Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы

Классификация методов решения проблем. Эвристическое сопоставление.

Классификация – это одна из наиболее распространенных проблем в любой предметной области. Например, эксперты в области ботаники или зоологии первым делом пытаются определить место в существующей таксономии для вновь открытого растения или животного. Как правило, система классов имеет явно выраженную иерархическую организацию, в которой подклассы обладают определенными свойствами, характерными для своих суперклассов, причем классы-соседи на одном уровне иерархии являются взаимно исключающими в отношении наличия или отсутствия определенных наборов свойств.


Кленси отметил, что одна из важнейших особенностей классификации состоит в том, что эксперт выбирает категорию из ряда возможных решений, которые можно заранее перечислить. Когда мы имеем дело с простыми вещами или явлениями, то для их классификации вполне достаточно бросающихся в глаза свойств объектов. Это позволяет почти мгновенно сопоставлять данные и категории.

В более сложных случаях таких лежащих на поверхности свойств может оказаться недостаточно для того, чтобы правильно определить место объекта в иерархической схеме классификации. В этом случае нам остается уповать на тот метод, который Кленси назвал эвристической классификацией. Суть его состоит в установлении неиерархических ассоциативных связей между данными и категориями классификации, которое требует выполнения промежуточных логических заключений, включающих, возможно, и концепции из другой таксономии.

На рис. 11.3 показаны три основных этапа выполнения эвристической классификации: абстрагирование от данных, сопоставление абстрактных категорий данных с абстрактными категориями решений (утолщенная стрелка) и конкретизация решения.

Рассмотрим их по очереди.

Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы › Эвристическая классификация (I) › Классификация методов решения проблем. Эвристическое сопоставление.
Рис. 11.3. Структура логических связей при эвристической классификации ([Clancey, 1985])

Абстрагирование от данных.
Часто бывает полезно абстрагироваться от данных, характеризующих конкретный случай. Так, при диагностировании заболевания зачастую важно не столько то, что у пациента высокая температура (скажем, 39.8°), а то, что она выше нормальной. То есть врач обычно рассуждает в терминах диапазона температур, а не в терминах конкретного ее значения.

Эвристическое сопоставление.
Выполнить сопоставление первичных данных в конкретном случае и окончательного диагноза довольно трудно. Гораздо легче сопоставить более абстрактные данные и достаточно широкий класс заболеваний. Например, повышенная температура может служить индикатором лихорадки, наводящей на мысль о инфекционном заражении. Данные "включают" гипотезы, но на относительно высоком уровне абстракции. Такой процесс сопоставления имеет ярко выраженный эвристический характер, поскольку соответствие между данными и гипотезами на любом уровне не бывает однозначным и из общего правила может быть множество исключений. Анализ данных, которые "вписываются" в определенную абстрактную категорию, просто позволяет отбирать решения, лучше согласующиеся с абстрактами решений.

Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.