
- •Тема 1 Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем. Системы с интеллектуальным интерфейсом
- •Системы с интеллектуальным интерфейсом
- •Тема 2 Экспертные системы. Архитектура эс, база знаний, интеллектуальный интерфейс, механизм вывода, механизм объяснения, механизм приобретения знаний
- •Тема 3 Классы эс
- •Тема 4 Самообучающиеся системы: индуктивные системы, нейронные сети, системы, основанные на прецедентах, информационные хранилища
- •Тема 5 Прикладное значение иис
- •Тема 6 Этапы создания эс. Инструментарии построения эс. Классификация
- •Тема 7 Основы теории нечеткой логики. Нечеткие множества. Лингвистические переменные. Логические операции с нечеткими множествами
- •Тема 8 Классификация систем нечеткой логики
- •Тема 9 Системы нечеткой логики с фаззификатором и дефаззификатором. Методика построения систем нечеткой логики в resolver’е и в среде MatLab
Тема 1 Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем. Системы с интеллектуальным интерфейсом
Особенности и признаки интеллектуальности ИС.
Принятие решений относительно действий или поведения в той или иной ситуации любых субъектов (людей, роботов, сложных систем упр.) осуществляется на основе информационных процессов. Информационный процесс реализует отношение объекта субъекта и представляет собой восприятие субъектом объективной реальности в виде данных, переработку этих данных в соответствии с целевой установкой и имеющимися знаниями о зависимостях фактов в информацию.
Любая информационная система (ИС) выполняет следующие функции: воспринимает вводимые пользователем информационные запросы и необходимые исходные данные, обрабатывает введенные и хранимые в системе данные в соответствии с известным алгоритмом и формирует требуемую выходную информацию.
Знание имеет двоякую природу: фактуальную и операционную.
Фактуальное знание- это осмысленные и понятые данные. Данные сами по себе – это специально организованные знаки на каком-либо носителе.
Операционное знание- это те общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них информацию. Информация по сути - это новое и полезное знание для решения каких-либо задач.
Процесс извлечения информации из данных сводится к адекватному соединению операционных и фактуальных знаний и в различных типах ИС выполняется по-разному. Самый простой способ соединения в рамке одной прикладной программы.
Программа = алгоритм (правила преобразования данных + управляющая структура) + структура данных.
Т.о. операционные знания (алгоритм) и фактуальные знания (структура данных) неотъемлемы друг от друга. Однако, если в ходе эксплуатации информационных систем выясняется потребность в модификации одного из двух компонентов программы, то возникнет необходимость ее переписывания.
Следствием этого является плохая жизнеспособность ИС, слабая адаптивность к постоянным изменениям информационным потребностям. Невозможность решать задачи в не полностью определенных ситуациях.
В системах, основанных на обработке БД происходит отделение фактуального и операционного знаний друг от друга. Первое организуется в виде БД, второе - в виде программ. Причем, программа может автоматически интегрироваться по запросу пользователя (например, реализация SQL запросов). В качестве посредника между программой и БД выступает программный инструмент доступа данных - СУБД.
СБД=программа СУБД БД
Концепции независимости программы от данных позволяет повысить гибкость ИС по выполнению производственных информационных запросов.
Общие недостатки традиционных ИС:
Слабая адаптируемость к изменениям предметной области,
Слабая адаптируемость к информационным потребностям пользователей,
Невозможность решать сложные трудноформализуемые задачи,
Признаки интеллектуальности ИС:
Развитая коммуникативная способность
Умение решать сложные плохоформализуемые задачи
Способность к развитию и обучению.
Коммуникативные способности ИИС характеризуют способность взаимодействия интерфейса конечного пользователя с системой, в частности возможность формулирования произвольного запроса в диалоге с ИИС на языке максимально приближенном к естественному.
Сложно плохоформализуемые задачи - это задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решений в зависимости от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны неопределенность или динамичность исходных данных и знаний.
Способность к самообучению - возможность автоматического извлечения знаний для решения задач из накопленного опыта конкретных ситуаций.
К
лассификация
ИИС
Коммуникативные способности (системы с интеллектуальным интерфейсом): |
Решение сложных задач (экспертные системы): |
Способность к самообучению (самообучающиеся системы) |
|
|
|