|
Знания в области интеллектуальных систем Собственное состояние системы I Окружающая среда I Цель \ L. А.(. Ваза знаний 1. Копцс:пуал1.ное знание: 2. Фактуальнсс знание (база данных): 3. Ллп>ритмкчес»»е знание. 4. Сетевая и логическая продукция. Решение задачи 1.Экспертные модели на основе знаний спсццалнсгов-экспертов; 2. Эвристические методы поиска решения; 3. Композиция математических и звриститеских методов (расч&тно-логические методы; 4."Гибкая логика”: 5. Пролукионные системы; 6. Параллелизм в обработке продукций._________________ Экспертная оценка " * . . . Принятие решения Выработка управления —> Г Имитационная модель системы Объект управлении J Рисунок 1.4. Структура динамической экспертной системы второго уровня Получающиеся в результате модели могут быть неадекватны реальным проблемным областям, характеризующимся неопределенностью процесса поиска решения [85]. Выход из такого положения — параллелизм при поиске. Предлагается ориентироваться на объединение динамических экспертных систем первого и второго типа в интегральную динамическую экспертную систему, где база знаний сочетает описание в виде строгих математических формул с информацией экспертов, а также использовать математические методы поиска решения с нестрогими эвристическими методами. 27 |
Получающиеся в результате модели могут быть неадекватны реальным проблемным областям, характеризующимся неопределенностью процесса поиска решения [85]. Выход из такого положения — параллелизм при поиске. Предлагается ориентироваться на объединение динамических экспертных систем первого и второго типа в интегральную динамическую экспертную систему, где база знаний сочетает описание в виде строгих математических формул с информацией экспертов, а также использовать математические методы поиска решения с нестрогими эвристическими методами. 154 |