Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


—тратегии получени€ знании




 

—уществует несколько стратегий получени€ знаний. Ќаиболее распространенные:

приобретение;

извлечение;

формирование.

ѕод приобретением знаний понимаетс€ способ автоматизированного построени€ базы знаний посредством диалога эксперта и специальной программы (при этом структура знаний заранее закладываетс€ в программу). Ёта стратеги€ требует существенной предварительной проработки предметной области. —истемы приобретени€ знаний действительно приобретают готовые фрагменты знаний в соответствии со структурами, заложенными разработчиками систем. Ѕольшинство этих инструментальных средств специально ориентировано на конкретные экспертные системы с жестко обозначенной предметной областью и моделью представлени€ знаний, т.е. не €вл€ютс€ универсальными. Ќапример, система TEIRESIAS [18], ставша€ прародительницей всех инструментариев дл€ приобретени€ знаний, предназначена дл€ пополнени€ базы знаний системы MYCIN или ее дочерних ветвей, построенных на "оболочке" EMYCIN [10] в области медицинской диагностики с использованием продукционной модели представлени€ знаний.

“ермин извлечение знаний касаетс€ непосредственного живого контакта инженера по знани€м и источника знаний. јвторы склонны использовать этот термин как более емкий и более точно выражающий смысл процедуры переноса компетентности эксперта через инженера по знани€м в базу знаний экспертной системы.

“ермин формupование знаний традиционно закрепилс€ за чрезвычайно перспективной и активно развивающейс€ областью инженерии знаний, котора€ занимаетс€ разработкой моделей, методов и алгоритмов анализа данных дл€ получени€ знаний и обучени€. Ёта область включает индуктивные модели формировани€ гипотез на основе обучающих выборок, обучение по аналогии и другие методы.

“аким образом, можно выделить три стратегии проведени€ стадии получени€ знаний при разработке экспертных систем (рис. 17.1).

 

 

–ис. 17.1. “ри стратегии получени€ знаний

 

Ќа современном этапе разработки экспертных систем в нашей стране стратеги€ извлечени€ знаний, по-видимому, €вл€етс€ наиболее актуальной, поскольку промышленных систем приобретени€ и формировани€ знаний на отечественном рынке программных средств практически нет.

»звлечение знаний Ц это процедура взаимодействи€ эксперта с источником знаний, в результате которой станов€тс€ €вными процесс рассуждений специалистов при прин€тии решени€ и структура их представлений о предметной области.

 

¬ насто€щее врем€ большинство разработчиков экспертных систем отмечают, что процесс извлечени€ знаний остаетс€ самым "узким" местом при построении промышленных систем.

ѕроцесс извлечени€ знаний Ц это длительна€ и трудоемка€ процедура, в которой инженеру по знани€м, вооруженному специальными знани€ми по когнитивной психологии [3], системному анализу, математической логике и пр., необходимо воссоздать модель предметной области, которой пользуютс€ эксперты дл€ прин€ти€ решени€. „асто начинающие разработчики экспертных систем, жела€ избежать этой мучительной процедуры, задают вопрос: может ли эксперт сам извлечь из себ€ знани€? ѕо многим причинам это нежелательно.

¬о-первых, больша€ часть знаний эксперта Ц это результат многочисленных наслоений, ступеней опыта. » часто зна€, что из ј следует ¬, эксперт не дает себе отчета, что цепочка его рассуждений была гораздо длиннее, например Ѓ D, D Ѓ ј, ј Ѓ ¬, или ј Ѓ Q, Q Ѓ R, R Ѓ B.

¬о-вторых, как было известно еще древним (вспомним "ƒиалоги" ѕлатона), мышление диалогично. » поэтому диалог инженера по знани€м и эксперта Ц наиболее естественна€ форма "раскручивани€" лабиринтов пам€ти эксперта, в которых хран€тс€ знани€, частью нос€щие невербальный характер, т.е. выраженные не в форме слов, в форме нагл€дных образов, например. »менно в процессе объ€снени€ инженеру по знани€м эксперт на эти размытые ассоциативные образы надевает четкие словесные €рлыки, т.е. вербализует знани€.

¬-третьих, эксперту гораздо труднее создать модель предметной области вследствие той глубины и необозримости информации, которой он обладает. ћногочисленные причинно-следственные св€зи реальной предметной области образуют сложную систему, из которой выделить "скелет", или главную структуру, иногда доступнее аналитику, владеющему к тому же системной методологией: Ћюба€ модель Ц это упрощение, а упрощать легче с меньшим знанием деталей.

„тобы разобратьс€ в природе извлечени€ знаний, выделим три основных аспекта этой процедуры (рис. 17.2): психологический, лингвистический, гносеологический, которые подробно описаны в [4].

 

–ис. 17.2. ќсновные аспекты извлечени€ знаний





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-01-29; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 970 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

—воим успехом € об€зана тому, что никогда не оправдывалась и не принимала оправданий от других. © ‘лоренс Ќайтингейл
==> читать все изречени€...

342 - | 340 -


© 2015-2023 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.009 с.