- •1.Назначение эс
- •Важность эс состоит в следующем
- •К неформальным задачам относятся такие, кот обладают одной или неск хар-ми:
- •Особенности неформальных задач
- •Формальные основы эс (хрень, но вдруг пригодится)
- •2.Архитектура эс
- •3.Этапы разработки эс
- •Требования
- •Технология разработки эс
- •4.Основные направления исскуственного интелекта
- •5. Состояние работ в области экспертных систем и направлениям искусственного интеллекта.
- •Состояние работ в области экспертных систем
- •Состояние работ по новым напр-ям искусственного интеллекта
- •6.Клас-ция эс
- •7. Клас-ция инструм-ных ср-в
- •8. Характеристики типов задач
- •9. Представление знаний в эс
- •10.Состав и организачия знаний в эс Круг задач решаемых при представлении знаний включает след положения
- •11.Модели представления знаний
- •12.Логическая модель предст-я зн-й
- •Осн. Понятия логики предикатов
- •13.Семантические сети
- •14.Фреймы
- •15.Правила продукции
- •16.Модель доски объявлений
- •17.Модель прецедентов
- •18.Методы поиска решений в эс
- •19.Стратегии поиска решений в эс
- •20.Эвристические методы поиска в эс
- •21. Понятие нейроинформатики, история развития
- •22. Биологический и формальный нейрон.
- •23.Элементы нейронных сетей их обозначение
- •24. Типы нейронных сетей их обозначение
- •25 Основные достоинства и недостатки нс по сравнению с эс
- •26. Состав и структура нейросетевого интеллектуального блока
- •28. Интерпретатор нейросетевого блока
- •29 Блок «Учитель» нейроимитатора
- •30 Блок «Оценка»
- •34. Задачник нейросетевого блока
- •40. Понятие логически прозрачных нейронных систем.
- •1) Контрастирование нс – сведение ее связей до минимума для данных 2)Вербальное описание (формирование явных знаний).
- •Метод дифференциального обучения Хэбба
- •Теорема об обучении персептрона.
- •45 Многослойный перцептрон и его обучение
- •Обучение методом обратного распространения ошибок.
- •Формула1.
- •Формула 2
- •Формула 3
- •46.Карта самоорганизации Кохонена.
- •47. Гибридные модели представления знаний
9. Представление знаний в эс
"ЧТО ПРЕДСТАВЛЯТЬ?" в экспертной системе. "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ?" знания. Необходимо отметить, что эти две проблемы не являются независимыми.
По нашему мнению, вопрос "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ" можно разделить на две задачи: как организовать (структурировать) знания и как представить знания в выбранном формализме.
Стремление выделить организацию знаний в самостоятельную задачу вызвано, в частности, тем, что эта задача возникает для любого языка представления и способы решения этой задачи являются одинаковыми (либо сходными) вне зависимости от используемого формализма.
Итак, в круг вопросов, решаемых при представлении знаний, будем включать следующие:
-определение состава представляемых знаний;
-организацию знаний;
-представление знаний, т.е. определение модели представления.
Состав знаний ЭС определяется следующими факторами:
-проблемной средой;
-архитектурой экспертной системы;
-потребностями и целями пользователей;
-языком общения.
10.Состав и организачия знаний в эс Круг задач решаемых при представлении знаний включает след положения
-опред состава представления знаний
-организация знаний
-представлений знаний/опред модели
Состав знаний ЭС опред след факторами
проблемной средой
архитектурой ЭС
потребностями и целями пользователей
языком общения
В соответ-и с общей схемой статич сист для ее функцион-я треб-я след значения:
- знания(З) о процессе решения задач
- З о языке общения и способах организации диалога
- З о способах представления и модификации знаний
Для ДЭС необх след значения:
- З о методах взаимод-я с внеш окружением
- З о модели внеш мира
Вопросы организации знаний необходимо рассматривать в любом представлении, и их решение в значительной степени не зависит от выбранного способа (модели) представления. Выделим следующие аспекты проблемы организации знаний :
- организация знаний по уровням представления и по уровням детальности;
- организация знаний в рабочей памяти;
- организация знаний в базе знаний.
11.Модели представления знаний
Различают разновидности декларативного и процедурного прдест-я знаний. Декл-ное в осн. Отвечает на вопрос – знать что, а проц-ное – зать как. Сущ-ют след модели предст-я знаний:
1)логические модели предст-я зн-й – логика предикатов
2)правила продукции
3)семантические модели
4)фреймы
5)м-ль доски объявлений
6)м-ль прецедентов
12.Логическая модель предст-я зн-й
Это наиб. простая м-ль. Логика предикатов явл. разделом матем. логики и составляет матем. фундамент, . В основу описания положен язык исчисления предикатов первого порядка и ряд теорем. Основными формализмами явл. терм, устан-щий соотн-ние или соотв-вие знаковых символов описываемого об-та, и предикат для опис-я отн-ния сущности в виде реляц-ной формулы, содержащейщей терм.
Особ-ти логики предикатов по отн-нию к др. моделям предст. зн-й:
-выс. ур-нь модульности зн-й и одновременно дан.
-логика предикатов явл. универс. ср-вом для описания базовых стр-р предст-я зн-й
Недостатком предикатного способа предст. зн-й явл:
-отсут-вие польз-ких ср-в
-структур-ние исп-мых эл-тов
-недоступность противоречий
-чрезмерный ур-нь формализации предст-я зн-й
-трудность их прочтения
-усложненная интерпретация рзтов