Проблема автоматизированного приобретения знаний связа­на с разработкой специальных информационных технологий, обеспечивающих поддержку процедур извлечения и структуриро­вания знаний.

К настоящему времени автоматизированные сис­темы приобретения знаний прошли в своем развитии три стадии.

На первой стадии в середине 1980-х гг. появилось первое по­коление систем приобретения знаний на базе «оболочек» экс­пертных систем. Процессы извлечения и структурирования зна­ний выполнялись человеком. Подсистема приобретения знаний служила для ввода знаний в БЗ и ее корректировки. Экспертные системы заполнялись знаниями по следующей схеме:

  • создание конкретной экспертной системы;
  • опустошение базы знаний;
  • разработка системы приобретения знаний для нового на­полнения БЗ;
  • формирование базы знаний для другой экспертной системы.

На второй стадии в конце 1980-х гг. появились системы при­обретения знаний второго поколения, основанные на предвари­тельном детальном анализе предметной области и моделях, поз­воляющих рассматривать процедуры извлечения, структурирова­ния и формализации знаний как процесс преобразования линг­вистических знаний в другие представления и структуры. Су­щественное влияние на системы второго поколения оказала пси­хосемантика, на базе которой были созданы инструментальные средства многомерного шкалирования, факторного анализа, ре­пертуарных решеток, логического вывода.

Третья стадия развития систем приобретения знаний (с 1990-х гг.) связана с созданием автоматизированных средств приобретения знаний. При этом структура БЗ формируется в процессе приобретения знаний, а не заранее.

Множество существующих и потенциально возможных сис­тем приобретения знаний можно отобразить классификацией, предложенной в работе  (табл. 1.1).

Таблица 1.1

Методы и системы приобретения знаний

Метод ■ приобретения знаний Наименование системы и авторы Характеристика
Структурирован­ное интервью RESIAS (Davis R.) ROGET (Bennet J.)SALT (Markus S.)

MOLE (Eshelman L.)

OPAL(MuzenM.)

МЕДИКС (Ларичев О.И.)

Формирует новые понятия и правила Производит концептуальную организацию знаний для ди­агностических ЭС Формирует базы знаний в об­ласти конструирования ме­тодом пошагового распрост­ранения ограничений Обеспечивает контекстное приобретение знаний на ос­нове структурированного ин­тервью Обеспечивает формирование и наращивание БЗ эксперт­ной системы, дающей советы по лечению онкологических больных Использует процедуры экс­пертной классификации для независимых свойств, при­знаков и их значений. Повышение эффективности экспертной классификации обеспечивается за счет при­менения априорно заданного отношения линейного поряд­ка на множестве состояний
Имитация консультаций АРИАДНА (Моргоев В.)ЭСКИЗ (Андриенко Г.) Реализует метод многократ­ного решения экспертом проблемы классификации в режиме последовательной вопросно-ответной консуль­тации Включает набор игр для при­обретения знаний, являю­щихся модификациями ме­тода репертуарных решеток

Продолжение

Метод приобретения знаний Наименование системы и авторы Характеристика
Интегрированные среды приобрете­ния знаний AQUINAS (Boose J.)KITTEN (Shaw M.) Содержит набор програм­мных средств для извлечения экспертных знаний разными методами: средства анализа репертуарных решеток с по­следующим преобразовани­ем системы конструктов в ба­зу продукционных правил; методы конструирования ие­рархических структур зна­ний; средства извлечения и представления неточных зна­ний; подсистемы тестирова­ния, пополнения и коррек­ции базы знаний и др.Основана на построении и анализе репертуарных реше­ток.
В отличие от AQUINAS данная интегрированная сре­да обеспечивает извлечение элементов из тестов, анали­зирует примеры решения за­дач экспертом и генерирует продукционные правила
Приобретение знаний из текстов KRITON (Diderich J.)ТАКТ (Kaplan R.) Выявляет процедурные зна­ния на основе метода прото­кольного анализа из книг, до­кументов, описаний, инст­рукций Выделяет из предварительно подготовленного текста объ­екты, процессы и отношения каузального характера
Инструментарий прямого приобретения знаний SIMER + MIR (Осипов Г.С.) Позволяет формировать мо­дели и базы знаний предмет­ной области с неясной струк­турой объектов, неполно описанным множеством свойств объектов, большим набором разнородных связей между объектами
content_editor

Share
Published by
content_editor

Recent Posts

Магнитное поле тока. Магнитные силовые линии

Разница между энергией электрического поля и энергией магнитного поля примерно такая же, как между энергией,…

1 год ago

Постоянные магниты

Когда-то легендарный пастух Магнес, нашел природный магнитный камень, притягивающий железо. В последствии этот камень назвали магнетит или магнитный…

1 год ago

Соединение конденсаторов

В электрических цепях применяются различные способы соединения конденсаторов. Соединение конденсаторов может производиться: последовательно, параллельно и последовательно-параллельно (последнее иногда называют смешанное соединение конденсаторов). Существующие…

1 год ago

Обозначение конденсаторов

Обозначение конденсаторов на схемах определено ЕСКД ГОСТ 2.728-74. Обозначения условные графические в схемах. Резисторы, конденсаторы. Итак,…

1 год ago

Виды конденсаторов

Узнав, что же такое конденсатор, рассмотрим, какие бывают виды конденсаторов. Итак, виды конденсаторов можно классифицировать по…

1 год ago

Энергия поля конденсатора

Вся энергия заряженного конденсатора сосредотачивается в электрическом поле между его пластинами. Энергию, накоп­ленную в конденсаторе, можно определить…

1 год ago