Интеллектуальные информационные системы

Нейронные сети не программируются  в привычном смысле этого слова, они  обучаются. Возможность  обучения — одно из главных преимуществ  нейронных сетей  перед традиционными  алгоритмами. Технически обучение заключается  в нахождении коэффициентов  связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные  зависимости между  входными данными  и выходными, а  также выполнять  обобщение. Это значит, что, в случае успешного  обучения, сеть сможет вернуть верный результат  на основании данных, которые отсутствовали  в обучающей выборке.

• Управление. Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.
• Поддержка принятия решений. Поддержка принятия решения — это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решения, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающие процесс принятия решения. Эти ЭС помогают специалистам выбрать и/или сформировать нужную альтернативу среди множества выборов при принятии ответственных решений.

В общем случае все системы, основанные на знаниях, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа, и на системы, решающие задачи синтеза. Основное отличие задач  анализа от задач синтеза заключается  в том, что если в задачах анализа  множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество  решений потенциально не ограничено и строится из решений компонент  или под-проблем. Задачами анализа являются: интерпретация данных, диагностика, поддержка принятия решения; к задачам синтеза относятся проектирование, планирование, управление. Комбинированные: обучение, мониторинг, прогнозирование.