Презентация "Экспертные системы в ГИС" по технологиям – проект, доклад

Экспертные системы в ГИС

Экспертные системы зародились в ходе развития методов обработки данных в ЭВМ. Они являлись результатом попыток расширить автоматизацию обработки информации, обычно выполняемую человеком.

Важной особенностью экспертных систем является возможность работать с нечеткими данными и нечеткими знаниями. Используя комбинацию элементов знаний мы можем прийти к вполне определенным заключениям.

Отличие ЭС на этапе проектирования состоит в том, что в ней должны учитываться особенности решаемых задач на стадии разработки системы. Для сравнения: базы данных поставляются широкому кругу пользователей, которые и занимаются их специализацией уже после создания БД. Экспертную систему от других автоматизированных систем на этапе ее использования отличают большая интеллектуальность, специализация и ориентация на решение задач в определенной области.

Пример фреймовой организации данных

Основными преимуществами ЭС перед другими автоматизированными системами являются:

возможность решения, оптимизации или получения оценок новых классов трудноформализуемых задач, реализация которых на ЭВМ до недавнего времени считалась затруднительной или невозможной; обеспечение возможности пользователю вести диалог на естественном языке и применять методы визуализации информации для эффективного использования ЭВМ и решения задач в своей предметной области; накопление данных, знаний, правил использования знаний, правил самообучения ЭС для получения все более достоверных и квалифицированных выводов или решений, включая не санкционированные пользователем; решение вопросов или проблем, которые сам пользователь не в состоянии решить либо из-за отсутствия у него информации, либо из-за ее многообразия, либо из-за длительности обычного решения даже при помощи ЭВМ; возможность создания индивидуальных специализированных ЭС за счет использования развитых инструментальных средств и личного опыта пользователя-разработчика этой системы.

Структура экспертной системы

Для экспертных систем необходимы три компоненты: факты, правила (процедурные знания) и управляющие структуры. Вся структура экспертной системы состоит из 4-5 частей: базы знаний, машины вывода, системы накопления метазнаний (т.е. знания второго уровня для самообучения системы), пользовательского интерфейса.

Проблемы, возникающие при создании ЭС

Обеспечение достаточной полноты информации, заносимой в память. Получение эффективной оценки качества функционирования ЭС и выработка соответствующих критериев. Возможность получения недостоверного результата из-за вероятностного характера структуры решаемых задач и синтеза знаний.

Критерии эффективности ЭС

наличие экспертов, желающих передать системе свои знания; существование проблемной области, в которой эксперты могут вер­бализовать свои методы решения задач; существование сходимости решений в данной проблемной области у большинства экспертов (минимум рассогласования); значимость задач в проблемной области, т. е. они должны быть либо сложными, либо недоступными для решения неспециалистом, либо требующими значительных временных затрат; наличие большого объема данных и знаний для решения задач; использование эвристических методов в связи с неполнотой и изменчивостью информации в предметной области.

Классификация ЭС

Планирующие ЭС предназначены для выработки программы действий, необходимых для достижения определенных целей. Прогнозирующие ЭС должны предсказывать сценарий будущего, основываясь на событиях прошлого и настоящего, т.е. выводить вероятные следствия из заданных ситуаций. Для этого в прогнозирующих ЭС используются динамические параметрические модели.. Диагностирующие ЭС имеют способность находить причины аномальности наблюдаемых явлений. Основой для анализа служат наборы данных, с помощью которых выявляются отклонения от эталонного поведения. Обучающие ЭС должны предоставлять возможность пользователям анализировать ошибки в заданных областях. От таких систем требуется умение формировать гипотезы о знаниях и поведении, определять соответствующие обучающие методы и способы действий.

Типы экспертных систем для решения задач ГИС

ГИС являются хорошей средой для внедрения экспертных систем. В частности, для ГИС созданы экспертные системы, применяемые для решения разных задач: получения композиции карт, выделения элементов нагрузки, по­лучения тематических карт, поддержки принятия решений, построения оверлейных структур и др.

Можно выделить три типа экспертных систем для ГИС: на уровне сбора информации - системы автоматизированного распознавания образов при обработке снимков или сканированных картографических данных; на уровне моделирования или композиции карт - ЭС автоматизированного редактирования картографических данных, оценки качества редактирования. Для управления и принятия решений применяются также ЭС всестороннего анализа атрибутивных данных, данных о запросах пользователей, о посредниках и т.д.; на уровне представления данных - ЭС для генерализации карт, размещения названий, создания издательских оригиналов.

Разработан ряд производственных ЭС для решения задач ГИС: МАРЕХ - для автоматической генерализации и работы с данными цифрового линейного графа Геологической службы США масштаба 1:24000. Основана на правилах, данные генерализируются в масштабе 1:250000; AUTOMAP - для размещения названий. Используются эвристи­ческие знания на основе известных процедур и условных знаков. Небольшая серия точных знаний (около 30) содержится в базе знаний. Вначале комментируются элементы местности, затем особенности точек и линий; GES - прототип картографической ЭС. Используется Управлени­ем по энергетическим, минеральным и природным ресурсам Канады в качестве консультанта для картографов при создании электронного атласа Канады. Управление географической базой данных и запросы к ней относятся к фундаментальным операциям любой ГИС.