IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Темой данной курсовой является «Интеллектуальная система оценки стоимости подержанных автомобилей».

«Интеллектуальные системы» - компьютерные системы окружают нас повсюду и являются важнейшим компонентом в функционировании бизнеса, правительственных и военных организаций, учреждений здравоохранения, программ обучения. Эффективность компьютерных систем зависит от возможностей доступа, обработки и анализа информации. Для полного сотрудничества с пользователем компьютерные системы должны иметь зачатки интеллекта, чтобы квалифицированно сохранять и обрабатывать большие объемы информации, используя аналоги естественных средств коммуникации.

Каждый человек на протяжении своей жизни сталкивается с проблемой выбора. Данная проблема возникает в большинстве случаев из-за того, что человек не знает чего хочет, а также из-за перенасыщенности рынка (большое количество продукции), порой не дает человеку совершить правильный, осознанный выбор. Существует и проблема того, что человек не является экспертом в той предметной области, в которой он хочет совершить покупку. В таких случаях на помощь человеку приходят системы помогающие сделать выбор.

Целью курсовой работы является разработка информационной системы оценки стоимости подержанных автомобилей.

Для выполнения курсовой работы необходимо решить следующие задачи:

- провести предпроектное обследование предметной области, разрабатываемой интеллектуальной системе;

- спроектировать модель представления данных на основе онтологических исследований;

- разработать базу знаний в СУБД Firebird;

- создать интеллектуальную систему с использованием клиент-серверной технологии в инструментальной среде разработки C++ Builder фирмы Borland.

Работа содержит введение, 3 главы, заключение, список использованных источников.

Во введении рассматривается актуальность данной темы, ставятся цели и задачи.

Первая глава содержит описание предметной области. Выделяются основные объекты, составляется словарь терминов к разрабатываемой интеллектуальной системе.

Во втором разделе рассматривается этап формализации, строится модель на основе отношений между объектами. Основываясь на требованиях к системе и моделях знаний, разрабатывается удаленная база знаний, а также пользовательский интерфейс клиентского приложения.

В третьей главе производится тестирование созданной системы.

В заключении описываются выводы, сделанные при написании курсовой работы, раскрывается область применения разработанной системы, а так же перспективы развития в будущем.

Данная курсовая работа состоит из 25 страниц, в ней имеется 18 рисунков, 1 таблица и 20 списка использованных источников.

Глава 1. Предпроектное обследование предметной области

1.1 Анализ предметной области

Автомобиль – это автотранспортное средство, в совокупности автотехника. Автотранспорт – моторное безрельсовое дорожное транспортное средство. Основное функциональное назначение автомобиля заключается в совершении транспортной работы. Автомобильный транспорт в индустриально развитых странах занимает ведущее место по сравнению с другими видами транспорта по объему перевозок пассажиров. Современный автомобиль состоит из 15-20 тысяч деталей, из которых 150-300 являются наиболее важными и требующих наибольших затрат в эксплуатации.

Выбор автомобиля, это очень ответственное занятие, об этом знают как опытные, так и начинающие водители. Рано или поздно каждый человек начинает мечтать о новом автомобиле. У некоторых это желание со временем пропадает, у других, наоборот, усиливается.

Несмотря на большое разнообразие производимых автомобилей, в их устройстве всегда можно выделить три основных час­ти:

- двигатель — источник механической энер­гии, приводящей автомобиль в движение.

- шасси представляет собой совокупность механизмов, предна­значенных для передачи крутящего момента от двигателя к ведущим колесам, для передвижения автомобиля и управления им;

- кузов служит для размещения людей или гру­зов.

1.2 Системный анализ и анализ требований

Интеллектуальная система – автоматизированная компьютерная система, которая реализует некоторые черты человеческого интеллекта, дающая возможность осиливать трудные задачи, решение которых человеком в реальное время невозможно.

Интеллектуальные системы изучаются группой наук, объединяемых под названием «искусственный интеллект».

В технологиях принятия решений интеллектуальная система - это информационно-вычислительная система с интеллектуальной поддержкой, решающая задачи без участия человека - лица, принимающего решение (ЛПР).

Удобство и эффективность применения компьютеров для оценки подержанных автомобилей привели к созданию множества программ для выбора.

Основные функции данного класса прикладных программ заключаются в выборе параметров условий для оценки подержанных автомобилей. Для оценки используются и вызываются системные программные обеспечения. Однако, это характерно и для всех прочих видов прикладных программ.

Основное и главное назначение такого рода программ состоит в помощи пользователю в покупке подержанного автомобиля.

Интерфейс практически каждой программы оценки подержанных автомобилей позволяет иметь на экране меню команд управления - изменение режимов работы, обращение за помощью и т.д.

Определим входные и выходные данные.

I – программа для оценки подержанных автомобилей.

О – Результат выбора поддержанного автомобиля.

B – Навыки пользователя в работе с программой. Знание основных возможностей программы.

Задача оптимизации разработки программ состоит в достижении целей при минимально возможной затрате ресурсов.

В качестве ресурсов для создания интеллектуальной системы выступают:

1. Информационные ресурсы – отдельные документы и отдельные массивы документов, документы и массивы документов в информационных системах (библиотеках, архивах, фондах, банках данных, других информационных системах).

2. Временные ресурсы – это промежутки времени, которые могут быть использованы для улучшения функционирования системы, для выполнения дополнительных операций.

1.3 Онтологическое исследование предметной области

Онтологический анализ обычно начинается с составления словаря терминов, который используется при обсуждении и исследовании характеристик объектов и процессов, составляющих рассматриваемую систему, а также создания системы точных определений этих терминов.

Таким образом, онтология включает в себя совокупность терминов и правила, согласно которым эти термины могут быть скомбинированы для построения достоверных утверждений о состоянии рассматриваемой системы в некоторый момент времени. Кроме того, на основе этих утверждений, могут быть сделаны соответствующие выводы, позволяющие вносить изменения в систему, для повышения эффективности её функционирования.

В любой системе существует две основные категории предметов восприятия, такие как сами объекты, составляющие систему (физические и интеллектуальные) и взаимосвязи между этими объектами, характеризующие состояние системы. В терминах онтологии, понятие взаимосвязи, однозначно описывает или, другими словами, является точным дескриптором зависимости между объектами системы в реальном мире, а термины - являются, соответственно, точными дескрипторами самих реальных объектов.

Предметная область в каждый момент времени может быть представлена в виде совокупности сущностей, понятий и ситуаций. Выделенная совокупность сущностей, понятий и ситуаций предметной области называется ее состоянием. Так как понятия различаются между собой с помощью признаков, то состояние предметной области можно задать, если известны значения всех признаков понятий, используемых для ее описания.

Для понимания выбранной предметной области следует знать значение понятий, которые представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Составление словаря терминов и наборов ключевых слов

Марка машины	Базовое понятие, торговый знак, бренд
Стоимость автомобиля	Это наиболее вероятная его оценка, по которой он может быть продан в условиях открытого рынка и конкуренции, когда продавец и покупатель действуют разумно, обладая всей необходимой информацией об объекте купли-продажи и выраженной в денежной форме
Кузов автомобиля	Часть автомобиля или другого транспортного средства, предназначенная для размещения пассажиров и груза
Топливо	Вещество, способное выделять энергию в ходе определенных процессов, которую можно использовать для технических целей
Привод	Совокупность устройств, предназначенных для приведения в действие машин и механизмов: представляет собой своего рода «вставку» между приводным двигателем и нагрузкой
Трансмиссия	Совокупность сборочных единиц и механизмов, соединяющих двигатель (мотор) с ведущими колесами транспортного средства (автомобиля)
Разгон автомобиля	Изменение его скорости за определенную единицу времени

В данном разделе рассмотрели анализ предметной области, функциональные способности разрабатываемой системы. Также были определены основные задачи, которые будет решать интеллектуальная система оценки выбора поддержанных автомобилей.

Глава 2. Разработка интеллектуальной системы

2.1 Проектирование модели представления знаний

Модели представления знаний относятся к прагматическому направлению исследований в области искусственного интеллекта. Это направление основано на предположении о том, что мыслительная деятельность человека - «черный ящик». При таком подходе не ставится вопрос об адекватности используемых в компьютере моделей представления знаний тем моделям, которыми пользуется в аналогичных ситуациях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения конкретных задач.

При проектировании интеллектуальных систем значительные усилия и время за­трачиваются на разработку базы знаний, накопление знаний, создание модели представления знаний, их структурирование, заполнение базы знаний и дальнейшее поддержание ее в актуальном состоянии. Преж­де чем приступить к проектированию и реализации баз знаний, разработ­чикам необходимо осмыслить и разрешить ряд вопросов, непос­редственно связанных с процессом создания базы знаний и интеллектуальной системы в целом.

В настоящее время разработаны десятки моделей представле­ния знаний для различных предметных областей. Проектирование разрабатываемой интеллектуальной системы основано на представлении знаний – семантической сети, поскольку ее преимуществом является то, что она более других соот­ветствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека.

Семантическая сеть – это ориентированный граф, вершины которого – по­нятия, а дуги – отношения между ними.

Первым шагом является выделение основных объектов и связей между ними. То есть, образуется полный систематический набор терминов из области знаний предметной области, выделенных на онтологическом исследовании, а так же строится сеть ассоциаций, где связи только намечены, но пока не поименованы.

Выявление связей между понятиями при раз­работке баз знаний доставляет инженеру по знаниям немало проблем. То, что знания в памяти - это некоторые связные структуры, а не отдельные фрагменты, общеизвестно и очевидно. Тем не менее, основной упор в существующих моделях представления знаний делается на понятия, а связи вводят весьма примитивные (в основном причинно-следственные).

На рисунке 1 изображены основные объекты (понятия) и связи между ними.

Год

Окрас

Стоимость

 

 

Количество дверей

 

 

Кузов

 

 

Внешние характеристики

 

 

Марка

 

 

Подогрев сидений

Подогрев лобового стекла

 

 

Топливо

Выбор поддержанного автомобиля

 

 

Дополнительный комплект шин

 

 

Пробег

 

 

Привод

 

 

Внутренние характеристики

 

 

Трансмиссия

 

 

Разгон

Максимальная скорость

 

 

Автомагнитола

 

Рисунок 1 – Выявление связей между понятиями

Связи, полученные на первом шаге, позволяют инженеру по знаниям структурировать понятия так и выявлять понятия более высокого уровня обобщения (метапонятия), так и детализировать на более низком уровне.

Процесс образования метапонятий, то есть интерпретации групп понятий, полученных на предыдущей стадии, как и обратная процедура – детализация (разукрупнение) понятий, – видимо, принципиально не поддающиеся формализации операции. Образование метапонятий происходит путем группировки нескольких понятий в одно, имеющее общее название для всех.

Таким образом, следующим этапом является выделение метапонятий. На рисунке 2 показаны выявленные структурированные понятия.

Рисунок 2 – Выявленные метапонятия

Далее была выделена функциональная составляющая поля знаний (рисунок 3). Определение стратегий принятия решения, то есть выявление цепочек рассуждений, связывает все сформированные ранее понятия и отношения в динамическую систему поля знаний. Именно стратегии придают активность знаниям, они перебирают модель предметной области и осуществляют поиск от условий к цели.

 

Выбор подержанного автомобиля

 

 

Список всех характеристик

Выделение целей

Анализ подержанных машин

Выделение всех характеристик

 

 

Выбор важных характеристик

 

 

Выбранная подержанная машина для покупки

Определение значений характеристик

 

Рисунок 3 – Функциональная составляющая поля знаний

На основе созданных моделей представления знаний мы перейдем к созданию интеллектуальной системы – разработке базы знаний.

2.2 Разработка базы знаний

База знаний – семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе. База знаний является основным компонентом интеллектуальных и экспертных систем.

База знаний интеллектуальной системы хранится отдельно от машины вывода в виде файла СУБД Firebird. Для создания баз данных и разработки бизнес-правил на стороне сервера SQL будет использоваться утилита IBExpert.

Создание и регистрация базы знаний с помощью утилиты IBExpert, изображены на рисунке 4-5.

Рисунок 4 – Создание базы знаний в утилите IBExpert

Рисунок 5 – Регистрация базы знаний в утилите IBExpert

Следующим этапом создания базы знаний является заполнение таблицы. На рисунке 6 приведена таблица с заполненными данными.

Рисунок 6 – Заполненная таблица «Выбор авто»

2.3 Разработка пользовательского интерфейса

Интерфейс – в широком смысле это определенная стандартами граница между взаимодействующими независимыми объектами.

Пользовательский интерфейс (в информационных технологиях) – это элементы и компоненты программы, оказывающие влияние на взаимодействие пользователя с программным обеспечением, а также это совокупность правил, методов и программно-аппаратных средств, обеспечивающих взаимодействие пользователя с компьютером.

При разработке пользовательского интерфейса использовалось инструментальное средство фирмы BorlandBuilder C++ 6.0.

Основным и наиболее значим этапом разработки пользовательского интерфейса является правильное размещение визуальных компонентов с последующею их настройкой и обработкой событий. На рисунке 7 представлена форма с размещенными компонентами.

Рисунок 7 – Форма с размещенными компонентами

Разрабатываемая интеллектуальная система будет работать в 2 режимах: выбор автомобиля (подержанного); 2 режим – модификация данных.

На рис. 8 показан режим выбора автомобиля.

Рисунок 8 – Режим выбора подержанного автомобиля

На рис. 9 показан режим модификации данных.

Рисунок 9 – Режим модификации данных

В данной главе была создана база знаний. Разработан пользовательский интерфейс. Далее перейдем к созданию инструкции по эксплуатации.

Глава 3. руководство пользователя

Созданная в ходе выполнения курсовой работы система имеет довольно простой и удобный интерфейс. Запускаем приложение и открывается основное окно программы.

Рисунок 10 – Основное окно программы

Раннее было сказано, что приложение состоит из двух частей: «выбор автомобиля» и «модификация данных». Начнем с первой части.

На данной вкладке возможен поиск по следующим параметрам: фамилия клиента, марка машины, фамилия сотрудников. Для каждого из поиска необходимо указать данные и нажать кнопку «Поиск».

Рисунок 11 – Поиск по фамилии клиента

Для изменения выбора по марке автомобиля надо внести новые данные (рисунок 12).

Рисунок 12 – Поиск по марке автомобиля

Поиск данных по фамилии сотрудника представлен на рисунке 13.

Рисунок 13 – Поиск по фамилии сотрудника

Переходим на вкладку «Выбор автомобиля». На данной вкладке возможен поиск по следующим параметрам: марка, стоимость, год, кузов, количество дверей, топливо, привод, трансмиссия, максимальная скорость, окрас, дополнительный комплект шин, автомагнитола, разгон, подогрев лобового стекла, подогрев сидений, пробег.

Рисунок 14 - Вкладка «Выбор автомобиля»

Для осуществления поиска редактора необходимо выбрать нужные нам параметры. Можно выбрать все или несколько параметров. На рисунке 15 показан поиск по 1 параметру.

Рисунок 15 - поиск подержанной машины по 1 параметру

На рисунке 16 показан поиск по 2 параметрам.

Рисунок 16 – поиск подержанной машины по 2м параметрам

На рисунке 17 показан поиск по 3 параметрам.

Рисунок 17 – Поиск подержанной машины по 3м параметрам

Рисунок 18 – Поиск подержанного автомобиля по всем параметрам

В данной главе полностью протестировали созданную нами интеллектуальную систему оценки подержанного автомобиля.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование интеллектуальных информационных систем является в настоящее время необходимым условием эффективной работы предприятий.

Несмотря на несомненные достижения в области искусственного интеллекта и большое разнообразие существующих интеллектуальных информационных систем, предназначенных для проектирования бизнес-процессов, информационные отделы затрачивают много времени на разработку технической документации. В связи с этим, проблема создания интеллектуальных информационных систем, позволяющих проектировать технологическое оборудование, остается актуальной, особенно в плане применения методов искусственного интеллекта и получения технической документации с минимальным участием лица принимающего решения.

Существует множество различных подходов, на которых базируются программные продукты, это и экспертные системы, и программы, основанные на категориях.

Проанализировав данную проблему можно прийти к выводу, что не так много существует программных продуктов, помогающих человеку подобрать определенный интересующий его продукт. В большей степени те системы, которые существуют, являются ограниченными за счет привязки к определенной предметной области.

В ходе выполнения курсовой работы были достигнуты все поставленные цели и задачи:

• Углублены теоретические и практические знания в области интеллектуальных информационных систем.

• Спроектирован образ модели представления знаний, опираясь на функциональные возможности системы.

• Разработана база знаний интеллектуальной системы.

• Полностью протестированы модули систем.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. ГОСТ 7.1-2003. Библиографическая запись. Библиографическое описание: общие требования и правила составления [Текст]. – Введ. 2004–07–01. – М. : Изд-во стандартов, 2004. – 105 с. – (Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу).

2. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Отчет о научной-исследовательской работе. Структура и правила оформления [Текст]: ГОСТ 7.32–2001. – Введ. 2002–06–30. – М.: Изд-во стандартов, 2002. – 20 с.: ил.

3. Трофимова Л.А.,Трофимов В.В. Управление знаниями. Учебное пособие – СПб.: Изд-во СПбГУЭФ. 2012. – 77с.

4. Михелёв В.М. Базы данных и СУБД – Белгород: Издательство БелГУ, 2007. – 200 с.

5. Борри Х. Firebird: руководство разработчика баз данных изд.– БХВ.: Петербург 2006.– 1105 с.

6. Хомоненко А. Д. / Ададуров С. Е. Работа с базами данных в C++ Builder. — СПб.:БХВ – Петербург, 2006. – 496 с.

7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: М. Наука, 2004 г.

8. Володичев Д.С., Макушкин В.А. OMEGAMON - эффективная система управления вычислительными ресурсами. М: Научная сессия МФТИ-2004, том 12, с.199-201.

9. Частикова А.П., Гавриловой Т.А., Белова Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS.-СПб.: БХВ – Петербург, 2003.

10. Муромцев Д.И. Введение в технологию экспертных систем. СПб: СПб ГУ ИТМО, 2005.

11. Громов Ю.Ю., Иванова О.Г., Алексеев В.В. и др.Интеллектуальные информационные системы и технологии: учебное пособие– Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2013. – 244 с.

12. Джозеф Джарратано, Гари Райли «Экспертные системы: принципы разработки и программирование»: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. — 1152 стр. с ил.

13. Моисеев В.Б. Представление знаний в интеллектуальных системах. Информатика и образование,. №2, 2003 г. с. 84-91

14. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2003г.

15. Минский М.Л. Фреймы для представления знаний. М.:Энергия

16. Роговцев В.Л. и др. Устройство и эксплуатация автотранспортных средств: Учеб. водителя/ Роговцев В.Л., Пузанков А.Г., Олдфильд В.Д. - 4-е изд., стер. -М.Транспорт. 2007. - 430 с.

17. Дунаев А.П. Организация диагностирования при обслуживании автомобилей -М.: Транспорт, 1987

18. Карташов В.П. Технологическое проектирование автотранспортных предприятий - М: Транспорт, 1977

19. Суханов Б.Н., Борзых И.О., Бедарев Ю.Ф. Техническое обслуживание и ремонт автомобилей - М.: Транспорт, 1985, 1991

20. Румянцев С. И.,Синельников А.Ф., Штоль Ю.Л. Техническое обслуживание и ремонт автомобилей - М.: Транспорт, 1988

Код для цитирования: Скопировать