Составители:
Рубрика:
20
1.4 Классификация интеллектуальных информационных
систем
Интеллектуальные информационные системы можно
классифицировать по разным основаниям. Базовые основания и
классификация по ним приведены ниже и на рис. 1.1 [1, 2].
1. Предметная область применения:
− ИИС менеджмента,
− ИИС риск-менеджмента,
− ИИС инвестиций
− ИИС в военной сфере и др.
2. Степень автономности от корпоративной ИС или базы
данных:
− автономные в виде самостоятельных программных продуктов с
собственной базой данных;
− сопрягаемые с корпоративной;
− полностью интегрированные.
3. По способу и оперативности взаимодействия с объектом:
− статические ИИС,
− динамические ИИС:
− ИИС реального времени;
− советующие ИИС, в контур которых вовлечен пользователь.
4. По адаптивности:
− обучаемые ИИС, т.е. системы, параметры и структура
которых, могут изменяться в процессе обучения или
самообучения (нейронные сети, генетические алгоритмы и др.);
− ИИС, параметры которых изменяются администратором базы
знаний (экспертные системы и др.).
5. По модели представления знаний:
− методы резолюций исчисления предикатов;
− Немонотонные, модальные и временные логики;
− Марковские и Баесовские сети вывода;
− Казуальные деревья и теория веры;
− Теория Демпстера-Шейфера;
− Нечеткие системы.
1.4 Классификация интеллектуальных информационных
систем
Интеллектуальные информационные системы можно
классифицировать по разным основаниям. Базовые основания и
классификация по ним приведены ниже и на рис. 1.1 [1, 2].
1. Предметная область применения:
− ИИС менеджмента,
− ИИС риск-менеджмента,
− ИИС инвестиций
− ИИС в военной сфере и др.
2. Степень автономности от корпоративной ИС или базы
данных:
− автономные в виде самостоятельных программных продуктов с
собственной базой данных;
− сопрягаемые с корпоративной;
− полностью интегрированные.
3. По способу и оперативности взаимодействия с объектом:
− статические ИИС,
− динамические ИИС:
− ИИС реального времени;
− советующие ИИС, в контур которых вовлечен пользователь.
4. По адаптивности:
− обучаемые ИИС, т.е. системы, параметры и структура
которых, могут изменяться в процессе обучения или
самообучения (нейронные сети, генетические алгоритмы и др.);
− ИИС, параметры которых изменяются администратором базы
знаний (экспертные системы и др.).
5. По модели представления знаний:
− методы резолюций исчисления предикатов;
− Немонотонные, модальные и временные логики;
− Марковские и Баесовские сети вывода;
− Казуальные деревья и теория веры;
− Теория Демпстера-Шейфера;
− Нечеткие системы.
20
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- …
- следующая ›
- последняя »
