четверг, 13 мая 2010 г.

Классификация экспертных систем

Рубрика: Искусственный интеллект

Необходимо сделать доклад по экспертным системам, поэтому потихоньку делаю.
Экспертные системы – это сложные программные системы, которые сохраняют знания, полученные от специалистов в какой-либо (интересующей нас) области и, благодаря этим знаниям, консультируют пользователей из той же области, но менее квалифицированных. Экспертные системы относятся к системам искусственного интеллекта.

Существует огромное количество различных типов экспертных систем. Есть как коммерческие разработки, так и бесплатные. Но их все надо как-то классифицировать. Классификаций также существует множество, но надо на чем-то остановится, и я рассмотрю приведенную ниже классификацию (в этой заметке опишу только классификацию экспертных систем, как я это сделал для тестирования ПО).

Классификация по задаче:
1. Интерпретация данных. Данная задача является для экспертных систем традиционной. Данная задача определяет смысл данных. Например, под эту классификацию попадает система определения свойств личности по результатам тестов (интерпретируют результаты теста).

2. Диагностика. Тут подразумевается сравнение исходного объекта со стандартным (занесенным в базу). Если исходный объект по каким-то параметрам отличается от стандартного, значит он неисправен. Причем объекты могут быть разными (машина, дом, человек). При этом типе экспертных систем очень важно сделать правильную стандартную модель.

3. Мониторинг. Данный тип экспертных систем непрерывно проверяет входные данные, при выходе их из нормы сразу же сигнализирует об этом. Примером может служить экспертная система, установленная в АЭС.

4. Проектирование. Данные системы помогают создавать различные документы (спецификацию) для объектов с предопределенными свойствами. Применяется при проектировании чего-либо.

5. Прогнозирование. Такие системы необходимы для предсказывания происхождения какого-либо события по данным в статистическом виде.

6. Планирование. Системы такого типа находят планы действий для объектов по заданным параметрам.

7. Обучение. Система используется для обучения чего-либо. Причем экспертная система может имитировать работу реального преподавателя (с личными рассказами).

8. Управление. Данные системы поддерживают определенные виды деятельности. Например – помощь в работе газовой котельной.

9. Поддержка принятия решений. Данные системы собирают в себе информацию, помогающую принять правильное решение в какой-либо ситуации.

По связям с реальным временем:
1. Статические. Предметная область применения данных систем почти не меняется со временем.

2. Квазидинамические. Предметные области меняются периодически.


3. Динамические. Предметные области часто меняются, так что приходится использовать внешние датчики, которые получают актуальные данные.

По типу ЭВМ:
1. Системы для решения важнейших задач на суперЭВМ.

2. Системы для решения задач на серверных ЭВМ.

3. Системы для решения персональных задач на ПК.

По степени интеграции:
1. Автономные. Отдельные экспертные системы, которые консультируют пользователя без зависимости от ПО на компьютере.

2. Гибридные. Очень сложный в реализации тип экспертных систем, так как эти системы встраиваются в существующее ПО на компьютере пользователя.

Классификация какая большая получилась. Но и тема очень большая. Экспертные системы относятся к системам искусственного интеллекта, так что отнесу данную заметку к ярлыку «Искусственный интеллект».

Комментариев нет:

Отправить комментарий