
- •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
8.3.3. Системы когнитивной графики
Системы когнитивной графики позволяют осуществлять интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями. Такие системы используются в мониторинге и управлении оперативными процессами. Графические образы в наглядном и интегрированном виде описывают множество параметров изучаемой ситуации. Например, состояние сложного управляемого объекта отображается в виде в виде человеческого лица, на котором каждая черта отвечает за какой-либо параметр, а общее выражение лица дает интегрированную характеристику ситуации.
Системы когнитивной графики широко используются также в обучающих и тренажерных системах на основе использования принципов виртуальной реальности, когда на основе использования принципов виртуальной реальности, когда графические образы моделируют ситуации, в которых обучаемому необходимо принимать решения и выполнять определенные действия. Средства интерактивной компьютерной графики (ИКГ) являются распространенным каналом общения между человеком и ЭВМ. ИКГ реализует две связанные между собой функции: иллюстративную и когнитивную (рис. 8.4).
Одновременный вывод ИКГ-изображений в разные окна на экране дисплея создает у пользователя синтетический полиоконный ИКГ-образ. Иллюстрированная функция обеспечивает визуальную адекватность графического образа оригиналу, т.е. визуальную «узнаваемость» оригинала. Когнитивная функция позволяет (при определенных условиях) изображать в наглядной графической форме внутреннее содержание оригинала.
Когнитивная ИКГ является средством прямого целенаправленного воздействия на интуитивные, образные механизмы мышления: динамизм ИКГ (например, в режиме мультипликации) «включает в работу» специальные процедуры, эффективно отслеживающие динамику изменения ИКГ-изображений, а поиск таких инвариантов и тенденций является главной задачей любого и. прежде всею, абстрактно-математического научного исследования; когнитивная ИКГ позволяет визуализировать содержание проблемы, которая интересует исследователя, в этом случае ситуация настраивает исследователя на активный поиск нового знания.
В этой области актуальными являются следующие задачи:
1) разработка архитектуры когнитивных ИКГ-систем;
2) разработка методологии применения когнитивных ИКГ-систем для интенсификации процесса научного творчества и создания качественно нового знания;
3) использование когнитивных ИКГ-систем для экспериментального исследования высших механизмов интуитивного, образного мышления в условиях реального процесса творческого научного поиска.
Контрольные тесты
1. ЕЯ-интерфейс используется для …
А) доступа к интеллектуальным базам данных;
Б) контекстного поиска документальной текстовой информации;
В) голосового ввода команд в системах управления;
Г) машинного перевода с иностранных языков.
2. Какие системы предполагают анализ ЕЯ-текстов?
А) Машинный перевод Б) Вопросно-ответные системы
В) Системы общения с ЭВМ на ЕЯ Г) Решатели задач, оформленных на ЕЯ
3. Какой вид интерпретации ЕЯ-предложений позволяет определить, как обрабатываемое высказывание соотносится с целями и планами участников общения?
А) буквальная интерпретация высказывания в контексте диалога
Б) интерпретация высказывания на намерения говорящего
4. Какой тип ЕЯ-анализаторов использует методы разбора, направляемые значениями базовых событий, обнаруженных в предложениях?
А) Традиционные анализаторы Б) Анализаторы с сопоставлением по образцам
В) Концептуальные анализаторы Г) Гибридные анализаторы
5. Что может служить областью интерпретации ЕЯ-высказываний?
А) проблемная область Б) область системы
В) область пользователя Г) область дискурса
6. Какие функции выполняет компонент анализа ЕЯ-предложения?
А) семантический анализ Б) интерпретация высказывания на намерения говорящего
В) синтаксический анализ Г) буквальная интерпретация высказывания в контексте диалога
Д) синтез ЕЯ-выражения Е) морфологический анализ
7. Расставьте этапы лингвистической трансляции в порядке реализации.
А) прагматический анализ ЕЯ-запроса Б) синтез ответа
В) синтаксический анализ ЕЯ-запроса Г) морфологический анализ ЕЯ-запроса
Д) семантический анализ ЕЯ-запроса
8. При каком способе морфологического анализа словарная зона ЭС состоит из словаря основ и словаря аффиксов и с помощью соответствующих алгоритмов каждой словоформе приписывается морфологическая информация?
А) декларативный Б) процедурный
9. При анализе ЕЯ-предложения под его смыслом понимается … информация.
А) морфологическая Б) семантическая В) прагматическая Г) синтаксическая
10. Какие системы обеспечивают интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов?
А) ЕЯ-интерфейсы Б) системы когнитивной графики
В) гипертекстовые системы Г) интеллектуальные БД