Экспертные системы представляют собой программные системы, которые моделируют знания и решение проблем на уровне эксперта в конкретной области.
- База знаний: Экспертные системы включают базу знаний, которая содержит экспертные знания и правила, специфичные для определенной области.
- Инференция: Экспертные системы способны проводить логический вывод (инференцию) на основе имеющихся знаний и правил для решения конкретных проблем.
- Правила продукции: Определены правила продукции, которые связывают условия с выводами, представляя собой «если-то» логику.
- Использование экспертных знаний: Знания в экспертных системах основаны на опыте экспертов в конкретной области и используются для принятия решений.
- Имитация экспертного мышления: Экспертные системы стараются имитировать экспертное мышление и принятие решений в пределах своей области экспертизы.
- Определение нечеткости: Некоторые экспертные системы могут учитывать нечеткость в знаниях, позволяя работать с неопределенностью и приближенными значениями.
- Обучение экспертных систем: Некоторые экспертные системы способны обучаться на основе опыта и данных, чтобы улучшать свою производительность.
- Интерактивность с пользователями: Экспертные системы могут взаимодействовать с пользователями, предоставляя им советы, решения или диагнозы в соответствии с их запросами.
- Поддержка принятия решений: Основное предназначение экспертных систем — поддержка принятия решений в сложных и специализированных областях.
- Применение в различных областях: Экспертные системы применяются в медицине, инженерии, финансах, управлении и других областях, где требуется экспертное знание для эффективного решения проблем.
Больше о цифровой трансформации предприятий химической отрасли: https://digitalchem.ru/
