Методика анализа концептуальных структур действий подразумевает
выполнение следующих шагов:
1. Определение действия (процесса), соответствующего постановке задачи (в общем случае таких действий может быть несколько, тогда они анализируются последовательно). КСД, соответствующая этому действию, является корневой схемой, т.е. самой общей (абстрактной), и считается схемой «нулевого» уровня. Построение этой схемы является очень важным моментом методики, так как это показывает, с чего начать, дает отправную точку для проведения системно-концептуального анализа.
2. Анализ содержания и условий выполнения корневого действия, определение на основе этого его концептуальной структуры (субъекта действия, объекта действия, возможных компонентов действия), свойств соответствующих объектов и отношений между ними.
3. Анализ условий выполнения данного действия и определение на основе этого возможных поддействий данного действия.
4. Последовательный анализ поддействий до получения конечных (элементарных) действий.
Процесс анализа заканчивается, когда не осталось непроанализированных условий и по каждому условию получен четкий ответ о причинах его формирования: выполнение поддействия или на основе данных, поступающих от пользователя.
Рис.2. Структура понятийного пространства
3.Экспертные системы (ЭС): определение, назначение ЭС, обобщенная структура классической ЭС, назначение отдельных блоков, достоинства и недостатки экспертных систем.
Экспертная система (ЭС) - это компьютерная программа, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в некоторой определенной области и использует для этого базу знаний, содержащую факты и правила об этой области, специальную процедуру логического вывода.
Назначение ЭС: ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач(обладающих ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных или знаний о предметной области и решаемой задаче и т.д.), т.е. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач.
ЭС и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).
Достоинства ЭС:
1)постоянство – ЭС ничего не забывают, в отличие от человека;
2)воспроизводимость – можно делать множество копий, а не тратить время на обучение экспертов;
3)эффективность – может увеличить производительность и уменьшить затраты;
4)документация – можно документировать процесс решения;
5)законченность – ЭС может выполнять обзор всех транзакций, a человек-эксперт сможет сделать обзор только отдельной выборки;
6)своевременность - погрешности в конструкциях и-или могут быть своевременно найдены;
7)широта - могут быть объединены знания многих экспертов, что дает системе больше широты, чем с вероятно может достичь один человек.
Недостатки ЭС:
1)здравый смысл – еще не известно, как заложить здравый смысл в экспертные системы;
2)творческий потенциал - Человек-эксперт может реагировать творчески на необычные ситуации, экспертные системы не могут;
3)обучение - Человек-эксперт автоматически адаптируются к изменению среды; экспертные системы нужно явно модифицировать;
4)сенсорный опыт - Человек-эксперт располагает широким диапазоном сенсорного опыта; экспертные системы в настоящее время основаны на вводе символов.
