Отличительные способности экспертных систем

• 1. Экспертиза может проводиться только в одной конкретной области.
• 2. Создание новой БЗ для ЭС должно обеспечивать выполнение требований машины логического вывода.
• 3. ЭС объясняет ход решения задачи (цепочку рассуждений) понятным пользователю способом (можно спросить как и почему получилось такое решение и получить понятный ответ).
• 4. Выходные результаты являются качественными (например, совет), а не количественными (цифровыми).
• 5. Системы строятся по модульному принципу, что позволяет наращивать их базы знаний.
• 6. Наиболее подходящая область применения — решение задач дедуктивным методом (лат. deductio — выведение), позволяющим по определенным правилам логики делать выводы из некоторых утверждений и комбинаций.

Классификация экспертных систем

Для классификации ЭС можно использовать различные критерии.

• 1.3.1 По назначению ЭС можно условно разделить на консультационные (информационные), исследовательские и управляющие. Консультационные ЭС предназначены для получения квалифицированных ответов; исследовательские — для помощи пользователю квалифицированно решать научные задачи; управляющие — для автоматизации управления процессами в реальном масштабе времени.
• 1.3.2 По сложности и объему базы знаний — неглубокие и глубокие.
• 1.3.3 Неглубокие (простые) ЭС имеют относительно малые БЗ. Доказательства их заключений обычно коротки, большинство выводов являются прямыми следствиями информации, хранимой в базе знаний. Такие ЭС в основном предназначены для решения относительно простых задач типа ответов на запросы по требуемой информации.

Глубокие ЭС делают свои выводы обязательно из моделей происходящих процессов, хранящихся в базах знаний. Сама модель процесса представляет собой набор правил, предназначенных для объяснения большого количества эмпирических данных.