Экспертные системы (ЭС)
Ж) Оболочки экспертных систем и систем искусственного интеллекта
Е) CASE-технологии
CASE-технологии применяются при создании сложных информационных систем, обычно требующих коллективной реализации проекта, в котором участвуют различные специалисты: системные аналитики, проектировщики и программисты.
Под CASE-технологией понимается совокупность средств автоматизации разработки информационной системы, включающей в себя методологию анализа предметной области, проектирования, программирования и эксплуатации ИС.
Инструментальные средства CASE-технологии применяются на всех этапах жизненного цикла системы (от анализа и проектирования до внедрения и сопровождения), значительно упрощая решение возникающих задач.
CASE-технология позволяет отделить проектирование информационной системы от собственно программирования и отладки: разработчик системы занимается проектированием на более высоком уровне, не отвлекаясь на детали. Это позволяет не допустить ошибок уже на стадии проектирования и получить более совершенные программные продукты.
В настоящее время CASE-технологии - одна из наиболее динамично развивающихся отраслей информатики, объединяющая сотни компаний. Из имеющихся на рынке CASE-технологии можно выделить: Application Development Workbench (ADW) фирмы Knowledge Ware, BPwin (Logic Works), CDEZ Tods (Oracle), Clear Case (Alria Software), Composer (Texas Instrument), Discover Development Information System (Software Emancipation Technology).
Современные CASE-технологии успешно применяются для создания ИС различного класса: банки, финансовые корпорации, крупные фирмы. Они обычно имеют достаточно высокую стоимость и требуют длительного обучения и кардинальной реорганизации всего процесса создания ИС. Тем не менее экономический эффект применения CASE-технологии весьма значителен, и большинство современных серьезных программных проектов осуществляется именно с их помощью.
Постоянно возрастающие требования к средствам обработки информации в экономике и социальной сфере стимулировали компьютеризацию процессов решения эвристических (неформализованных) задач типа "что будет, если", основанных на логике и опыте специалистов. Основная идея при этом заключается в переходе от строго формализованных алгоритмов, предписывающих, как решать задачу, к логическому программированию с указанием, что нужно решать на базе знаний, накопленных специалистами предметных областей.
Основуэкспертных систем составляет база знаний, в которую закладывается информация о данной предметной области. Имеются две основные формы представления знаний в ЭС: факты и правила.
Факты фиксируют количественные и качественные показатели явлений и процессов. Правила описывают соотношения между фактами, обычно в виде логических условий, связывающих причины и следствия.
Для решения задач подобного класса используются так называемые экспертные системы.
Экспертные системы - это системы обработки знаний в узкоспециализированной области, подготовки решений пользователей на уровне профессиональных экспертов.
Экспертные системы используются для целей:
* интерпретации состояния систем;
* прогноза ситуаций в системах;
* диагностики состояния систем;
* целевого планирования;
* устранения нарушений функционирования системы;
* управления процессом функционирования и т. д.
В качестве средств реализации экспертных систем на ЭВМ используют так называемые оболочки экспертных систем. Примерами оболочек экспертных систем, применяемых в экономике, являются: Шэдл (Диалог), Expert-Ease и др.