5. Концептуальные графы. Представление n-арных предикатов бинарными предикатами.
Концептуальный граф представляет логическую формулу. Имена и аргументы предикатов представлены в нем соответственно двумя типами узлов. Дуги графа соединяют имена предикатов с их аргументами. Эти графы близки к моделям, используемым специалистами по БД.
Если концептуальный граф g содержит два идентичных ( соединенных с одними и теми же узлами-концептами) связывающих узла, то можно удалить один из них вместе со связанными с ним стрелками.
Прежде всего концептуальный граф делят на иерархическое множество зон, каждая из которых соответствует области действия одного или нескольких кванторов. С этой целью установим иерархию прямоугольников концептуального графа. На рис. 3.11 и 3.12 жирно выделены прямоугольники наивысшего порядка.
В произвольном Концептуальном графе не накладываются никакие ограничения на расстановку узлов. [5]
На фазе кодирования описание ресурсов конвертируется в концептуальный граф. Для этого поверхностные узлы и дуги, отмеченные пользователем, с помощью лексического интерфейса трансформируются в смыслы, заданные в словаре. Таким образом, граф слов транслируется в граф смыслов, причем каждому понятию последнего сопоставляется соответствующий узел онтологии. После семантической валидации концептуального графа на основе использования онтологии он запоминается в БД.
В моделях логічного програмування, яке являє собою також одну з моделей відображення знань в інформаційних системах, мета моделювання знань – явне відображення властивостей, таким чином, щоб можна було безпосередньо використовувати для пошуку розв’язків.
6. Знания. Свойства знаний. Отличия баз знаний от баз данных.
знания — это специальная форма представления информации, позволяющая человеческому мозгу хранить, воспроизводить и понимать ее.
Зна́ние —— совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений. Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.
Свойства:
Рекурсивная структурируемость. Информационные единицы могут при необходимости расчленяться на более мелкие и объединяться в более крупные по принципу матрешки.
Взаимосвязь единиц. Между единицами возможно установление самых разнообразных отношений, отражающих семантику и прагматику связей явлений и фактов. Когда между информационными единицами в памяти системы возникает система отношений, фрагментами этой структуры начинают определяться новые информационные единицы.
Наличие семантического пространства с метрикой. Оно характеризует близость-удаленность информационных единиц.
Внутренняя интерпретируемость. Вместе с информационной единицей, представляющей собственно элемент данных, в памяти ЭВМ стало возможным хранить систему имен, связанную с такой информационной единицей.
База знаний - семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе. База знаний является основным компонентом интеллектуальных и экспертных систем. База данных - совокупность связанных данных, организованных по определенным правилам, предусматривающим общие принципы описания, хранения и манипулирования, независимая от прикладных программ. База данных является информационной моделью предметной области. Обращение к базам данных осуществляется с помощью системы управления базами данных (СУБД).