Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Управление в социальных и экономических системах

Диссертационная работа:

Нарыжный Евгений Владимирович. Построение интеллектуальных обучающих систем, основанных на экспертных знаниях: - Б. м., Б. г. - 114 с. РГБ ОД, 61:98-5/1699-X

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Введение 4

Глава 1. Проблемы передачи экспертных знаний 8

Особенности мышления экспертов 10

Интеллектуальные обучающие системы 13

Выводы 26

Глава 2. Выявление экспертных знаний 28

Задача экспертной классификации 30

Задача порядковой экспертной классификации 32

Рациональная процедура опроса эксперта для решения задачи порядковой классификации 33 •

Алгоритм КЛАНШ 38

Поиск и устранение ошибок в ответах эксперта 45

Оценка эффективности 47

Построение базы знаний 58

Выводы 60

Глава 3. Обучение классификации 62

Построение полных баз знаний для обучения задачам распознавания 63

Сложность классификации 65

Метод обучения 69

Алгоритм обучения 71

Объяснение решений 76

Выводы 78

Глава 4. Реализация обучающей системы 81

Система КЛАНШ 82

Построение базы знаний 83

Анализ базы знаний 88

Модель дифференциальной диагностики ТЭЛА с ОИМ 91

Архитектура системы ОСТЭЛА 92

Обучение декларативным знаниям 93

Обучение процедуральным знаниям 96

Эксперименты по обучению 99

Выводы... 99

Заключение 101

Литература 103

Приложение 109 

Введение к работе:

Во многих важных областях человеческой деятельности, путь развития от новичка до опытного специалиста занимает значительное время. Поэтому актуальной является задача поиска путей более быстрого и более эффективного обучения. Доступность персональных компьютеров делает возможным их повсеместное использование в учебных заведениях и для самостоятельной подготовки, но отсутствие эффективных обучающих программ не позволяет решить эту задачу в полной мере. Одной из причин такого положения вещей являются значительные теоретические трудности в построении обучающих систем, основанных на знаниях опытных специалистов (экспертов). Поэтому разработка новых методов построения таких систем является актуальной теоретической и практической задачей.

Целью представляемой работы является развитие методов и технологий построения компьютерных систем обучения навыкам решения задач, экспертным знаниям для предметных областей в которых в настоящее время отсутствуют объективные модели принятия решений и решения принимаются экспертом на основе своего профессионального опыта и интуиции.

Научная новизна работы состоит в следующем:

• Предложен новый метод (КЛАНШ) построения полных и непротиворечивых баз экспертных знаний для задач классификации, позволяющий значительно расширить круг решаемых задач в рамках подхода экспертной классификации.

• Предложен метод сравнения алгоритмов решения задачи экспертной классификации. Получены новые данные о качестве работы алгоритма пространственной дихотомии, алгоритмов КЛАСС и ДИФКЛАСС.

• Исследована возможность аппроксимации устойчивых решений эксперта для задач классификации с помощью малого числа дискрими-нантно-аддитивных решающих правил.

• Предложен метод построения обучающих компьютерных систем для задач экспертной классификации в слабоструктуризованных предметных областях, основанный на принципе неявного обучения (когда обучаемому не предъявляются явно сформулированные решающие правила).

• Получено экспериментальное подтверждение возможности неявного обучения искусству классификации на примере сложной задачи медицинской диагностики.

В первой главе рассматриваются проблемы передачи экспертных знаний путем создания интеллектуальных обучающих систем с точки зрения информационного подхода - доминирующего направления в современной когнитивной психологии.

Указывается принципиальное различие в подходах к построению ИОС для хорошо структуризированных областей знаний, к которым относится, например, решение типовых задач математики, физики, программирования, и слабоструктуризированных областей, таких как медицинская диагностика. Рассмотрены особенности мышления экспертов, порождающие основную проблему построения ИОС для слабоструктуризированных областей - проблему извлечения экспертных знаний, когда эксперты не могут сформулировать правила, которыми они пользуются при принятии решений.

Рассматриваются наиболее известные обучающие системы, основанные на экспертных знаниях. При анализе делается акцент на области знаний, виды знаний, которыми можно овладеть с помощью рассматриваемых систем и типы формируемых навыков. На основе проведенного анализа формулируется нерешенные проблемы и формулируется цель диссертационного исследования.

Во второй главе предлагается новый метод для построения полных и непротиворечивых баз знаний в рамках подхода экспертной классификации. В рамках данного подхода исследуется ряд алгоритмов предъявления состояний объекта исследования по стратегии, минимизирующей количество обращений к эксперту (КЛАСС, ДИФКЛАСС). Данные алгоритмы предполагают, что оценки по каждому критерию можно линейно упорядочить по характерности по отношению к каждому из классов решений, что является достаточно сильным предположением и не всегда осуществимо.

В настоящей работе предлагается новый метод построения полных баз знаний для задач классификации, не предъявляющий столь строгого требования к решаемым задачам, причем вычислительная трудоемкость предлагаемого алгоритма не превышает аналогичного показателя алгоритма ДИФКЛАСС.

Приводятся результаты численного моделирования, позволяющие оценить эффективность предложенного метода и сравнить его с алгоритмами пространственной дихотомии, КЛАСС и ДИФКЛАСС.

В третьей главе предлагается новый метод построения компьютерных систем обучения процедуральным знаниям (навыкам) для задач классификации. Делается акцент на то, что высокие результаты, демонстрируемые экспертами, обусловлены в большой степени уникальными перцептивными способностями, когда опираясь на многолетний опыт решения похожих задач эксперт способен интуитивно распознать знакомую ситуацию и прийти к верному решению.

Предлагается метод обучения искусству классификации, который основан на следующих принципах:

1. Обучение классификации происходит путем решения большого количества задач без предъявления решающих правил;

2. Сложность предлагаемых задач изменяется в соответствии с успехами обучаемого;

3. Система анализирует ответы обучаемого и старается подбирать такие задачи, правильное решение которых позволяет сделать более быстрым процесс обучения.

4. При неправильных ответах обучаемому немедленно предоставляются такие объяснения и комментарии, которые помогают обучаемому, но в то же время не являются изложением решающих правил;

5. Обучение считается завершенным, если обучаемый становится способен безошибочно решать задачи максимальной сложности.

Данный метод предназначен для обучения подсознательным навыкам, которые формируются на основе решения задач, где изначально отсутствуют декларативные описания процедур.

В четвертой главе описывается система извлечения экспертных знаний, реализующая предложенный метод построения полных и непротиворечивых баз экспертных знаний; система ОСТЭЛА для обучения искусству дифференциальной диагностики тромбоэмболии легочной артерии и острого инфаркта миокарда, построенная на основе предложенных методов. Приводятся результаты экспериментов по обучению молодых врачей ГКБ им. СП. Боткина и ординаторов Российской Государственной Медицинской академии постдипломного образования.

Подобные работы
Кудрявцева Ольга Александровна
Гуманитарная картина мира в системе современного знания
Теслинова Екатерина Андреевна
Разработка методики формирования системы управления знаниями в автоматизированной информационной среде организации
Адаменко Марк Анатольевич
Повышение конкурентоспособности вуза с использованием системы управления знаниями
Тузовский Анатолий Федорович
Онтолого-семантические модели в корпоративных системах управления знаниями
Можаровская, Алевтина Александровна
Повышение конкурентоспособности промышленных предприятий на основе формирования системы управления знаниями сотрудников
Казаков Василий Александрович
Методы и модели совершенствования административных процессов высшего учебного заведения на основе системы управления знаниями
Ярушина Марина Акимовна
Формирование системы управления знаниями в организации
Курилов Валентин Васильевич
Теория литературы в системе литературоведческого знания
Перескокова Татьяна Аркадьевна
Дидактическая организация преемственности формирования исторического знания в системе "школа - технический вуз"
Бунина Аксана Федоровна
Управление знаниями в системе формирования конкурентных преимуществ современной организации

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net