1 По цели и характеру решаемой задачи:

• интерпретация данных (определение смысла данных, предусматривающее многовариантный анализ данных);

• диагностика (соотнесение объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправностей в системе);

• мониторинг (непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сопоставление их с некоторыми критическими значениями);

• проектирование (подготовка набора необходимых документов для создания объектов с заранее определенными свойствами);

• прогнозирование ( );

• планирование ();

• обучение ();

• управление ();

• поддержка принятия решений ().

2 По связи с реальным временем:

• статические

• квазидинамические

• динамические.

3 По типу ЭВМ:

-

4 По степени интеграции с другими программами

• автономные

• гибридные

2 Способы формализации знаний применительно к экспертным системам

Системы порождающих правил (Продукционные модели).

Предложенная Ньюэллом и Саймоном схема, так называемый набор порождающих правил является основным инструментом проектирования экспертных систем, является формальным представлением эмпирических ассоциативных связей между данными и действиями, которые необходимо предпринять, чтобы прийти к решению. Порождения - это грамматические правила действий со строками символов (правила переписывания). Каноническая система является одним из видов формальных систем, которая состоит из следующих компонентов:

• алфавит А, символы которого являются элементами строк;

• множество строк, являющихся аксиомами;

• множество порождений вида α→β, где α – антецедент правила, β – консеквент правила.

В результате применения порождений алфавит канонической символьной системы заменяется словарем символов или атомов и довольно простой грамматикой формирования символических структур. Словарь состоит из трех подмножеств:

• подмножества имен объектов предметной области;

• подмножества имен свойств, которые рассматриваются в качестве в качестве атрибутов объектов;

• подмножества допустимых значений атрибутов.

Грамматика имеет вид трехмерного вектора (объект; атрибут; значение). Аксиомы представляют собой символическую структуру, подвергаемую изменениям посредством правил, в которых антецеденты должны соответствовать допустимым символическим структурам, а консеквенты должны содержать специальные операторы преобразования этих структур. Продукционная система состоит из множества правил и интерпретатора правил, который решает, когда следует применить эти правила, и рабочей памяти, содержащей данные, описание цели и промежуточные результаты, определяющие состояние проблемы. Обобщенная форма правил продукционной системы имеет вид: P₁,P₂,…,P_n → Q₁,Q ₂,…,Q_m, что означает следующее: «если предпосылки (условия) P₁,P₂,…,P_n верны, то выполнить действия Q₁,Q ₂,…,Q_m». Набор порождающих правил структурируется пространством поиска, представленным И/ИЛИ-деревом. Узлы дерева соответствуют состояниям рабочей памяти, дуги – правилам, составляющим продукционную систему. Метаправила отличаются по существу от правил, т. к. призваны направлять ход рассуждений, и не принимают участия в процессе формирования суждений.

Ассоциативные сети и сети фреймов.

Если для решения проблемы необходимо выяснить свойства и такие отношения между сложными объектами предметной области как «часть-целое» или произвести классификацию, то структурировать знания удобно посредством графов (сетей), узлы которых представляют объекты, а дуги отражают взаимодействие между ними.

Система фреймов является таким способом представления знаний, который позволяет преодолеть недостатки ассоциативных сетей, а именно:

• логическую неадекватность (смешение семантики с деталями реализации сети);

• эвристическую неадекватность (способ представления знаний не приводит к формированию способа управления поиском информации).

Система фреймов позволяет в определенной степени классифицировать объекты, опираясь на прототипы, представляющие наиболее существенные свойства объектов данного типа. Минский определил фрейм как «структуру данных для представления стереотипных ситуаций». Каждый фрейм имеет слот (наименование наиболее типических признаков объекта) и наполнитель (конкретное значение, принимаемое признаком слота), а сам является узлом в ассоциативной сети. При использовании фрейма можно организовать запуск процедур, объединенных со структурой данных, и активизирующихся при появлении запроса (по требованию) или при заполнении слота (по добавлению).

Формальные языки и логические модели позволяют автоматизировать процесс формирования суждений в том смысле, что строится логический вывод на основании определенных законов математической логики.