دانلود پاورپوینت بررسی کاربرد سیستم های خبره و هوش مصنوعی در زمینه تصمیم گیری

تصمیم‌گیری صحیح و به موقع در دنیای پیچیده امروز، نیازمند ابزارهای قدرتمند است. سیستم خبره، به عنوان یک سیستم هوشمند، تلاش می‌کند تا با تقلید از فرآیند استدلال یک متخصص انسانی، در تصمیم‌گیری‌های پیچیده یاری‌رسان باشد.

هوش مصنوعی (AI) و سیستم های خبره (ES) به سرعت در حال تغییر چشم انداز تصمیم‌گیری در صنایع مختلف هستند. سیستم های خبره، که زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شوند، با هدف شبیه‌سازی توانایی‌های یک متخصص انسانی در یک حوزه خاص طراحی شده‌اند. اهمیت استفاده از این سیستم ها در این است که دانش و تجربه متخصصان را به صورت ساختاریافته ذخیره کرده و در دسترس قرار می‌دهند. این امر، امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر، دقیق‌تر و کارآمدتر را فراهم می‌آورد، به ویژه در شرایطی که دسترسی به متخصصان انسانی محدود است یا حجم اطلاعات بسیار زیاد است. هدف اصلی سیستم های خبره، ارائه راه‌حل‌های مناسب برای مسائل پیچیده است، مسائلی که حل آن‌ها نیازمند دانش تخصصی و تجربه فراوان است. شیوه‌ها و الگوهای طبقه بندی موضوعات در سیستم های خبره متنوع هستند. برای مثال، می‌توان از روش‌های مبتنی بر قواعد (Rule-based systems)، شبکه‌های معنایی (Semantic Networks) یا چارچوب‌ها (Frames) استفاده کرد. انتخاب شیوه مناسب، بستگی به ماهیت مسئله و نوع دانش مورد نیاز دارد.

روند ترسیمی یک سیستم خبره عموماً شامل چندین مرحله کلیدی است: 1. شناسایی و تعیین حوزه: مشخص کردن دقیق دامنه تخصصی که سیستم باید در آن عمل کند. 2. استخراج دانش: جمع‌آوری دانش از متخصصان انسانی، کتاب‌ها، مقالات و سایر منابع اطلاعاتی. 3. نمایش دانش: تبدیل دانش استخراج شده به یک فرمت قابل فهم برای کامپیوتر، مانند قواعد if-then یا شبکه‌های معنایی. 4. طراحی موتور استنتاج: ایجاد یک مکانیسم برای استدلال و نتیجه‌گیری بر اساس دانش موجود. 5. توسعه رابط کاربری: طراحی یک رابط کاربر پسند که به کاربران امکان تعامل با سیستم را بدهد. 6. تست و اعتبارسنجی: ارزیابی عملکرد سیستم و اطمینان از صحت و دقت پاسخ‌ها. زبان‌های مورد کاربرد در سیستم های خبره متنوع هستند و شامل زبان‌هایی مانند Lisp، Prolog، CLIPS و Java می‌شوند. انتخاب زبان مناسب، بستگی به نیازهای خاص پروژه و سطح پیچیدگی مورد نظر دارد. پیشینه تحقیق در زمینه سیستم های خبره نشان می‌دهد که این سیستم ها در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، مهندسی، مالی و مدیریت کاربرد دارند.

در بسیاری از مسائل دنیای واقعی، اطلاعات و دانش موجود دارای ابهام و عدم قطعیت هستند. سیستم های فازی، ابزاری قدرتمند برای مدل‌سازی این نوع اطلاعات ارائه می‌دهند. آشنایی با سیستم های فازی، به ما امکان می‌دهد تا مفاهیم و عبارات زبانی مبهم را به صورت ریاضیاتی مدل‌سازی کنیم. سيستم‌های خبره فازی، ترکیبی از سیستم های خبره و منطق فازی هستند. این سیستم ها، قادرند دانش غیرقطعی و مبهم را در فرآیند تصمیم‌گیری به کار گیرند. مراحل کار در سيستم های خبره فازی شامل: 1. فازی‌سازی: تبدیل ورودی‌های قطعی به مقادیر فازی. 2. استنتاج فازی: اعمال قواعد فازی بر روی مقادیر فازی شده. 3. دی‌فازی‌سازی: تبدیل خروجی‌های فازی به مقادیر قطعی. عملگر OWA (Ordered Weighted Averaging) یک عملگر میانگین‌گیری وزن‌دار است که به ترتیب مقادیر ورودی را بر اساس بزرگی مرتب می‌کند و سپس آن‌ها را با وزن‌های مشخص ترکیب می‌کند. تعیین ضرایب (وزن) در عملگر OWA می‌تواند بر اساس روش‌های مختلفی انجام شود، از جمله روش‌های تجربی، روش‌های مبتنی بر داده و روش‌های مبتنی بر نظریه تصمیم‌گیری. مفهوم ترکیب اطلاعات (Data Fusion) به فرآیند ادغام و ترکیب اطلاعات از منابع مختلف برای رسیدن به یک نتیجه‌گیری جامع‌تر و دقیق‌تر اشاره دارد. ترکیب اطلاعات می‌تواند در سطوح مختلفی انجام شود، از جمله ترکیب داده، ترکیب ویژگی و ترکیب تصمیم. در نهایت، استفاده از سیستم های خبره و هوش مصنوعی، به ویژه سیستم های خبره فازی، می‌تواند به بهبود کیفیت تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده و نامطمئن کمک شایانی کند.

فهرست مطالب:

• مقدمه
• اهمیت استفاده ازسیستم های خبره
• هدف
• شيوه ها و الگوهای طبقه بندی موضوعات مربوط به سيستمهای خبره
• روند ترسیمی یک سیستم خبره
• زبانهای مورد کاربرد در سیستم های خبره
• پیشینه تحقیق زمینه های عمومی
• آشنایی با سيستمهای فازی
• سيستم های خبره فازی
• مراحل کار در سيستم های خبره فازی
• عملگر OWA چیست؟
• تعیین ضرایب (وزن) در عملگر OWA
• مفهوم ترکیب اطلاعات چیست؟ (Data Fusion)