nowe informacje.Jest to proces rozumowania, który zamieszkuje silnik wnioskowania w skorupach systemów ekspertów.Proces ten inicjuje łączenie do przodu lub wsteczne w systemach ekspertów opartych na regułach.Reguły wnioskowania, które budują silniki wnioskowania w skorupach systemowych ekspertów, składają się z warunków „jeśli” klauzule i „następnie” klauzule w oświadczeniach rządzących, które ułatwiają wytyczne dotyczące kroków.Kroki te mogą znajdować się między innymi w dziedzinie usług finansowych, zasobów ludzkich i kredytów hipotecznych, aby spróbować odkryć zasady kciuka jako prawdopodobne zalecenia, gdy ostateczna odpowiedź nie jest możliwa.