Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 5)

1 – определение основных черт системы, состав разработчиков, время выполнения

2 – уточнение основных понятий

С труктура современных инструментальных средств для разработки ЭС

Ядро

Программный уровень

Интерфейсный уровень

Ядро:

1. ООТ

2. РВ

Программный уровень:

1. Активная графика

2. Естественные языковые средства

3. Наличие средств моделирования

4. Поддержка специальных и общих утверждений

5. Представление формул

6. Представление процедур

Интерфейсный уровень:

1. Интегрированность + внешний интерфейс (СУБД, ЭТ, PLC)

2. Повторное использование (система может работать на аналогичной задаче)

3. Поддержка архитектуры клиент-сервер

4. Масштабируемость приложения

5. Открытость и переносимость

6. Инкрементальная разработка приложений (нет проблем с модификацией)

Классификация инструментальных средств конструирования ЭС

1. Уровень используемого языка

1. Традиционные языки (C++, C#, Java)

2. Символьные языки (LISP, Prolog, Clips)

3. Инструментальные средства типа TOOLS (OPS5, KEE, KRT)

4. Инструментальные средства типа SHELLS (1stClass, GURU)

5. Инструментальные средства, ориентированные на динамические ЭС и ЭС реального времени

6. Предметно-проблемно ориентированные инструментальные среды (G2, RTWORKS)

1. Технология программирования

1. Традиционное программирование

2. Программирование на основе технологии datа-flow

F(x1…xn)

x

y

I m Exp

1. Программирование на основе правил (rule-based)

Р П(БД), БЗ(БП), Решатель P =

Продукционный цикл:

1. Сопоставление текущей ситуации S c P → конфликтное множество CS

2. Р азрешение конфликта

Жесткая стратегия гибкая стратегия параллельное выполнение

Активное множество AS CS

1. Выполнение правил из AS → состояние S’

2. Оценка результатов

Если S’ Sц и удовлетворяет критериям, то выдаем результат, иначе go to 1 с S S’

1. ООП

1. Способ представления знаний

1. Логические МПЗ

Переход от классической логики (prolog) к неклассическим логикам (аргументация, абдукция,темпоральные логики, логики знаний и веры)

1. Продукционные модели

2. Модели представления структурированных знаний (семантические сети, фреймы, антологии)

3. ОО МПЗ (Clips( COOL))

1. Средства поиска решения и моделирования

1. Ориентация на создание статических ЭС

1. По структуре (форме) используемых знаний

С построением ДР(СР) \ без построения ДР(СР)

1. По стратегии поиска решения

С полным перебором \ с ограниченным перебором

- В глубину эвристики

- В ширину

- Комбинированно

1. Ориентация на создание динамических ЭС

1. По структуре (форме) используемых знаний

Компиляция ДР(СР) \ генерация ДР(СР)

Динамика слабая, Сильная динамика,

перекомпиляция при ДР постоянно обновляется

изменениях в БЗ

1. По средствам получения результата и проверки БЗ

• Наличие средства поддержки истинности

(средства удовлетворения ограничений)

• Средства планирования поиска решения

РБ – гибкие алгоритмы

(улучшение результата по мере увеличения ресурсов)

1. По средствам моделирования

• Стандартные средства (классические марковские процессы)

Информация должна быть достоверна; в G2 – метод Эйлера и

Рунге-Кутта

• Специальные средства

Дописывается разработчиком или СП

1. Средства приобретения знаний

1. Уровень используемого языка

• Формализованный язык

• Ограниченный естественный

• Язык пиктограмм и изображений

• Естественный язык + язык изображений

1. По типу приобретаемых знаний

• Простые \ глубинные

Продукционные правила сети, антологии, фреймы

с триплетами

• неструктурированные \ структурированные

1. Технология разработки приложений на основе знаний

На основе простых знаний \ на основе глубинных знаний

Тенденции развития инструментальных средств конструирования ЭС

1. ИС для создания интеллектуальных систем

1. Ориентированные на РС (1stclass, EXSES, Nexpert…)

2. Ориентированные на рабочие станции (Nexpert object prof, Level5 object prof, GURU, Clips)

1. Предметно-проблемно ориентированные ИС (G2, RTWorks)

2. Средства для создания систем-советчиков (help check application)

3. Средства case based reasoning

1. Ориентированные на main frame (KBMS, TIRS…)

2. Ориентированные на спецмашины (LISP-машины, Prolog-машины)

1. Естественно-языковые системы

1. Средства для создания естественно-языкового интерфейса к СУБД

2. Естественно-языковой интерфейс для поиска и сканирования текстов

3. Средства для распознавания речи (словари >100 тыс слов + дикторский текст)

4. Средства для голосового ввода (словари < 1000 слов + зашумленные этапы)

5. Средства (компоненты) речевой обработки

1. Средства soft computing

1. Нейронные сети

1. Общего назначения \ специального назначения (предметно-ориентированные)

2. Управление процессами

3. Фейс-контроль

4. Финансовые модели

5. Оценка недвижимости

1. Нечеткие логики (fuzzy logic)

1. Нечеткие контроллеры

2. Моделирование рассуждений (нечеткие алгоритмы)

1. Генетические алгоритмы (эволюционное моделирование)

В ыбор популяции (хромосом) t=0

Отбор для скрещивания(селекция) t=t+1

С крещивание, получение новой популяции p(t)

Э волюция (мутация)

1. Средства приобретения знаний

1. Извлечение знаний из текста

2. Извлечение знаний из эксперта

3. Формирование знаний на основе обучения

Data Mining (прагматический аспект)

Хранилище

Данные

Информация

Знания

Метод решения

Knowledge Discovery (машинное обучение) (познавательный аспект)

Наблюдаемые факторы

Обобщенные факторы

Эмпирические гипотезы

Теоретический результат

П риобретение знаний

Извлечение знаний Приобретение знаний Формирование знаний

(knowledge elicitation) (knowledge acquisition) (machine learning)

100% 25-30%

Э ксперт Инженер знаний

Вербализация высказано услышано осмыслено

Знания в голове эксперта

К 1 К2

Н еформализованы вербализованы

(невербализованы)

К3

Полуформализованы

(определены основные понятия и отношения между ними)

К4

Формализованы

(модель представления)

К5

База знаний системы

Плохо формализованы → формирование знаний

Хорошо формализованная предметная область → четкие алгоритмы

Средне формализовано → ЭС

Основные алгоритмы извлечения знаний:

1. Л ингвистический → антологии

Синтактика

Семиотика

Прагматика Семантика

синтактика

A cer Компьютер

семантика

прагматика

ЛПР

(целеполагает)

Концепт

Десигнат Денотат(образ)

(имя)

Прагматика

1. Гносеологический

Прагматический подход Гносеологический подход

Х ранилище наблюдения

Данные обобщение

Информация гипотезы (эмпирические знания)

Знания теоретические знания

Метод решения

1. П сихологический

Контантный слой Процедурный слой Когнитивный слой

Специфика эксперта теория вопросников поверхностные

денотативные

Экстраверт\интроверт; Эратетические знания фактографические

Импульсивность\ знания\конотативные

рефлексивность; глубинные;

Гибкость\ригидность; Достоверные\

правдоподобные

Методы извлечения знаний:

1. Текстологические (текст, книга)

2. Коммуникационные (эксперт)

Пассивные Активные

• Н аблюдение

• Лекции

• Мысли вслух

Индивидуальные Групповые

- Интервью - Мозговой штурм

- Анкетирование - Круглый стол

- Диалог - Ролевые игры

- Экспертные игры

Уровни познания

Средства приобретения знаний

1. По области примемения

1. Зависимые \ независимые от ПО

2. Ориентирвоанные на задачи анализа \ синтеза

1. По методам приобретения знаний

Ориентированные на ИЗ \ Э \ группу экспертов

1. По способу организации диалога с экспертом

1. Проблемно-ориентированные системы \ естественно-языковые системы

2. с \ без БЗ

3. с \ без использования метода психосемантики

1. по типу приобретенных знаний

1. поверхностные \ глубинные

2. структурированные \ неструктутрированные

Методы психосемантики

1. метод семантических дифференциалов Остуда

задача: перейти от наблюдений к обобщениям и определить их надежность.

Основные шкалы:

1. шкала оценки (знаний)

2. шкала силы (важности)

3. шкала активности (надежности)

На основе шкал строим вектор «сила управляющего воздействия»

Характеристики

Список файлов лекций