- •1. Перевод генеалогического дерева в базу фактов.
- •2. Составление правил искомых родственных связей в базе знаний.
- •3. Примеры запросов к базе знаний и ее ответов.
- •4. Горизонтальные, вертикальные и унарные связи. Арность отношений.
- •5. Нечеткое множество. Основное отличие от обычного (четкого) множества.
- •6. Лингвистические переменные
- •7. Функции принадлежности. Понятие, виды.
- •Нечёткое множество и классическое, четкое (crisp) множество
- •8. Правила вывода информации. Форматы отображения правил вывода.
- •9. Редактор просмотра правил вывода.
- •Потоковые текстовые редакторы
- •Интерактивные текстовые редакторы
- •Текстовые процессоры
- •10.Представление знаний. Правила продукций.
- •11.Представление знаний. Таблицы принятия решений.
- •12.Представление знаний. Семантические сети.
- •13.Информация.
- •14.Данные и знания.
- •15.Факты. Эвристики.
- •16.Особенности знаний. Отличие их от данных.
- •17.Структура систем, основанных на знаниях.
- •18.Экспертные системы.
- •19.Классификация экспертных систем.
- •21.Структура экспертных систем.
- •23.Классификация эс по решаемой задаче. Прогнозирование, планирование обучение.
- •Прогнозирование экспертных систем
- •Планирование экспертных систем
- •Обучение экспертным системам
- •25.Классификация эс по решаемой задаче. Интерпретация данных, диагностика, мониторинг, проектирование
- •27.Классификация эс по связи с реальным временем. Статические, динамические эс.
- •29.Классификация эс по степени интеграции. Автономные, гибридные эс.
29.Классификация эс по степени интеграции. Автономные, гибридные эс.
по степени интеграции с другими программами:
1)автономные, для решения задач в режиме консультации, когда не требуется привлекать дополнительные методы обработки данных
2)гибридные, программные комплексы, объединяющие пакеты прикладных программ, представляющие собой интеллектуальные надстройки и выполняющие функцию монитора по отношения к известному программному обеспечению.
Автономные экспертные системы работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфических «экспертных» задач, для решения которых не требуется привлекать традиционные методы обработки данных (расчеты, моделирование и т.д.).
Гибридные экспертные системы представляют программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (например, матстатистика, линейное программирование, СУБД) и средства манипулирования знаниями. Это может быть интеллектуальная надстройка над пакетами прикладных программ или интегрированная среда для решения сложной задачи с элементами экспертных знаний.
Несмотря на внешнюю привлекательность гибридного подхода, следует отметить, что разработка таких систем представляет собой задачу, на порядок более сложную, чем разработка автономной экспертной системы. Стыковка не просто разных пакетов, а разных методологий (что происходит в гибридных системах) порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей.