Лекция №4

Механизм выбора – программный инструмент получает от интеллектуального интерфейса запрос, формирует из БЗ алгоритм решения задачи, выполняет этот алгоритм, а полученный результат представляется интеллектуальному интерфейсу для выдачи ответа на запрос пользователя. В основе использования любого механизма вывода лежит процесс нахождения в соответствии с поставленной целью некоторых единиц знаний, таких как: правила, объекты, прецеденты и связывает их при необходимости в цепочку рассуждений.

Механизм объяснения: в процессе или по результатам решения задачи, пользователь может запросить объяснение или обоснование хода решения. С этой целью система должна выдать цепочку рассуждений до требуемой контрольной точки, сопровождая выдачу объяснения заранее подготовленными комментариями.

Механизм приобретения знаний: БЗ отражает знания экспертов в данной проблемной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных знаний и последующим их представлением в БЗ занимаются специалисты, называемые инженерами знаний(инженерами по знаниям). Для ввода знаний в базу и их последующего обновления экспертная система должна обладать механизмом приобретения знаний, чаще всего это интеллектуальный редактор, который позволяет вводить единицы знаний в базу и проводить их синтаксический и семантический контроль, например: На противоречивость.

Классификация экспертных систем

По степени сложности решаемых задач экспертные системы можно классифицировать следующим образом:

1. По способу формирования решения. Экспертные системы подразделяются:

   1. Аналитические. Эти системы предполагают выбор решения из множества известных альтернатив(определение характеристик объектов)

   2. Синтетические. Эти системы производят генерацию новых неизвестных решений(формирование новых объектов).

2. По способу учета временного признака:

   1. Статические. Решают задачи при неизменяемых в процессе решения данных и знания.

   2. Динамические(более сложные). Решают задачи, которые допускают изменения в процессе решения данных и знания.

3. По видам используемых данных и знаний:

   1. Системы с детерминированными(четко определенными) знаниями.

   2. Системы с не определенными знаниями. Под неопределенности понимается не полнота или отсутствие, недостоверность или не точность измерения, двусмысленность или многозадачность понятий и не чёткость(качественная оценка вместо количественной.)

4. По числу используемых источников знаний:

   1. Знания, построенные с использованием одного.

   2. Знания, построенные с использованием множества источников знания.

Классифицирующие ЭС – экспертные системы, решающие задачи распознавания ситуации, называются классифицирующими, поскольку определяют принадлежность анализируемой ситуации к некоторому классу ситуации. В качестве основного метода формирования решений используется метод логически-дедуктивного вывода от общего к частному. Когда, путем, подстановки исходных данных в некоторую совокупность взаимосвязанных общих утверждений получается частное заключение.

Доопределяющие ЭС – в этом случае, решение задач на основе неопределенных исходных данных, экспертная система должна доопределять недостающие знания, а в пространстве решений может получаться несколько возможных решений с различной вероятностью или уверенностью в необходимости их выполнения. В качестве методов работы с неопределенностями может использоваться вероятностный подход или метод нечетной логики.

Трансформирующие ЭС – в качестве методов решения задач трансформирующих ЭС используются разновидности гипотетического вывода:

1. Генерация и тестирование, когда по исходным данным осуществляется генерация гипотез, а затем проверка сформулированных гипотез на подтверждение вновь поступающими фактами.

2. Предположение и умолчание, когда по не полным данным подбираются знания об аналогичных классах объектов, которые в дальнейшем динамически адаптируются к конкретной ситуации в зависимости от ее развития.

Многоагентная система – для таких динамических систем характерна интеграция в БЗ нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе.