Алгоритм методики концептуального анализа структур действий

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.