/p>
. Адаптивні ІС (адаптивність)
В· CASE - технології
В· Компонентні технології.
Інтелектуальні бази даних дозволяють на відміну від традиційних БД забезпечувати вибірку необхідної інформації, що не присутньої в явному вигляді, виведеної із сукупності збережених даних.
Природно-мовний інтерфейс - застосовується для доступу до інтелектуальних баз даних, контекстного пошуку документальної текстової інформації, голосового введення команд в системах управління, машинного перекладу з іноземних мов.
Для реалізації природно-мовного інтерфейсу вирішуються проблеми морфологічного, синтаксичного і семантичного аналізу, а також задач синтезу висловлювань на ПМ. Так, морфологічний аналіз передбачає розпізнавання і перевірку правильності написання слів за словниками, синтаксичний контроль - розкладання вхідних повідомлень на окремі компоненти (визначення структури) з перевіркою відповідності граматичним правилам внутрішнього подання знань та виявлення відсутніх частин, і, нарешті, семантичний аналіз - управління смислової правильності синтаксичних конструкцій.
Синтез висловлювань вирішує зворотну задачу перетворення внутрішнього подання інформації в природно-мовну.
Гіпертекстові системи використовуються для реалізації пошуку за ключовими словами в базах даних з текстовою інформацією. Для більш повного відображення різних смислових відносин термінів потрібна складна семантична організація ключових слів.
Вирішення цих завдань здійснюється за допомогою інтелектуальних гіпертекстових систем, в яких механізм пошуку працює спочатку з базою знань ключових слів, а потім - з самим текстом.
Системи контекстної допомоги відносяться до класів систем поширення знань. Також системи, як правило, є додатками до документації. Системи контекстної допомоги - окремий випадок гіпертекстових і ЕЯ-систем.
Системи когнітивної графіки - орієнтовані на спілкування з користувачем ІВС допомогою графічних образів, які генеруються відповідно до змін параметрів модельованих або спостережуваних процесів. Когнітивна графіка дозволяє в наочному і виразному вигляді представити безліч параметрів, що характеризують досліджуване явище.
Індивідуалізм суб'єкта сприйняття зовнішнього світу і себе крізь призму (пізнавальної системи - персональних конструкторів).
Під експертними системами розуміється програмні системи, що виконують дії, аналогічні тим, які виконує експерт в деякій прикладної предметної області, роблячи певні висновки в ході видачі порад та консультацій.
самонавчального ІВС засновані на методиках автоматичної класифікації ситуації з реальної практики, або на методах навчання на прикладах. Приклади реальних ситуацій складають так звану навчальну вибірку. Її елементи описуються безліччю класифікаційних ознак.
Стратегія В«навчання з учителемВ» припускає завдання спеціалістом для кожного прикладу значень ознак, показують його ставлення до певного класу ситуацій.
При В«навчанні без учителяВ» система повинна самостійно виділяти класи ситуацій за ступенем близькості класифікаційних ознак.
В результаті навчання системи автоматично будуються узагальнені правила або функції, що визначають приналежність ситуацій класам, якими навчена система користується при інтерпретації нових виникаючих ситуацій.
Таким чином, автоматично формується база знань, яка використовується при вирішенні задач класифікації і прогнозування. Ця база знань періодично автоматично коригується в міру накопичення досвіду реальних ситуацій, що дозволяє скоротить витрати на її створення та оновлення. p align="justify"> Індуктивні системи дозволяють узагальнювати приклади на основі принципу індукції В«від часткового до загальногоВ». Процедура узагальнення зводиться до класифікації прикладів по значимих ознаках. Алгоритм класифікації включає такі основні кроки:
В· Вибір класифікаційної ознаки з безлічі заданих.
В· Розбиття множини...
