что такое гипертекст и гипермедиа
Что такое гипертекст и гипермедиа
Гипертекст представляет собой тот же текст, что и, например, текст MS Word 6.0-7.0, но отличается тем, что некоторые его части (символы, слова, фразы, рисунки) являются интерактивными ссылками на другие документы. Теперь большой документ можно разбить на отдельные темы и связать их через ключевые фрагменты (символы, слова, фразы или рисунки). Эти фрагменты, выделенные в документе особым образом для их идентификации, служат для перехода на связанные с ними по смыслу другие темы, или содержат в себе вызов других приложений. Таким образом, можно сказать, что гипертекст представляет собой содержание, внедрённое непосредственно в документ. Упрощая чтение, делая информацию нагляднее и понятнее, гипертекст создаёт комфортную работу с документом, выполняя многие действия, которые пользователю приходилось делать до этого, автоматически.
Термин гипертекст был введён Тедом Нельсоном (Ted Nelson) ещё в 60-х годах.
В современный документ можно вставить практически любой объект из любого приложения и это делает его самого интерактивной средой. Фактически можно прийти к тому, что скоро граница между документом и приложением может стать очень тонкой.
Проект WWW был начат в 1989 году Тимом Бернерс-Ли (Tim Berners-Lee) в лаборатории физики высоких энергий CERN. Целью проекта являлась разработка метода обмена исследовательскими данными и идеями с учёными, разбросанными по всему миру. В первоначальном варианте Web называлась “гипертекстовым проектом”.
Создание в ноябре 1992 г. Национальным центром суперкомпьютеров (NCSA) первой программы просмотра (браузера) Web под названием Mosaic ознаменовало собой начало популярности WWW. В начале 1993 года в мире насчитывалось всего лишь 130 узлов Web, а уже через полгода после появления Mosaic их число возросло более чем до 10 000. Сеть Internet последние годы росла экспоненциально, приблизительно удваивая свои размеры ежегодно.
На сегодняшний день наиболее известными браузерами являются MS Internet Explorer и Netscape Communicator. Браузеры настолько разрослись в своих возможностях, что влияют на остальные программы (например, MS Windows 98 по интерфейсу повторяет MS Internet Explorer). Браузеры стали работать с большим количеством форматов гипертекстовых файлов.
Примеры URL для доступа к различным ресурсам Internet
Несмотря на то, что серверы WWW работают преимущественно в ОС UNIX, соответствующие программные продукты доступны для множества платформ и операционных сред.
Существует несколько версий языка HTML.
Дэйв Раггет (Dave Raggett) из организации W3C предложил расширенный набор спецификаций HTML, который стал известен как HTML+ (HTML 3.0).
Но стандарт HTML 3.0 так и не был принят, т.к. разработан он был без участия Netscape и Microsoft.
Тогда W3C в мае 1996 года разработал и в январе 1997 года принял стандарт HTML 3.2 со стандартизованным синтаксисом, в который уже были включены многие дополнительные дескрипторы, введённые фирмами Netscape и Microsoft.
Хотя HTML 3.2 и является относительно новым стандартом, некоторые его ограничения уже стали раздражать разработчиков, стремящихся к расширению возможностей (многим из них нравились новые нестандартные команды, даже если при их использовании приходится преодолевать различия между браузерами).
Более подробную информацию можно найти по адресу http://www.w3.org/TR/
Одной из наиболее актуальных проблем, связанных с публикациями в Internet, является создание стандартного формата документов, который бы позволил пользователям просматривать файлы на любом компьютере с любой ОС. Не все хотят изучать информацию в онлайновом режиме, ведь многие платят именно за время подключения. Поэтому имеет смысл размещать большие документы, такие как детальные отчёты или документация, в отдельных файлах, которые могут быть пересланы на локальный компьютер и затем прочитаны в режиме “off-line”. До последнего времени большинство документов хранилось в формате PostScript, который, как и UNIX, был фактическим стандартом Internet. Однако, с появлением других форматов переносимых документов такое положение дел начинает меняться.
Что такое гипертекст и гипермедиа: HTML-разметка и HTTP-протокол
Многие из нас слышали такой термин, как «гипертекст», однако не все знают, что именно он означает. Изначально он появился в литературе и обозначал систему, состоящую из текстовых страниц, имеющих перекрестные ссылки. Примерами таких текстов служат энциклопедии, словари и другие, чаще всего, научные книги, которые имеют множество сносок и ссылок, отсылающих читателя к другому фрагменту.
То есть в литературе гипертекст – это нелинейная подача информации, в отличие от стандартной, где повествование ведется последовательно (например, как в большинстве художественных произведений).
В настоящее время «гипертекст» стал термином более компьютерным, хотя его смысл остался практически без изменения.
Гипертекст – это метод взаимосвязи одних текстов с другими при помощи гиперссылок.
Самый показательный пример гипертекста – это практически любой сайт, например, Hype.ru. Зайдите в случайный пост и там вы наткнетесь на гиперссылку внутри текста, которая ведет на другой материал. Либо опуститесь в низ статьи, и вы увидите теги, по которым можно перейти на другие страницы. Это все тот же гипертекст.
Идея создания устройства под названием Memex, способного работать с гипертекстом, впервые появилась в материале под названием «Как мы можем думать» Ванневара Буша, американца, советника Рузвельта. А сам термин “гипертекст” был изобретен Тедом Нельсоном (американский социолог, философ и изобретатель) в 1962 году, а спустя 3 года в 1965 он увидел свет в очередной публикации автора.
В отличие от литературного гипертекста, компьютерный является интерактивным, что позволяет очень быстро перемещаться между взаимосвязанными источниками информации и находить нужные данные.
Гипермедиа
Все тот же Тед Нельсон в 1965 году ввел новый термин «гипермедиа», который означает нелинейную среду восприятия любой информации. То есть в отличие от гипертекста, гипермедиа – это совокупность текста, видео, графики, аудио и любых других видов информации, объединенных между собой гиперссылками.
Наверное, самым показательным примером гипермедиа будет весь Интернет целиком, который представляет собой йоттабайты данных (немножко меньше, конечно), связанных между собой тем или иным способом. И это могут быть не только ссылки, а промежуточные узлы, например, поисковики, позволяющие находить информацию в сети.
Основы гипертекстовой разметки
HTML (HyperText Markup Language) — это язык разметки гипертекста, который представляет собой основной инструмент оформления гипертекстовых документов.
Подобные документы содержат в себе две основные части: сам текст и теги – специальные команды, служащие непосредственно для разметки и оформления содержимого. Стоит отметить, что мультимедийные объекты хранятся в отдельных файлах, которые также заключены в теги.
Как правило, теги идут попарно: сначала – так называемый открывающий, затем закрывающий тег, например,
текст документа
(данный тег позволяет разбивать текст на абзацы). Элемент, размещенный между парными тегами, называется контейнером.
Так выглядит упрощенная схема большинства HTML-документов.
А вот так выглядит кусочек разметки главной страницы Hype.ru. Для непосвященного пользователя это все покажется абракадаброй. Впрочем, большинству пользователей понимание тегов и не требуется – структуру и значение текста распознает браузер и отображает все уже в привычном для нас виде.
Существует также XHTML (extensible hypertext markup language) — это расширяемый язык гипертекстовой разметки, который отличается строгими требованиями к оформлению гипертекстового документа. Если в случае с HTML пользователь может допустить ошибки в разметке текста тегами, и браузер все равно правильно отобразит его, то в XHTML такое не допустимо. XHTML практически нигде не используется, и его разработка в настоящее время прекращена.
Протокол передачи гипертекста
Каждый из нас наверняка видел, что название сайта в поисковой строке браузера начинается с аббревиатуры HTTP или HTTPS. Они обозначают протокол передачи информации в интернете и расшифровываются, как HyperText Transfer Protocol (протокол передачи гипертекста). HTTPS (HyperText Transfer Protocol Secure) – это тот же протокол, но подразумевающий шифрование данных, делающий передачу информации более безопасной.
Заключение
Теперь вы убедились, не так страшен черт как его малюют. За, казалось бы, сложными терминами такими, как гипертекст, гипермедиа, язык разметки стоят простые доступные пониманию вещи.
Гипертекст, гипермедиа, мультимедиа
Гипертекстовая технология.
В. Буш, научный советник президента Г. Трумэна, в 1945г. анализируя формы представления информации в виде отчетов, докладов, проектов, графиков, планов пришел к выводу об их неэффективности и предложил способ размещения информации по принципу ассоциативного мышления. На базе этого принципа была разработана модель гипотетической машины «МЕМЕКС», а спустя 20 лет Т. Нельсон реализовал его на ЭВМ и назвал г и п е р т е к с т о м.
Наиболее совершенная информационная система — мозг человека — для поиска информации использует ассоциации. Одной из попыток создать подобную систему поиска и является гипертекстовая система. Ее удобство и эффективность оказались настолько велики, что сейчас практически любая прикладная программа содержит справочную систему, использующую элементы гипертекста.
Обычно любой текст представляется как длинная строка символов, которая читается в одном направлении. Гипертекстовая технология заключается в том, что текст представляется как многомерный, т. е. с иерархической структурой типа сети.
Под гипертекстом понимают систему информационных объектов (фрагментов текстов, статей, документов), объединенных между собой направленными связями, образующими сеть.
Обычным способом поиска нужной информации является индексный поиск. При этом все данные должны быть собраны, рассортированы и упорядочены по какому-либо принципу. Примером может служить каталог книг в библиотеке, организованный по алфавитному или тематическому принципу. Поиск в этом случае происходит как спуск по информационному дереву до искомого источника.
Вместо поиска информации по соответствующему поисковому ключу гипертекстовая технология предполагает перемещение от одних объектов информации к другим с учетом их смысловой, семантической связанности. Обработка информации по правилам формального вывода соответствует запоминанию пути перемещения по гипертекстовой сети.
Гипертекст содержит не только информацию, но и аппарат ее эффективного поиска. По глубине формализации информации гипертекстовая технология занимает промежуточное положение между документальными и фактографическими информационными системами.
Гипертекст обладает нелинейной сетевой формой организации материала, разделенного на фрагменты, для каждого из которых указан переход к другим фрагментам по определенным типам связей. При установлении связей можно опираться на разные основания (ключи), но в любом случае речь идет о смысловой, семантической близости связываемых фрагментов.
Каждый видимый на экране фрагмент, дополненный многочисленными связями с другими фрагментами, позволяет уничтожить информацию об изучаемом объекте и двигаться в одном или нескольких направлениях по выбранной связи.
Следуя указанным связям, можно читать и осваивать материал в любом порядке. Текст теряет свою замкнутость, становится принципиально открытым, в него можно вставлять новые фрагменты, указывая для них связи с имеющимися. Структура текста не разрушается, и вообще у гипертекста нет априорно заданной структуры.
Гипертексты, составленные вручную, используются давно — это справочники, энциклопедии, а также словари, снабженные развитой системой ссылок. Область применения гипертекстовых технологий широка. Это может быть издательская деятельность, библиотечная работа, обучающие системы, разработка документации, законов, справочных руководств, баз данных, баз знаний т.д.
С точки зрения систем обработки информации гипертекст — это система, которая не требует формализованной модели представления данных рассматриваемой предметной области. Вместо нее используются семантические (смысловые) связи между фрагментами информации, которые могут не иметь формального описания, однако, на основании этих связей возможно осуществлять просмотр, анализ информации и создание новых фрагментов.
При этом весь процесс разбивается на три независимые стадии: создания, обработки и форматирования документа. Поэтому технология SGML дает огромный выигрыш при подготовке материалов, которые должны выводиться различными способами. Документы, содержащие дескрипторы SGML, с помощью специальных таблиц стилей могут быть по-разному отформатированы при выводе на экран, на CD-ROM или на печать.
SGML является метаязыком и позволяет описывать другие виды языков разметки, применяемых для создания документов.
Язык SGML представляет собой метод создания структурированных документов, а также языков для их разметки. Этот язык прост в изучении и использовании; это не столько язык, сколько метод представления документов. Документы SGML являются программно- и аппаратно – независимыми, они не привязаны к какой либо конкретной программе, компьютеру или устройству вывода.
SGML – это стандарт для описания языков разметки. Один из таких языков — HTML (HyperText Markup Language) — хорошо известен всем, кто разрабатывает страницы для World Wide Web.
Мультимедиа и гипермедиа
Гипермедиа – это сочетание технологий гипертекста (hypertext) и мультимедиа (multimedia) для единого представления и навигации разнородной информации.
Технологии Multimedia — это интерактивная технология, обеспечивающая работу с неподвижными изображениями, видеоизображением, анимацией, текстом и звукорядом. Одним из первых инструментальных средств создания технологии мультимедиа явилась гипертекстовая технология, которая в данном случае выступала в качестве авторского программного инструмента.
В 1988 году Европейская комиссия по проблемам внедрения и использования новых технологий предложила следующее определение: мультимедиа — продукт, содержащий “коллекции изображений, текстов и данных, сопровождающихся звуком, видео, анимацией и другими визуальными эффектами (Simulation), и включающий интерактивный интерфейс и другие механизмы управления”.
В свете этого определения можно говорить о мультимедиа-технологиях как о совокупности организационных, технических и программных средств, служащих для разработки мультимедиа-продуктов.
Возможности HTML в области мультимедиа расширяет технология TIME (Timed Interactive Multimedia Extensions), позволяющая стандартизовать взаимодействие мультимедийных компонентов с тэгами HTML. С ее помощью можно синхронизировать проигрывание звуковых файлов с прокруткой текстовых блоков и изображений и просматривать такой документ в любом обозревателе (броузере). Большое количество ссылок о языке SMIL (Synchronized Multimedia Integration Language), реализующем эту технологию, можно посмотреть в [54].
Искусственный интеллект
Исследуя возможность автоматизации человеческой деятельности, проводились регулярные попытки заставить компьютер мыслить, как человек. Эта область научных исследований называется искусственный интеллект.
Для реализации задач искусственного интеллекта существуют три основных направления: нечеткая логика, нейросетевые технологии, экспертные системы. Каждое из направлений использует свои методы обработки информации, но все он сходятся в одном – для решения задач используется математический аппарат арифметики, логики, теории вероятности и статистики.
Исторически раздел информатики под названием «Искусственный интеллект» до настоящего момента развивался в течение четырех этапов, каждый из которых имел свои отличительные особенности.
Первый этап развития искусственного интеллекта называется «Классический» и протекал он с 1950 года до середины 60- годов XX века. Этот этап позволил ученым разработать методы решения игр и доказательства теорем с помощью компьютерной техники без привлечения человеческого разума. Реализовывалось это все на основании логического мышления человека и построения моделей решений и доказательств на базе математической логики.
Разработанные в этот период развития искусственного интеллекта методы применяются и сейчас при решении задач в экспертных и вычислительных системах, требующих долгого формализованного расчета по заранее определенным шагам и правилам.
Второй этап развития искусственного интеллекта называется «романтический» и длился он с середины 60-х до середины 70-х годов XX века. Этот этап замечателен тем, что в его период ученые пытались создать систему, которая понимала бы человеческий язык и вести осмысленный диалог.
Задача научить компьютер понимать человеческую речь, мыслить и вести диалог так до сих пор и не разрешена. Существует достаточно большое количество наработок в части ввода текста с голоса, тем не менее, осмысленно отвечать на вопросы, произносимые человеком на естественном языке, компьютер не научился.
Основная технология интеллектуального диалога компьютера с человеком базируется на использовании комбинации ключевых слов и фраз, которые позволяют понять, в рамках какой предметной области человек ведет диалог. На основании сопоставлении этих ключевых слов и фраз компьютер формирует некоторый ответ, который соответствует предметной области диалога. Но подчас получается, что компьютер дает ответ не соответствующий логике задаваемого вопроса, что напоминает игру в «испорченный телефон».
Третий этап развития искусственного интеллекта называется «модернизм» и существовал в период с середины 70-х до конца 80-х года XX века. Этот этап развития запомнился в науке фактом развития экспертных систем, на которых остановимся несколько позже.
Четвертый этап развития искусственного интеллекта продолжается с начала 80-х годов XX века по настоящий момент и заключается в развитии Интернет-технологий в составе искусственного интеллекта. В большей степени это наблюдается в создании интеллектуальных поисковых систем. Такие системы основаны на исследовании человеческого мышления при поиске информации и построении логической модели пользователя.
Также в этот этап развития получили свое распространение юридические системы, которые тоже можно отнести к разряду интеллектуальных систем, основанных на анализе текстовой информации, написанной на естественном языке. Эти системы тоже являются поисковыми, но ориентированы они на другие методы анализа информации и построения модели пользователя с учетом предпочтений в процессе поиска информации, направленной на конкретную предметную область и словарных запас человека.
Базы знаний
Одним из его важнейших элементов искусственного интеллекта является база знаний.
Выделенные и организованные в виде отдельных, целостных структур информационного обеспечения знания о предметной области становятся явными и отделяются от других типов знаний, например, общих знаний.
Базы знаний позволяют выполнять рассуждения не только и не столько на основе формальной (математической) логики, но и на основе опыта, фактов, эвристик, т.е. они приближены к человеческой логике
Под базой знаний понимают компонент системы, представленный на специальном языке, хранящий знания о предметной области и формирующий соображения и выводы. [4]
Представление знаний.
Знания, описанные в явном виде, дают представление человека о какой-либо части реального мира, при этом позволяют делать на основе такого описания выводы, решать конкретные задачи. Так, после обработки статистики покупок возможно получение правила, согласно которому с подарочными изданиями в 80% случаев приобретают также и открытки, в том случае если покупка была совершена в течение месяца перед Рождеством. Такое правило будет полезным для работников маркетинговой службы магазина, поскольку поможет с помощью автоматизированных средств предлагать приобретение открыток всем покупателям подарочных изданий в указанный период времени.
Можно получить и более подробные знания в виде множества правил такого вида:
ЕСЛИ покупатель интересуется философией
И он интересуется точными науками
И он старше 30-ти лет
И (имеет ученую степень ИЛИ работает в ВУЗе)
ТО ему, вероятно, будут интересны книги по синергетике, вышедшие за последний год.
Тот факт, что покупатель интересуется точными науками, может быть получен из другого правила:
ЕСЛИ покупатель купил более 3-х книг по математике ИЛИ физике,
ТО он, вероятно, интересуется точными науками.
Знания имеют существенно более сложную природу, чем данные. Представлению данных присущ пассивный аспект: книга, таблица, заполненная информацией память.
В теории искусственного интеллекта особо подчеркивается активный аспект представления знаний: приобретение знания должно стать активной операцией, позволяющей не только запоминать, но и применять воспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений на их основе.
Использование символического языка, такого, как язык математической логики, позволяет формулировать описания в форме, одновременно близкой и к обычному языку, и к языку программирования. Впрочем, математическая логика позволяет рассуждать, базируясь на приобретенных знаниях: логические выводы действительно являются активными операциями получения новых знаний из уже усвоенных. Принципиальная мировоззренческая установка состоит в рассмотрении ЭВМ как предмета-посредника в познавательной человеческой деятельности. Компьютерная система, подобно другим предметам-посредникам (орудиям труда и предметам быта, инструментам, приборам, знаково-символическим системам, научным текстам и т. д.), играя инструментальную роль в познании, является средством объективизации накопленного знания, воплощением определенного социально-исторического опыта практической и познавательной деятельности.
Четкую грань между данными и знаниями провести можно не всегда, но, тем не менее, эти отличия существуют, и они привели к появлению специальных моделей представления знаний в памяти ЭВМ. Например, можно назвать четыре вида моделей (языков) представления знаний:
· модели (языки) семантических сетей;
· логические языки (модели);
Семантические сети.
Семантические сети, несмотря на большие возможности средств, используемых для отражения отношений между понятиями и объектами, обладают некоторыми недостатками. Слишком произвольная структура и различные типы вершин и связей требуют большого разнообразия процедур обработки информации, что усложняет программное обеспечение ЭВМ.
Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения – это связи типа: это (is); имеет частью (Has part); принадлежит; любит и т.д. (см. Рис. 72).
Рис.72. Пример семантической сети
Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:
— связи типа «часть-целое» («класс-подкласс», «элемент-множество» и т.п.);
— функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет» и т.д.);
— количественные (больше, меньше, равно и т.д.);
— пространственные (далеко от, близко от, за, под и т.д.);
— временные (раньше, позже, в течение …);
— атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение…);
— логические связи (и, или, не…).
Фреймовые модели
Слотом фрейма называется элемент данных, предназначенный для фиксации значений об объекте, которому отведен данный фрейм.
Слот фрейма характеризуется следующими параметрами:
· имя слота (каждый слот должен иметь уникальное имя во фрейме);
Указатель наследования показывает, какую информацию об атрибутах слотов во фрейме верхнего уровня наследуют слоты с теми же именами во фрейме нижнего уровня. При этом могут быть следующие ситуации:
· слот наследуется с теми же значениями данных (т.е. тот же);
· слот наследуется, но данные в каждом фрейме могут принимать любые значения (уникальный);
· слот не наследуется (независимый).
Фреймы обладают свойством вложенности, т.е. в качестве значения слота может выступать система имен слотов более глубокого уровня. Свойство вложенности, возможность иметь в качестве значений слотов ссылки на другие фреймы и на другие слоты того же самого фрейма обеспечивают фреймовым моделям удовлетворение требований связности и структурированности знаний. Наличие имен фреймов и имен слотов означает, что знания хранимые во фреймах, имеют характер отсылок и тем самым внутренне интерпретированы.
Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных (см. Рис. 73).
 |
Рис. 73. Сеть фреймов
Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через следующие структуры:
— фреймы – структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);
— фреймы – роли (менеджер, кассир, клиент);
— фреймы – сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);
— фреймы – ситуации (тревога, пожар, авария, рабочий режим).
Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.
Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Lanquage) и другие позволяют эффективно строить интеллектуальные информационные системы и, в частности, промышленные экспертные системы. Широко известны такие фреймо- ориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС.
Логические модели знаний
Логические исчисления могут быть представлены как формальные системы в следующем виде:
К таким логическим исчислениям можно отнести:
· прикладные исчисления высказываний и предикатов, среди которых можно выделить псевдофизические логики.
Продукционные модели знаний
Продукционные модели – модели, основанные на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).
Продукция – это правило, представляющее собой пару следующего вида:
Подобного рода правила встречаются в различных областях знаний и видах деятельности, так в повседневной жизни мы постоянно окружены различного рода правилами поведения, уличного движения, грамматическими правилами, статьями уголовного и гражданского кодекса и т.п.
Продукционная модель состоит из трех основных компонентов:
· набора правил, представляющего собой в продукционной системе базу знаний;
· рабочей памяти, в которой хранятся исходные факты и результаты выводов, полученных из этих фактов;
· механизма логического вывода, использующего правила в соответствии с содержимым рабочей памяти и формирующего новые факты.
Каждое правило содержит условную и заключительную части. В условной части правила находится одиночный факт либо несколько фактов (условий), соединенных логической операцией «И». В заключительной части правила находятся факты, которые необходимо дополнительно сформировать в рабочей памяти, если условная часть правила является истинной.
Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Ее достоинствами являются: наглядность, высокая модульность, легкость внесения изменений и дополнений, простота механизма логического вывода.
Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход: язык OPS 5, оболочки или пустые экспертные системы – EXSYS, ЕКСПЕРТ, промышленные ЭС на основе системы ФИАКР и т.д.
Экспертные системы
Под экспертной системой понимают программное средство, использующее знания экспертов, для высокоэффективного решения задач в интересующей пользователя предметной области.
Развитие экспертных систем продолжается по сегодняшний день. В основном экспертные системы используются для решения задач, соответствующих следующим критериям:
Полезное использование экспертных систем заключается в реализации задач принятия решений на основании формализованных правил, статистического анализа и применения теории вероятности.
Схематично экспертную систему можно представить следующим образом (см. рис. 74):
Рис. 74. Структура экспертной системы
В данной структуре есть несколько важных компонентов, существенно отличающих экспертную систему от обычно вычислительно информационной системы:
Процесс функционирования экспертной системы представлен на рис. 75.
Рис. 75. Процесс функционирования экспертной системы
Стоит заметить, что процесс функционирования экспертной системы начинается не с использования ее конечным пользователем, как это принято считать при работе с классическими информационными системами, а с момента разработки инструментария, т.е. некоторой оболочки, которая позволит конечному пользователю взаимодействовать с этой системой и получать наиболее правильные решения.
В связи с этим, в процессе функционирования экспертной системы выделяют 4 основных участника процесса:
Стоит отметить, что экспертная система не является классической информационной системой и не является строго вычислительной системой. Это объясняется тем, что все решения, которые вырабатывает экспертная система, основываются на вероятностных моделях, а также сами являются достоверными с определенной вероятностью. Соответственно, чем больше вероятность достоверности решения, тем более приемлемым оно может быть для конечного пользователя.
Нейросетевая технология
Достаточно часто на практике приходится сталкиваться со следующей задачей: есть таблица данных (результаты измерений, социологических опросов или обследований больных). Необходимо определить: каким закономерностям подчиняются данные в таблице. Следует заметить, что характерный размер таблицы – порядка ста признаков и порядка нескольких сотен или тысяч объектов. Ручной анализ таких объемов информации фактически невозможен.
Первым шагом в решении данной задачи является группировка (кластеризация, классификация) объектов в группы (кластеры, классы) «близких» объектов. Далее исследуются вопросы того, что общего между объектами одной группы, и что отличает их от других групп.
Под близостью объектов можно понимать множество разных отношений близости. К сожалению, вид близости и число классов приходится определять исследователю, хотя и существует ряд методов, помогающих ему в этом.
Для решения подобных задач и предназначены нейронные сети (НС), использующие нейросетевые технологии.
Актуальность исследований в нейронных сетях подтверждается массой различных применений НС, а именно:
· автоматизация процессов распознавания образов,
· создание экспертных систем,
· организация ассоциативной памяти и многие другие приложения.
· С помощью НС можно, например,:
· предсказывать показатели биржевого рынка,
· выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов,
· создавать самообучающиеся системы, способные управлять автомашиной при парковке
· синтезировать речь по тексту и т. д.
Суть нейросетевой технологии заключается в поиске решения, основанном на «генетическом» развитии объектов, которые называются «нейроны».
Схематично нейросетевую технологию можно представить следующим образом (см. рис. 76):
Рис. 76. Иллюстрация нейросетевой технологии
Суть нейросетевой технологии состоит в следующем:
Стоит отметить, что в процессе выполнения решения задачи могут быть сформированы новые нейроны и скорректированы формулы изменения состояния нейронов. Эта возможность позволяет сети нейронов самообучаться, в результате чего можно получить новые знания о предметной области на основании уже имеющихся данных.
Дата добавления: 2018-02-15 ; просмотров: 1625 ; Мы поможем в написании вашей работы!