ВУЗ:
Составители:
•
глубинные
– абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной
области.
Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Это связано с
тем, что на данный момент нет адекватных моделей, позволяющих работать с глубинными знаниями.
Кроме того, знания можно разделить на
процедурные
и
декларативные
.
Исторически первичными
были процедурные знания, т.е. знания, «растворённые» в алгоритмах. Они управляли данными. Для их
изменения требовалось изменять программы. Однако с развитием искусственного интеллекта приоритет
данных постепенно изменялся, и всё большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных
(таблицы, списки, абстрактные типы данных), т.е. увеличивалась роль декларативных знаний.
Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, т.е. знаниями считаются предложения,
записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных
неспециалистам.
Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных
областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:
• продукционные;
• семантические сети;
• фреймы;
• формальные логические модели.
4.3. Модели представления знаний
Продукционная модель
, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде
предложений типа: «
Если
(условие),
то
(действие)».
Под
условием
понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в
базе знаний, а под
действием
– действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть
промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими
работу системы).
При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа,
управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает
прямой
(от
данных к поиску цели) или
обратный
(от цели для её подтверждения – к данным). Данные – это
исходные факты, на основании которых запускается машина вывода – программа, перебирающая
правила из базы.
Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она
привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, лёгкостью внесения
дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.
Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (язык OPS 5;
«оболочки» или «пустые» ЭС EXSYS, ЭКСПЕРТ; инструментальные системы ПИЭС и СПЭИС и др.), а
также промышленных ЭС на его основе (ФИАКР) и др.
Семантическая сеть
– это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги –
отношения между ними. Термин
семантическая
означает смысловая, а сама семантика – это наука,
устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т.е. наука,
определяющая смысл знаков.
Понятиями
обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а
отношения
–
это связи типа: «это» («is»), «имеет частью» («has part»), «принадлежит», «любит».
Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трёх типов отношений:
1) класс – элемент класса;
2) свойство – значение;
3) пример элемента класса.
Можно ввести несколько классификаций семантических сетей. Например, по количеству типов
отношений:
• однородные (с единственным типом отношений);
• неоднородные (с различными типами отношений).
По типам отношений:
• бинарные (в которых отношения связывают два объекта);
•
n
-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).
Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:
• связи типа «часть-целое» («класс-подкласс», «элемент-множество» и т.п.);
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- …
- следующая ›
- последняя »
