![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Классы экспертных систем.
Экспертные системы (ЭС) классифицируются (Слайд 12):
· По способу формирования решения:
o аналитические системы - предполагают выбор решений из множества известных альтернатив (определение характеристик объектов) o синтетические системы – генерируют неизвестные решения (формирование объектов).
· По способу учета временного признака: o статические системы - решают задачи при неизменяемых в процессе решения данных и знаниях и осуществляют непрерываемое решение задачи от ввода исходных данных до конечного результата; o динамические системы - допускают изменения в данных и знаниях в процессе решения и предусматривают возможность пересмотра в процессе решения полученных ранее результатов.
· По видам используемых данных и знаний:
o системы с детерминированными (четко определенными) знаниями; o системы с неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний (данных) понимается их неполнота (отсутствие), недостоверность (неточность измерения), двусмысленность (многозначность понятий), нечеткость (качественная оценка вместо количественной).
· По числу используемых источников знаний:
o построенные с использованием одного источника знаний; o построенные с использованием множества источников знаний.
Источники знаний могут быть альтернативными или дополняющими друг друга. В соответствии с перечисленными признаками классификации, как правило, выделяются следующие четыре основных класса экспертных систем (Слайд 13): Классифицирующие ЭС - решают задачи распознавания ситуаций, т.е. определяют принадлежность анализируемой ситуации к некоторому классу. В качестве основного метода формирования решений используется метод логического дедуктивного вывода от общего к частному, когда путем подстановки исходных данных в некоторую совокупность взаимосвязанных общих утверждений получается частное заключение. Доопределяющие ЭС - более сложный тип аналитических задач представляют задачи, которые решаются на основе неопределенных исходных данных и применяемых знаний, этом случае экспертная система должна как бы доопределять недостающие знания, а в пространстве решений может получаться несколько возможных решений с различной вероятностью или уверенностью в необходимости их выполнения. Доопределяющие ЭС могут использовать для формирования решения несколько источников знаний.
Для аналитических задач классифицирующего и доопределяющего типов характерны следующие проблемные области (Слайд 14):
· Интерпретация данных - выбор решения из фиксированного множества альтернатив на базе введенной информации о текущей ситуации. Основное назначение - определение сущности рассматриваемой ситуации, выбор гипотез, исходя их фактов. Типичным примером является экспертная система анализа финансового состояния предприятия. · Диагностика - выявление причин, приведших к возникновению ситуации. Требуется предварительная интерпретация ситуации с последующей проверкой дополнительных фактов, например, выявление факторов снижения эффективности производства. · Коррекция - диагностика, дополненная возможностью оценки и рекомендации действий по исправлению отклонений от нормального состояния рассматриваемых ситуаций. Трансформирующие ЭС. (Слайд 15) В отличие от аналитических статических ЭС синтезирующие динамические ЭС предполагают повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач, что связано с характером результата, который нельзя заранее предопределить, а также с динамичностью самой проблемной области. В качестве методов решения задач в трансформирующих ЭС используются разновидности гипотетического вывода:
· генерации и тестирования, когда по исходным данным осуществляется генерация гипотез, а затем проверка сформулированных гипотез на подтверждение поступающими фактами; · предположений и умолчаний, когда по неполным данным подбираются знания об аналогичных классах объектов, которые в дальнейшем динамически адаптируются к конкретной ситуации в зависимости от ее развития; · использование общих закономерностей (метауправления) в случае неизвестных ситуаций, позволяющих генерировать недостающее знание. Многоагентные системы. (Слайд 16) Для таких динамических систем характерно распределенное решение задач несколькими программными агентами, каждый их которых обладает собственной базой знаний и механизмом вывода. Программные агенты, как правило, выполняют поручения людей, субъектов решения задачи, и в этом смысле их заменяют. При этом они реагируют на события во внешней среде (реактивные агенты), обрабатывают ситуации, принимают решения, передают результаты решения задач пользователям и во внешнюю среду. Наиболее интеллектуальные (когнитивные) агенты способны обучаться и изменять правила своего поведения. При совместном решении задач несколькими программными агентами образуются многоагентныесистемы (MAC), с централизованным или децентрализованным управлением. В первом случае MAC должна иметь, по крайней мере, один агент, который выполняет роль координатора (диспетчера), планирующего и контролирующего реализацию процессов.
Во втором случае все агенты самостоятельны в своем поведении.
Для МАС характерны следующие особенности:
· Проведение альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний с механизмом устранения противоречий; · Распределенное решение проблем, которые разбиваются на параллельно решаемые подпроблемы, соответствующие самостоятельным источникам знаний; · Применение множества стратегий работы механизма вывода в зависимости от типа решаемой проблемы; · Обработка больших массивов данных, содержащихся в базе данных, и способность к самообучению, изменяющая правила поведения агентов; · Использование различных математических моделей и внешних процедур, хранимых в базе моделей; · Способность прерывания решения задач в связи с необходимостью получения дополнительных данных и знаний от пользователей, моделей, параллельно решаемых подпроблем. Для синтезирующих динамических ЭС наиболее применимы такие проблемные области, какпроектирование, прогнозирование, планирование, диспетчирование, мониторинг и управление.
|