- •ИиСиТ (Интелектуальные Информацияонные Системы и Технологии) Лекция №1
- •Лекция №2 Системы с интеллектуальным интерфейсом
- •Экспертные системы(эс)
- •Основные факторы, влияющие на целесообразность и эффективность разработки в экспертной системе
- •Лекция №3
- •Архитектура экспертных систем
- •Лекция №4
- •Классификация экспертных систем
- •Лекция №5 Технология создания экспертных систем Этапы создания экспертной системы
- •Этапы извлечения знаний инженерами знаний
- •Идентификация проблемной области
- •Лекция №6
- •Стратегия разработки экспертных систем
- •Этап: Построение концептуальной модели
- •Объектная модель
- •Лекция №7 Функциональная модель
- •Поведенческая модель
- •Лекция №8 Формализация базы знаний
- •Логическая модель
- •Лекция №9 Продукционные модели
- •Лекция №10 Динамические сети
- •Семантические сети
- •Лекция №11
Лекция №10 Динамические сети
Моделирование рассуждений человека, как правило, сводятся только к прямой или обратной аргументации. Сложные проблемы решаются путем выдвижения во времени нескольких гипотез с анализом подтверждающих факторов и не противоречивости следствий, при этом для многоцелевых проблемных областей происходит увязка гипотез по общим ограничениям, при этом возможны задержки принятия решений, связанные со сбором подтверждающих фактов и доказательством подцелей, входящих в ограничение, следовательно для подобных динамических проблем важна рациональная организация памяти системы для запоминания и обновления получаемых промежуточных результатов (много-агентные системы), обмен данными между различными источниками знаний для достижения нескольких целей и изменение стратегии вывода с выдвижением гипотез(прямая аргументация) и их проверке(обратная аргументация). Целями построения таких гибких механизмов вывода служит применение технологий “доска объявлений”, через которую в результате осуществления событий источники знания обмениваются сообщениями.
В целях динамического реагирования на событие некоторые продукционные модели используют специальные правила, которые формулируются следующим образом:
Всякий раз, как происходит некоторое событие, выполнить некоторое действие.
Пример: всякий раз, как становится известным значение переменной “поставщик”, выполнить набор правил: финансовый анализ предприятия.
Для динамических экспертных систем характерна так же обработка времени, как самостоятельного атрибута аргументации логического вывода.
Пример: Если, в течении дня, уровень некоторого ресурса понизился больше, чем на 50%, то выполнить набор правил: выбор поставщика для поставки этого ресурса.
Семантические сети
Объектно-ориентированные методы представления знаний берут начало от семантических сетей, в которых типизируются отношения между объектами. Элементарной единицы знаний семантической сети служит триплет(отношения-объекты), в котором имя предиката(некоторая функция перед объектами), представляет собой помеченную дугу между двумя узлами графа, соответствующую двум связанным объектам. Важнейшими типизированными отношениями объектов являются следующие:
Род – Вид.
Целое – Часть.
Причина – Следствие.
Средство – Цель.
Аргумент – Функция.
Ситуация – Действие.
Типизация отношений позволяет однозначно интерпретировать смысл отображаемых в базе знаний ситуаций и настраивать механизм вывода на особенности этих отношений.
Пример: Отображение отношений Род – Вид дает возможность осуществлять наследование атрибутов классов объектов.
Лекция №11
