- •Введение
- •Глава 1. Интеллектуальные информационные системы
- •Основные направления в искусственном интеллекте
- •Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии.
- •Мультиагентные (многоагентные) системы.
- •1.2. Данные и знания
- •Эволюция развития информационных систем
- •1.4. Основные разновидности иис и характеристики решаемых задач
- •1.5. Классификация иис
- •Глава 2. Структура и этапы проектирования экспертных систем
- •2.1. Структура статической и динамической эс
- •2.2. Характеристики, стадии существования и этапы проектирования статических эс
- •Глава 3. Модели представления знаний
- •3.1. Продукционная модель
- •3.2. Формально-логическая модель
- •3.3. Фреймовая модель
- •3.4. Семантические сети
- •Глава 4. Методы обработки знаний в интеллектуальных системах. Нечеткие знания
- •4.1. Интерпретатор правил и управление выводом
- •4.2. Нечеткие знания и нечеткая логика
- •Глава 5. Теоретические основы инженерии знаний
- •5.1. Процедура извлечения знаний
- •5.2. Основные аспекты извлечения знаний
- •5.3. Методы извлечения знаний
- •Глава 6. Нейронные сети
- •6.1. Искусственный нейрон и функции активации
- •6.2. Нейронные сети с прямой связью
- •6.3. Алгоритмы обучения нейронных сетей
- •Глава 7. Технология создания экономических советующих систем
- •7.1. Определение и виды информационных технологий
- •7.2. Технология «Ресурс – Обучение – Цель»
- •7.3. Определение коэффициента важности целей
- •Глава 8. Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях
- •8.1. Цели и принципы технологии разработки программных средств
- •8.2. Технология и инструментарий разработки программных средств
- •Глава 9. Интеллектуальные интернет-технологии
- •9.1. Интеллектуальные агенты
- •9.2. Мультиагентные системы
- •Мультиагентные системы различного функционального назначения
- •Глава 10. Новые тенденции инженерии знаний,
- •10.1. Методы извлечения глубинных пластов экспертного знания
- •10.2. Хранилища данных
- •10.3. Управление знаниями
- •10.4. Технология создания систем управления знаниями
- •Глава 11. Интеллектуальные информационные системы в условиях неопределенности и риска
- •11.1. Понятие риска в сппр слабоструктурированных проблем
- •11.2. Реализация эс инвестиционного проектирования
- •* Эс определения целей инвестирования капитала.
- •Глава 12. Системы, ориентированные на естественно-языковые запросы. Машинное обучение
- •12.1. Естественно-языковые интерфейсы
- •12.2. Машинное обучение
- •Глава 13. Современные методы исследования,
- •13.1. Интеллектуальные методы проектирования сложных систем
- •13.2. Эвристические методы синтеза сложных систем
- •13.3. Интегрированные, гибридные и синергетические системы
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •Николай Александрович Семенов Интеллектуальные информационные системы
- •170026, Г. Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22
1.5. Классификация иис
ИИС можно классифицировать по разным основаниям, например, [1]:
- по областям применения (ИИС менеджера, ИИС для анализа инвестиций, ИИС для налогообложения);
- степени интеграции с другими программными средствами, используемыми на предприятии (автономные, сопрягаемые интерфейсом, интегрированные);
- оперативности (статические, квазидинамические, реального времени);
- адаптивности (обучаемые, настраиваемые);
- используемой модели знаний (метод резолюций исчисления предикатов, фреймовые, продукционные, семантические сети, нейросетевые, нечеткие системы и выводы).
ИИС особенно эффективны в применении к слабоструктурированным задачам, в которых отсутствует строгая формализация и для решения которых применяются эвристические процедуры, позволяющие в большинстве случаев получить решение. По мере совершенствования принципов логического и правдоподобного вывода, применяемых в ИИС за счет использования нечеткой, модальной, временной логики, байесовских сетей вывода, ИИС начинают проникать в высокоинтеллектуальные области, связанные с разработкой стратегических решений по совершенствованию деятельности предприятий. Включение в состав ИИС классических экономико-математических моделей, методов линейного, квадратичного и динамического программирования позволяет сочетать анализ объекта на основе экономических показателей с учетом факторов и рисков политических и внеэкономических факторов, оценивать последствия полученных решений.
Классификация ИИС может быть выполнена на основании признаков, определенных в п. 1.1 [3]:
- по коммуникативным способностям (интеллектуальности интерфейса): интеллектуальные БЗ, естественно-языковой интерфейс, гипертекстовые системы, контекстные системы помощи, когнитивная графика;
- решению сложных задач: классифицирующие системы, доопределяющие системы, трансформирующие системы, многоагентные системы;
- способности к самообучению: индуктивные системы, нейронные сети, интеллектуальный анализ данных;
- адаптивности: CASE- технология, компонентная технология.
ЭС классифицируется [2]:
- по решаемой задаче: интерпретация данных, диагностика, проектирование, прогнозирование, планирование, обучение, мониторинг, управление;
- связи с реальным временем: статические, квазидинамические, динамические;
- типу ЭВМ: супер-ЭВМ, ЭВМ на символьных процессорах, на рабочих станциях, на персональных компьютерах;
- степени интеграции: автономные и гибридные.
Интерпретация данных является традиционной задачей для ЭС. Под интерпретацией понимается процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.
Под диагностикой понимается процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов или обнаружение неисправности в некоторой системе.
Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание объекта с заранее заданными свойствами. Прогнозирование позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных.
Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции.
Обучение предполагает использование компьютера для усвоения материала по некоторой дисциплине.
Основная задача мониторинга – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.
Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности.
Приведенные классификации ИИС не являются исчерпывающими и в процессе развития теории и практики построения систем могут модифицироваться и дополняться.