- •1.Назначение, свойства и особенности иис
- •2 Архитектура иис
- •Состав и назначение элементов
- •5.Знания:понятия, типы и виды.
- •Типы и виды знаний
- •6.Понятие бз. Модели представления знаний.
- •Типы моделей представления знаний
- •7. Логическая модель представления знаний: понятие, структура, пример
- •8. Продукционная модель представления знаний.
- •Пример.
- •Структура продукции
- •9. Представление данных в виде семантических сетей
- •10. Понятие и структура фрейма.
- •11. Фреймовые модели.
- •12 Дерево решений: назначение, структура, порядок формирования правил.
- •14.Экспертныесистемы:назначение,обобщённая структурная схема.
- •О Решатель бобщенная структура экспертной системы
- •15 Статическая экспертная система.
- •16 Динамическая экспертная система.
- •Этапы иад
- •22 Методы, используемые в Data Mining
- •23 Хранилище данных и основные понятия olap
- •27 Активные коммуникативные методы извлечения знаний.
- •28 Текстологические методы извлечения знаний. Текстологические методы
1.Назначение, свойства и особенности иис
ИИС - взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, исполнителей для хранения, обработки и выдачи информации для решения поставленной цели.
Назначение ИИС
Диагностика состояния предприятия
Помощь в антикризисном управлении
Оптимизация стратегии развития предприятия
Стратегическое планирование
Формирование портфеля ценных бумаг
Оценка рисков
Поиск неисправностей в схеме
Диагностика технического состояния
Особенности ИИС:
Развитые коммуникативные способности, то есть интерфейс с пользователем на естественном языке в рамках определенной предметной области.
Выдача готового решения, которое пользователь принимает на «веру»
Использование базы знаний, в которой формализованы знания экспертов в данной предметной области
Способность объяснить свое найденное решение (выдача цепочки логических выводов).
Способность пополнять свои знания из накопленных данных, то есть самообучается (машинное обучение).
2 Архитектура иис
пользователь
База данных
СЕЯИ
Система интерпретации знаний
Система объяснения решения
Система приобретения знаний
Знания экспертов
Фундаментальные знания
Инженер по знаниям Эксперт(ы)
Состав и назначение элементов
База знаний – для представления эвристической и фактологической информации в форме фактов, утверждений и правил вывода. Можно выделить 2 вида знаний:
Фундаментальные – теории, законы. Описывают предметную область в целом.
Знания экспертов – знания конкретных экспертов о конкретной предметной области
База данных – содержит константы, конкретные факты, справочную информацию. Может быть интегрирована в базу знаний.
Система интерпретации знаний (машина вывода) – для реализации мыслительной деятельности, то есть применяет знания подходящим образом для полученных исходных данных.
Система объяснения решения – для протоколирования работы системы интерпретации и выдачи цепочки логических выводов для объяснения решения.
Система преобразования знаний – для формализации знаний экспертов и ввода их в базу знаний.
СЕЯИ (система естественного языкового интерфейса) – для реализации диалога пользователя с системой на естественном языке в процессе ввода исходных данных (исходных фактов) и получение решения
5.Знания:понятия, типы и виды.
Знание – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта человека.
Типы и виды знаний
Поверхностные знания – знания о видимых взаимосвязях между объектами
Глубинные знания – это схемы, абстракции, аналогии, принципы, объясняющие понятие, взаимодействие объектов позволяют ответить на вопрос « как это работает»
Декларативные знания – знания описательного характера в книгах, статьях, рукописях
Процедурные знания – знания, описывающие порядок действий для решений или выполнения задач (программа для ЭВМ, различные инструкции, методики, рецепты)
Прагматические знания – знания о способах решения задач предметной области
Эвристические знания – знания о решении задач, полученные опытным путем
Знания экспертные – знания специалистов предметной области