
- •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
8.2.2. Обобщенная схема естественно-языковой системы
ЕЯ-система должна выполнять следующие функции: ведение диалога - определение его структуры и той роли, которую система и пользователь выполняют на текущем шаге диалога; понимание - преобразование поступающих от пользователя высказываний на ЕЯ в высказывания на языке внутреннего представления; обработка высказываний - формирование или определение задания на решение задач или подзадач на каждом шаге диалога; генерация - формирование выходных высказываний на ЕЯ. При реализации конкретных ЕЯ-систем суть этих функций может в значительной мере варьироваться.
В соответствии с этими функциями обобщенная схема ЕЯ-системы может быть представлена в виде 3-х компонентов: диалоговый; компонент понимания речи; компонент генерации высказываний (рис. 8.2).
Ведение диалога выполняется по одной из схем: диалог ведет пользователь (инициатива в основном принадлежит пользователю, а система только реагирует на его требования, определяя по виду требования тип задания. Для системы весь диалог сводится к выработке реакций на текущие высказывания пользователя); диалог ведет система (система ведет диалог в соответствии с имеющимися у нее представлениями о структуре диалога и о способе обмена высказываниями).
Выделяют три режима ведения диалога: открытый; ограниченный; закрытый. Под открытым режимом диалога понимается такой диалог, в котором на ответ не накладывается никаких ограничений, кроме той информации, которая содержится в вопросе и обуславливает соответствующее содержание ответа. Под ограниченным режимом диалога понимается такой диалог, при котором множество ответов четко ограничивается формулировкой вопроса. Информация, которая должна прозвучать в ответе, является подмножеством множества возможных ответов. Под закрытым режимом диалога будем понимать диалог, при котором вопрос представляет из себя логическое выражение, значение которого (истина или ложь) должно прозвучать в ответе (дихотомические вопросы).
Рис. 8.2. Обобщенная схема ЕЯ-системы
Каждый элементарный акт диалога не может быть одновременно реализован в различных режимах, однако их разумное чередование представляется вполне естественным, более того, оно позволяет разнообразить, оживить процесс диалога.
Шаг диалога (см. табл. 8.2) характеризуется следующими параметрами: инициатор и тип инициирования (вид действия); способ влияния действия на реакцию. Инициатором в общем случае может быть как пользователь, так и система. Действия пользователя подразделяются на запросы (вопросительные предложения на ЕЯ с необходимыми параметрами) и команды (служат для перехвата инициативы и выполнения технологических действий).
Таблица 8.2
Основные типы шагов диалога
Инициатор |
Вид действия |
Вид реакции |
Способ спецификации |
|
Шага |
|
|
Ограниченность пространства выбора |
Однозначность определения |
Пользова-тель |
ЕЯ-запрос |
Ответ на запрос |
неограниченное |
неоднозначное |
Пользова-тель |
Команда |
Выполнение команды |
ограниченное |
однозначное |
Система |
Простой вопрос |
Ответ на простой вопрос |
фиксированное |
однозначное |
Система |
Альтернатив-ный вопрос |
Выбор альтернативы |
ограниченное |
однозначное |
Если инициатива принадлежит системе, то вид действия определяется исходя из того, насколько диалоговому компоненту известна функция (и/или параметры), с помощью которых осуществляется решение задачи на данном шаге. Для ввода некоторых параметров можно использовать простые вопросы. Альтернативные вопросы и вопросы с фиксированной структурой применимы, когда возможно выполнение одной из возможных функций, а выбор осуществляется в зависимости от реакции пользователя. Альтернативные вопросы ограничивают выбор явно, т. е. пользователю предоставляется множество ответов.
Из рассмотренных основных типов шагов диалога следует, что при действиях, не ограничивающих возможные реакции, не гарантируется однозначная спецификация задачи.