- •1.Понятие интеллектуальной системы. Интеллектуальная система как «черный ящик».
- •3. Классификация экспертных систем.
- •4. Идеальная статическая экспертная система.
- •5. Динамическая экспертная система. Режимы работы экспертных систем.
- •6. Преимущества и недостатки экспертных систем. Целесообразность разработки экспертной системы.
- •7. Знания, как способ представления информации. Иерархия способов представления информации.
- •8. Знания, как способ представления информации. Классификация знаний.
- •9. Знания, как способ представления информации. Особенности знаний.
- •10. Модели представления знаний. Продукционная модель.
- •11. Модели представления знаний. Семантическая сеть.
- •12. Модели представления знаний. Фреймовая модель.
- •14. Реляционная модель представления знаний. Понятие отношения. Свойства отношений.
- •15. Реляционная модель. Реляционные операции: объединение, пересечение, разность.
- •16.Реляционная модель. Реляционные операции: произведение, проекция, выборка.
- •17. Нечеткие знания. Понятие термина «нечеткость» в экспертных системах.
- •18.Теория нечетких множеств – основные определения
- •19. Примеры нечетких множеств и их функций принадлежности. Операции над нечеткими множествами.
- •20. Нечеткая логика, ее основное отличие от логики предикатов. Понятие нечеткой и лингвистической переменной.
- •24. Основные операции над нечеткими отношениям.
- •25. Композиция нечетких отношений. Применение композиции к оценке проф. Пригодности сотрудников
- •26. Основы нечеткой логики. Понятие нечеткого высказывания и нечеткого предиката.
- •27. Основы нечеткой логики. Основные операции над нечеткими высказываниями
- •28. Правила нечетких продукций.
- •29. Прямой метод вывода заключений в системах нечетких продукций.
- •30. Архитектура систем нечеткого вывода.
- •31. Основные этапы нечеткого вывода.
- •1. Опишите нечеткую переменную «низкая скорость автомобиля» и постройте на ее основе нечеткие переменные с использованием модификаторов «не», «очень», «более-менее».
1.Понятие интеллектуальной системы. Интеллектуальная система как «черный ящик».
Определение 1. Интеллектуальной называется система (рис. 2), способная целеустремленно, в зависимости от состояния информационных входов, изменять не только параметры функционирования, но и сам способ своего поведения, причем способ поведения зависит не только от текущего состояния информационных входов, но также и от предыдущих состояний системы. Пример: Любой живой организм.(рисунок.)
Определение 2. Интеллектуальной называется система, моделирующая на компьютере мышление человека. Второе определение появилось в 60-х годах.
Определение 3.Интеллектуальной называется система, позволяющая усилить интеллектуальную деятельность человека за счет ведения с ним осмысленного диалога.
Пример: система автоматического наведения ракет обнаружила цель.
Определение 4.Интеллектуальная система – совокупность аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.
2. Понятие интеллектуальной задачи. Области применения интеллектуальных систем.
Интеллектуальная задача – это задача, точный алгоритмический метод решения которой априори неизвестен. Среди важнейших классов задач, которые ставились перед ИС с момента его зарождения как научного направления (с середины 50-х годов ХХ века), следует выделить следующие трудно формализуемые задачи, важные для задач робототехники: доказательство теорем, управление роботами, распознавание изображений, машинный перевод и понимание текстов на естественном языке, игровые программы, машинное творчество (синтез музыки, стихотворений, текстов).
Области применениямедицина, механика, электроника и т.д.;
3. Классификация экспертных систем.
Виділяють такі види експертних систем. 1. За метою створення: - для навчання фахівців, - для вирішення задач, - для автоматизації рутинних робіт, - для тиражуваннязнаньекспертів. 2. За основним користувачем: - для не фахівців в галузі експертизи, - для фахівців, - для учнів. 3. За типами розв’язуваних задач:– інтерпретуючі системи – прогнозуючі системи, – діагностичні системи; – системи проектування; – системи планування; – системи моніторингу;– налагоджувальні системи; – системи надання допомоги при ремонті устаткування; – навчальні системи; – системи контролю 4. За ступенемскладностіструктури:– поверхневі системи; – глибинні системи; – традиційні системи; – гібридні системи; 6. За видами використовуванихданих і знань: з детермінованими і невизначеними знаннями. 7. За способом формування рішення:– аналізуючі системи; – синтезуючі системи; –рішення синтезується з окремих фрагментів знань.8. За способом урахування часової ознаки: – статичні системи; – динамічні системи.9. За рівнем складності:– прості системи: поверхневі, традиційнісистеми, виконані на персональних ЕОМ и т,д. – складні системи: глибинні, гібридні системи, виконані або на символьних ЕОМ и т,д. 10. За стадією існування:– демонстраційний прототип; – дослідницький прототип; – діючий прототип; – система промислової стадії; – комерційна система. 11. За поколінням:– системи першого покоління; – системи другого покоління; – системи третього покоління. 12. За узагальненимпоказником – класом:– класифікуючі; – довизначальні системи; – трансформуючі системи;
– мультиагентнісистеми.