Структурные (лингвистические) системы.

а) Метод решения задачи распознавания: грамматический разбор предложения, описывающего объект на языке непроизводных структурных элементов с целью определения его правильности.

б) Метод априорного описания классов: подмножества предложений, описывающих объекты каждого класса.

Комбинированные системы.

а) Метод решения задачи распознавания: специальные методы вычисления оценок;

б) Метод априорного описания классов: табличный, предполагающий использование таблиц, содержащих классифицированные объекты и их признаки (детерминированные, вероятностные, логические).

Комбинированные системы требуют отдельного рассмотрения для понимания принципов их построения, что мы и сделаем в нашем курсе после определенной подготовки.

В целом рассмотренная классификация СР может быть представлена следующей схемой (рис.5)

После проведенной классификации возвратимся для дополнительного рассмотрения функциональных схем СР. И обратим внимание именно на термин "достаточное" или "недостаточное" количество информации. С этой меркой мы походили к разделению СР на два большие класса: СР без обучения, обучающиеся и самообучающиеся СР. То есть, для СР без обучения имели дело с полной информацией, а для ОСР - с неполной (нет описания классов на языке признаков), а для ССР - еще с большей неполнотой (отсутствует даже алфавит классов).

Однако заметим, что само понятие “неполнота информации” - качественное, относительное. Для СР без обучения при прочих равных условиях этой информации просто больше. Это означает, что результативность СР при имеющемся объеме априорной информации значительно выше, чем имеем в той ситуации, которая требует создания ОСР. О результативности СР, для которой невозможно априорно назначит алфавит классов говорить вообще нельзя. Что же касается примененного здесь выражения "результативность значительно выше", то из последующего изучения курса будет понятно, что этому казалось бы опять-таки качественному утверждению соответствуют вполне конкретные количественные показатели.

С Р

Простые Сложные

Без обучения С обучением С самообучением

Детермини

рованные Вероятностные Логические Структурные

Комбинированные

Рис. 5

Таким образом, отсюда следует, что информацией никогда пренебрегать не стоит. Поэтому при построении как ОСР, ССР и просто СР необходимо всегда использовать принцип обратной связи для расширения объема информации. То есть, результаты решения задачи распознавания неизвестных объектов после апостериорного подтверждения правильности их классификации необходимо использовать для уточнения описания классов в простых СР без обучения и для дополнительного обучения в ОСР и ССР.

Для решения таких задач приведенные схемы СР должны быть дополнены соответствующими функциональными связями дообучения.

* * *

Классификация СР была бы неполной, если бы мы не коснулись экспертных систем, стоящих несколько в стороне от приведенной методологии построения изучаемых нами классических СР.

Как вы уже знаете, эти системы основываются на методах искусственного интеллекта.

Классические решения задач распознавания основываются на моделировании математико-алгоритмических функций (уравнения, системы уравнений) детерминированных или стохастических систем с точным определением области применения, значений параметров, диапазонов сигналов, интервалов времени, частотных диапазонов и т.п. Эти задачи опираются на надежные, точно научно обоснованные знания. В них реализуются новые и оригинальные достижения высококвалифицированных специалистов, имеющих в то же время узкую специализацию. Однако такие специалисты достаточно редки. Это и побуждает создавать экспертные системы, основанные на представлении неалгоритмического, логического, декларативного характера, нечеткого и слабо формализованного знания в виде множества фактов и правил, причинно-следственных связей.

Указанные знания при этом могут быть как заслуживающими доверия и опробированными многочисленными независимыми применениями, так и сомнительными.

Экспертные системы распознавания - это специализированные автоматы обработки знаний для интерактивного и кооперативного решения проблем распознавания на естественном профессиональном языке со способностями приобретения, хранения и представления знаний в форме алгоритмических программ с одной стороны и неалгоритмических фактов и правил, с другой стороны.

Изучение экспертных систем - это отдельный предмет с его методами и подходами.