Методы представления знаний. Коробова И.Л. - 9 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

5 ЕСЛИ среда = агрессивная жидкость ТО футеровка = есть;
6 ЕСЛИ футеровка = есть И среда = сернистая кислота
ТО материал футеровки = свинец;
7 ЕСЛИ футеровка = есть И среда = азотная кислота
ТО материал футеровки = винипласт;
8 ЕСЛИ температура = меньше 100 °С
ТО тип обогрева = пароводяная рубашка;
9 ЕСЛИ температура = больше 100 °С
ТО тип обогрева = электронагреватель
Процесс сопоставления с фактами частей ЕСЛИ порождает цепочку выводов. Эта цепочка выводов по-
казывает как система, используя правила, выводит заключение. Цепочки выводов ЭС могут быть предъяв-
лены пользователю, что помогает понять как система достигает свои заключения.
Правила, по сравнению с другими способами представления знания имеют следующие преимущества
[2, 4]: 1) модульность; 2) единообразие структуры; 3) естественность (вывод заключения в такой
системе аналогичен процессу рассуждения эксперта); 4) гибкость иерархии понятий, которая под-
держивается только как связи между правилами (изменив правило, вы можете изменить иерар-
хию).
Однако такие системы несвободны от недостатков: 1) процесс вывода менее эффективен, чем при
других способах представления, так как большая часть времени затрачивается на непроизводительную
проверку применимости правил; 2) этот процесс трудно поддается управлению;
3) сложно представить иерархию понятий.
Представление знаний в виде правил иногда называют плоским (по аналогии с реляционными база-
ми данных), так как в них отсутствуют средства для установления иерархии правил. Объем базы знаний
растет линейно по мере включения в нее новых фрагментов знаний. Большинство существующих ком-
мерческих ЭС основаны на правилах. При этом правила могут быть представлены в одном из двух ви-
дов [5]:
1) Если в зависимости от возможных четких значений входных параметров делается вывод о значе-
ниях выходного параметра, то такая система называется системой L
(1)
-типа. Данная система представ-
ляется в виде:
><
><
><
=
,:
;:
;:
)1(
22
)1(
2
11
)1(
1
)1(
mmm
BТОAЕСЛИL
BТОAЕСЛИL
BТОAЕСЛИL
L
L
где m – число экспертных высказываний; A
j
– четкое значение входного параметра; B
j
– четкое значение
выходного параметра или некоторое конкретное действие процесса проектирования.
2) В случаях, когда в зависимости от возможных значений выходной ситуации (В
j
) экспертом дела-
ется предположение о возможной входной ситуации (А
j
), система экспертных высказываний называется
системой
L
(2)
– типа и представляется в виде:
><
><
><
=
.:
;:
;:
)2(
22
)2(
2
11
)2(
1
)2(
mmm
AТOBЕСЛИL
AТOBЕСЛИL
AТОBЕСЛИL
L
L
2.2 Представление знаний с использованием фреймов
Системы, базы знаний которых насчитывают сотни правил, отнюдь не считаются чем-то необыч-
ным [1]. Для инженера знаний при такой сложности системы, процесс обновления состава правил и
контроль связей между ними становится весьма затруднительным, поскольку добавляемые правила мо-
гут дублировать имеющиеся знания или вступать с ними в противоречие. Для выявления подобных
фактов можно использовать программные средства, но включение их в работу системы приводит к еще

Страницы