Представлення моделей в субм

Форма представлення	Переваги	Недоліки
1	2	3
Формальна логіка (числення предикатів)	Потужні засоби вибору і пошуку	Непридатна (слабка) для управління великим обсягом інформації
Продукції	Успішне використання в галузі систем вирішень проблем	Великий простір пошуку. Втрата концептуальних зв’язків
Семантичні сітки	Потужні функції класифікації і категорізації. Підтримка зв’язків між проблемами, моделями і даними.	Відсутність прямої підтримки багаторівності. Слабка для управління складними доменами знань.
Фрейми	Широкі можливості представлення складних предметних областей. Допустимі багаторівневі представлення.	Фрейми повинні бути представлені в контексті проблемного середовища. Обмежують вибір альтернативних рішень, не визначених під час проектування СППР
Реляційна (по типу моделі даних)	Потужні засоби інтеграції баз моделей і даних. Чудовий засіб контролю управління. Потужна мова запитів. Великий досвід використання в області реляційних СУБД.	Вимагає визначення статистичної схеми, яка обмежує гнучкість. Вимагає добре структурованих знань. Непридатна для представлення слабоструктурованих процесів з високим рівнем невизначеності.

4.2.4 Зіставлення технологій штучного інтелекту та сппр

Сучасні СППР все більше поєднують технології аналізу рішень і штучного інтелекту (експертних систем). Наприклад, інтерактивна система фінансового планування ІFPS відрізняється:

• наявністю засобу “пояснення”, яке дає змогу описувати всі математичні моделі системи і пояснювати правила, що використовуються для одержання висновків;

• вмонтованим меню на природній мові (інструмент на основі штучного інтелекту);

• наявністю засобу дя залучення правил, які дозволяють аналізувати модель на основі якісних (а не кількісних) критеріїв.

Між компонентами експертних систем і елементами типової СППР існує певна відповідність (таблиця 4.2.).

Таблиця 4.2.

Відповідність між компонентами експертної системи і сппр

1	2
Модулі СППР	Компоненти експертної системи
Модулі управління	Інтерфейс пояснень
Модуль зберігання даних	База знань
Модуль маніпуляції над даними	Модуль збору знань
Модуль побудови моделей	Модуль збору знань і механізм виводу

Думки відносно поєднання технологій СППР і штучного інтелекту можна згрупувати в такі варіанти:

1. Експертні системи – зручна основа для розробки СППР.

2. Експертні системи є різновидністю СППР.

3. Експертні системи – це окреме (нове) прикладання до стандартної архітектури СППР.

4. Експертні системи та інші аспекти штучного інтелекту, основані на знаннях системи, можуть і повинні вбудовуватися в інтерфейс користувача, базу даних і базу моделей.

Слід зауважити, що існує різновидність СППР, яка базується на знаннях. Такі СППР включають:

• мовну систему (МС), яка забезпечує комунікацію між користувачем і всіма компонентами СППР. За допомогою мовної системи користувач формулює проблему та керує процесом її розв’язку, використовуючи надані системою мовні засоби (синтаксичні, семантичні);

• систему знань (СЗ), яке вміщує інформацію щодо проблемної області;

• систему обробки проблем – проблемний процесор (ПП). ПП сприймає опис проблеми в МС і використовує знання по створенню інформації, необхідної для розв’язку проблеми.

Функціями ПП є: збір даних, розпізнання проблеми, формулювання концептуальної моделі, формулювання емпіричної моделі, версифікація, аналіз, пошук допустимих розв’язків, перевірка правильності (обгрунтованості розвєязків, генерування рішення, виконання).