Распознавание образов и классификация

• В качестве образов могут выступать различные по своей природе объекты: символы текста, изображения, образцы звуков и т. д. При обучении сети предлагаются различные образцы образов с указанием того, к какому классу они относятся. Образец, как правило, представляется как вектор значений признаков. При этом совокупность всех признаков должна однозначно определять класс, к которому относится образец. В случае, если признаков недостаточно, сеть может соотнести один и тот же образец с несколькими классами, что неверно. По окончании обучения сети ей можно предъявлять неизвестные ранее образы и получать ответ о принадлежности к определённому классу.
• Топология такой сети характеризуется тем, что количество нейронов в выходном слое, как правило, равно количеству определяемых классов. При этом устанавливается соответствие между выходом нейронной сети и классом, который он представляет. Когда сети предъявляется некий образ, на одном из её выходов должен появиться признак того, что образ принадлежит этому классу. В то же время на других выходах должен быть признак того, что образ данному классу не принадлежит. Если на двух или более выходах есть признак принадлежности к классу, считается, что сеть «не уверена» в своём ответе.

1. Интеллектуальный анализ данных.

Data mining.

Знания, добываемые методами Data mining принято представлять в виде моделей. В качестве таких моделей выступают:

• ассоциативные правила;
• деревья решений;
• кластеры;
• математические функции.

Методы построения таких моделей принято относить к области т.н. «искусственного интеллекта».

22. Экспертные системы. Понятие и назначение экспертной системы

Экспе́ртная систе́ма (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель).

База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:

1. эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;
2. инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;
3. программисты, осуществляющие реализацию ЭС.

23. Основные свойства экспертной системы. Классы решаемых задач.

• Интерпретация данных
• Диагностирование
• Мониторинг
• Проектирование
• Прогнозирование
• Сводное Планирование
• Обучение
• Управление
• Ремонт
• Отладка

24. Классификация экспертных систем.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: