Cosa sono le conchiglie di sistema di esperti?

Nei sistemi di esperti, le conchiglie di sistema di esperti sono il software contenente un'interfaccia, un motore di inferenza e lo scheletro formattato di una base di conoscenza.In sostanza, un guscio di sistema esperto è una ciotola vuota da riempire con gli elementi di conoscenza esperti che il motore di inferenza può elaborare per gli utenti.I sistemi di esperti sono applicazioni informatiche che forniscono aiuto per la risoluzione dei problemi per problemi specifici a cui un utente potrebbe aver bisogno di accedere per risolvere, ad esempio, una difficoltà del software di utilità nel funzionamento.Un ingegnere della conoscenza utilizzerebbe questo guscio per sviluppare la base di conoscenza e personalizzarla per soddisfare le esigenze della sua particolare base di clienti di utenti.Sarebbe personalizzato prendere input di un utente e interpretare tali informazioni nel repository di dati e, al confronto, individuare informazioni corrispondenti che potrebbero aiutare a guidare l'utente a una soluzione.

Insieme alle informazioni di controllo che vengono depositate in una base di conoscenza, sono definizioni di regole e attributi che regolano il rilascio di informazioni agli utenti.La base di conoscenza è costruita da dichiarazioni di competenza che imitano il processo di analisi di un esperto umano nel perseguimento di conoscenze sufficienti per raggiungere una soluzione.Le conchiglie di sistema di esperti devono fornire capacità per rafforzare il lavoro dell'ingegnere della conoscenza nello sviluppo di una base di conoscenza che può operare come sistema di esperti in tempo reale.In tale sistema esperto, la base può essere in costante modifica dei dati mediante eliminazioni o aggiunte di dati perché sistemi industriali, reti, hardware e sistemi software cambiano nel tempo.Questo costante cambiamento di input di dati da altri sistemi di gestione non deve vacillare la capacità della base di ragionare allo stesso livello di esperti, indipendentemente dai cambiamenti.

Le conchiglie di sistemi di esperti forniscono le ossa nude per imitazione del ragionamento degli esperti umani nei metodi di regola noti come incatenamento in avanti e incatenamento all'indietro.Il concatenamento in avanti in queste conchiglie consente di prendere i dati da un utente e utilizzare le regole del motore di inferenza per individuare più dati relativi a tali informazioni fino a quando non vi sono abbastanza informazioni per formare una conclusione.Poiché i dati iniziali ricevuti sono ciò che guida la ricerca, questo metodo è chiamato metodo guidato dai dati.Un'applicazione che illustra questo metodo di catena in avanti potrebbe esplorare le possibilità di disposizione dei componenti all'interno di un computer per arrivare al miglior posizionamento dei componenti.

La concatenamento arretrata raccoglie i dati solo in quanto necessita quando una base di conoscenza viene interrogata in una consultazione.Ha l'obiettivo di trovare un valore per C e ragioni all'indietro per scoprire il valore di A e B che conclude il valore dell'obiettivo di C. Questo metodo di ragionamento dai dati attuali ai dati precedenti che era la base dei dati attuali è chiamato obiettivoMetodo guidato.Un'applicazione che illustra le regole di inferenza del sistema di sistema di esperti potrebbe includere un medico che inserisce un set corrente di sintomi per informazioni di base sugli stessi o simili sintomi nelle informazioni di base da un particolare sistema di esperti di diagnosi medica.

La conoscenza inferita viene acquisita dall'esame dell'esistenzaFatti per arrivare a probabili nuove informazioni.Questo è il processo di ragionamento che abita il motore di inferenza nei gusci di sistema di esperti.Questo processo è ciò che avvia il concatenamento in avanti o indietro nei sistemi di esperti basati su regole.Le regole di inferenza che costruiscono i motori di inferenza nelle conchiglie di sistema di esperti sono costituite da clausole "if" condizionali e clausole "allora" nelle dichiarazioni dominanti che facilitano la guida delle fasi.Questi passaggi potrebbero essere in settori di servizi finanziari, risorse umane e gestione dei prestiti ipotecari, tra gli altri, per cercare di scoprire le regole empiriche come probabili raccomandazioni quando una risposta definitiva non è possibile.