1. A/5 tétel – A szakértői rendszerek típusai, a tudásbázisokban
használt tudásábrázolási technikák, a szakértői shellek
I. Általános ismertető
A szakértői rendszerek a mesterséges intelligencia egyik kutatási területe.
MI célkitűzései:
- olyan hasznos számítógépprogramok készítése, amelyek emberi intelligenciát valósítanak meg,
például a döntéshozatalban, az információkezelésben, vagy természetes nyelvi interfészekkel ellátott
számítógépek alkalmazásában
- az emberi intelligencia jobb megértése révén olyan intelligens rendszerek készítése, amelyek az
emberi problémamegoldási folyamatot utánozni képesek
II. Szakértői rendszerek
• Olyan számítógépes program, amely az ember problémamegoldó képességét modellezi.
• A tudásalapú rendszerek közül azok, amelyek szakértői ismeretek felhasználásával magas
szintű teljesítményt nyújtanak egy szűk problémakör kezelésében.
Probléma - problémamegoldás
Az emberi problémamegoldást az alábbi képességek segítik:
• hatékony probléma megoldási képesség - bonyolult, több alternatív lehetőséget magában
rejtő problémák esetén is;
• kommunikációs képesség;
• magyarázatadási képesség;
• természetes nyelven történő információcsere;
• érzékelési képesség;
• környezetmanipulációs képesség;
• bizonytalan szituációk kezelése;
• kivételek kezelésének képessége;
• tanulás;
• korábbi tapasztalatok alapján az ismeretanyag bővítése;
• a probléma megoldási képesség növelése.
A MI ezeket különböző súllyal próbálja megvalósítani.
A problémamegoldás folyamatát Bell 6 pontban írta le.
• Probléma azonosítás és definiálás - Meg kell határozni, és pontosan definiálni kell a feladat főbb
jellemzőit és terjedelmét.
• Kiértékelési kritériumok azonosítása - Egy lehetséges megoldási alternatívánál a leglényegesebb
jellemzők és azok értékeinek a meghatározása
• Alternatíva generálás - Két vagy több irányban alternatívát kell keresni, ha van.
• Megoldás keresés és értékelés - Valamilyen keresési módszerrel meg kell találni azon
alternatívákat, amelyek a kiértékelési kritériumok szerint a legjobbak, vagy elfogadhatók.
• Választás és ajánlás - A keresési folyamatban talált alternatívák közül egyet a probléma
megoldásához javasolunk.
• Implementáció - Az ajánlott alternatívát eredményesen kell a probléma megoldására alkalmazni.
Szakértői rendszerek
Olyan szakterületeken alkalmazzák, ahol több évi tanulás árán válhat valaki szakértővé.
1

2. A szakértői rendszerek:
• problémákat oldanak meg,
• kezdő szakértők számára nyújtanak tanácsokat.
• A szakértői rendszer egyenrangú kommunikációs partner
(Pl. megmagyarázza a kérdéseket, indokolja a válaszát, felhívja a figyelmet a bizonytalanságra,
valószínűségi értékeket rendel a következtetésekhez.)
A szakértői rendszer előnyei és hátrányai az emberi szakértővel szemben
Előnyök:
• Több szakértő tudását integrálja magában, így jobb döntésekre képes.
• Gyorsabban ad megoldást mint az ember (néhány perc szemben a több órával).
• A probléma megoldása mindig ugyanaz. (szerintem ez egyben hátrány is lehet! B.)
• Független a külső körülményektől, hangulatoktól.
• A szakértői rendszer rövid időn belül egymás után több problémát is meg tud oldani.
• Alkalmazásának nincsenek helyi, időbeli korlátjai. (Az ember csak adott helyen, adott
időben.)
• Az emberi szakértőnek állandó fizetése van, a szakértői rendszer egyszeri befektetés (viszont
amortizálódik)
Hátrányok:
• Csak egy szűk szakterületen, speciális problémák megoldására fejlesztik és más céllal nem
használható.
• Nem tud „józan ésszel” gondolkozni, csak a megadott szabályok szerint.
• Nem veszi észre a határait. Az ember észleli, ha a tudása végéhez ért, és az adott
problémakörben megfelelően reagál. A szakértői rendszer ilyen esetekben a szabályok szerint
helytelen megoldást ad.
Három része van:
1. Tudásbázis
• (knowledge base): az ismereteket tárolja
• A rendszer legfontosabb része
• Felépülhet szabályokból, frame-ekből
• Az egyszer bevitt tudásbázis a működés során változatlan marad (aktualizálható,
kiegészíthető, bővíthető)
• A tudásbázishoz hozzá lehet férni lekérdezéssel.
2. Következtetőgép
• (inference engine): az ismeretek és a szabályok alapján következtetéseket von le.
• A rendszer válaszadó része.
• Hozzáfér a tudásbázishoz, onnan állítja elő a szükséges kapcsolatokat, összefüggéseket,
következtetéseket.
• A szabályok típusa és száma nem befolyásolja a következtető gép működését.
• A tudásbázist a következtető gépre való hatás nélkül meg lehet változtatni.
3. Felhasználói interfész
• Fontos, hogy minden rendszert könnyen lehessen használni.
• Észlelhetők legyenek a hibák
• Rendelkezésre álljon egy segítő program
• A rendszerbe legyenek beépítve a következő komponensek:
2

3. o Magyarázatadó
o Segítő
o Dialógus
A legfontosabb jellemzők négy szempont köré szerveződnek:
1. Szakértelem
• A szakértői rendszernek el kell érnie ugyanazt a szintet, mint egy humán szakértő
o Jó megoldásokat kell adni
o Gyorsan kell adni jó megoldásokat.
• Ellenállónak és robusztusnak kell lennie
o Hiányos vagy hibás adatokkal találkozva szilárd alapelvekkel és törvényszerűségekkel
kell rendelkezni.
o Ez a jelenlegi rendszerek leggyengébb pontja.
2. Szimbolikus következtetés
• A humán szakértő rendszerint nem egyenletekkel old meg problémákat,
• szimbólumokat használ a fogalmak reprezentálására, és különböző stratégiákat és
heurisztikákat használva végez műveleteket a szimbólumokkal.
• (Szimbólum: Egy karaktersorozat, amely egy valós világból származó fogalmat reprezentál.)
3. Mélység:
• A szakértői rendszerek szűk tárgykörben működnek, ahol azonban bonyolult struktúrákat
jelenítenek meg
• A gyakorlati problémák esetében nem szabad élni a leegyszerűsítéssel (mint pl. a
játékproblémáknál)
• Amikor egy összetett feladat leegyszerűsítésével készítenek megoldó rendszert, akkor
lehetetlenség megoldani, hogy az eredeti feladatra is alkalmazható legyen.
4. Önismeret
• A rendszerek a saját működésmódjukra vonatkozó ismereteket is tartalmaznak.
• Önreflexivitás (ennek érdekében a rendszert igyekeznek egyszerűre tervezni)
• Tipikus példa az önismeretre, hogy ha a rendszert szabályhalmaz formájában szervezték meg,
akkor képes
o megvizsgálni a következtetési láncot, amely elvezetett a megoldáshoz,
o ellenőrizni a következtetés megbízhatóságát,
o elmagyarázni a következtetési folyamatot.
A szakértői rendszerek jellemző feladata:
• Interpretálás - Állapotleírás levezetése érzékelőktől nyert adatokból
• Előrejelzés (Prediction) - Adott helyzet valószínű továbbfejlődésének, illetve
következményeinek kikövetkeztetése.
• Diagnózis - Egy rendszer hibájának kikövetkeztetése megfigyelések, mérési adatok alapján.
• Objektumtervezés (Design) - Alkotórészek, funkcionális elemek elrendezése megadott célok
és korlátozó feltételek figyelembe vételével.
• Művelettervezés (Planning) - Tevékenységek megválasztása és időbeli elrendezése
• Felügyelet (Monitoring) - Megfigyelések, mérési adatok összevetése az elvárt vagy előre
becsült értékekkel, az ellenőrzött folyamat fejlődésével párhuzamosan.
3

4. • Hibaelhárítás (Debugging) - Hibák kijavítási módjának meghatározása.
• Javítás (Repair) - Az előírt javítási terv végrehajtása, illetve a végrehajtás irányítása és
ellenőrzése.
• Oktatás (Instruction) - A tanuló viselkedésének diagnosztizálása; a felfedett hibák
kijavításának megtervezése.
• Szabályozás (Control) - Egy rendszer általános működésének, viselkedésének irányítása.
Szakértői rendszerek korlátai:
• Zártvilág effektus - A következtetés és döntés csak az adott pillanatban explicit formában
rendelkezésre álló tudásbázis-tartalom alapján történhet.
• Egy szintű következtetés problémája - Nem lehetséges az absztrakció és a leszármaztatás.
• Adaptivitási készség hiánya - A rendszer ismeretkészletének és a problémamegoldási
módszerének a konkrét esetekhez való igazításának hiánya.
• Ahol a szabályok formalizálhatók, ott érdemes szakértői rendszert készíteni
III. Szakértői rendszerek típusai
A szakértői rendszerek különböző tudásábrázolási módszerekkel bírnak, ami más-más következtetési
eljárást tesz szükségessé. Ennek megfelelően különböző felépítésű a tudásbázis és a következtető
gép. Szakértői rendszer típusok:
1. Szabály-alapú szakértői rendszerek
– A problématerület tényeit a munkamemóriában, a szabályokkal megfogalmazott
ismereteket pedig a tudásbázisban tárolja.
– A következtető mechanizmus ezek alapján határoz meg újabb ismereteket.
– Tudásábrázolás:
• Tények és szabályok formájában történik.
• A tények állítások
• A szabályok pedig Ha… Akkor felépítésűek
• Hivatkozhat külső programokra, adatbázisok, táblázatkezelők adataira.
– Következtető rendszer
• A következtetés vagy adatvezérelt, vagy célvezérelt módon történhet.
• Vannak olyan rendszerek, amelyek a kétféle mechanizmust egyszerre
alkalmazzák.
– Célvezérelt következtetés:
• Egy vagy több célt kell kijelölni, és a rendszer megkísérli bebizonyítani
valamelyik cél állítását.
• Azon tényeket, amelyeket nem tud levezetni, megkérdezi a felhasználótól.
– Adatvezérelt következtetés
• A rendszer a kezdőadatokat a használótól kérdezi meg.
• Az adatok származhatnak adatbázisból vagy korábbi következtetések
adataiból is.
• A következtetés során azon szabályok, amelyek feltétel része illeszkedik a
munkamemória adataihoz, aktivizálódik.
• A konklúzió által kijelölt akciók végrehajtásra kerülnek,
• Az új tények bekerülnek a munkamemóriába.
• Addig folytatódik a következtetés, ameddig van aktivizálódó szabály, illetve
amíg el nem ér egy megadott célt.
2. Frame-alapú szakértői rendszerek
– A 80-as években jelentek meg.
– Egyre szélesebb körben elterjednek.
4

5. – Tudásábrázolás:
• Frame-formában történik: egy objektum tulajdonságai adatstruktúrában
tárolódnak.
• A tulajdonságok értékeit, az értéktartományt, az esetleges korlátozásokat a
kiegészítő lista tartalmazza.
• Ez események definiálását teszi lehetővé.
• A Frame-ek lehetővé teszik osztályok definiálását (tulajdonságok öröklődése)
– Következtető rendszer
• Várakozás-vezérelt következtetés
• Olyan esetekre várakozik, amelyek a kiegészítő listában kerültek megadásra.
• A következtetés mehet cél- és adatvezérelt módon.
• Ha értékeket adunk meg, akkor a változások működésbe hozzák a várakozó
eljárások sorát, ami az adatvezérelt következtetéshez hasonló következtetési
folyamatot eredményez.
• Ha célt adunk meg, akkor a célhoz szükséges érték meghatározása hozhatja
működésbe a várakozó eljárásokat.
3. Hibrid rendszerek
– A 90-es évektől kezdve
– A frame tudásábrázolás mellett megengedték a szabályok alkalmazását is.
– Tudásábrázolás
• Mind frame- mind pedig szabályalapú tudásábrázolási lehetőséggel bírnak
• Lehetőség van arra, hogy akár együttesen, akár külön alkalmazzuk a
szabályokat és/vagy a frame-eket.
– Következtetési rendszer
• A vezérlési stratégia mind frame-, mind pedig szabályalapú következtetést
megenged.
• Mindkét esetben lehet adatvezérelt és célvezérelt.
– Frame és szabály kapcsolat
• Az a formalizmus, amely megengedi, hogy egy frame tulajdonságaira
szabályokban hivatkozhatunk.
• Illetve az a lehetőség, amellyel szabályok alkalmazásával létrehozhatunk vagy
törölhetünk egy frame-et.
4. Induktív rendszerek
– Eseteket feldolgozó rendszer.
– Viszonylag kevés szakértői rendszer dolgozik ilyen megközelítéssel.
– A gépi tanulás egyik módszerén alapul:
• Példák alapján történő tanuláson.
• A tudást egy véges példahalmaz tartalmazza, és a példákból generál
szabályokat a rendszer.
– Tudásbázis
• A tudás rendszerint egy táblázatos formában meglévő példasor.
• Egy algoritmus generál szabályokat ez alapján.
• A szabályok maguk is bekerülnek a tudásbázisba.
– Következtető rendszer
• Egy új problémánál a legjellemzőbb szempontok szerint keres hasonló
példát, és a példához tartozó megoldás lesz az eredmény.
• Ha nincs hasonló példa, akkor a gép nem ad eredményt a kérdésünkre.
– Az induktív rendszer példákat dolgoz fel.
– Indukcióval jut el az eredményre.
– A példákat térben ábrázolja, ahol a csomópontok a tulajdonságok, az élek pedig a
tulajdonságok értékei.
– Fa-struktúrájú irányított gráf a felépítmény (döntési fa)
5

6. – A problémamegoldás lényegében ezen a döntési fán való keresés:
• Olyan út keresése, amely megfelel az adott problémának.
5. Blackboard rendszerek
– Tábla rendszer.
– A szakértői rendszerek külön csoportját jelentik.
– Olyan komplex problémák megoldásánál segítenek, amelyek több szakértő, több
tudásforrás együttes munkáját igénylik.
– Ilyen problémák:
• Egy vita koordinálása
• Egy kép részleteiből való felismerés
• Élő beszéd megértése
– Az eddigi típusokban közös volt, hogy
• Tudásbázis-tartalom alapján következtetéseket von le.
• Az eredmények, input-adatok a munkamemóriába kerülnek
• A munkamemória alapján addig von le újabb következtetéseket, míg célt
nem ér.
– Ez az eddigiek továbbfejlesztett változata.
– A tudás önálló modulokban található.
– A modulok maguk rendelkeznek következtetési mechanizmussal.
– A modulok tetszőleges tudásábrázolást és hozzá kapcsolódó következtetési eljárást
alkalmazhatnak.
– A modulok kommunikálnak egymással, ehhez van egy közös munkamemória.
– A blackboard modell komponensei:
• Tudásforrás: a probléma megoldásához szükséges tudás egy modulja. Önálló
tudásbázissal ill. következtető géppel rendelkezik, amely önálló
következtetést folytat.
• Blackboard adatstruktúra: átfogó adatbázis, amely a problémamegoldás
adatait, állapotait tartalmazza. A modulok az adatbázis révén
kommunikálnak egymással.
• Vezérlő komponens: az egyes modulok működését különböző ellenőrző
adatok alapján összehangolja.
IV. Szakértői shellek
Azon fejlesztőeszközöket, amelyek támogatják a tudásalapú rendszerek fejlesztését és tudásbázisuk
üres, szakértői keretrendszereknek vagy szakértői shelleknek nevezzük. A shell tudásbázisának
feltöltése után működőképes szakértői rendszert kapunk. A shell 3 alapegységen kívül általában
tartalmaz különböző környezeti eszközöket is, melyek barátságosabb használatot tesznek lehetővé.
Vannak olyan shellek is, amelyek mint fejlesztői környezetek más programokkal, adatbázisokkal is
kommunikálnak.
Az általános shellek (A használatuk nem függ a problémától, illetve a szakterülettől, ahol alkalmazzák)
4 altípusa:
1. Induktív shell
– Az induktív rendszerek keretrendszere.
– Egy vagy több szabályt generál a példák alapján, amelyeket egy algoritmussal dolgoz
fel.
– A rendszer nem alkalmas összetett tudás leírására
2. Szabályalapú shellek
6

7. – Szabályalapú szakértői rendszer fejlesztését teszi lehetővé.
– Két altípusa van:
• Egyszerű:
• Nem használ segédeszközt a struktúrák definiálására.
• Strukturált:
• Szabálycsoportok definiálhatók.
• A szabálycsoportok kapcsolata fastruktúrával írhatók le, és öröklődés
van a kapcsolatok között.
3. Frame-alapú shellek
– Frame-alapú szakértői rendszerek fejlesztését teszi lehetővé.
– Adatbázisok, más programok hívhatók a rendszerből
– Az objektumok kapcsolata grafikusan szemléltethető, módosítható.
4. Hibrid shellek
– Hibrid szakértői rendszerek fejlesztését teszi lehetővé.
– A Frame- és szabályalapú tudásábrázolás lehetősége.
– Ezen kívül további lehetőségek:
• Adatbázisok, más programok hívhatók be
• Grafikus elemek használata
• Kényelmes felhasználói felület stb.
– Nagy teljesítményűek, összetett problémákat kezelnek.
– Csak nagy fejlesztéseknél gazdaságosak.
Problémafüggő shellek
• Egy adott problématerületre készült rendszer (pl. diagnosztika, irányítás,
szimuláció)
• A fejlesztés a speciális tudásábrázolási igényekhez alkalmazkodik.
• Szemben az általános shellekkel ezek nem igénylik egy programozási nyelv
ismeretét.
• Példák: orvosi diagnosztika, jogi szabályoknál kivételek kezelése.
Szakterületfüggő shellek
Egy szűk szakterület alapismeretével rendelkeznek
• A fejlesztés a speciális ismeretek megadását, kiegészítését jelenti.
• Példák: Villanymozdonyok, repülők, telefonkészülékek működési hibáinak
diagnosztizálása, Pénzügyi tanácsadás.
V. A tudásbázis felépítésének lépései
1. A tudásbázisban reprezentálni kívánt szakértői terület meghatározása;
2. Meghatározni, hogy ki alkotja meg a tudásbázist, melyek a tudás forrásai;
3. A tudás rögzítése (szabályok, frame-ek)
4. Segítő program hozzákapcsolása,
5. A rendszer működésének tesztelése.
6. Iteratív folyamat: a tudásbázis növekedésekor újra vissza kell térni a korábbi lépésekre.
A szakértői rendszer fejlesztési módszereknek alapvetően 3 követelménynek kell megfelelniük:
- támogatni kell az ismeretgyűjtést
- lehetővé kell tenni implemetálástól független tudásábrázolást
- egymás utáni, mérhető lépésekre, fázisokra legyen bontható a fejlesztési folyamat, melynek minden
fázisa dokumentumokkal zárható
Egy ilyen lehetséges modell a Durnik-modell 1994-ből, mely 6 fázisra bontja a fejlesztési folyamatot
7

8. 1. Előtanulmány
• A probléma azonosítása (alkalmazható-e szakértői rendszer az adott területen)
• Megvalósíthatósági tanulmány készítése
– Előfeltételek megléte: eszközök (számítógép, szoftver), költségkeret, szakértő,
tudásmérnök. A problémakör legyen jól körülhatárolható. A megoldás lépései
definiálhatók legyenek.
– Költség-hasznos elemzés:
• Költség: hardver, szoftver, fejlesztők munkaidő költsége.
• Haszon: jobb és gyorsabb döntések, a szakértői tudás explicitté válása,
alacsonyabb költségek a szervezetben, a probléma megoldásával kapcsolatos
munkák, javul a szolgáltatások minősége, a szervezet külső megítélése
kedvezőbb lesz.
– A különböző projekt változatok közötti választás.
– A kiválasztott projekt elkészítése.
2. Ismeretszerzés
• Az ismeretszerzés három fázisra bontható:
– ismeretek gyűjtése, interpretáció, megvalósítás
I. fázis (ismeretek gyűjtése):
– Az ismeretek forrása lehet:
• Szakértő
• Leendő felhasználók
• Részproblémákban járatos szakértők
• Irodalom, kézikönyv, szakterületi szabályozások
– Ismeretek gyűjtésének módjai:
• Manuális
• Gépi segítséggel.
II. fázis (interpretáció):
– A protokollokban rögzített tudás alapján a tudásegységek felismerése,
meghatározása.
– A felismert egységek analizálása (objektumok, fogalmak, szabályok, s ezek jellemzői)
– A felismert egységek struktúrába rendezése.
– Egy absztrakt modell kialakítása, amely a tudásegységek közötti összefüggéseket
vizsgálja.
III. fázis (megvalósítás):
– A problémamegoldás formalizálása a cél.
– Az interpretáció során kapott absztrakt modellt
• vagy át kell írni közvetlenül egy tudásábrázolási formába,
8

9. • vagy modellezni kell a problémát és a modell alapján a tudásábrázolási
formát választani.
3. Tervezés, implementálás
• Tudásábrázolási forma megválasztása
• Eldönteni, hogy milyen következtetési eljárást fogunk alkalmazni (szabályalapú adatvezérelt,
szabályalapú célvezérelt stb.)
• Kiválasztani a fejlesztőeszközt (shell)
• Prototípust kell fejleszteni.
• Felhasználói interfészek kialakítása.
• Prototípus továbbfejlesztése.
• A kész termék elkészítése
4. Tesztelés
• A fejlesztés eredményét, a következtetési rendszer működését és a használati paramétereket
lehet ellenőrizni.
• Felhasználói szempontból is jóvá kell hagyni a rendszert.
• Kritériumok:
– Legyen könnyen kezelhető!
– Adatkérések formája legyen világos és egyértelmű!
– A magyarázatok érthetők legyenek!
– Az eredmények megjelentési módja legyen követhető és esztétikus.
– A rendszerben használható segédprogramok könnyen elérhetők legyenek.
5. Dokumentáció
• A következőket kell dokumentálni:
– a fejlesztés folyamatát.
– Összefoglaló zárójelentést kell készíteni a projektről
– A rendszerkövetést is dokumentálni kell, amely a folyamatos használathoz
kapcsolódik.
6. Rendszerkövetés
• A termék rutinszerű használatának az ideje.
• Módosítási igények merülnek fel, hibák derülnek ki.
• Előfordulhat, hogy más gépre, környezetbe kell adaptálni a rendszert.
• Már a tervezéskor gondolni kell a szoftverváltásra, illetve a módosításokra.
Szakértői rendszerek alkalmazási területei:
Elsősorban az USA-ban fejlesztettek szakértői rendszereket. 1985 és 1993 között 50-ről 12500-re nőtt
a számuk. Németország (1988 -1990 700 szakértői rendszer)
Egy 2500 szakértői rendszert tartalmazó 1993-as reprezentatív felmérés szerint, amely az USA 1992-
es szakértői rendszer termelésének a 20%-át dolgozta fel, a leggyakoribb területeken a szakértői
rendszerek száma:
ipar 350
üzleti élet 310
orvosi alkalmazások 300
űrkutatás 130
szállítás 110
mezőgazdaság 100
Az alkalmazások osztályozhatók problématípus szerint is
1. Diagnosztika
9

10. • Az ilyen problémák fő jellemzője, hogy azokat tulajdonságok, jellemző értékek segítségével
írjuk le, és a megoldást előre adott alternatívák segítségével írjuk le, és a megoldást előre
adott alternatívák közül kell kiválasztani.
részterületei:
o orvosi diagnosztika: a tünetek alapján diagnosztizál egy adott betegségre
o technikai diagnosztika: hibákat tár fel vagy minőségi ellenőrzést végez
o szelekciós problémák: objektumok felismerése, keresés katalógusból, megfelelő jogi
rendelkezések kiválasztása, stb.
o irányítás: a gyártási folyamat közben fellépő hibák, a jellemző paraméterek értékei
alapján figyeli és szabályozza a folyamatot
2. Konstrukció jellegű problémák
• A problématípus jellemzője, hogy a probléma megoldása kezdetben ismeretlen, és a
rendszernek kell a megoldást előállítani
• részterületei:
o tervezés: egy induló állapotból különböző műveletek segítségével egy célállapotba kell
eljutni (pénzügyi tervezés)
o konfigurálás: adott igények, követelmények figyelembevételével egy objektumot előre
adott építőelemekből kell összeállítani (számítógép konfigurálás)
o hozzárendelés: kezdeti feltételek figyelembevételével egy objektum csoporthoz egy
másik objektumcsoportot rendel hozzá (iskolai órarend készítése)
Konkrét szakértői rendszerek:
Jogi ES:
Egy ilyen pragmatikus jogi szakértői rendszer programot készítettek 2007-ben Dr. Vikman László
koordinálása mellett a Pannon Egyetem Műszaki Informatika Karának hallgatói, Hegyháti Máté, Tar
Péter, Király András, és Szlama Adrián. A program neve Successio, rendeltetése a törvényes öröklés
modellezése.
http://www.jogiforum.hu/successio a linken van még prezentáció is
Sentencing Advisor, a Döntési Tanácsadó, melyet az Egyesült Államok szövetségi bíróságai
alkalmaznak olyan bűncselekmények elkövetőinek felelősségre vonásakor, amely cselekmények
beletartoznak a tizenkilenc szövetségi hatáskörbe utalt bűncselekményi kategória egyikébe. A
Döntési Tanácsadó feladata, hogy segítséget nyújtson a bíráknak ítéleteik meghozatalában, illetve
hogy kiszámíthatóvá tegye az ügyvédek és ügyészek számára a kiszabandó ítélet súlyát, amennyiben
a bíróság a terhelt felelősségét megállapítja a bűncselekmény elkövetésében. Ennek érdekében az
Egyesült Államok illetékes szerve, a Sentencing Commission által kiadott Döntési Irányelvek
(Sentencing Guidelines) meghatározta azokat a releváns tényállási elemeket, amelyek létezését az
adott esetben meg kell vizsgálnia a bíróságnak. Ezáltal egy ítéletet akár pro, akár kontra csak akkor
lehet megalapozottan meghozni, ha az adott bűncselekmény megítélése szempontjából jelentős
körülményeket a bíróság mérlegelte. De a Tanácsadó nemcsak a kötelezően számba veendő tények
előírásával segíti a felhasználókat, hanem azáltal is, hogy az így megállapított körülményeket (az
Irányelvek útmutatásainak megfelelően) súlyuk szerint egy táblázatba rendezi, és ezek alapján egy
büntetési tételkeretet ír elő a bíróság számára, amelytől az csak különleges esetekben térhet el.
http://jesz.ajk.elte.hu/toth11.html
Számviteli ES:
LIBRA 46L rendszer leírásai
MOSAIC BUSINESS SYSTEM rendszer leírásai.
SAP Business One
10

11. http://www.pd-team.com/index.php?page=item&item_id=175&lang=HU
Expert: nyilvántartó és szakértői döntéstámogató rendszer
Komplex módszer vállalatok nagy értékű berendezéseinek nyilvántartására és állapotfelügyeletére.
• Objektumok egységes nyilvántartása
• Felhasználó által bővíthető objektumtípus lista, új méréstípusok definiálása
• Állapotnyilvántartás mérési eredmények szakértő felhasználásával
• Objektumok és mérési eredmények importja meglévő külső adatforrásokból
• Adatok, mérések, kiértékelések, exportálása egyéb nyilvántartó rendszerekbe
• Objektumesemények regisztrálása
• Feladat nyilvántartás
• Dokumentumkészítés segítése
• Dokumentum nyilvántartás támogatása
• Szakértői döntések támogatása a fentiek megfelelő szűrésével, csoportosításával
Kategorizálás kritériumrendszerrel:
A mérési eredmények értékelését segítendő, a felhasználó két független osztályzatban számosíthatja
az aktuális mérések komplex eredményhalmazát, mely osztályzatok kialakításában előre
meghatározható kritériumrendszerek segítik. Ezen osztályzatok is felhasználhatók a későbbiekben az
objektumok állapotfelmérésénél, összehasonlításánál.
Definiálható mérések, paraméterek:
A rendszer azt is lehetővé teszi, hogy a felhasználó utólag, igény szerint definiálhasson újabb,
speciális méréseket. Ezekhez a speciális mérésekhez tetszés szerinti paraméterek és
paramétertípusok rendelhetők. Ekképpen az objektumok összehasonlíthatóságát akár olyan
"mérések" definiálásával is segíthetjük, mint pl. "szemrevételezés, külső állapot" mérés, s benne a
külső állapotot leíró különféle tulajdonságok (akár szín, kopottság, tisztaság, méret stb.) definiálása,
stb.
Objektumesemények:
Az objektumokhoz rendelhető események tovább gazdagítják az objektumról kialakítható képet.
Tetszőleges igények szerinti események regisztrálhatók, mint pl. az objektum telepítése, áthelyezése,
meghibásodása, javítása, karbantartása, felújítása, stb.
Az eseményekhez határidős feladat is rendelhető, pl. egy javítás után előírhatunk mérési, tesztelési
kötelezettséget. A feladat teljesítéséről is bejegyzés készül, a dátum és a felhasználó
megnevezésével.
TrExpert
Transzformátor nyilvántartó szakértői program. Alapvetően transzformátorok és csatlakozó
objektumaik nyilvántartására készült. Nyilvántartható objektumok:
• Transzformátorok
• Átvezető szigetelők
• Intelligens hűtésszabályozók
• Mérőváltók
• Fojtók
• HGA monitoring
Előre definiált mérések:
• RVM visszatérő feszültség mérése
• Szigetelési ellenállás mérése
• Tg delta mérése
• PD-Anal mérés
CablExpert
11

12. Kábelnyilvántartó szakértői program. Figyelembe veszi a kábelek nyilvántartásánál jelentkező
speciális igényeket.
• Kábelek (elemi kábelek, végelzárók, összekötők)
Előre definiált mérések:
• RVM visszatérő feszültség mérése
• OWTS
• Szigetelési ellenállás mérése
• Hosszmérés
• Tg delta mérése
• Feszültségpróba
• Nagyáramú ellenállásmérés
• Zn-O-Com
• Pd-Anal mérés
MAID - Medical Artificial Intelligence to Aid Diagnosis: http://www.mdd.hu/informed_site-
ok/mdd/szakertoi
A MAID rendszer orvos-szakmai információkat tartalmazó, adatbázisokon alapuló, integrált szakértői
rendszer, amely az orvosszakmai ismeretek tekintélyes részét egyetlen felhasználóbarát rendszerbe
foglalja.
Egyedülállósága többek közt abban rejlik, hogy a mindennapi orvosi és gyógyszerészi munkához
elengedhetetlenül szükséges, de eddig kizárólag szöveges/táblázatos formátumban rendelkezésre
álló adatokat informatikailag leképezhetővé teszi, ezáltal tetszőleges szűrések, analízisek,
összehasonlítások, predikciók végezhetők a felhasználók igényei szerint. A gyógyszerészeti adatbázis
az Országos Gyógyszerészeti Intézet által törzskönyvezett összes gyári készítmény, valamint a FoNo
előírások adatait is tartalmazza kódolt és szöveges formában egyaránt.
Adatbázisaink belső kódjain keresztül összerendelhetővé válnak olyan információk, amelyek külön-
külön eddig is rendelkezésünkre álltak ugyan, de eltérő kódfelépítésüknél fogva (vagy
kódolatlanságuk miatt) logikai összerendelés nem volt elvégezhető (pl.: rendszerünkben megoldott a
BNO/ICD és ATC rendszer közötti átjárhatóság). A különálló adatrendszerek összehangolásával a
rendszer alkalmassá vált különféle gazdasági, forgalmi számítások, elemzések, illetve szakmai
ellenőrzések elvégzéséhez. A rendszer további különlegessége, hogy belső kódrendszere a
nemzetközi nomenklatúrához igazodik, így külföldi rendszerekben is egyszerűen adaptálható.
A MAID-rendszerben hepatológiai, pulmonológiai és nőgyógyászati szakrendelői verzió is elérhető.
Rezgésvizsgálati szakértői rendszerek alkalmazása bonyolult szerkezetek hibáinak észlelésére
http://www.delta3n.hu/publications/hu/szakertoi_rendszerek_alk_bonyolult_szerk.pdf
12