Читайте также:
|
ИИС предназначены для решения задач, требующих высочайшей квалификации исполнения. Характерной особенностью ИИС является наличие БЗ – совокупности знаний, записанной на магнитный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю. Эксперт – высококвалифицированный специалист, готовый к передаче своей компетентности и опыта БЗ. Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена ИИС. Под предметной областью понимается множество объектов, значений их характеристик и связывающих их отношений. Проблемная область определяется характеристиками соответствующей предметной области и характеристиками типов решаемых в ней задач.
Потребность отражения человеческих знаний в памяти компьютера породила новое направление в информатике – инженерию знаний. Инженер по знаниям (когнитолог) – специалист, выступающий в роли буфера между экспертом и БЗ.
Основными разновидностями ИИС являются экспертные системы, системы поддержки принятия решений и экономические советующие системы.
ЭС применяются для решения неформализованных задач, которые обладают одной или несколькими из следующих характеристик [4,5]:
- задачи не могут быть заданы полностью в числовой форме;
- исходные данные и знания о предметной области обладают неоднозначностью, ошибочностью и противоречивостью;
- цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;
- алгоритмическое решение задач отсутствует;
- алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать по причине большой размерности пространства решения и ограниченности ресурсов компьютера.
Для принятия решений в условиях определенности используются методы математического программирования. Однако в условиях неопределенности, неполноты и нечеткости знаний задача многократно усложняется. Для того чтобы СППР оставалась работоспособной в условиях изменяющегося окружения, необходима реализация механизмов ее самообучения. Основные требования, предъявляемые к СППР:
- оказание квалифицированной поддержки процесса принятия решения на уровне консультанта;
- обладание возможностями самообучения, то есть умение добавлять новые знания в БЗ, накапливать их и обрабатывать;
- умение работать с неполной и нечеткой информацией;
- поддержка многовариантных процессов принятия решений;
- оценка последствий принимаемых решений.
ЭСС являются ИИС, ориентированными на решение широкого круга экономических задач, и могут быть разделены на два класса [6]:
1. Системы, воспроизводящие осознанные мыслительные усилия человека (дедуктивные).
2. Системы, воспроизводящие неосознанные (подсознательные) мыслительные действия человека (индуктивные).
К первому классу относятся:
- расчетно-диагностические системы, в основе которых лежит ясное понимание целей принятия решений. Цель, трансформируемая в дерево целей, накладывается на дерево экономических показателей предприятия. В результате получается синтезированное дерево «цель – показатель», которое способно обеспечить расчет нужных для достижения целей ресурсов и резервов;
- ЭС приближенных рассуждений. Создаются в том случае, если цель принятия решений сформулировать невозможно или нецелесообразно, однако ее можно заменить гипотезой. Для создания систем данного класса формулируются правила вывода типа «ЕСЛИ-ТО», которые синтезируются в дерево вывода. Результатом использования системы является оценка правдивости заданной пользователем гипотезы;
- системы поддержки исполнения решений. Подразделяются на обучающие и рекомендательно-контролирующие системы.
Основная цель – предоставить управленческому персоналу недостающие знания, обучить конкретным действиям, необходимым для выполнения рекомендаций, предоставленных СППР, с последующим контролем исполнения.
Ко второму классу относятся:
- системы нейросетевых вычислений. Осознанные знания являются лишь небольшой частью от общего объема знаний, которыми оперирует человек в повседневной жизни. Многие действия человек выполняет подсознательно или неосознанно. В данном случае классические модели бесполезны, так как предполагают наличие четко или нечетко сформулированных правил. Используемый для создания ЭСС нейросетевых вычислений эволюционный подход ориентирован на индуктивное обобщение и вывод. В основе построения систем индуктивного характера лежат нейросетевые технологии. Искусственная нейросеть предназначена главным образом для того, чтобы на основе анализа большого объема информации, отражающей частные случаи какого-либо явления, выявить общие закономерности, которые в свою очередь могут быть использованы для распознавания новых частных случаев. Нейросеть рассматривается в качестве «черного ящика», для которого известны лишь вход, выход и некоторые другие внешние параметры;
- системы, ориентированные на естественно-языковые запросы. Исследования в этой области находятся на начальном этапе развития. Основная сложность заключается в предоставлении неосознанных (ассоциативных) знаний. БЗ представляется в форме семантической сети, то есть ориентированного графа, вершина которого соответствует понятиям, а дуги – отношениям между ними, отражающим осознанные (логические) знания.
Кроме этого, ЭСС содержит лингвистический процессор и базу ассоциаций. Лингвистический процессор предназначен для выявления с помощью лингвистических структур той БЗ, которая касается данного запроса. Выявленная часть семантической сети используется блоком обработки для последующей выдачи информации пользователю. Если в БЗ явно не присутствуют необходимые знания, то подключается база ассоциаций, которая пытается восполнить недостающую информацию. В ней подобно нейросетям активизируются те ассоциации, которые по специально рассчитанным коэффициентам наиболее близки к анализируемому запросу.
Дата добавления: 2015-12-07; просмотров: 88 | Нарушение авторских прав