Cтраница 2
В соответствии с введенными выше параметрами классификации проблемных сред и ИС можно выделить следующие типы ИС, соответствующие типам проблемных сред. [16]
Обеспечивают ли эти планы возможность направленной выборки элементов проблемной среды с тем, чтобы управлять направленным выбором условных ветвей плана. [17]
ППП Приз ЕС имеет более развитый язык описания проблемной среды, позволяет реализовать сложные логические операции. Возможны пакетный и диалоговый режимы работы ППП. [18]
Не все сочетания перечисленных выше параметров, характеризующих проблемную среду, встречаются на практике. Выделим несколько наиболее часто встречающихся типов проблемных сред. [19]
Не все сочетания перечисленных выше параметров, характеризующих проблемную среду, встречаются на практике. [20]
При глубинном подходе компетентность ЭС базируется на модели той проблемной среды, в которой она работает. Необходимость использования моделей в ряде приложений вызвана стремлением исправить недостаток поверхностного подхода, связанный с возникновением ситуаций, не описанных правилами, хранящимися в БЗ. Экспертные системы, разработанные с применением глубинных знаний, при возникновении неизвестной ситуации способны самостоятельно определить, какие действия следует выполнить, с помощью некоторых общих принципов, справедливых для данной области экспертизы. [21]
В глубинном подходе компетентность ЭС базируется на модели той проблемной среды, в которой эта ЭС работает. Необходимость в ряде приложений использовать модели вызвана стремлением исправить несовершенство поверхностного подхода, возникающего при отсутствии правил, удовлетворяющих текущей ситуации в рабочей памяти. [22]
При глубинном подходе компетентность ЭС базируется на модели той проблемной среды, в которой она работает. Необходимость использования моделей в ряде приложений вызвана стремлением исправить недостаток поверхностного подхода, связанный с возникновением ситуаций, не описанных правилами, хранящимися в БЗ. Экспертные системы, разработанные с применением глубинных знаний, при возникновении неизвестной ситуации способны самостоятельно определить, какие действия следует выполнить, с помощью некоторых общих принципов, справедливых для данной области экспертизы. [23]
Система ИЛИС ориентирована на решение задач эвристической классификации в проблемных средах типа 1 на основе индуктивного вывода по примерам обучающей выборки. [24]
Наличие многих способов представления знаний вызвано стремлением представить различные типы проблемных сред с наибольшей эффективностью. Обычно способ представления знаний в ЭС характеризуют моделью представления знаний. Инструментальные средства, имеющие в своем составе более одной модели представления знаний, называют гибридными. Большинство современных средств, как правило, использует объектно-ориентированную парадигму, объединенную с парадигмой, ориентированной на правила. [25]
Основополагающее значение для процесса обучения и накопления опыта имеют механизмы автоматического формирования модели проблемной среды, используемые в системе принятия решений. [26]
Система может накапливать опыт не только за счет фиксации новых знаний в модели проблемной среды, но и за счет адаптации работающих с моделью алгоритмов к определенным классам задач и к определенным типам проблемных сред. [27]
Используется ли в программе модель среды для формирования планов действия, выполняемых в проблемной среде. [28]
При теоретико-графовом подходе ( см., например, [13-15]) используется формализованное представление модели проблемной среды в виде графа, узлы которого соответствуют возможным состояниям среды, а дуги - возможным действиям, преобразующим одно состояние в другое. В качестве решающих процедур используются эвристические стратегии поиска пути на графе, строящемся в процессе формирования решения задачи в виде дерева с основанием в начальном узле. [29]
Итак, в HEARSAY-III рабочая память представляется в виде сети, а знания о проблемной среде - в виде модулей, вызываемых по образцу. Использование программ, вызываемых по образцу, является шагом в направлении к процедурному представлению с попыткой сохранить независимость источников знания. Подобный подход ( в отличие от использования продукций и сетей) позволяет решать значительно более сложные задачи, но уменьшает возможности по объяснению и приобретению новых знаний. Использование программ, вызываемых по образцу, требует разработки для каждой предметной области своего специфического решателя, осуществляющего планирование процесса решения и использование знаний. [30]