Реферат
Накопление знаний в экспертных системах
Выполнил:
Введение
В процессе заполнения БЗ ЭС используются различные стратегии. Основным понятием в них является поле знаний – условное неформальное описание основных понятий предметной области и взаимосвязей между ними в виде графа, диаграммы, таблицы или текста. "Физический смысл" данного понятия– это представление модели знаний о предметной области в том виде, в каком её сумел выразить инженер по знаниям или эксперт. Для решения этой задачи должен использоваться язык, понятный инженеру по знаниям. Общие требования к этому языку [ 13 ]:
употребление в языке как можно меньше неточностей, присущих обыденным языкам;
использование в языке терминов (понятий) иных наук, кромеотносящихся к конкретной предметной области;
простота , наглядность, обозримость представления (схемы, рисунки, пиктограммы и др.).
В процессе перехода от данного языка описания к машинно-ориентированному языку необходимо учитывать структуру поля знаний (рис. 2.12).
Обобщённо синтаксическую структуру поля знаний можно представить в виде: (S=Input, Output, W),
где Inp – структура входных данных,подлежащих обработке и соответственно интерпретации в ЭС; Out – структура выходных данных (результат работы системы); W – операциональная модель предметной области, на основе которой происходит преобразование Input в Output.
Операциональная модель W может быть соответственно представлена как совокупность концептуальной структуры Р1 , отражающей понятийную структуру предметной области, и функциональнойструктуры Р2, моделирующей схему рассуждений эксперта W=(P1, P2).
где Р1 выступает как статическая, неизменная составляющая S, а Р2 – ее динамическая составляющая.
Рассмотрим стратегии получения знаний в управляющей ЭС [13, 14]. Извлечение знаний – это процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структураих представлений о предметной области.
Приобретение знаний управляющей ЭС осуществляется ее подсистемами автоматически, путем "живого" диалога с экспертом. Благодаря этому, ЭС непосредственно приобретает готовые фрагменты знаний (их комбинацию) в соответствии со структурами, заложенными разработчиками системы.
Формирование знаний – это процесс анализа данных и выявления скрытых закономерностей сиспользованием специального математического аппарата и программных средств. Понятие "формирование знаний" включает в себя разработку моделей, методов и алгоритмов обучения, построения обучающих выборок. На основе данных моделей выявляются причинно-следственные эмпирические зависимости в БЗ с неполной информацией. Для расширения функциональных возможностей баз знаний управляющей ЭС последниеобладают рядом программ – утилит, выполняющих:
обеспечение механизма сопряжения независимо созданных баз данных, имеющих различные схемы, с базами знаний интеллектуальных систем;
установление соответствий между набором полей баз данных и множеством элементов декларативной компоненты БЗ;
преобразование результатов работы алгоритмов обучения в способ представления, поддерживаемый программнымисредствами систем искусственного интеллекта.
Приобретение знаний – процесс наполнения базы знаний экспертом с использованием специализированных программных средств.
иобретение знаний управляющими ЭС может осуществляться с привлечением и других стратегий, например, в процессе обучения на примерах, когда источник знаний - это множество примеров предметной области. Обучение по известным примерам в БЗпрецедентов включает настройку алгоритма распознавания на решаемую ЭС задачу в процессе предъявления примеров, классификация которых известна.
В общем случае можно выделить три основных стратегии приобретения знаний в управляющих ЭС [13, 14]:
автоматическое приобретение знаний (руководства, инструкции, схемы и т.д.);
с использованием программ обучения...
Накопление знаний в экспертных системах
Выполнил:
Введение
В процессе заполнения БЗ ЭС используются различные стратегии. Основным понятием в них является поле знаний – условное неформальное описание основных понятий предметной области и взаимосвязей между ними в виде графа, диаграммы, таблицы или текста. "Физический смысл" данного понятия– это представление модели знаний о предметной области в том виде, в каком её сумел выразить инженер по знаниям или эксперт. Для решения этой задачи должен использоваться язык, понятный инженеру по знаниям. Общие требования к этому языку [ 13 ]:
употребление в языке как можно меньше неточностей, присущих обыденным языкам;
использование в языке терминов (понятий) иных наук, кромеотносящихся к конкретной предметной области;
простота , наглядность, обозримость представления (схемы, рисунки, пиктограммы и др.).
В процессе перехода от данного языка описания к машинно-ориентированному языку необходимо учитывать структуру поля знаний (рис. 2.12).
Обобщённо синтаксическую структуру поля знаний можно представить в виде: (S=Input, Output, W),
где Inp – структура входных данных,подлежащих обработке и соответственно интерпретации в ЭС; Out – структура выходных данных (результат работы системы); W – операциональная модель предметной области, на основе которой происходит преобразование Input в Output.
Операциональная модель W может быть соответственно представлена как совокупность концептуальной структуры Р1 , отражающей понятийную структуру предметной области, и функциональнойструктуры Р2, моделирующей схему рассуждений эксперта W=(P1, P2).
где Р1 выступает как статическая, неизменная составляющая S, а Р2 – ее динамическая составляющая.
Рассмотрим стратегии получения знаний в управляющей ЭС [13, 14]. Извлечение знаний – это процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структураих представлений о предметной области.
Приобретение знаний управляющей ЭС осуществляется ее подсистемами автоматически, путем "живого" диалога с экспертом. Благодаря этому, ЭС непосредственно приобретает готовые фрагменты знаний (их комбинацию) в соответствии со структурами, заложенными разработчиками системы.
Формирование знаний – это процесс анализа данных и выявления скрытых закономерностей сиспользованием специального математического аппарата и программных средств. Понятие "формирование знаний" включает в себя разработку моделей, методов и алгоритмов обучения, построения обучающих выборок. На основе данных моделей выявляются причинно-следственные эмпирические зависимости в БЗ с неполной информацией. Для расширения функциональных возможностей баз знаний управляющей ЭС последниеобладают рядом программ – утилит, выполняющих:
обеспечение механизма сопряжения независимо созданных баз данных, имеющих различные схемы, с базами знаний интеллектуальных систем;
установление соответствий между набором полей баз данных и множеством элементов декларативной компоненты БЗ;
преобразование результатов работы алгоритмов обучения в способ представления, поддерживаемый программнымисредствами систем искусственного интеллекта.
Приобретение знаний – процесс наполнения базы знаний экспертом с использованием специализированных программных средств.
иобретение знаний управляющими ЭС может осуществляться с привлечением и других стратегий, например, в процессе обучения на примерах, когда источник знаний - это множество примеров предметной области. Обучение по известным примерам в БЗпрецедентов включает настройку алгоритма распознавания на решаемую ЭС задачу в процессе предъявления примеров, классификация которых известна.
В общем случае можно выделить три основных стратегии приобретения знаний в управляющих ЭС [13, 14]:
автоматическое приобретение знаний (руководства, инструкции, схемы и т.д.);
с использованием программ обучения...
Поделиться рефератом
Расскажи своим однокурсникам об этом материале и вообще о СкачатьРеферат