Экспертные и обучающие системы

03-10-2020

Принято рассматривать машину вывода и интерфейс как 1 огромной модуль, как правило называемый оболочкой экспертной системы, или, для краткости, просто оболочкой.

В описанной выше структуре собственно познания отделены от алгоритмов, использующих эти познания. Такое разделение удобно по следующим соображениям. База познаний, понятно, зависит от конкретного приложения. В то же время, оболочка, по крайней мере в принципе, независимый от приложений. Так, разумный метод разработки экспертной системы для некоторого количества приложений сводится к созданию универсальной оболочки, затем для любого приложения довольно подключить к системе новую базу познаний. Конечно же, все эти базы познаний обязаны удовлетворять тому же формализму, что оболочка "понимает". Практический опыт показывает, что для сложных экспертных систем сценарий с одной оболочкой и многими базами познаний работает, не так гладко, как бы этого хотелось, кроме тех случаев, когда прикладные области весьма близки. Хотя, даже если переход от одной прикладной области к иной требует модификации оболочки то, по крайней мере основные принципы ее построения как правило удается сохранить.

Для создания оболочки, при помощи которой возможно проиллюстрировать основные идеи и методы в области экспертных систем, возможно придерживаться следующего плана:

Выбрать формальный аппарат для представления познаний.

Разработать механизм логического вывода, соответствующий этому формализму.

Прибавить средства взаимодействия с пользователем.

Обеспечить возможность работы в условиях неопределенности.

Обучающие системы

Приобретение познаний реализуется при помощи 2-х функций: приобретения информации извне и ее систематизации. При этом в зависимости от умения системы обучения к логическим выводам возможны разные формы приобретения познаний, и разные формы получаемой информации. Форма представления познаний для их эксплуатации определяется внутри системы, по этой причине форма информации, она может принимать, зависит от того, какие умения имеет система для формализации информации до ур. познаний. Если система, которая учится, совсем лишена подобной способности, то человек должен заблаговременно подготовить все, вплоть до формализации информации, т. е. чем выше умения машины к логическим выводам, тем менее нагрузка на человека.

Функции, нужные системе, учится, для приобретения познаний, различаются в зависимости от конфигурации системы. Если база познаний пополняется знаниями о стандартной форме их представления, то этими знаниями к тому же возможно воспользоваться. Следовательно, от функций обучения требуется преобразование полученной извне информации в познания и пополнение ими базы познаний.

Возможно дать последующую классификацию систем приобретения познаний, будет опираться на возможность системы к восприятию познаний в различных форматах, качественно различающихся м/у собою и способностью к формализации.

Введите ваше имя:

Комментарий:

Защита от спама - введите символы с картинки (регистр имеет значение):