- •Интеллектуальные информационные системы: определение и обязательные составляющие.
- •Сравнительная характеристика данных и знаний. Типовые формы представления знаний.
- •Классификация иис.
- •Особенности интеллектуальных систем и технологий в бизнесе.
- •Экспертные системы, их структура и принцип действия.
- •Использование логико-лингвистического вывода на знаниях в ситуационном управлении.
- •Понятие нечеткого множества.
- •Причины создания иис, альтернативных экспертным.
- •Системы ситуационного управления и принцип их действия.
- •Основные недостатки систем ситуационного управления.
- •Понятие вывода на знаниях.
- •Область значений случайной величины как нечеткое множество.
- •Искусственные нейронные сети (системы нейросетевых вычислений) и принцип их действия.
- •Ситуационные комнаты в сравнительной характеристике с системами ситуационного управления.
- •Факторная модель: понятие и общий вид.
- •Определение ея-системы.
- •Системы общения: структура и принцип действия.
- •Прямой и развернутый ответы системы общения
- •Нечеткая логика (по Заде)
- •Системы с интеллектуальным интерфейсом.
- •Возможная математическая реализация ситуационной комнаты.
- •Понятия сложного объекта и проблемной ситуации.
- •Пример нечеткого логического выражения.
- •Модели ситуационного управления согласно аксиоматике д. Поспелова.
- •П римеры моделей ситуационного управления (назвать без конкретизации).
- •Лингвистические значения (постоянные и переменные).
- •Расширение описаний ситуаций в ситуационном управлении.
- •Маршрутизация разрешения ситуации в ситуационном управлении.
- •Понятие семантической структуры. Примеры семантических структур различных типов.
- •Система общения lingdemo и принцип ее действия.
- •Понятие сип.
- •Целеполагание в ситуационном управлении.
- •Стабильные мосты к цели в ситуационном управлении.
- •Парадигмы нейрокомпьютинга.
- •Классификация искусственных нейросетей по типу связей и обучения.
- •Схемы управления знаниями: понятие и использование диаграмм потоков данных для их представления.
- •Программа fId10.
- •Использование пакета statistica7 для факторного моделирования.
Причины создания иис, альтернативных экспертным.
Критика:
а) Неудобство общения (запрос оформляется на языке программирования)
б) Показывают не самый ходОвый механизм суждений и умозаключений
в) Человек-эксперт имеет здравый смысл. Еще не известно, как заложить здравый смысл в экспертные системы
г) Человек-эксперт может реагировать творчески на необычные ситуации, экспертные системы не могут.
д) не предназначены для решения каких-то универсальных задач, как например нейронные сети или генетические алгоритмы
Логико-лингвистический вывод на знаниях в сравнении с логическим.
а) Классический вывод руководствует правилами четкой логики, а логико-лингвистический – на нечеткой логике.
б) В логико-лингвистическом выводе в качестве аргументов логический выражений могут фигурировать лингвистические переменные (которые возможно складывать, умножать)
Системы ситуационного управления и принцип их действия.
Основная идея ССУ: управление не следствиями, а причинами, преобразование к информационной модели.
Исходная информация должна быть подвергнута классификационному сжатию. Близкие по смыслу графы д.б. объединены в единое целое. На целый клас выбирается управляющее воздействие. Управление сводится к нахождению кратчайшего пути на графе (слоеный пирог).
Основные недостатки систем ситуационного управления.
Главный минус один – если ССУ предполагает очень малую квалификацию пользователя, тогда возможна проблема в понятии решения. Нужно оперативное обучение.
Понятие вывода на знаниях.
Вывод на знаниях – частный случай системного управления. Это применение правил к фактам.
Чаще всего вывод на такой базе знаний бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения – к данным). Данные – это исходные факты, хранящиеся в базе фактов.
Характерно. В результате применения правил к фактам БЗ пополняется. Значит, управление знаниями – это вывод на знаниях.
Использование логико-лингвистического вывода на знаниях в ситуационном управлении.
Логико-лингвистический вывод на знаниях используется для построения информационной модели в виде нечеткой причинно-следственной онтологии (ее сетевая часть, связь от 0 до 1), а не для ответа на вопрос.
Управления сводится к нахождению min пути на графе (онтологии). Это модель заносится в БД.
Понятие нечеткого множества.
Нечёткое множество — понятие, введённое Л. Заде в 1965 г. Он расширил классическое канторовское понятие множества, допустив, что функция принадлежности элемента множеству может принимать любые значения в интервале [0,1], а не только значения 0 или 1.
Определение
Под нечётким множеством понимается совокупность А=(х, МюА(х))|х принадлежит Х), где Х — универсальное множество, а МюА(х) — функция принадлежности, характеризующая степень принадлежности элемента х нечёткому множеству А.
Функция МюА(х) принимает значения в некотором линейно упорядоченном множестве М. Множество М называют множеством принадлежностей. Если М = {0,1}, то нечёткое множество может рассматриваться как обычное, чёткое множество.