Презентация на тему ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ В ГИС

данных в ЭВМ. Они являлись результатом попыток расширить автоматизацию

обработки информации, обычно выполняемую человеком. 

нечеткими данными и нечеткими знаниями. Используя комбинацию элементов знаний

мы можем прийти к вполне определенным заключениям. 

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.

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.

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. 

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.

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.

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.

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.  

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.