После того как задача определена, необходимо подсчитать расходы и прибыли от разработки экспертной системы. В расходы включаются затраты на оплату труда коллектива разработчиков. В дополнительные расходы приобретаемого программного инструментария, с помощью которого разрабатывается экспертная система.
Прибыль возможна за счет снижения цены продукции, повышения производительности труда, расширения номенклатуры продукции или услуг или даже разработки новых видов продукции или услуг в этой области. Соответствующие расходы и прибыли от системы определяются относительно времени, в течение которого возвращаются средства, вложенные в разработку. На современном этапе большая часть фирм, развивающих крупные экспертные системы, предпочли разрабатывать дорогостоящие проекты, приносящие значительные прибыли.
Наметились тенденции разработки менее дорогостоящих систем, хотя и с более длительным сроком возвращаемости вложенных в них средств, так как программные средства разработки экспертных систем непрерывно совершенствуются. После того как инженер по знаниям убедился, что:
- данная задача может быть решена с помощью экспертной системы;
- экспертную систему можно создать предлагаемыми на рынке средствами;
- имеется подходящий эксперт;
- предложенные критерии производительности являются разумными;
- затраты и срок их возвращаемости приемлемы для заказчика.
Он составляет план разработки. План определяет шаги процесса разработки и необходимые затраты, а также ожидаемые результаты.
3.2. Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом.
Системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом.
1. У них нет предубеждений.
2. Они не делают поспешных выводов.
3. Эти системы работают, систематизировано, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.
4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются.
5. Системы, основанные на знаниях, устойчивы к “помехам”. Эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей. ЭС, не обремененные знаниями из других областей, по своей природе менее подвержены “шумам”. Со временем системы, основанные на знаниях, могут рассматриваться пользователями как разновидность тиражирования - новый способ записи и распространения знаний. Подобно другим видам компьютерных программ они не могут заменить человека в решении задач, а скорее напоминают орудия труда, которые дают ему возможность решат задачи быстрее и эффективнее.
6. Эти системы не заменяют специалиста, а являются инструментом в его руках.
Список использованной литературы
| 1. Амарселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 2005 г. 2. Моисеев В.Б. Представление знаний в интеллектуальных системах. Информатика и образование,. №2, 2003 г. с. 84-91 3. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: М. Наука, 2004 г. 4. Зубов В. В., Макушкин В. А., Оглоблин А. Г. Экспертная система диагностирования цифровых устройств и БИС. Средства связи, №3, 2000, с. 32-36. 5. Зубов В. В., Макушкин В. А. Экспертная система диагностирования цифровых устройств ДИЭКС на персональной ЭВМ.ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ НА ПЕРСОНАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРАХ, М.: МДНТП, 2005, с. 115-120. 6. Макушкин В. А., Щербицкий К. А. Экспертная система для контроля и диагностирования цифроаналоговых устройств. НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПЛАНИРОВАНИИ, УПРАВЛЕНИИ И В ПРОИЗВОДСТВЕ, М.: МДНТП, 2001, с. 121-125. 7. Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапт М. Д.Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 2003 г. 8. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2003г. 9. Володичев Д.С., Макушкин В.А. OMEGAMON - эффективная система управления вычислительными ресурсами. М: Научная сессия МФТИ-2004, том 12, с.199-201. 10. Муромцев Д.И. Введение в технологию экспертных систем. СПб: СПб ГУ ИТМО, 2005. 11. Минский М.Л. Фреймы для представления знаний. М.:Энергия, 2001. 12. www.intuit.ru 13. www.ai.tsi.lv 14. knpi-iip.mipk.kharkiv.edu 15. www.libray.narod.ru 16. expro.kzn.ru 17. 256bit.ru 18. ru.wikipedia.org 19. 256bit.ru 20. tver.mesi.ru 21. www.ssti.ru 22. Моделирование управления движением человека М.: СпортАкадемПресс, 2003. 360 с., сборник научных трудов под ред. Шестакова М. П. и Аверкина А. Н. 23. Люгер Д. Искусственный интеллект М.: Мир, 2006. 690 с. 24. Макаров И. М., Топчиев Ю. И. Робототехника. История и перспективы М.: Наука, МАИ, 2004. 350 с. 25. Ярушкина Н. Г Основы теории нечетких и гибридных систем Учебное пособие, М.: Финансы и статистика, 2004. 320 c. 26. Рыбина Г. В., Пышагин С. В., Смирнов В. В., Левин Д. Е., Душкин Р. В. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для поддержки разработки интегрированных экспертных систем учебное пособие, М.: МИФИ, 2001, 100 с. 27. Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS BHV-Санкт-Петербург, 2003 г., 606 стр. 28. И. Абдуллин. Программирование в промышленности. – М.: Логос. 2000г 29. Г. Долин. Что такое ЭС. – Компьютер Пресс, 2002 г. 30. К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энегроатомиздат, 2007. 31. В.О. Сафонов. Экспертные системы – интеллектуальные помощники специалистов. – СПб.: Санкт-Петербургская организация общества «Знания Росси», 2007. 32. К. Таусенд, Д. Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика. 2005. 33. Н. Убейко. Экспертные системы. – М.: МАИ, 2002. 34. Д. Джарратано, Г. Райли. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование. Изд. Вильямс, 2006. 35. В.В. Круглов. Интеллектуальные информационные системы. 2002. 36. В. Л. Афонин, В.А. Макушкин. Интеллектуальные робототехнические системы. ИНТУИТ.РУ, 2005. |