Читайте также:
|
|
Существуют различные подходы к классификации экспертных систем, т. к. класс ЭС сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по десятку критериев.
1. Классификация по решаемой задаче
Традиционно ЭС решают следующие классы задач (примеры взяты из [Попов и др., 1996; Adeli, 1994]):
· Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается много вариантный анализ данных.
Рис. Классификация экспертных систем
Например, обнаружение и идентификация различных типов океанских судов по результатам аэрокосмического сканирования — SIAP; определение основных свойств личности по результатам психодиагностического тестирования в системах АВТАНТЕСТ и МИКРОЛЮШЕР и др.
· Диагностика. Под диагностикой понимается процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность — это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является здесь необходимость понимания функциональной структуры ("анатомии") диагностирующей системы. Например: диагностика и терапия сужения коронарных сосудов — ANGY; диагностика ошибок в аппаратуре и математическом обеспечении ЭВМ — система CRIB и др.
· Мониторинг. Основная задача мониторинга — непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы — "пропуск" тревожной ситуации и инверсная задача "ложного" срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учета временного контекста. Например: контроль за работой электростанций СПРИНТ, помощь диспетчерам атомного реактора — REACTOR; контроль аварийных датчиков на химическом заводе — FALCON и др.
· Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание "объектов" с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов — чертеж, пояснительная записка и т. д. Основные проблемы здесь — получение четкого структурного описания знаний об объекте и проблема "следа". Для организации эффективного проектирования и, в еще большей степени, перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения. Например: проектирование конфигураций ЭВМ VAX — 11/780 в системе XCON (или R1), проектирование БИС — CADHELP; синтез электрических цепей — SYN и др.
· Прогнозирование. Прогнозирование позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров "подгоняются" под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками. Например: предсказание погоды — система WILLARD; оценки будущего урожая — PLANT; прогнозы в экономике — ECON и др.
· Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности. Например: планирование поведения робота— STRIPS; планирование промышленных заказов — 1SIS; планирование эксперимента — MOLGEN и др.
· Обучение. Под обучением понимается использование компьютера для обучения какой-то дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом "ученике" и его характерных ошибках, затем в работе они способны диагностировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний. Например: обучение языку программирования LISP в системе "Учитель LISP"; система PROUST — обучение языку Паскаль и др.
· Управление. Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями. Например: помощь в управлении газовой котельной — GAS; управление системой календарного планирования Project Assistant и др.
· Поддержка принятия решений. Поддержка принятия решения — это совокупность процедур, обеспечивающая принимающего решения индивидуума необходимой информацией и рекомендациями, облегчающими процесс принятия решения. Эти ЭС помогают специалистам выбрать и/или сформировать нужную альтернативу среди множества выборов при принятии ответственных решений. Например: выбор стратегии выхода фирмы из кризисной ситуации — CRYSIS; помощь в выборе страховой компании или инвестора — CHOICE и др.
В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа и на системы, решающие задачи синтеза. Основное отличие задач анализа от задач синтеза заключается в том, что если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально не ограничено и строится из решений компонентов или подпроблем. Задачами анализа являются: интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование, управление. Комбинированные: обучение, мониторинг, прогнозирование.
Модели представления знаний
Наиболее распространенными моделями представления знаний являются:
продукционные системы;
логические модели;
фреймы;
семантические сети.
В продукционных системах знания представляются в виде совокупности специальных информационных единиц, имеющих следующую структуру:
Имя продукции: name
Дата добавления: 2014-12-19; просмотров: 38 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |