Экспертная система JESS

Jess (Java Expert System Shell) – это оболочка для разработки экспертных систем, написанная Эрнестом Фридманом-Хиллом (Sandia National Laboratories in Livermore, CA) полностью на языке Java компании Sun Microsystems. Jess изначально являлся производной языка CLIPS, но вскоре вырос в полную, отдельную, динамическую среду. Используя Jess, можно построить Java приложение с возможностью обработки данных на основе знаний, представленных в виде правил. На данный момент, Jess - один из наиболее легких и быстрых оболочек для экспертных систем.

Скриптовый язык Jess все еще совместим с CLIPS, т.е. большинство скриптов Jess будут работать в CLIPS и наоборот. Как и CLIPS, ядро Jess использует Rete алгоритм для обработки фактов и правил, который является очень эффективным и быстродействующим при решении задач множественного сравнивания (many-to-many matching problem). Jess также включает в себя возможность создания, управления и вызова методов Java объектов.

Понимание данного алгоритма может быть полезным для планирования ЭС. Типичные ЭС имеют установленное множество правил, в то время как база знаний (фактов) может меняться. Очевидным решением является создание списка правил и постоянное его просматривание на предмет совпадения условий правила с существующими в системе фактами. Но данное решение неэффективно, так как в большинстве случаев результат цикла будет повторяться довольно часто. Вместо этого используется более эффективный Rete алгоритм. Он запоминает результат последнего тестирования знаний и заново проверяет только вновь появившиеся факты.

Данный алгоритм реализован с помощью построения системы узлов, каждый из которых представляет одно или несколько проверок фактов для каждого правила. Факт, который добавляется или удаляется из базы знаний, обрабатывается этой системой узлов. В основе этой системы лежат конкретные действия. Когда набор фактов доходит до основания системы, запускается действие из этого правила (которому и удовлетворяет система фактов). Сама по себе система состоит из двух типов узлов: с одним входом и с двумя входами. Узлы с одним входом осуществляют проверку отдельных фактов, с двумя - параллельные проверки и группирующие функции.

Jess имеет не открытый исходный код, в отличие от CLIPS.

Система Jess бесплатна для учебного и правительственного использования, но требуется лицензия, чтобы использовать Jess для коммерческих систем.

Web-ориентированный инструментарий JESS, приобрел достаточную известность в настоящее время. Среди отечественных инструментальных средств следует отметить веб-ориентированную версию комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, разработанного на кафедре Кибернетики МИФИ. В этом комплексе вся прикладная логика как комплекса в целом, так и разработанных в нем веб-интегрированных ЭС, сосредоточена на стороне сервера.

Заключение

В данной курсовой работе всестороннее рассмотрены теоретические особенностей экспертных систем, их использование в практической деятельности. Для этого были решены следующие задачи:

1. Краткое изучение истории развития экспертных систем. Экспертные системы как отдельное направление выделилось из общего русла исследований по искусственному интеллекту в начале 80-х гг. Основным предметом исследований нового направления являются знания – их приобретение, представление и использование. Специалисты, работающие в этой области все чаще используют для ее наименования термин «инженерия знаний».

2. Введение основных понятий и классификации. В ходе рассмотрения основных теоретических аспектов можно сформулировать следующее определение экспертной системы. Экспертная система – это вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой узкой предметной области в форме базы знаний. Экспертные системы должны уметь принимать решения вместо специалиста в заданной предметной области.

3. Рассмотрение особенностей экспертных систем. Экспертные системы применяются для решения только трудных практических задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают прозрачностью, т.е. могут, быть объяснены пользователю на качественном уровне (в отличие от решений, полученных с помощью числовых алгоритмов, и в особенности от решений полученных статистическими методами). Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях.

4. Рассмотрение достоинств и недостатков систем. Очень значимым отличием экспертных систем от классических программ, работа которых основана на точных данных является то, что экспертные системы могут ошибаться. Причина ошибок лежит в том, что знания специалистов, как и знания, заложенные в экспертные системы, не точны. Важно, по крайней мере, чтобы экспертные системы ошибались не чаще, чем ошибается человек-эксперт.

5. Изучение структуры и этапов создания систем. Выделяют два типа экспертных систем: статические и динамические. Статические экспертные системы используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Динамические экспертные системы по сравнению со статическими содержат дополнительно два следующих компонента: подсистему моделирования внешнего мира и подсистему взаимодействия с внешним миром. В настоящее время сложилась определенная технология разработки ЭС, которая включает следующие шесть этапов: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование и опытная эксплуатация.

6. Подробное описание и сравнение активно эксплуатирующихся экспертных систем. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.