Возникновение и этапы становления информационных технологий 11 страница

Процесс рассмотрения компьютером набора правил (выполнение программы) называют консультацией. Ее наиболее удобная дляпользователя форма — дружественный диалог с компьютером. Интерфейс может быть в форме меню, на языке команд и на естественном языке.

Диалог может быть построен на системе вопросов, задаваемыхпользователем, компьютером, или фактов — данных, хранящихся вбазе данных. Возможен смешанный вариант, когда в базе данныхнедостаточно фактов.

При прямом поиске пользователь может задавать две группывопросов, на которые, компьютер дает объяснения:

1) КАК получено решение. При этом компьютер должен выдатьна экран трассу в виде ссылок на использованные правила;

2) ПОЧЕМУ компьютер задал какойто вопрос. При этом наэкран выдается своеобразная трасса, которую компьютер хотел быиспользовать для вывода после получения ответа на задаваемыйвопрос. Вопрос ПОЧЕМУ может быть задан как в процессе консультации, так и после выполнения программы.

Специфичен алгоритм поиска, реализуемый логическими языками: он является фактически последовательным перебором по дереву сверхувнизслеванаправо.

¶Выделим следующие характеристики ЭС: назначение, проблемная область, глубина анализа проблемной области, тип используемых методов и знаний, класс системы, стадия существования, инструментальные средства.

Назначение определяется следующей совокупностью параметров: цель создания экспертной системы — для обучения специалистов, для решения задач, для автоматизации рутинных работ, длятиражирования знаний экспертов и т.п.; основной пользователь — неспециалист в области экспертизы, специалист, учащийся.

Проблемная область может быть определена совокупностью параметров предметной области и задач, решаемых в ней. Каждый изпараметров можно рассматривать как с точки зрения конечногопользователя, так и разработчика экспертной системы.

С точки зрения пользователя предметную область можно характеризовать ее описанием в терминах пользователя, включающимнаименование области, перечень и взаимоотношения подобластейи т.п., а задачи, решаемые существующими экспертными системами, — их типом. Обычно выделяют следующие типы задач:

• интерпретация символов или сигналов — составление смыслового описания по входным данным;

• диагностика — определение неисправностей (заболеваний) посимптомам;

• предсказание — определение последствий наблюдаемых ситуаций;

• конструирование — разработка объекта с заданными свойствами при соблюдении установленных ограничений;

• планирование — определение последовательности действий,приводящих к желаемому состоянию объекта;

• слежение — наблюдение за изменяющимся состоянием объекта и сравнение его показателей с установленными или желаемыми;

• управление — воздействие на объект для достижения желаемого поведения.

С точки зрения разработчика целесообразно выделять статические и динамические предметные области. Предметная область называется статической, если описывающие ее исходные данные неизменяются во времени (точнее, рассматриваются как не изменяющиеся за время решения задачи). Статичность области означает неизменность описывающих ее исходных данных. При этом производные данные (выводимые из исходных) могут и появляться заново, и изменяться (не изменяя, однако, исходных данных). Если ис

ходные данные, описывающие предметную область, изменяются завремя решения задачи, то предметную область называют динамической. Кроме того, предметные области можно характеризоватьследующими аспектами: числом и сложностью сущностей, их атрибутов и значений атрибутов; связностью сущностей и их атрибутов;полнотой знаний; точностью знаний (знания точны или правдоподобны: правдоподобность знаний представляется некоторым числом или высказыванием).

Решаемые задачи, с точки зрения разработчика экспертной системы, также можно разделить на статические и динамические. Будем говорить, что ЭС решает динамическую или статическую задачу, если процесс ее решения изменяет или не изменяет исходныеданные о текущем состоянии предметной области.

В подавляющем большинстве существующие ЭС исходят изпредположения о статичности предметной области и решают статические задачи. Будем называть такие ЭС статическими. ЭС, которые имеют дело с динамическими предметными областями и решают статические или динамические задачи, будем называть динамическими.

Решаемые задачи, кроме того, могут характеризоваться следующими аспектами: числом и сложностью правил, используемых в задаче, их связностью, пространством поиска, числом активных агентов, изменяющих предметную область, классом решаемых задач.

По степени сложности выделяют простые и сложные правила.К сложным относятся правила, текст записи которых на естественном языке занимает 1/3 страницы и больше. Правила, текст записикоторых занимает менее 1/3 страницы, относят к простым.

Можно сказать, что степень сложности задачи определяется непросто общим числом правил данной задачи, а числом правил в еенаиболее связной независимой подзадаче.

Пространство поиска может быть определено по крайней меретремя факторами: размером, глубиной и шириной. Размер пространства поиска дает обобщенную характеристику сложности задачи. Выделяют малые (до 3,6 • 10б состояний) и большие (свыше3,6 • 106 состояний) пространства поиска. Глубина пространствапоиска характеризуется средним числом последовательно применяемых правил, преобразующих исходные данные в конечныйрезультат, ширина пространства — средним числом правил, пригодных к выполнению в текущем состоянии.

¶Класс задач определяет методы, используемые ЭС для их решения. Данный аспект в ЭС принимает следующие значения: задачирасширения, доопределения, преобразования. Задачи доопределения и расширения являются статическими, а задачи преобразования — динамическими.

К задачам расширения относятся такие, в процессе решениякоторых осуществляется только увеличение информации о предметной области, не приводящее ни к изменению ранее выведенныхданных, ни к другой области задач.

К задачам доопределения относятся задачи с неполной или неточной информацией о реальной предметной области, цель решения которых — выбор из множества альтернативных текущих состояний предметной области того, которое адекватно исходнымданным. В случае неточных данных альтернативные текущие состояния возникают как результат ненадежности данных и правил,что приводит к многообразию различных доступных выводов изодних и тех же исходных данных. В случае неполных данных альтернативные состояния являются результатом доопределения.

Большинство существующих ЭС решают задачи расширения, вкоторых нет ни изменений предметной области, ни активных агентов, преобразующих ее. Подобное ограничение неприемлемо приработе в динамических областях.

По степени сложности структуры ЭС делят на поверхностные иглубинные. Поверхностные ЭС представляют знания об областиэкспертизы в виде правил (условие—действие). Условие каждогоправила определяет образец некоторой ситуации, при соблюдениикоторой правило может быть выполнено. Поиск решения состоит ввыполнении тех правил, образцы которых сопоставляются с текущими данными (текущей ситуацией в РП). При этом предполагается, что в процессе поиска решения последовательность формируемых таким образом ситуаций не оборвется до получения решения,т.е. не возникнет неизвестной ситуации, которая не сопоставитсяни с одним правилом. Глубинные ЭС, кроме возможностей поверхностных систем, обладают способностью при возникновениинеизвестной ситуации определять с помощью некоторых общихпринципов, справедливых для области экспертизы, какие действияследует выполнить.

По типу используемых методов и знаний ЭС делят на традиционные и гибридные. Традиционные ЭС используют в основном неформализованные методы инженерии знаний и неформализованные знания, полученные от экспертов. Гибридные ЭС используют

методы инженерии знаний, формализованные методы, а такжеданные традиционного программирования и математики.

Совокупность рассматриваемых выше характеристик позволяетопределить особенности конкретной ЭС. Однако пользователи зачастую стремятся охарактеризовать ЭС какимлибо одним обобщенным параметром. В этой связи говорят о поколениях ЭС. В настоящее время выделяют ЭС первого и второго поколений. Однако, повидимому, следует говорить о трех поколениях ЭС. К первому поколению следует отнести статические поверхностные ЭС, ковторому — статические глубинные ЭС (иногда ко второму поколению относят гибридные ЭС), а к третьему — динамические ЭС (вероятно, они, как правило, будут глубинными и гибридными).

В последнее время выделяют два больших класса ЭС (существенно отличающихся по технологии их проектирования), которыемы условно называем простыми и сложными ЭС. К простым можно отнести поверхностную и традиционную (реже гибридную) ЭС,выполненные на персональной ЭВМ и содержащие от 200 до 1000правил. К сложным ЭС относятся глубинная и гибридная ЭС, выполненные либо на символьной, либо на мощной универсальнойЭВМ, либо на интеллектуальной рабочей станции, содержащие от1500 до 10 000 правил.

Стадия существования характеризует степень проработанностии отлаженности ЭС. Обычно выделяют следующие стадии: демонстрационный прототип, исследовательский прототип, действующий прототип, промышленная система, коммерческая система.

Демонстрационным прототипом называют ЭС, которая решаетчасть требуемых задач, демонстрируя жизнеспособность метода инженерии знаний. При наличии развитых интеллектуальных системдля разработки демонстрационного прототипа требуется примерно1—2 мес. Демонстрационный прототип работает, имея 50—100 правил. Развитие демонстрационного прототипа приводит к исследовательскому прототипу.

Исследовательским прототипом называют систему, которая решает все требуемые задачи, но неустойчива в работе и не полностью проверена. Исследовательский прототип обычно имеет в базезнаний 200 — 500 правил, описывающих проблемную область.

Действующий прототип надежно решает все задачи, но для решения сложных задач может потребоваться чрезмерно много времени и (или) огромная память. Число правил в такой системе равно 5001000.

¶Экспертная система, достигшая промышленной стадии, обеспечивает высокое качество решения всех задач при минимуме времени и памяти. Обычно процесс преобразования действующего прототипа в промышленную систему состоит в расширении числа правил до 1000—1500 и переписывании программ с использованиемболее эффективных интеллектуальных систем.

Обобщение задач, решаемых на стадии промышленной системы, позволяет перейти к стадии коммерческой системы, пригоднойне только для собственного использования, но и для продажи различным потребителям. В базе знаний такой системы 1500—3000правил.

Диапазон возможных средств построения ЭС простирается отязыков высокого уровня до средств поддержки низкого уровня.Разделим инструментальные средства построения ЭС на четыре основных категории:

• языки программирования;

• языки инженерии знаний;

• вспомогательные средства;

• средства поддержки.

Языки программирования, применяемые для работы в областиЭС, — это, как правило, или проблемноориентированные языки(Фортран, Паскаль и т.д.), или языки обработки текстов (Лисп,Пролог). Проблемноориентированные языки разработаны дляспециального класса задач. Например, Фортран удобен для выполнения алгебраических вычислений и чаще всего применяется в научных, математических и статистических вычислениях. Языки обработки текстов разработаны для прикладных областей искусственного интеллекта. Например, Лисп имеет механизмы для манипулирования символами в форме списковых структур. Список являетсяпросто набором элементов, заключенных в скобки, где каждыйэлемент может быть или символом, или другим списком. Списковые структуры являются удобным строительным материалом дляпредставления сложных понятий. В языке Лисп все отношения между объектами описываются через списки, содержащие отношенияобъекта с другими объектами.

Добавим, что Лисп существует в разных версиях. Например,Интерлисп и Маклисп имеют различные средства поддержки (редакторы и средства отладки), но одинаковый синтаксис.

Языки программирования, подобные Лиспу, представляют максимальную гибкость разработчику ЭС, но никак не подсказываютему, как представлять знания или как построить механизм доступак базе знаний. С другой стороны, языки инженерии знаний, такие

как KAS, обладают меньшей гибкостью, поскольку разработчиксистемы должен пользоваться схемой управления, определяемойвстроенным в язык механизмом вывода. Эти языки, однако, обеспечивают некоторое руководство и готовые механизмы вывода дляуправления и использования базы знаний.

Язык инженерии знаний является искусным инструментальнымсредством разработки ЭС, погруженным в обширное поддерживающее окружение. Языки инженерии знаний можно разделить наскелетные и универсальные. Скелетный язык инженерии знанийявляется просто «раздетой» экспертной системой, т.е. ЭС без специальных предметных знаний, включающей в себя только механизм вывода и средства поддержки.

Универсальный язык инженерии знаний может быть применимк проблемам разного типа в различных прикладных областях. Онобеспечивает более широкие возможности управления поискомданных и доступом к ним, чем скелетные системы, но может оказаться, что его труднее использовать. Разные универсальные языкизначительно варьируют в смысле общности и гибкости.

Вспомогательные средства построения ЭС состоят из программ,оказывающих помощь в приобретении знаний у эксперта, и представлении их, и программ, которые помогают разрабатывать проекты экспертных систем.

Средства поддержки — это просто пакеты программ, которыеприлагаются к средству построения ЭС, чтобы упростить его использование, облегчить диалог и сделать его более эффективным.Это — средства отладки, вводавывода, объяснения, редакторы баззнаний.

Интеллектуальные системы расчетнологического типа предполагают организацию базы знаний в виде функциональной семантической сети. Рассмотрим кратко алгоритмы поиска решений на функциональной семантической сети (ФСС). Первой задачей, которая должна быть решена, является выбор представления, в котором реализуются процедуры поиска решений и организации вычислительного процесса. При этом целесообразно выбрать представление в пространстве состояний. В данном представлении задачу поиска решений можно формально записатьследующим образом:

где SQ — начальное состояние; 5* — конечное состояние; S — множество промежуточных состояний; F= {/Л} — множество операторов, которые переводят процесс поиска из одного состояния в дру

¶roe. Каждому математическому отношению Fh поставим в соответствие список (кортеж) параметров, которые в него входят. Такимобразом, рассматриваемый алгоритм предусматривает работу сосписочными структурами данных.

При поиске решений на ФСС в качестве множества оператороввыступают разрешения математических отношений /Л реализуемые в виде отдельных программных модулей, совокупность которых для данной проблемной области составляет локальную (можетбыть, одну из многих) базу процедур. Здесь верхний индекс т| указывает на параметр, который в данном разрешении выступает какфункция, а нижний индекс / — на номер соответствующего математического отношения в совокупности математических отношений. Задание исходных даннных определяет начальное состояниеSo, а искомое решение — конечное (целевое) состояние. Выбор накаждом очередном шаге некоторого конкретного оператора осуществляется в соответствии с некоторыми правилами, которые дляданной проблемной области составляют локальную базу правил.

Первый алгоритм реализует стратегию обратной волны, начиная поиск решения задачи с целевого состояния, т.е. от искомогопараметра. Суть алгоритма состоит в следующем. В соответствии салгоритмом поиска решений Нильсона образуем следующие списки: S\ — список параметров, которые должны быть рассчитаны;.$2 — список параметров, для которых выбраны разрешения длярасчета. Дополнительно образуем еще два списка: 5з — список разрешений, включаемых в план решения задачи,и.$4 — список оценок сложности реализации разрешения, выбранного в план решения задачи. Данные оценки позволяют при наличии несколькихпланов выбрать наилучший, т.е. реализовать классическую постановку задачи принятия решений.

Во втором алгоритме реализуется стратегия прямой волны, т.е.планирование идет от исходных данных к целевому параметру.

Многофункциональность разрабатываемых систем обработкиинтеллектуальной информации может быть обеспечена за счет современного подхода к хранению и использованию знаний проектировщиков.

Основной принцип данного подхода заключается в том, что задачи решаются на основе не просто данных, а знаний. Последниеявляются существенно более мощными и позволяют решать на ихоснове сложные задачи.

Традиционные ЭС имеют лишь один механизм поддержки принятия решений — логический вывод и лишь одно средство пред

ставления знаний — правила. В последнее время активно развивается новое поколение ЭС — гибридные экспертные системы (ГЭС).

Для использования ГЭС в качестве средства поддержки принятияуправленческих решений необходимо предусмотреть возможностьучета характеристик лица, принимающего решение (ЛПР). В этомслучае в экспертной системе должна присутствовать гибкая схема логического вывода, а поддержка принятия решений должна осуществляться в соответствии с конкретной аналитической моделью пользователя. На рис. 5.20 приведена упрощенная архитектура ГЭС.

Данная архитектура не претендует на полноту и характеризуетотличие ГЭС от традиционных ЭС.

Эксперт соответствующей предметной области должен иметьвозможность задавать оценки объектов, выявленные в результатеего взаимодействия с подсистемой обработки экспертных знаний.Полученные таким образом экспертные знания будут храниться вбазе экспертных знаний.

Одним из основных этапов решения задачи многокритериального выбора является настройка модели на систему предпочтенийЛПР. Она выявляется в результате взаимодействия ЛПР и подсистемы выявления предпочтений ЛПР. Найденные таким образом характеристики ЛПР сохраняются в базе характеристик ЛПР.

Банк моделей должен содержать широкий набор решающих правил, выражающих различные стратегии поведения пользователя.

Рис. 5.20. Упрощенная архитектура ГЭС

¶Контрольные вопросы

1. Какие существуют типы базовых информационных технологий?

2. Каковы характерные особенности мультимедиатехнологий?

3. Каковы основные компоненты мультимедиасреды?

4. Какие стандарты используются при создании мультимедиапродуктов?

5. Какие задачи решают геоинформационные технологии?

6. Какие существуют типы геоинформационных систем?

7. Какие классы данных используются в геоинформационных системах?

8. Какие модели используются для представления данных в геоинформационных технологиях?

9. Каковы принципы построения цифровой карты?

10. Какие виды обработки информации используют современные геоинформационные системы?

11. Какие существуют виды информационных угроз?

12. Какие существуют способы защиты информации от нарушений работоспособности компьютерных систем?

13. Какие существуют виды преднамеренных информационных угроз?

14. Каковы основные способы запрещения несанкционированного доступа кресурсам вычислительных систем?

15. Что такое идентификация и аутентификация?

16. Какие существуют способы разграничения доступа к информационным ресурсам?

17. Что такое криптография и каковы ее основные задачи?

18. В чем отличие симметрических криптографических систем от ассиметрических?

19. Что понимают под остаточной информацией и каковы угрозы доступа кней?

20. Какие существуют уровни защиты информации от компьютерных вирусов?

21. Каковы цели и способы защиты информации при сетевом обмене?

22. Что такое CASEтехнология и какой подход к проектированию информационных систем она использует?

23. Какие компоненты включает в себя стандарт ОМА для создания распределенных объектных систем?

24. Какие основные блоки содержит объектноориентированное CASEсредство?

25. Каковы основные критерии оценки и выбора CASEсредств?

26. Каковы разновидности архитектур компьютерных сетей?

27. Какие используются модели архитектуры «клиент—сервер»?

28. В чем отличие двухзвенной архитектуры «клиент—сервер» от трехзвенной?

29. Каковы особенности архитектуры «клиент—сервер», основанной наWebтехнологии?

30. Каковы особенности Интернеттехнологии?

31. Каковы основные компоненты Интернеттехнологии?

32. Что такое броузер и какие его типы используются на практике?

33. Какие виды подключений используются для выхода в Интернет?

34. Какие протоколы используются для передачи данных в Интернете?

35. Каковы основные принципы и нормы работы Интернете?

36. Какие функции реализует интеллектуальная система?

37. Какова структура интеллектуальной системы?

38. Какие существуют разновидности интеллектуальных систем?

39. Каковы основные свойства информационнопоисковых систем?

40. Каковы основные свойства экспертных систем?

41. Каковы основные свойства расчетнологических систем?

42. Каковы основные свойства гибридных экспертных систем?

43. Каковы типы моделей представления знаний в искусственном интеллекте?

44. В чем отличие фреймовых моделей от продукционных?

45. На какие типы предметных областей ориентированы экспертные системы?

46. Какие методы используются экспертными системами для решения задач?

47. В чем отличие поверхностных экспертных систем от глубинных?

48. По совокупности каких характеристик определяют особенности конкретнойэкспертной системы?

49. Что называют демонстрационным прототипом экспертной системы?

50. Какие инструментальные средства используются для построения экспертныхсистем?

51. Какие алгоритмы поиска решений используются в интеллектуальных системах расчетнологического типа?

52. Каковы особенности гибридной экспертной системы?

¶Глава 6

Прикладные информационныетехнологии

Информационные технологии являются не только объектом исследований и разработки, но и средством создания информационныхсистем в различных предметных областях. Несмотря на спецификуконкретных объектов, удалось разработать методологию, модели, методы и средства прикладных информационных технологий, что позволяет снизить затраты и сократить сроки информатизации. Спектрприкладных информационных технологий широк. Исходя из ограниченного объема учебника рассмотрены информационные технологииорганизационного управления (корпоративные информационныетехнологии), информационные технологии в промышленности и экономике, информационные технологии в образовании, информационные технологии автоматизированного проектирования.

Прикладные информационные технологии, основываясь настандартных моделях, методах и средствах допускают формулировку, постановку и реализацию поставленных задач в терминах предметной области пользователя. Совершенствование данного классатехнологий направлено на обеспечение автоматизированного формирования модели предметной области и погружения ее в стандартную инструментальную среду.

6.1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ

(КОРПОРАТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ

ТЕХНОЛОГИИ)

Корпоративное управление и создание корпоративных информационных систем в настоящее время опираются на различные информационные технологии, так как, к сожалению, не существуетуниверсальной технологии. Можно выделить следующие три группы методов управления: ресурсами, процессами, корпоративнымизнаниями (коммуникациями). Среди информационных технологийв качестве наиболее используемых можно выделить следующие:

СУБД, Workflow (стандарты ассоциации Workflow ManagementCoalition), Интранет. На рис. 6.1 показаны место и назначение каждой из информационных технологий [1, 23].

На рис. 6.2 интенсивность цвета соответствует степени поддержки информационными технологиями методов управления.

Задача управления ресурсами относится к числу классическихметодик управления и является первой, где стали широко использоваться информационные технологии. Это связано с наличием хорошо отработанных экономикоматематических моделей, эффективно реализуемых средствами вычислительной техники. Рассмотрим эволюцию задач управления ресурсами.

Первоначально была разработана методология планированияматериальных ресурсов предприятия MRP (Material RequirementsPlanning), которая использовалась с методологией объемнокалендарного планирования MPS (Master Planning Shedule). Следующимшагом было создание методологии планирования производственных ресурсов (мощностей) — CRP (Capacitiy RequirementsPlanning). Эта методология была принципиально похожа на MRP,но ориентирована на расчет производственных мощностей, а не

Рис. 6.1. Место и назначение информационных технологий

¶Ресурсы Процессы I Коммуникации

Рис. 6.2. Степень поддержки информационными технологиями методов

управления

материалов и компонентов. Эта задача требует больших вычислительных ресурсов, даже на современном уровне.

Объединение указанных выше методологий привело к появлению задачи MRP «второго уровня» — MRP II (ManufacturingResource Planning) — интегрированной методологии планирования,включающей MRP/CRP и использующей MPS и FRP (FinanceResource/requirements Planning) — планирование финансовых ресурсов. Далее была предложена концепция ERP (EconomicRequirements Planning) — интегрированное планирование всех«бизнесресурсов» предприятия.

Эти методологии были поддержаны соответствующими инструментальными средствами. В большей степени к поддержке данныхметодологий применимы СУБД.

Следующим шагом было создание концепции управления производственными ресурсами — CSPP (Customer Synchronized ResourcePlanning) — планирование ресурсов, синхронизированное с потреблением. Отличием данной концепции является учет вспомогательных ресурсов, связанных с маркетингом, продажей и послепродажным обслуживанием. На рис. 6.3 показано соотношение между понятиями CSSP, ERP и стадиями жизненного цикла товара.

В связи с тем, что в современном производстве задействованомножество поставщиков и покупателей, появилась новая концепциялогистических цепочек (Supply Chain). Суть этой концепции состоитв учете при анализе хозяйственной деятельности всей цепочки(сети) превращения товара из сырья в готовое изделие (рис. 6.4).

При этом акцент сделан на следующие факторы:

• стоимость товара формируется на протяжении всей логистической цепочки, но определяющей является стадия продажи конечному потребителю;

• на стоимости товара критическим образом сказывается общаяэффективность всех операций;

• наиболее управляемыми являются начальные стадии производства товара, а наиболее чувствительными — конечные (продажные).

Рис. 6.3. Соотношение между понятиями CSSP, ERP и стадиями жизненного

цикла товара

Дальнейшим развитием концепции логистических цепочек является идея виртуального бизнеса (рис. 6.5), представляющего распределенную систему нескольких компаний и охватывающего полный жизненный цикл товара, или разделение одной компании нанесколько «виртуальных бизнесов».

Рассмотренные выше методологии нашли проявление как в отдельных программных продуктах, так и в рамках Интранета, какинструмента корпоративного управления.

Интранет представляет собой технологию управления корпоративными коммуникациями в отличии от Интернета, являющегося технологией глобальных коммуникаций. В телекоммуникационных технологиях выделяют три уровня реализации: аппаратный, программный и информационный. С этой точки зрения Интранет отличается от Интернета только информационными аспектами, где выделяются три уровня: универсальный язык представления корпоративных знаний, модели представления, фактические знания.

Рис. 6.4. Концепция логистических цепочек

¶

Рис. 6.5. Идея виртуального бизнеса

Универсальный язык представления корпоративных знаний независит от конкретной предметной области и определяет грамматику и синтаксис. На данном этапе не существует единого языкаописания и к этой категории может быть отнесен графическийязык описания моделей данных, сетевых графиков, алгоритмов идр. Задачей универсального языка представления корпоративныхзнаний является: унификация представления знаний, однозначноетолкование знаний, разбиение процессов обработки знаний напростые процедуры, допускающие автоматизацию.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: