6. Задачи категоризации и классификации с использованием экспертных систем
Экспертные системы могут использоваться для решения проблемы категоризации, т. е. они могут определять некоторые объекты или последствия неопределенных знаний посредством иерархической категоризации. База знаний таких категориальных систем состоит из таксономического набора вербальных категорий, а их целью является определение категории входного объекта на основе имеющихся фактов [83].
Поскольку категориальное знание состоит только из логических связей между фактами и не подвергается сомнению, его можно выразить в виде правил ЕСЛИ – ТО. Категориальные экспертные системы также требуют механизма логического вывода для решения конкретной проблемы. Механизм логического вывода может использовать методы как обратной (backward chaining), так и прямой (forward chaining) цепочки рассуждений и, кроме того, включать модули объяснения и разрешения конфликтов [84, с. 25—30].
Текущие исследования показывают, что при разработке модулей классификации в подобных экспертных системах в качестве альтернативы подходу, основанному на правилах, широкое применение находят нейронные сети. Экспертные системы очень часто применяются для решения задач классификации и категоризации данных, и в этом разделе содержится описание некоторых из них.
6.1. Категориальная экспертная система Jurassic
Jurassic [85] является хорошо известным примером категориальной экспертной системы. Ее база знаний состоит из 423 правил, которые представлены в виде ориентированного ациклического графа с глубиной, равной пяти.
В Jurassic используется подход [86] представления объектов не в виде наборов признаков, а в виде списков, что позволяет включать в одно объектное представление копии одного и того же объекта, различающиеся своим положением в списке. Система выполняет категоризацию с использованием нейронной дедуктивной системы. В случае неопределенных знаний сходство определяется на основе общих признаков.
6.2. Экспертная система для классификации множественного интеллекта учащихся
В работе [87] представлена экспертная система, которая классифицирует способности студентов в одной из трех областей: инженерия, менеджмент и естественные науки. Архитектура системы включает в себя пользовательский интерфейс, механизм логического вывода, базу знаний, базу данных студентов и базу данных, содержащую ответы студентов на вопросы, которые используются для определения наиболее подходящего курса для каждого студента.
База знаний системы содержит предустановленные правила, которые необходимо корректировать в процессе работы. Система определяет предпочтительный курс для учащегося на основе весов, рассчитанных с помощью специальных функций, определенных для каждого типа интеллекта для каждого класса.
6.3.