Методы искусственного интеллекта1. Прикладные возможности нейронных сетей. 2. Экспертные системы. 3. Применение искусственных нейронных сетей. 4. Ассоциативные сети и системы фреймов. 5. Модели представления знаний. 6. Языки представления знаний. Логическое программирование. 7. Методы распознавания образов. 8. Свойства знаний и данных. Методы представления знаний. 9. Продукционные системы. 10. Разработка систем, основанных на знаниях. 11. Представление неопределенности знаний. 12. Технологии инженерии знаний. 13. Искусственные нейронные сети.
. Экспертные системы Экспертная система представляет собой программу для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем. Экспертная система моделирует мышление человека при решении задач определенной проблемной области, формируя определенные выводы, опираясь на базу знаний. Экспертные системы имеют выраженную прикладную направленность, к ним предъявляется требование достаточной производительности и надежности для применения в некоторой области и возможность обоснования принимаемого решения. Классификация экспертных систем, в основу которой положена специфика решаемых задач: - интерпретирующие системы, формирующие описание ситуаций по результатам наблюдений или данных, полученных из внешней среды (например, распознавание образов, определение структуры веществ); - прогнозирующие системы, производящие логический анализ возможных последствий заданных ситуаций или событий (например, предсказание погоды, прогноз ситуаций на финансовых рынках); - диагностические системы, обнаруживающие источники неисправностей по результатам наблюдений за поведением контролирующей системы (например, диагностика в медицине, механике, электронике); - системы проектирования, синтезирующие компоненты системы при заданных ограничениях и параметрах (например, синтез электронных схем, оптимальное размещение объектов в ограниченном пространстве); - системы планирования, формирующие планы последовательности операций, приводящей к цели (например, составление маршрутов транспорта, планирование поведения роботов); - системы мониторинга, производящие анализ поведения контролируемой системы (контроль движения воздушного транспорта, состояния энергетических объектов); - наладочные системы, производящие рекомендации по устранению неисправностей в контролируемой системе (например, системы отладки программного обеспечения); - обучающие системы, производящие анализ знаний в определенной области, выясняющие пробелы в знаниях и намечающие средства их ликвидации; - системы контроля, обеспечивающие адаптивное управление поведением сложных человеко-машинных систем, прогнозируя возникновение сбоев и планируя их устранение (например, управление воздушным транспортом, военными действиями, экономическим поведением фирмы). Классификация Кленси, в основу которой положены родовые операции, выполняемые в экспертных системах, выделены синтетические операции, результатом которых является изменение структуры системы, и аналитические операции, которые изучают свойства системы, не изменяя ее. Классификация этих операций представлена на схеме:
Многоуровневый подход, порождает следующую классификацию экспертных систем: 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: -
|
идентификация проектирование
мониторинг конфигурирование
