
- •Интеллектуальные информационные системы учебное пособие
- •Тула 2010
- •3. Экспертные системы 47
- •8. Системы с интеллектуальным интерфейсом 143
- •9. Многоагентные системы 158
- •Предисловие
- •1. Искусственный интеллект и интеллектуальные информационные системы
- •1.1. Введение в искусственный интеллект
- •1.1.1. Искусственный интеллект: основные понятия и решаемые задачи
- •1.1.2. Подходы к построению систем искусственного интеллекта
- •1.1.3. Интеллектуальные информационные системы: понятие и отличительные особенности
- •1.2. Основные классы интеллектуальных информационных систем
- •1.2.1. Экспертные системы
- •1.2.2. Самообучающиеся системы
- •1.2.3. Адаптивные информационные системы
- •1.2.4. Системы с интеллектуальным интерфейсом
- •1.2.5. Многоагентные системы
- •1.3. Основы проектирования интеллектуальных информационных систем
- •1.3.1. Структура и этапы разработки интеллектуальных информационных систем
- •1.3.2. Логическое проектирование
- •1.3.3. Физическое проектирование
- •1.3.4. Использование прототипного проектирования
- •Контрольные тесты
- •2. Традиционные способы представления и обработки знаний в интеллектуальных информационных системах
- •2.1. Знания и их использование в интеллектуальных информационных системах
- •2.1.1. Понятие знаний и их отличие от данных
- •2.1.2. Классификация знаний
- •2.1.3. Логический вывод. Использование дедукции, индукции и аналогии
- •2.1.4. Представление знаний в интеллектуальных информационных системах
- •2.2. Типичные модели представления знаний
- •2.2.1. Логическая модель
- •2.2.2. Продукционная модель
- •2.2.3. Семантическая сеть
- •2.2.4. Фреймовая модель
- •2.2.5. Объектно-ориентированная модель
- •2.3. Представление и формализация нечетких знаний
- •2.3.1. Основные определения нечетких множеств
- •2.3.2. Операции с нечеткими множествами
- •2.3.3. Нечеткие отношения
- •2.3.4. Нечеткая и лингвистическая переменные
- •Контрольные тесты
- •3. Экспертные системы
- •3.1. Структура и режимы работы экспертных систем
- •3.1.1. Основные элементы экспертных систем
- •3.1.2. Режимы работы экспертных систем
- •3.1.3. Участники разработки экспертных систем
- •3.2. Классификация экспертных систем
- •3.2.1. Классификация по сложности решаемых задач
- •3.2.2. Классификация по типу решаемых задач
- •3.2.3. Основные классы экспертных систем: классифицирующие, доопределяющие, трансформирующие, многоагентные
- •3.3. Поиск решений в экспертных системах
- •3.3.1. Поиск в одном пространстве
- •3.3.2. Поиск в иерархии пространств
- •3.3.3. Поиск в случае недетерминированности знаний
- •3.3.4. Алгоритм реализации логического вывода в экспертных системах
- •3.4. Методы извлечения знаний в экспертных системах
- •3.4.1. Классификация методов извлечения знаний
- •3.4.2. Коммуникативные методы извлечения знаний
- •3.4.3. Текстологические методы извлечения знаний
- •Контрольные тесты
- •4. Оlap-технология
- •4.1. Основные понятия
- •4.1.1. Хранилище данных
- •4.1.2. Применение информационных хранилищ. Извлечение знаний из данных
- •4.1.3. Основная идея olap-технологии
- •12 Признаков olap данных
- •4.1.4. Структура хранилища данных в оlap-системах
- •4.2. Модели и алгоритмы построения olap-систем
- •4.2.1. Rolap – обработка на основе запросов к реляционным базам данных
- •4.2.2. Molap – многомерное представление данных
- •4.2.3. Holap – гибридные системы
- •Контрольные тесты
- •5. Интеллектуальный анализ данных
- •5.1. Методы интеллектуального анализа данных
- •5.1.1. Основные понятия
- •5.1.2. Типы закономерностей, выявляемых методами интеллектуального анализа данных
- •5.1.3. Стадии интеллектуального анализа данных
- •5.1.4. Индуктивное и абдуктивное обучение
- •5.2. Алгоритмы интеллектуального анализа данных
- •5.2.2. Байесовская классификация
- •5.2.3. Деревья решений
- •5.2.4. Методы классификации с использованием функций
- •5.2.5. Метод "ближайшего соседа" или системы рассуждений на основе аналогичных случаев
- •5.2.6. Методы кластерного анализа
- •5.2.7. Развитие алгоритмов интеллектуального анализа данных
- •Контрольные тесты
- •6. Нейронные сети
- •6.1. Основные понятия
- •6.1.1. Модель искусственного нейрона
- •6.1.2. Модели нейронных сетей
- •6.1.3. Статические нейронные сети
- •6.1.4. Рекуррентные нейронные сети
- •6.2. Проектирование нейронных сетей
- •6.2.1. Этапы проектирования нейронных сетей
- •6.2.2. Метод обратного распространения ошибки
- •6.2.3. Методы обучения нейронных сетей: обучение без учителя
- •6.2.4. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
- •6.2.5. Использование генетических алгоритмов для обучения нейронной сети
- •Контрольные тесты
- •5. Адаптивные системы
- •5.1. Основные классы адаптивных систем
- •5.1.1. Понятие и классификация адаптивных систем
- •5.1.2. Самонастраивающиеся адаптивные системы
- •5.1.3. Самоорганизующиеся адаптивные системы
- •5.1.4. Самообучающиеся адаптивные системы
- •5.2. Проектирование адаптивных систем
- •5.2.1. Общие подходы и требования к проектированию
- •5.2.2. Оригинальное проектирование адаптивных систем
- •5.2.3. Компонентное проектирование адаптивных систем
- •Контрольные тесты
- •8. Системы с интеллектуальным интерфейсом
- •8.1. Взаимодействие пользователя с информационной системой на естественном языке
- •8.1.1. Компьютерно-лингвистический подход к диалогу. Проблемы формализации естественном языке
- •8.1.2. Задачи обработки текстов на естественном языке
- •8.1.3. Уровни понимания текста на естественном языке
- •8.2. Построение естественно-языковых интерфейсов
- •8.2.1. Лингвистическая трансляция
- •8.2.2. Обобщенная схема естественно-языковой системы
- •8.2.3. Компонент понимания высказываний
- •8.2.4. Компонент генерации высказываний
- •8.3. Прикладные системы с интеллектуальным интерфейсом
- •8.3.1. Интеллектуальные базы данных
- •8.3.2. Интеллектуальные гипертекстовые системы
- •8.3.3. Системы когнитивной графики
- •Контрольные тесты
- •9. Многоагентные системы
- •9.1. Характеристика агента как элемента многоагентной системы
- •9.1.1. Агент: понятие и классификация
- •9.1.2. Отличительные свойства агента
- •9.2. Процесс самоорганизации в многоагентных системах
- •9.2.1. Понятие многоагентной системы
- •9.2.2. Структура памяти и принципы мышление агента
- •9.2.3. Самоорганизация многоагентной системы
- •9.2.4. Архитектура и интерфейс многоагентной системы
- •Контрольные тесты
- •Библиографический список
- •Приложение
- •Интеллектуальные информационные системы
- •3000600, Г.Тула, пр.Ленина, 92.
- •3000600, Г.Тула, ул.Болдина, 151
5. Адаптивные системы
5.1. Основные классы адаптивных систем
5.1.1. Понятие и классификация адаптивных систем
Адаптивная система - это система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования, программы поведения или поиска оптимальных, в некоторых случаях просто эффективных, решений и состояний. Традиционно, по способу адаптации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самоорганизующиеся системы.
Под алгоритмом понимается последовательность заданных действий, которые однозначно определены и выполнимы на современных ЭВМ за приемлемое время для решаемой задачи.
Адаптивная информационная система - это информационная система, позволяющую строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде.
Сделаем два важных дополнения к данному определению.
К сфере решаемых АДИС задач относятся задачи, обладающие, как правило, следующими особенностями:
1) в них неизвестен алгоритм решения задач (интеллектуальные задачи);
2) в них используется помимо традиционных данных в числовом формате информация в виде изображений, рисунков, знаков, букв, слов, звуков;
3) в них предполагается наличие выбора (не существует алгоритма - это значит, что нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности). Свобода действий является существенной составляющей интеллектуальных задач.
Интеллектуальные робототехнические системы (ИРС) содержат переменную, настраиваемую модель внешнего мира и реальной исполнительной системы с объектом управления. Цель и управляющие воздействия формируются в ИРС на основе знаний о внешней среде, объекте управления и на основе моделирования ситуаций в реальной системе.
АДИС можно классифицировать по различным критериям. Адаптивные системы управления по способу адаптации подразделяются на самонастраивающиеся системы, самообучающиеся системы и самоорганизующиеся системы (см. рис. 5.1).
Рис. 5.1 – Классификация АДИС по способу адаптации
Таким образом, АДИС представляет собой информационную систему, которая способна адаптироваться к изменению окружающей среды. То есть АДИС должна поддерживать не только количественную эволюцию информации в жесткой схеме данных, но также и качественную эволюцию дополнительных знаний об окружающей среде, для того чтобы система могла бы принять адекватные меры по адаптации процесса.
5.1.2. Самонастраивающиеся адаптивные системы
Самонастраивающиеся системы - системы, внутренняя структура которых организуется как следствие функциональных причинно-следственных связей между её составляющими элементами, что порождает в ней такие категории, как ранговый порядок элементов, их сосредоточенность на достижение общего полезного результата, энергетическую и информационную ёмкость системы, её чувствительность к внешним воздействиям, адаптивность и др.
Самонастраивающиеся системы подразделяют на поисковые и беспоисковые системы.
В поисковых самонастраивающихся системах необходимое качество управления достигается в результате поиска оптимальной (в некотором смысле) настройки. Качество настройки характеризуется некоторым обобщённым показателем, связанным с первичными параметрами настройки сложным, обычно не вполне стабильным и недостаточно известным соотношением. Поисковые самонастраивающиеся системы могут работать при изменении внешних условий в широких пределах.
Беспоисковые самонастраивающиеся системы имеют перед поисковыми системами определённое преимущество, обусловленное тем, что поиск оптимального состояния отнимает значительное время.
Уникальные инновационные решения области самонастраивающихся систем основаны на четырех ключевых характеристиках самоуправляемых систем (см. табл. 5.1).
Создание самонастраивающихся систем - это постепенно развивающийся процесс, вызывающий появление новых технологий, которые адаптируются и внедряются на различных этапах и уровнях (см. табл. 5.2).
Таблица 5.1
Характеристика самонастраивающихся систем
Самоконфигурирование (адаптация к динамически изменяющейся среде). |
Самовосстановление (обнаружение, диагностика и меры по предотвращению ошибок) |
Самооптимизация (проверка и настройка параметров системы в целях максимального использования ресурсов). |
Самозащита (процесс, основанный на идентификации пользователей и защите от несанкционированного доступа). |
Таблица 5.2
Уровни создания самонастраивающихся систем
Уровень |
Характеристика уровня |
Базовый |
Использование точечных инструментов управления. Анализ и решение проблем выполняется операторами. |
Управляемый |
Централизованные средства управления. Корректирующие действия выполняются операторами. |
Прогнозирующий |
Централизованный сбор и анализ данных. Система управления сама формирует рекомендации по управлению ресурсами. |
Адаптивный |
Централизованная обработка данных и выполнение системой необходимых управляющих воздействий. |
Автономная система |
Централизованное ориентированное саморегулируемое управление в соответствии с задачами. |
Уровень 1: Базовый. Отправная точка, в которой находится большинство современных систем. Уровень, на котором управление каждым элементом системы осуществляется соответствующими специалистами при помощи специализированных средств отдельно от других направлений.
Уровень 2: Управляемый. Технологии системного управления могут использоваться для сбора и консолидации информации от разрозненных систем, что сокращает время администрирования. При этом повышается "осведомленность" о всей системе.
Уровень 3: Прогнозирующий. Система осуществляет мониторинг и корреляцию данных от различных элементов информационной системы для распознавания проблем и выдачи рекомендаций персоналу по осуществлению соответствующих действий.
Уровень 4: Система осуществляет мониторинг, корреляцию и анализ данных, на основании результатов которого система выполняет некоторые операции. Это позволяет автоматизировать контроль уровня обслуживания отделами бизнес - процессов компании в соответствии с соглашением об уровне обслуживания
Уровень 5: Автономная система. Полностью интегрированные системы и компоненты динамично управляют информационной средой бизнес - процессов в соответствии с корпоративными политиками, что позволяет IT - персоналу сосредоточиться на решении перспективных задач.