|
взаимосвязь с объектом с помощью специально организованных канатов связи; открытость системы для повышения интеллектуальности; наличие механизмов прогноза событий; многоуровневая иерархическая структура; сохранение полного или частичного функционирования при разрыве связей или потере управляющих воздействий. Некоторые специалисты [10] в качестве главных отмечают следующие признаки интеллектуальных систем: развитые коммуникативные способности; умение решать сложные плохо формализуемые задачи способность к самообучению; адаптивность. К интеллектуальным системам предъявляют также следующие требования [27, 38, 111]: учет временного фактора при поиске решения, получение достоверных результатов при возможной неполноте поиска с учетом потерь точности и оперативности; возможность нахождения оптимального решения при анализе точности получаемых результатов и затратами вычислительных ресурсов на его получение; использование методов вывода с учетом временного фактора при использовании поступающей от внешних источников и содержащейся в базе знаний системы; использование новейшей процессорной технологии обработки информации; принятие решений на высоком уровне; способность принимать решения на основе символьных преобразоваг шй; способность определить класс исследуемого объекта, предметную область, измерительную ситуацию, используя базу знаний в интеллектуальной систем, способность к синтезу измерительных структур в интеллектуальной системе, оценке полученных результатов. Среди разнообразных типов интеллектуальных методов и систем заслуживают внимание следующие: системы с интеллектуальным интерфейсом (гипертекстовые системы, базы данных, когнитивная графика); экспертные системы (классифицирующие, трансформирующие, мультиагентные); 11 |
Решение подобных задач невозможно без применения интеллектуальных методов обработки информации. На данный момент не существует единой терминологии в определении интеллектуальных систем. Часто интеллектуальными называют класс систем, строящихся с применением новых информационных технологий обработки и использования знаний, способных реагировать на изменение внешних и внутренних условий [25, 127]. Одна из важнейших задач интеллектуальных информационно-измерительных и управляющих систем обеспечить автономное функционирование системы в условиях неполноты и неопределенности поступающей информации при наличии случайных возмущений внешней среды [126, 132]. Основными функциями интеллектуальных систем являются прогноз событий, самообучение и адаптация, работа с базами знаний (включая формирование, структурирование, хранение, а также операции обмена содержимым баз данных), формирование решений и их исполнение [130]. В других источниках [79] интеллектуальные системы характеризуются пятью принципами организации: взаимосвязь с объектом с помощью специально организованных каналов связи; открытость системы для повышения интеллектуальности; наличие механизмов прогноза событий; многоуровневая иерархическая структура; сохранение полного или частичного функционирования при разрыве связей или потере управляющих воздействий. Некоторые специалисты [10] в качестве главных отмечают следующие признаки интеллектуальных систем: развитые коммуникативные способности; умение решать сложные плохо формализуемые задачи способность к самообучению; 131 адаптивность. К интеллектуальным системам предъявляют также следующие требования [27, 38, 111]: учет временного фактора при поиске решения, получение достоверных результатов при возможной неполноте поиска с учетом потерь точности и оперативности; возможность нахождения оптимального решения при анализе точности получаемых результатов и затратами вычислительных ресурсов на его получение; использование методов вывода с учетом временного фактора при использовании поступающей от внешних источников и содержащейся в базе знаний системы; использование новейшей процессорной технологии обработки информации; принятие решений на высоком уровне; способность принимать решения на основе символьных преобразований; способность определить класс исследуемого объекта, предметную область, измерительную ситуацию, используя базу знаний в интеллектуальной систем, способность к синтезу измерительных структур в интеллектуальной системе, оценке полученных результатов. Среди разнообразных типов интеллектуальных методов и систем заслуживают внимание следующие: системы с интеллектуальным интерфейсом (гипертекстовые системы, базы данных, когнитивная графика); экспертные системы (классифицирующие, трансформирующие, мультиагентные); самообучающиеся системы (индуктивные, нейронные сети, прецедентные, информационные хранилища); 132 информации: анализ полученных аппроксимаций; проверка построения модели, анализ параметров переменных, входящих в структуру модели интеллектуальной ВОИИС. Представим модель интеллектуальной мониторинговой системы следующим образом: М= {I,D,U,N,R}, где 7множество входных воздействий; D множество дестабилизирующих факторов; U множество выходных параметров; N множество применяемых интеллектуальных методов; Л множество методов принятия решений. К интеллектуальным системам, реализующим функцию принятия решений, используя базу знаний, предъявляются следующие требования [27]: учет временного фактора при поиске решения, получение достоверных результатов при возможной неполноте поиска с учетом потерь точности и оперативности; возможность нахождения оптимального решения при анализе точности получаемых результатов и затратами вычислительных ресурсов на его получение; использование методов вывода с учетом временного фактора при использовании информации, поступающей от внешних источников и содержащейся в базе знаний системы; использование новейшей процессорной технологии обработки информации; принятие решений на высоком уровне; способность принимать решения на основе символьных преобразований; способность определить класс исследуемого материала, предметную область, измерительную ситуацию, используя базу знаний; 140 |