- •Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования таганрогский государственный радиотехнический университет
- •Содержание Введение
- •Введение
- •1 Основы построения банков данных
- •1.1 Информация и ее свойства. Данные
- •Определение 2. Информация – это изменение степени незнания об объекте (по Шеннону).
- •1.2 Два аспекта рассмотрения банков данных
- •1.3 Терминология
- •1.4 Эволюция концепций баз данных
- •1.5 Требования к банкам данных
- •1.6 Структура банка данных
- •Инициализация передачи
- •1.7 Архитектура банка данных и этапы проектирования баз данных
- •2 Инфологическое проектирование баз данных
- •2.1 Сущность инфологического подхода к проектированию баз данных
- •2.2 Модель типа «сущность-связь»
- •2.3 Построение модели локальных представлений
- •2.4 Объединение моделей локальных представлений
- •3 Модели данных
- •3.1 Сетевая модель данных (смд)
- •3.2 Иерархическая модель данных (имд) (древовидная структура)
- •3.3 Реляционные модели данных
- •3.4 Нормализация реляционных отношений
- •4 Физическая организация баз данных
- •4.1 Способы физической организации и хранения данных
- •4.2 Последовательные структуры данных (псд)
- •4.3 Индексно-последовательный метод доступа
- •4.4 Индексно-произвольный метод доступа
- •4.5 Инвертированный метод доступа
- •4.6 Прямой метод доступа. Хеширование
- •5 Установление связей между объектами в информационной системе
- •5.1 Установление функциональных связей (фс) между объектами
- •5.2 Установление структурных связей (сс) между объектами
- •6 Сравнительный анализ современных субд
- •7 Распределенные базы данных
- •7.1 Проектирование распределенных баз данных
- •7.2 Обработка запросов в распределенной базе данных
- •8 Базы знаний
- •8.1 Модели представления знаний
- •Vху (Знакомы (х,у)→Приятели (х,у) V Сослуживцы (х,у))
- •Vху Обработана (х,у).
- •Модели специального типа 09.12.2009
- •8.2 Модели вывода решений
- •Заключение
- •Тесты для проверки полученных знаний по дисциплине
- •Глоссарий по дисциплине “Базы данных”
- •Библиографический список
8.1 Модели представления знаний
Одной из главных проблем, которые необходимо решать в системах представления знаний, является вопрос об оптимальном содержании двух протеворичивых концепций: общности системы представления знаний и эффективности ее использования.
Это объясняется тем, что чем более общая модель представления знаний, тем менее эффективной она является в смысле быстроты поиска решений.
Предметная область – это внешний мир, в котором система искусственного интеллекта должна вырабатывать свое решение. Для описания предметной области чаще всегог используется естественный язык.
Пространство состояний в системах искусственного интеллекта является дискретным, топологическим и, как правило, изображается в виде графа или мультиграфа. При этом вершины графа соответствуют состояниям, а дуги – операторам перехода из одного состояния в другое.
Представим структуру моделей представления знаний.
|
Модели представления знаний |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|||||||||
Декларативные |
|
Процедурные |
|
Специального типа |
|||||||||
|
|
|
|
|
|||||||||
Продукционные |
|
Редукционные |
|
Реляцион-ные |
|
||||||||
|
|
|
|
|
|||||||||
|
Предикатные |
|
|
Нечеткие |
|
||||||||
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
Семантичес-кие сети |
|
||||||||
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
Сети фреймов |
|
Декларативные модели
Основная проблема этих моделей – это проблема языка представления знаний. Для задания пространства состояний необходимо иметь систему описания состояния и операторов перехода из одного состояния в другое. Часто для описания состояния используется списочная структура, а для описания переходов – система подстановок или так называемые правила переписывания продукции.
Продукционные модели
В этих моделях представление знаний выглядит как ряд продукций, которые описывают переход из одного состояния в другое αφβ→αψβ, где α и β – некоторые символические строки в пространстве состояний.
В продукционных моделях сформулированы несколько общих правил, которые позволяют переписывать последовательности символьных строк. Т.о., с помощью правил можно описать смену состояний в предметной области.
Для большинства продукционных моделей можно построить дерево решений.
Преимущества. 1. Не нужно задавать специальных условий применимости операторов к состояниям.
2. Знания рассматриваются как набор продукций. Они зависят только от общего вида задачи, но не от конкретного ее содержания.
Редукционные модели
Эти модели основаны на декомпозиции исходной задачи.
Пусть исходная задача описывается тройкой (S,G,T), где S – исходное начальное состояние, Т – описание конечного целевого состояния, G – множество операторов g1 , g2, ….., gn. Решение задачи заключается в нахождении такой последовательности операторов, применяя которую переходим из S в Т (S→Т). Чаще всего все множители определить не удается. Определяют некоторые подмножества состояний (Т1, Т2), они являются промежуточными. Такой переход называется методом вывода решений с автоматическим построением редукционной модели.
Отметим, что основу процедуры редукции составляют ключевые операторы. Они обязательно должны присутствовать в решающей последовательности.
Примечание. В редукционных моделях кроме описания операторов и условий их применения должна содержаться информация о том, какие операторы выбираются в качестве ключевых с целью ликвидации тех или иных различий.
Предикатные модели
При реализации декларативного представления наиболее широко применяется язык предикатов. Например, если у какого-либо х есть знакомый y, то y является приятелем или сослуживцем. На языке предикатов это можно записать в виде: