В глубоких ЭС доказательства выводов значительно длиннее, основываются на знаниях, выведенных из моделей

• 1. По области применения ЭС делятся следующие классы.
• · Диагностика.
• · Прогнозирование.
• · Планирование и проектирование.
• · Интерпретация.
• · Контроль и управление
• · Обучение.
• 2. По связям с реальным миром.
• · Статические ЭС разрабатываются в предметных областях, в которых БЗ и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны. Например, диагностика неисправностей в автомобиле.
• · Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени. Например, микробиологические ЭС, в которых снимаются лабораторные изменения с технологического процесса один раз в 4 — 5 часов и, анализируется динамика полученных показателей по отношению к предыдущему измерению.
• · Динамические ЭС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени, с непрерывной интерпретацией поступающих в систему данных. Например, управление гибкими производственными комплексами, мониторинг в реанимационных палатах.
• 3. Можно выделить четыре основных класса ЭС: классифицирующие, доопределяющие, трансформирующие и мультиагентные.
• · Классифицирующие ЭС решают задачи распознавания ситуаций. Основным методом формирования решений в таких системах является дедуктивный логический вывод.
• · Доопределяющие ЭС используются для решения задач с не полностью определенными данными и знаниями. В таких ЭС возникают задачи интерпретации нечетких знаний и выбора альтернативных направлений поиска в пространстве возможных решений. В качестве методов обработки неопределенных знаний могут использоваться байесовский вероятностный подход, коэффициенты уверенности, нечеткая логика.
• · Трансформирующие ЭС относятся к синтезирующим динамическим экспертным системам, в которых предполагается повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач.

В ЭС данного класса используются различные способы обработки знаний:

• o генерация и проверка гипотез;
• o логика предположений и умолчаний (когда по неполным данным формируются представления об объектах определенного класса, которые впоследствии адаптируются к конкретным условиям изменяющихся ситуаций);
• o использование метазнаний (более общих закономерностей) для устранения неопределенностей в ситуациях.
• · Мулътиагентные системы — это динамические ЭС, основанные на интеграции нескольких разнородных источников знаний. Эти источники обмениваются между собой получаемыми результатами в ходе решения задач. Системы данного класса имеют следующие возможности:
• o реализация альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний и механизма устранения противоречий;
• o распределенное решение проблем, декомпозируемых на параллельно решаемые подзадачи с самостоятельными источниками знаний;
• o применение различных стратегий вывода заключений в зависимости от типа решаемой проблемы;
• o обработка больших массивов информации из баз данных;
• o использование математических моделей и внешних процедур для имитации развития ситуаций.
• 4. По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детерминированными и неопределенными знаниями.

Под неопределенностью знаний и данных понимаются их неполнота, ненадежность, нечеткость.