Интеллектуальные ЭС.

Наибольшее развитие получили ИИС. Сравним интеллектуальные ИС (ИИС) и обычные ИС. Их отличия:

1. Изменение интерфейса. Стараются сделать его интеллектуальным. Здесь интерфейс активный, т. е. инф. Система становится агентной системой. Агент – это развитие понятия «объект». Объект, также как и фрейм соединяет в себе св-ва и методы, с пом. которых можно изменять эти св-ва и выполнять какие-то действия. Т. О. объект может реагировать на события(событийное управление). Агент дополнительно к этому имеет внутренние методы, которые побуждают его к действию – сбор фактов и изучение ситуации, приспосабливание к ситуации, установление контактов с др. объектами и пользователями, стремление к некой сверхзадаче. На сегодн. день сущ как одноагент., так и многоагентные системы. Интерфейс информац-ой агентной системя отл. тем, что агентная система не просто отв. На вопросы, но и сама стремится задать уточняющий вопрос и т. д.

2. Изменение структуры данных. Расширяются формы представления данных, т. е. помимо стандартных моделей появляются новые модели данных. Принято разделять данные на БД и БЗ. БЗ – набор правил, с пом. которых м. разыскивать данные в БД. Принято формировать БЗ в виде хранилища данных. Хр. данных характерно для СУБД ORACLE, Informix. В каждом хранилище данных сущ. программа, кот. Обрабатывает данные и формирует БЗ по двум осн. технологиям: раскопки знаний, открытие знаний. Разница между технологиями определяется методами правил БЗ. Раскопка знаний наз. OLAP и Data Mining. Открытие – Knowledge Discovery. Data Mining – перерабатывание большого объёма данных с попыткой выявить взаиамосвязь; откр. знаний – это значит установить скрытую связь. Кроме программы обработки в хранилище данных важную роль игр. Формирование структуры БД. Как известно, сущ. так называемые правила нормализации данных. Следующим этапом является формирование такой структуры, чтобы не только был мин. объём информации, но и самый быстр. поиск. теоретически самый быстр. поиск идёт по бинарному дереву. Но практически иногда выгодны др. формы. Характерные формы: звезда, созвездие, дерево.

3. использование методов системного анализа для инженерии знаний. Хранилище данных должно пополняться, оптимизироваться и т. д. Сами данные часто обрабатываются, чтобы отделить несущественные. Поэтому между источником данных и хранилищем сущ. система, кот. наз. системой облучения. Она м. б. автоматич. или управляемой. Задача инженера знаний: собирать данные, кот. имеют практическую значимость, а также формировать и модифицировать БЗ дополнительно. инженер знаний должен: а) опр-ть источники информации; б) опр-ть достоверность и активность инф-ии; в) формировать правильные правила для БЗ. Решить эти задачи м. только профессионал в этой области. Но областей много, а инж. знаний д. б. ещё специалистом по экспертным системам, значит он пользуется спец. методом экспертных оценок.

4. Деление БД и БЗ на статистич. и динамич. составляющую.Первые варианты использования динамических структур (хэш-памяти) использовались ещё в обычных ИС, но в хранилищах данных эти технологии значительно усовершенствовались. Вся структура данных динамич. Части, ресурсы сервера храеилища данных ориентированы на оптимизацию динамической части, т. к. она хранится в оперативной памяти. В оперативной памяти в осн. отправляется БЗ. т. к. там самые ёмкие данные. Т. О. ИИС становятся настолько сложными системами, что практически не сущ. вариантов подобных СУБД общего назначения. Это всё специализированные, но не специализированы они не в области знаний, а по решаемым задачам. Зад. прогноза, зад. динамич. оптимизации, ситуации неопределённости и т. д. Кроме того, особую область занимают агентные и мультиагентные системы, которые могут служить основой робототехники и т. д., т. е. для особых задач.

Дата добавления: 2015-07-11