Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Ekzamen_GOS.docx
Скачиваний:
1
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
8.21 Mб
Скачать

63 Классификация интеллектуальных ис

  1. Системы с интеллектуальным интерфейсом – отличаются от обычных БД возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая может явно не хранится. А выводится из имеющейся БД.

- интеллектуальные базы данных

- естественный языковой интерфейс предполагает трансляцию естественных языковых конструкций на внутренне-машинный уровень представления знаний. Для этого необходимо решить задачиморфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза высказываний на естественном языке. Естественно-языковой интерфейс используется для доступа к интеллектуальным БД, голосового ввода команд в систему управления и машинного перевода с иностранных языков.

- гипертекстовая система – отличается сложной семантической организацией ключевых слов, которая отражает различные смысловые отношения к терминам.

- контекстная система помощи – пользователь описывает проблемы, система с помощью дополнительного диалога ее конкретизирует и осуществляет поиск относящихся к ситуации рекомендаций.

- когнитивная графика – позволяет осуществлять интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями.

2. решение сложных задач (экспертные системы)

- классифицирующие системы – решают задачи распознавания ситуаций. Определяют принадлежность анализирующей ситуации к некоторому классу.

- доопределяющие системы – решаются задачи на основе неопределенных исходных данных и применяемых знаний.

- трансформирующие системы – синтезирующие динамические системы. Полагают повторяющиеся преобразования знаний в процессе решения задач, что связано с характером результата, которое нельзя заранее определить, а также с динамичностью проблемной области.

- многоагентные системы – для них характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой результатами на динамической основе.

3. способность к самообучению (самообучающиеся системы) - в основе этих систем лежат методы автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики, т.е. обучение на примерах. Примеры реальных ситуаций накапливаются за некоторый исторический период и составляют обучающую выборку. В результате обучения системы автоматически строятся обобщенные правила или функции, определяющие принадлежность ситуаций к классам, которые обученная система пользуется при интерпретации новых возникающих ситуаций.

- индуктивные системы - нейронные сети - системы на прецедентах - информационные хранилища

  1. Структура экспертных систем (эс).

РП – рабочая память, предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, решаемых в текущий момент задачи.

БЗ – база знаний, для хранения долгосрочных данных, описываемых область, и правил, описывающих целесообразные преобразования в этой области, т. е. это совокупность единиц знаний, которая представляет собой формализованную с помощью некоторого метода представления знаний отражения объектов предметной области, их взаимосвязей и неопределенностей, с которой эти действия определяются.

Р – решатель, формирует такую последовательность правил, которые будучи примененными к исходным данным приводит к решению его задачи. В основе использования любого механизма выхода лежит процесс нахождения в соответствии с поставленной целью и описанием конкретной ситуации относящихся к решению единиц знаний и связывании их при необходимости в цепочку рассуждений, приводящих к определенному результату.

КПЗ – компонент приобретения знаний, автоматизирует процесс наполнения экспертной системы знаниями, осуществляемой экспертами. В простейшем случае это редактор, который позволяет вводить единицы в базу и проводить их синтаксический и семантический отбор. В более сложных случаях, знания извлекаются с помощью специальных сценариев интервьюирования экспертов или вводимых реальных ситуаций или из опыта работы самой системы.

ОК – объяснительный компонент – объясняет, как система получила решение задачи или почему не получила и какие знания при этом использовала.

ДК – диалоговый компонент, ориентирован на организацию естественного общения с пользователем.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]