Учебно-методическое пособие по дипломному проектированию для специальности 071900. Буреш О.В - 46 стр.

      - диспетчирование - распределение работ во времени, составление рас-
писаний, например, планирование графика освоения капиталовложений;
      - планирование - выбор последовательности действий пользователей по
достижению поставленной цели, например, планирование процессов поставки
продукции;
      - мониторинг - слежение за текущей ситуацией с возможной последую-
щей коррекцией. Для этого выполняется диагностика, прогнозирование, а в
случае необходимости – планирование и коррекция действий пользователей,
например, мониторинг сбыта готовой продукции;
      - управление - мониторинг, дополненный реализацией действий в авто-
матических системах, например, принятие решений на биржевых торгах.

      2.4.3 Самообучающиеся системы

       В основе самообучающихся систем лежат методы автоматической клас-
сификации примеров ситуаций реальной практики (обучения на примерах).
Примеры реальных ситуаций накапливаются за некоторый исторический пери-
од и составляют обучающую выборку. Эти примеры описываются множеством
признаков классификации. Причем обучающая выборка может быть:
       - "с учителем", когда для каждого примера задается в явном виде значе-
ние признака его принадлежности некоторому классу ситуаций (классообра-
зующего признака);
       - "без учителя", когда по степени близости значений признаков класси-
фикации система сама выделяет классы ситуаций.
       В результате обучения системы автоматически строятся обобщенные
правила или функции, определяющие принадлежность ситуаций классам, кото-
рыми обученная система пользуется при интерпретации новых возникающих
ситуаций. Таким образом, автоматически формируется база знаний, используе-
мая при решении задач классификации и прогнозирования. Эта база знаний пе-
риодически автоматически корректируется по мере накопления опыта реаль-
ных ситуаций, что позволяет сократить затраты на ее создание и обновление.
       Общие недостатки, свойственные всем самообучающимся системам, за-
ключаются в следующем:
       - возможна неполнота и/или зашумленность (избыточность) обучающей
выборки и, как следствие, относительная адекватность базы знаний возникаю-
щим проблемам;
       - возникают проблемы, связанные с плохой смысловой ясностью зави-
симостей признаков и, как следствие, неспособность объяснения пользователям
получаемых результатов;
       - ограничения в размерности признакового пространства вызывают не-
глубокое описание проблемной области и узкую направленность применения.

      2.4.4 Этапы создания экспертной системы


48