Интеллектуальные информационные системы


Краткая теория


Данная задача взята из книги Д.Мичи и Р.Джонстона "Компьютер – творец" (c.205-208), в которой она приводится в качестве примера задачи, решаемой методами искусственного интеллекта. Авторами этой задачи являются Рышард Михальски и Джеймс Ларсон.

Суть этой задачи сводится к тому, чтобы выработать правила, обеспечивающие идентификацию железнодорожных составов и прогнозирование направления их следования на основе их формализованных или вербальных описаний.

Выбор данной задачи не накладывает ограничений на выводы, полученные в результате ее исследования. Это обусловлено тем, что она имеет ряд характерных особенностей, наблюдающихся в подобных задачах в самых различных предметных областях. Поэтому ее с полным основанием можно рассматривать как типовую для широкого класса задач идентификации и прогнозирования.

Эти особенности состоят в следующем:

1. Рассматривается ряд объектов, имеющих сложную многоуровневую структуру признаков.

2. Для каждого из этих объектов известно, к каким обобщенным категориям (классам) он относится.

3. Необходимо сформировать модель, обеспечивающую как идентификацию объектов, так и определение их принадлежности к обобщенным классам.

Если признаки и классы относятся к одному времени, то имеет место задача идентификации (распознавания). Если же признаки (факторы, причины) относятся к прошлому, а классы, характеризующие состояния объектов, – к будущему, то это задача прогнозирования. Математически эти задачи не отличаются.

Существуют различные подходы к решению данной задачи, отличающиеся способами формализации предметной области, объектов обучающей выборки и синтеза математической модели.

В данной работе мы исследуется два основных подхода:

1. "Классический", основанный на изучении объектов предметной области экспертами (когнитивный анализ), выделении признаков объектов и формировании описательных шкал и градаций, которым соответствуют уникальные коды.

2. "Лингвистический", в котором вербальные описания объектов предметной области на естественном языке используются для автоматизированной формализации предметной области, формирования обучающей выборки и синтеза модели.




Начало  Назад  Вперед