A. Назначение

Классификация ЭС

Для классификации ЭС используются следующие признаки:

• способ формирования решения;

• способ учета временного признака;

• вид используемых данных и знаний;

число используемых источников знаний

Основные классы ЭС.

По способу формирования решения ЭС можно разделить на ана лизирующие и синтезирующие. В системах первого типа осуществляется выбор решения из множества известных решений на основе анализа знаний, в системах второго типа решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний.

В зависимости от способа учета временного признака ЭС делят на статические и динамические. Статические ЭС предназначены для решения задач с неизменяемыми в процессе решения данными и знаниями, а динамические ЭС допускают такие изменения.

По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детер минированными и неопределенными знаниями. Под неопредленностью знаний и данных понимаются их неполнота, ненадежность, нечеткость.

ЭС могут создаваться с использованием одного или нескольких источников знаний.

В соответствии с перечисленными признаками можно выделить четыре основных класса ЭС: классифицирующие, доопределяющие, трансформирующие и мультиагентные.

Классифицирующие ЭС решают задачи распознавания ситуаций. Основным методом формирования решений в таких систе мах является дедуктивный логический вывод.

Доопределяющие ЭС используются для решения задач с не полностью определенными данными и знаниями. В таких ЭС возникают задачи интерпретации нечетких знаний и выбора альтернативных направлений поиска в пространстве возможных решений. В качестве методов обработки неопределенных знаний могут использоваться байесовский вероятностный подход, коэффициенты уверенности, нечеткая логика.

Трансформирующие ЭС относятся к синтезирующим динамическим экспертным системам, в которых предполагается повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач. В ЭС данного класса используются различные способы обработки знаний:

• генерация и проверка гипотез;

• логика предположений и умолчаний (когда по неполным данным формируются представления об объектах определенного класса, которые впоследствии адаптируются к конкретным условиям изменяющихся ситуаций);

• использование метазнаний (более общих закономерностей)ля устранения неопределенностей в ситуациях.

Мультиагентные системы - это динамические ЭС, основанные на интеграции нескольких разнородных источников знаний. Эти источники обмениваются между собой получаемыми результатами в ходе решения задач. Системы данного класса имеют следующие возможности:

· реализация альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний и механизма устранения противоречий;

· распределенное решение проблем, декомпозируемых на параллельно решаемые подзадачи с самостоятельными источниками знаний;

· применение различных стратегий вывода заключений в зависимости от типа решаемой проблемы;

· обработка больших массивов информации из баз данных;

· использование математических моделей и внешних процедур для имитации развития ситуаций.

(Экспертные системы как сложный объект определятся в ряде работ более широкой совокупностью признаков.

Дата добавления: 2014-01-07