- •Понятие иис. Направление развития теорий искусственного интеллекта.
- •Общая схема иис. Классификация иис.
- •1 3 2 4 5 6 7 8 9
- •Понятие «знание» в ии. Свойства знаний.
- •Понятие «знание» в ии. Типы знаний. Структура сии.
- •Понятие «знание» в ии. Уровни рассмотрения построения бз.
- •Понятие модели представления данных.
- •Логическая мпз.
- •8. Продукционная мпз.
- •Фреймовая сеть
- •Семантические сети
- •Экспертные системы. Назначение и основные свойства.
- •12. Особенности построения и организации эс. Преимущества эс.
- •Режимы работы эс. Отличия эс от традиционных программ.
- •Классификация эс
- •Технология разработки эс. Принципы разработки.
- •Этапы приобретения и формализации знаний в эс.
- •Понятие нечетких знаний. Основные формулы
- •Понятие нейронной сети. Задачи, решаемые с помощью инс.
- •Принципы организации и функционирования инс. Нейрон
- •Архитектуры искусственных нейронных сетей
- •Простой и однослойный персептроны. Классификация линейно разделимых образов
- •Рекуррентные ассоциативные сети. Энергетическая функция рекуррентной сети.
- •Рекуррентные ассоциативные сети. Сеть Хопфилда.
- •Рекуррентные ассоциативные сети. Двунаправленная ассоциативная память
- •Рекуррентные ассоциативные сети. Машина Больцмана.
- •Сеть Кохонена.
Режимы работы эс. Отличия эс от традиционных программ.
В работе ЭС можно выделить два основных режима: режим приобретения знаний и режим решения задачи (режим консультации или режим использования). В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет эксперт (при помощи инженера по знаниям).
Используя компонент приобретения знаний, эксперт наполняет ЭС знаниями, которые позволяют ей самостоятельно решать задачи из проблемной области.
В режиме консультаций общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения.
Хорошо построенная ЭС имеет возможность самообучаться на решаемых задачах, пополняя автоматически свою БЗ результатами полученных выводов и решений.
Отличия ЭС от традиционных программ
Особенности ЭС, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать: Компетентностью, а именно: достигать экспертного уровня решений, быть умелой (т.е. применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений).
Возможностью к символьным рассуждениям, а именно: представлять знания в символьном виде, переформулировать символьные знания.
Глубиной, а именно: работать в предметной области, содержащей трудные задачи, использовать сложные правила (т.е. использовать либо сложные конструкции правил, либо большое ихколичество).
Самосознанием, а именно: исследовать свои рассуждения (т.е. проверять их правильность).
Объяснять свои действия.
ЭС разрабатываются, чтобы вести себя как эксперты. Они, как правило, дают правильные ответы, но иногда, как и люди, способны ошибаться. ЭС должны иметь потенциальную возможность учиться на своих ошибках.
Классификация эс
Классификация по специфике решаемых задач.
Интерпретация данных. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными.
Диагностика. Под диагностикой понимается обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность – это отклонение от нормы.
Мониторинг. Основная задача мониторинга – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.
Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание объектов с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов – чертеж, пояснительная записка и т.д.
Прогнозирование. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций.
Планирование. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности: планирование промышленных заказов; планирование эксперимента.
Обучение. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе способны диагностировать слабости в знаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации.
Классификация по типу решаемых задач во времени
Статические ЭС, характеризующихся неизменностью входных данных в процессе поиска решения: диагностика неисправностей в автомобиле.
Динамические ЭС разрабатываются для проблемных областей, требующих обеспечить возможность изменения входных данных в процессе поиска решения: система обслуживания биржевых операций.
Классификация по степени интеграции
Автономные ЭС работают в режиме консультаций с пользователем для обеспечения высокоэффективного решения неформализованных задач в узкой проблемной области.
Гибридные ЭС представляют собой программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (например, математическую статистику, линейное программирование или системы управления базами данных) и средства манипулирования знаниями.
Классификация по диапазону использования
Закрытые ЭС ориентированы на использование только в программной среде конкретной ИС.
Открытые ЭС ориентированы на использование в разнородном программно-аппаратном окружении и могут быть перенесены на другие платформы без существенных изменений.