
- •«Грозненский государственный нефтяной институт имени академика м.Д. Миллионщикова», 2009
- •Введение
- •1.2. Классификация интеллектуальных информационных систем (иис)
- •1.3. Проблемная область искусственного интеллекта
- •Тема 2. Организация работы с данными и знаниями
- •2.1. Данные. Источники данных
- •2.2. Хранилище данных
- •2.3. Интеллектуальный анализ данных
- •Тема 3. Представление знаний в интеллектуальных системах
- •3.1. Проблемы представления и моделирования знаний
- •3.2. Представление и формализация нечетких знаний
- •Тема 4. Архитектура интеллектуальных информационных систем
- •4.1. Структура интеллектуальной информационной системы
- •4.2. Проектирование базы знаний
- •4.3. Объяснение и обоснование решений
- •4.4. Интеллектуальный интерфейс
- •Тема 5. Разработка и проектирование интеллектуальных систем
- •5.1. Этапы проектирования интеллектуальных систем
- •5.2. Анализ предметной области и методы приобретения знаний
- •5.3. Работа с экспертами и проблема извлечения знаний
- •Тема 6. Экспертные системы – основная разновидность интеллектуальных систем
- •6.1. Назначение и особенности экспертных систем
- •6.2. Технология построения экспертных систем
- •6.3. Функциональные возможности и характеристики экспертных систем
- •Терминология в области разработки интеллектуальных информационных систем
- •Список использованной литературы
Терминология в области разработки интеллектуальных информационных систем
Предметная область – это объектно-ориентированным образом выделенная и формально описанная область человеческой деятельности (множество сущностей, описывающих область исследования или экспертизы).
Проблемная область – предметная область плюс совокупность решаемых в ней задач.
Неформализованные задачи – задачи, которые обладают одной или несколькими из следующих характеристик: они не могут быть заданы в числовой форме, т.е. задаются в качественном виде или в терминах теории нечетких множеств; цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции; не существует алгоритмического решения задач.
Экспертная система (ЭС) – сложный программный комплекс, аккумулирующий в формальном виде знания специалистов в конкретных предметных областях.
Пользователь (конечный пользователь) – лицо, для которого предназначена система.
Инженер по знаниям (когнитолог, инженер-интерпретатор) – специалист по ИИ, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний.
Эксперт – высококвалифицированный специалист, согласившийся поделиться опытом в рассматриваемой предметной области. Интерфейс пользователя - комплекс программ, реализующих диалог пользователям с ИИС на всех стадиях функционирования ИИС.
База знаний (БЗ) – ядро ИИС совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель на языке представления знаний (обычно приближенном к естественному).
Решатель (машина логического вывода, дедуктивная машина, интерпретатор) –программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ.
Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получать ответы на вопросы: как была получена та или иная рекомендация и почему система приняла такое решение?
Технология синтеза ЭС – технология создания на основе знаний экспертов систем, решающих неформализованные задачи в слабоструктурированных предметных областях.
Интеллектуальная система – это информационно-вычислительная система с интеллектуальной поддержкой при решении задач без участия оператора (лица, принимающего решение - ЛПР).
Интеллектуализированная система – это информационно-вычислительная система с интеллектуальной поддержкой при решении задач с участием оператора – ЛПР.
Система с интеллектуальной поддержкой - система, способная самостоятельно принимать решения.
Данные - это элементарные описания предметов, событий, действий и транзакций, которые запомнены, классифицированы и сохранены, но не организованы для передачи какого - либо специального смысла.
Информация – это данные, которые организованы так, что они имеют значение и ценность для получателя. Получатель (пользователь) интегрирует значения и выводит заключения и смыслы.
Знания – это организованные и обработанные данные или информация с целью передачи понимания, накопленного опыта, результатов обучения и экспертизы таким образом, что они могут использоваться для решения текущих проблем или выполнения действий.
Репозиторий – это описание структуры информационного хранилища: состав показателей, иерархии агрегации измерения, формата данных, используемых функций, физического размещения на сервере, прав доступа пользователя и частоты обновления.