ВУЗ:
Составители:
68
В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подраз-
делить на системы, решающие задачи анализа, и на системы, решающие
задачи синтеза. Основное отличие задач анализа от задач синтеза заклю-
чается в следующем: если в задачах анализа множество решений может
быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество
решений потенциально строится из решений компонентов или подпроб-
лем. Задача анализа – это интерпретация данных, диагностика; к задачам
синтеза относятся проектирование, планирование. Комбинированные за-
дачи: обучение, мониторинг, прогнозирование.
Классификация по связи с реальным временем.
Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых
база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они
стабильны (диагностика неисправностей в автомобиле).
Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется
с некоторым фиксированным интервалом времени.
Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в
режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых
данных.
Классификация по степени интеграции с другими программами.
Автономные ЭС работают непосредственно в режиме консультаций с
пользователем для специфически «экспертных» задач, для решения кото-
рых не требуется привлекать традиционные методы обработки данных
(расчёты, моделирование и т.д.).
Гибридные ЭС представляют программный комплекс, агрегирующий
стандартные пакеты прикладных программ (например, математическую
статистику, линейное программирование или системы управления базами
данных) и средства манипулирования знаниями. Это может быть интел-
лектуальная надстройка над ППП или интегрированная среда для решения
сложной задачи с элементами экспертных знаний.
Несмотря на внешнюю привлекательность гибридного подхода, сле-
дует отметить, что разработка таких систем являет собой задачу, на поря-
док более сложную, чем разработка автономной ЭС. Стыковка не просто
разных пакетов, а разных методологий (что происходит в гибридных сис-
темах) порождает целый комплекс теоретических и практических трудно-
стей.
Инструментальные средства построения экспертных систем
Традиционные языки программирования. В эту группу инструмен-
тальных средств входят традиционные языки программирования (С, C++,
Basic, Pascal, Fortran и т.д.), ориентированные в основном на численные
алгоритмы и слабо подходящие для работы с символьными и логическими
данными. Поэтому создание систем искусственного интеллекта на основе
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 66
- 67
- 68
- 69
- 70
- …
- следующая ›
- последняя »
