Knowledge Driven Dss

| 2012 |
| Universidad Galileo
Manuel Francisco Sosa Azurdia Carné No. 20055938
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[ Knowledge Driven DSS] |
Knowledge Driven DSS puede sugerir o recomendar acciones a los gerentes. |

Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones

INDICE

Contenido

Knowledge Driven DSS 2
La base de reglas o base de conocimientos 2
Desventajas: 3Aplicación: 4
Comentario: 5
Bibliografía: 6

Knowledge Driven DSS

Knowledge Driven DSS es un sistema informático que simula la capacidad de toma de decisiones de un experto humano. Estos sistemas están diseñados para resolver problemas complejos mediante el razonamiento sobre el conocimiento, como un experto, y no siguiendo el procedimiento de un desarrollador, como es el caso de programaciónconvencional. los primeros sistemas expertos se han creado en la década de 1970 y luego proliferaron en la década de 1980. los sistemas expertos se encontraban entre las primeras formas verdadero éxito de la IA de software.

Un sistema experto tiene una estructura única, diferente de los programas tradicionales. Se divide en dos partes, una fija, independiente del sistema experto: variables del motorde inferencia, y una: la base de conocimientos. . Para ejecutar un sistema experto, las razones del motor sobre la base de conocimientos como un ser humano En los años 80 apareció una tercera parte:. Una interfaz de diálogo para comunicarse con los usuarios. Esta capacidad de mantener una conversación con los usuarios más tarde fue llamado "conversacional".

La base de reglas o base deconocimientos

En la tecnología de Knowledge Driven DSS, la base de conocimiento se expresa en lenguaje natural con las normas de SI ... ENTONCES ... Para ejemplos:
* "Si se vivía entonces es mortal".
* "Si su edad = conocía entonces su año de nacimiento = fecha de hoy - su edad en años".
* "Si la identidad del germen no se sabe con certeza y es el germen gram-positivas y la morfología delorganismo es" vara "y el germen es aeróbica, hay una fuerte probabilidad de (0,8) que el germen es de tipo Enterobacteriacae “.
Esta formulación tiene la ventaja de hablar en el lenguaje cotidiano, que es muy raro en ciencias de la computación (un clásico programa está codificado). Reglas de expresar los conocimientos necesarios para ser explotados por el sistema experto. Existen otrasformulaciones de normas, que no están en el lenguaje cotidiano, comprensible sólo para científicos de la computación. Cada estilo de gobierno se adapta a un estilo de motor. Todo el problema de los sistemas expertos es recopilar este conocimiento, por lo general inconsciente, de los expertos. Hay métodos pero casi todos son utilizables sólo por científicos de la computación.

Desventajas:

El sistemaexperto tiene un gran defecto, lo que explica su escaso éxito a pesar del principio de haber existido durante 70 años: Colección del conocimiento y su interpretación a las reglas, o la ingeniería del conocimiento. La mayoría de los desarrolladores no tienen ningún método automatizado para realizar esta tarea, sino que trabajan de forma manual, lo que aumenta la probabilidad de errores. Elconocimiento experto general, no se entiende bien, por ejemplo, las reglas no pueden existir, ser contradictorio, o estar mal escrito e inutilizable. Peor aún, la mayoría de los sistemas expertos utilizan un motor incapaz de razonar. Como resultado, un sistema experto a menudo funcionan mal, y se abandonó el proyecto. correcta metodología de desarrollo pueden mitigar estos problemas.

Existe un softwarecapaz de entrevistar a un verdadero experto sobre un tema por escrito y de forma automática la base de reglas, o base de conocimientos, a partir de las respuestas. El sistema experto se puede ejecutar de forma simultánea ante los ojos del verdadero experto, realizando una consistencia de las reglas de verificación. Los expertos y los usuarios pueden comprobar la calidad del software antes de su...