Разработка САПР. Подходы и методы, используемые при автоматизации интеллектуальных и информационных процессов. Основы представления информации и знании о производственных процессах в технике, страница 4

    1. Программистское направление

Основывается на идее нисходящего проектирования сложных процессов обработки данных. Для уменьшения сложности выполнялась нисходящая декомпозиция процессов обработки до уровня позволяющего их простое кодирование и программирование. Это называлось – инженерная задача.

Для инженерных задач характерно:

  • Небольшой объем исходных данных;
  • Сложный алгоритм;
  • Небольшой объем результатов.

Машины I и II поколения были ориентированы на решение этих задач.

    1. Информационное направление

Основывалось на идее оптимального хранения данных с быстрым их поиском и незначительной обработкой. Их относили к планово-экономическим задачам (задачам АСХ). Простой, короткий алгоритм, но большой объем исходных данных и результатов.

Машины I и II поколения не были ориентированы на эти задачи.

    1. Инженерия знаний

Отражает программно-прагматическое направление в области искусственного интеллекта, которое создает программные системы, позволяющие выполнять задачи, решаемые до этого исключительно человеком.

Рассмотрим классификацию по порядку построения промежуточных модельных представлений для каждого направления :

  1. процедурно-ориентированные системы
  2. системы, ориентированные на информацию (знания) – структурированную/не структурированную.

SE

Традиционный процедурно-ориентированный подход регламентирует первичность проектирования функциональных компонентов программной системы по отношению к проектированию структур данных. Требования к данным раскрываются через функциональные отношения. При переходе ориентации на данные вход и выход любого действия является наиболее важными. Структуры данных определяются первыми, а процедурные компоненты являются производными от них.

В IE направлении построение модели выносится в тип создаваемой БД. Прикладная БД ориентирована на специфику обработки, а предметная БД на содержательные аспекты информации, не зависящие от обработки.

В KE направлении модельные представления подразделяются на:

  • Динамические модели знаний – процедурные знания;
  • Статические – декларативные знания.

Рассмотрим классификацию по классу целевых прикладных автоматизированных систем (ПАС).

Класс целевых систем определяется суперпозицией 2-х характеристик:

  1. Привязкой к реальному времени: жесткой и не жесткой.
  2. Требуемым результатом: реальным и модельным.

С учетом этого можно условно выделить классы ПАС :

Ø  системы реального времени (СРВ), т.е. системы, которые обеспечивают получение реального результата в реальное время. К ним можно отнести автоматизированные системы управления техническими объектами и технологическими процессами (ЧПУ, АСУ ТП). Основной особенностью таких систем является то, что они контролируют и контролируются внешними событиями и реагируют на эти события в реальном времени.

Ø  автоматизированные информационные системы (ИС) и автоматизированные системы организационного управления (АСУ), т.е. системы, которые обеспечивают получение реальных результатов в относительных временных рамках;

Ø  системы автоматизации научных исследований (АСНИ) и автоматизированные обучающие системы (тренажеры) (АОС), т.е. системы, которые обеспечивают получение модельных результатов в реальном времени.

Системы АСНИ основываются на том, что осуществляется планирование эксперимента:

§  Составляется план эксперимента

§  Эксперимент многофакторный (т.е. одновременно могут изменяться несколько параметров).

Машина реагирует быстрее, чем человек на совершившийся факт и если известно, что нужно делать, то машина осуществляет соответствующие действия. АСНИ и АОС обеспечивают получение модельных результатов в реальном времени.

Ø  автоматизированные системы проектирования и прогнозирования(САПР), т.е. системы, которые обеспечивают получение модельного результата в относительных временных рамках.