1.3.3 Самообучающиеся системы

Системы данного класса основаны на методах автоматической классификации ситуаций из реальной практики, или на методах обучения на примерах. Примеры составляют так называемую обучающую выборку. Элементы обучающей выборки описываются множеством классификационных признаков.

Стратегия обучения «с учителем»предполагает задание для каждого примера эталонных значений признаков, показывающих его принадлежность к определенному классу. При обучении«без учителя»система должна самостоятельно выделять классы ситуаций по степени близости значений классификационных признаков.

В процессе обучения проводится автоматическое построение обобщающих правил или функций, описывающих принадлежность ситуации к классам, которыми система будет впоследствии пользоваться при определении незнакомых ситуаций. При этом из обобщающих правил автоматически формируется БЗ, которая периодически корректируется.

Индуктивные системы позволяют обобщать примеры на основе принципа индукции «от частного к общему». Процедура обобщения сводится к классификации примеров по значимым признакам.

Нейронные сети – обобщенное название группы математических моделей и алгоритмов, обладающих способностью обучаться на примерах, «узнавая» впоследствии черты встреченных образцов и ситуаций. Нейронные сети используются для решения задач аппроксимации и идентификации функций, классификации и распознавания образов, обработки сигналов, сжатия данных, прогнозирования и адаптивного управления.

Нейронная сеть – это кибернетическая модель нервной системы, которая представляет собой совокупность большого числа нейронов, топология соединения которых зависит от типа сети. Нейроны соединяются в слои. Различают сети прямого распространения и рекурентные сети (с обратными связями). Чтобы создать нейронную сеть для решения какой-либо задачи, необходимо выбрать тип сети и определить параметры сети в процессе ее обучения.

В системах, основных на прецедентах, БЗ содержит описания конкретных ситуаций (прецеденты). Поиск решений осуществляется на основе аналогий по значениям соответствующих признаков. В отличие от индуктивных систем допускается нечеткий поиск с получением множества допустимых альтернатив, каждая из которых может оцениваться некоторым коэффициентом уверенности.

Информационные хранилища отличаются от БЗ. Хранилище данных – это предметно-ориентированное, интегрированное, привязанное ко времени, неизменяемое собрание данных, применяемых для поддержки процессов принятия управленческих решений.

Технологии извлечения знаний из хранилища данных основаны на методах статистического анализа и моделирования, ориентированных на поиск моделей и отношений, скрытых в совокупности данных.

Для извлечения значимой информации используются специальные методы (OLAP– анализ,DATAMiningилиKnowledgeDiscovery), основанные на применении методов математической статистики, нейронных сетей, индуктивных методов и других методах.

1.3.4 Адаптивные системы

Адаптивные системы должны удовлетворять ряду требований:

• адекватно отражать знания проблемной области в каждый момент времени;

• быть пригодными для легкой и быстрой реконструкции при изменениях проблемной среды.

Ядром систем данного класса является модель проблемной области, поддерживаемая в специальной БЗ – репозитории.Ядро системы управляет процессами генерации или переконфигурирования программного обеспечения. При разработке адаптивных систем используется типовое или оригинальное проектирование.

Реализация оригинального проектирования основана на использовании CASE- технологий(Designer2000,SilverRun,NaturalLightStromи др.).

При типовом проектировании осуществляется адаптация типовых разработок к особенностям проблемной области. При этом используются инструментальные средства компонентного (сборочного) проектирования(R/3,BAAN,Prodisи др.).

При использовании CASE- технологий при изменении проблемной области каждый раз применяется генерация программного обеспечения, а при использовании сборочной технологии – конфигурирование программ или их переработка.