Гибридные системы
Гибридные системы - синтез программ решения проблем и компонентов самообучения и критического анализа. Методы обучения в системе ODYSSEUS. Системы ODYSSEUS и MINERVA. Прецеденты обработки исключений, использование гибридного символического подхода.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | реферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 26.08.2010 |
| Размер файла | 363,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Будущее гибридных систем
Итак, вы могли убедиться на представленном в этой главе материале, что гибридные системы потенциально являются довольно мощным инструментом решения сложных проблем, которые не под силу отдельным "чистым" подходам. На примере сравнения систем ODYSSEUS и EMYCIN вы могли убедиться в том, что в первой использована гораздо более сложная методология построения и настройки базы знаний, которая не идет ни в какое сравнение с методикой синтаксического контроля, примененной в EMYCIN. Предстоит еще очень много сделать в теории экспертных систем, прежде чем такие системы смогут эмулировать способность к постоянному совершенствованию, которой обладает человек-эксперт.
Аналогично, комбинирование парадигм использования правил и прецедентов позволяет повысить эффективность обработки исключений, не усложняя при этом набор правил.
В системе SCALIR продемонстрирована возможность комбинированного использования в рамках одной системы символического и субсимволического подходов, которые обычно рассматриваются многими специалистами как взаимно исключающие.
Следует надеяться, что в будущем мы станем свидетелями еще более значительного прогресса в этом направлении. Однако в теории искусственного интеллекта наблюдаются и тенденции движения в совершенно другом направлении, противоположном созданию гибридных систем. Имеет смысл здесь кратко упомянуть о них.
· Программное обеспечение систем искусственного интеллекта в значительной мере привязано к определенным платформам и реализовано на языках, которые используются только в области искусственного интеллекта.
· Методология разработки программного обеспечения систем искусственного интеллекта все еще отстает от современной практики создания программ, предполагающей использование объектно-ориентированного анализа и разработки, так же, как и технологии разработки распределенных многокомпонентных приложений.
· Для программ систем искусственного интеллекта характерны все недостатки, присущие исследовательским продуктам, -- отсутствие полноценной документации, низкая надежность, возможность использования только в организации, где она была создана.
Существует еще и психологический барьер, который трудно преодолеть современным исследователям, многие из которых стояли у истоков тех или иных подходов и не склонны переходить на сторону "конкурентов". Но этот барьер, скорее всего, будет преодолен новым поколением исследователей и разработчиков.
Подобные документы
Кодеры формы, полосный вокодер. Кодирование с линейным предсказанием. Кодирование речи методом анализа через синтез. Векторное квантование и кодовые книги. Гибридные кодеры. Гибридные кодеры с частотным разбиением. Гибридные кодеры с временным разбиением.
реферат [941,7 K], добавлен 10.12.2008Коды, обрабатывающие исключения, информация о причине их возникновения. Способы обработки исключений. Механизмы обработки исключений. Инициализация ссылки на объект. Конструкторы стандартных исключений. Автоматическая и программная генерации исключений.
презентация [126,1 K], добавлен 21.06.2014Компьютерные обучающие системы. Принципы новых информационных технологий обучения. Типы обучающих программ. Активизация обучения. Компьютерное тестирование. Перспективные исследования в области компьютерного обучения. Интернет-технологии, мультимедиа.
контрольная работа [60,3 K], добавлен 10.09.2008Анализ вариантов проектных решений и выбор на его основе оптимального решения. Синтез функциональной схемы микропроцессорной системы на основе анализа исходных данных. Процесс разработки аппаратного и программного обеспечения микропроцессорной системы.
курсовая работа [469,1 K], добавлен 20.05.2014Обзор подхода к разработке системы управления персоналом. Формирование требований к системе, выбор методологии построения системы. Автоматизация работы алгоритма подсчета мощности. Практическая реализация подхода на примере компании ООО "Новая медицина".
дипломная работа [3,3 M], добавлен 03.07.2017Методы решения задачи синтеза систепроцесса символьной регрессии. Генетический алгоритм с эволюционной стратегией. Разработка программы на языке Python версии 2.7 в среде Eclipse Juno с использование библиотеки для построения графиков Matplotlib.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 17.09.2013Разработка системы автоматизированного анализа сложных объектов образовательной системы. Построение диаграмм последовательности, кооперации, классов, состояний, компонентов, а также развертывания. Представление сгенерированных кодов клиента и сервера.
курсовая работа [501,1 K], добавлен 23.06.2014Системы и задачи их анализа. Методы системного анализа: аналитические; математические. Сущность автоматизации управления в сложных системах. Структура системы с управлением, пути совершенствования. Цель автоматизации управления. Этапы приятия решений.
реферат [324,3 K], добавлен 25.07.2010Разработка программы, моделирующей процессы обучения, работы и прогнозирования ИНС с использованием постоянного, а также адаптивного шага обучения. Исследование поведения системы в зависимости от количества входов при постоянном шаге самообучения.
контрольная работа [92,5 K], добавлен 16.10.2011Установка операционной системы Windows Server 2003 SP-2 и драйверов. Запуск сетевых подключений. Использование, проверка и настройка различных программ MS Office 2007. Включение компонентов и программ, которые не устанавливаются во время установки ОС.
курсовая работа [10,5 M], добавлен 17.09.2013
