Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 100 стр.

UptoLike

Составители: 

99
- поиска решения с разбиением на последовательность подзадач;
- поиска решения с использованием стратегии разбиения
пространства поиска с учетом уровней абстрагирования решения
или понятий, с ними связанных;
- монотонного или немонотонного рассуждения;
- рассуждений с использованием механизма аргументации;
- ассоциативного поиска с использованием нейронных сетей;
- вывода с использованием механизма лингвистической переменной.
Подсистема общения служит для ведения диалога с пользователем, в
ходе которого ЭС запрашивает у пользователя необходимые факты для
процесса рассуждения, а также, дающая возможность пользователю в какой-
то степени контролировать и корректировать ход рассуждений экспертной
системы.
Подсистема объяснений необходима для того, чтобы дать
возможность пользователю контролировать ход рассуждений экспертной
системы. Если нет этой подсистемы, экспертная система выглядит для
пользователя как «вещь в себе», решениям которой можно либо верить, либо
нет. Нормальный пользователь выбирает последнее, и такая ЭС не имеет
перспектив для использования.
Подсистема приобретения знаний служит для корректировки и
пополнения базы знаний. В простейшем случае это интеллектуальный
редактор базы знаний, в более сложных экспертных системах средства
для извлечения знаний из баз данных, неструктурированного текста,
графической информации и т.д.
Порядок взаимодействия составных частей ЭС приведен на
функциональной схеме ЭСрис. 11.2.
Основу ЭС составляет подсистема логического вывода, которая
использует информацию из базы знаний (БЗ), генерирует рекомендации по
решению искомой задачи. Чаще всего для представления знаний в ЭС
используются системы продукций и семантические сети. Допустим, БЗ
состоит из фактов и правил (если <посылка> то <заключение>). Если ЭС
определяет, что посылка верна, то правило признается подходящим для
данной консультации и оно запускается в действие. Запуск правила означает
принятие заключения данного правила в качестве составной части процесса
консультации.
Обязательными частями любой ЭС являются также модуль
приобретения знаний и модуль отображения и объяснения решений. В
большинстве случаев, реальные ЭС в промышленной эксплуатации работают
также на основе баз данных (БД). Только одновременная работа со знаниями
и большими объемами информации из БД позволяет ЭС получить
     - поиска решения с разбиением на последовательность подзадач;
     - поиска решения с использованием стратегии разбиения
       пространства поиска с учетом уровней абстрагирования решения
       или понятий, с ними связанных;
     - монотонного или немонотонного рассуждения;
     - рассуждений с использованием механизма аргументации;
     - ассоциативного поиска с использованием нейронных сетей;
     - вывода с использованием механизма лингвистической переменной.
      Подсистема общения служит для ведения диалога с пользователем, в
ходе которого ЭС запрашивает у пользователя необходимые факты для
процесса рассуждения, а также, дающая возможность пользователю в какой-
то степени контролировать и корректировать ход рассуждений экспертной
системы.
      Подсистема объяснений необходима для того, чтобы дать
возможность пользователю контролировать ход рассуждений экспертной
системы. Если нет этой подсистемы, экспертная система выглядит для
пользователя как «вещь в себе», решениям которой можно либо верить, либо
нет. Нормальный пользователь выбирает последнее, и такая ЭС не имеет
перспектив для использования.
     Подсистема приобретения знаний служит для корректировки и
пополнения базы знаний. В простейшем случае это – интеллектуальный
редактор базы знаний, в более сложных экспертных системах – средства
для извлечения знаний из баз данных, неструктурированного текста,
графической информации и т.д.
     Порядок взаимодействия составных        частей   ЭС   приведен   на
функциональной схеме ЭС – рис. 11.2.
     Основу ЭС составляет подсистема логического вывода, которая
использует информацию из базы знаний (БЗ), генерирует рекомендации по
решению искомой задачи. Чаще всего для представления знаний в ЭС
используются системы продукций и семантические сети. Допустим, БЗ
состоит из фактов и правил (если <посылка> то <заключение>). Если ЭС
определяет, что посылка верна, то правило признается подходящим для
данной консультации и оно запускается в действие. Запуск правила означает
принятие заключения данного правила в качестве составной части процесса
консультации.
     Обязательными частями любой ЭС являются также модуль
приобретения знаний и модуль отображения и объяснения решений. В
большинстве случаев, реальные ЭС в промышленной эксплуатации работают
также на основе баз данных (БД). Только одновременная работа со знаниями
и большими объемами информации из БД позволяет ЭС получить

                                   99