98 Методы и модели представления знаний. Логическая модель представления знаний. Семантическая модель представления знаний. Фреймовая модель представления знаний.

Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы»

Формы существования знаний в интеллектуальной сист.

Исходные знания: (правила, выводы на основе опыта; мат-кие и эмпирические зависимости, отражающие взаимосвязи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменения фактов с течением времени; диаграммы, графы, функции и т.д.)

Описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (мн-во логических формул, продукционных правил, фреймы, семантические модели, прецеденты)

Представление знаний структурами данных, которые предназначены для обработки на ЭВМ.

Сущ-ют след. модели преставления знаний:

1)логическая модель преставления знаний

2) семантические модели

3) фреймовая модель

4) продукционная модель

5) модель доски объявлений

6)модель представления знаний «прецеденты»

7)Гибридные модели преставления знаний

Логическая модель представления знаний основана на классическом исчислении предикатов 1-го порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Мы же опустим описание этих моделей по следующим причинам. Исчисление предикатов 1-го порядка в промышленных экспертных системах практически не используется. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских "игрушечных" системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области.

Семантическая модель представления знаний подразумевают систему знаний некоторой предмет. области, имеющую определенный смысл в виде целостного образа сети, узлы (вершины) которой соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между объектами.

Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений: 1 класс - элемент класса (цветок - роза); 2 свойство - значение (цвет - желтый); 3 пример элемента класса (роза - чайная).

Фреймовая модель представления знаний. Фрейм - формализованная модель для отображения образа. Различаютфреймы-образцы,илипрототипы,хранящиеся в БЗ, ифреймы-экземпляры,которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных.

Модель фрейма позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через: фреймы-структуры,использующиеся для обозначения объектов и понятий(заем, залог, вексель);фреймы-роли(менеджер, кассир, клиент);фреймы-сценарии(банкротство, собрание акционеров, празднование именин);фреймы-ситуации(тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.

99 Методы и модели представления знаний. Продукционная модель представления знаний. Модель доски объявлений для представления знаний. Модель представления знаний: «прецеденты». Гибридные модели представления знаний.

Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы»

Формы существования знаний в интеллектуальной сист.

Исходные знания: (правила, выводы на основе опыта; мат-кие и эмпирические зависимости, отражающие взаимосвязи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменения фактов с течением времени; диаграммы, графы, функции и т.д.)

Описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (мн-во логических формул, продукционных правил, фреймы, семант-кие модели, прецеденты)

Представление знаний структурами данных, которые предназначены для обработки на ЭВМ.

Сущ-ют след. модели преставления знаний:

1)логическая модель преставления знаний

2) семантические модели

3) фреймовая модель

4) продукционная модель

5) модель доски объявлений

6)модель представления знаний «прецеденты»

7)Гибридные модели преставления знаний

Продукционная модель преставления знаний, позволяет представить знания в виде предложений типа "Если (условие), то (действие)".

Под "условием" (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под "действием" (консеквентом) - действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

Модель доски объявлений для представления знаний.

Системы с доской объявлений организуют взаимодействие источни­ков знаний через общую область памяти - так называемую доску объяв­лений. В нее помещаются активные источники знаний, текущий план решения, промежуточные результаты и текущие данные для решения за­дачи. Доска объявлений укрупнено содержит зону для предметной облас­ти и зону для планирования. Зона для предметной области предназначена для экспертных знаний по решаемой проблеме в пределах предметной области. Зона для планирования содержит рассуждения о функциониро­вании.

Системы с доской объявлений основываются на понятии глобально доступной структуры данных и независимых источников знаний, которые связываются при последовательном формировании гипотез на доске объ­явлений. Процесс поиска решений в этих системах практически пред­ставляет собой процесс планирования формирования на доске объявле­ний гипотез и их проверки. Формирование гипотез - это выбор и активизация источников знаний и внесение последовательных изменений на доску объявлений. Следовательно, структуру данных, содержащую входные и промежуточные данные, а также окончательные результаты, можно рассматривать как структуру гипотезы. Кроме этой структуры, доска объявлений содержит информацию, связанную с управляющими действиями. Источники знаний могут иметь доступ к управляющей ин­формации на доске объявлений; они строятся как управляющие или пла­нирующие.

Элементом гипотезы является помеченный узел (или объект) в струк­туре гипотезы. Разбиение пространства поиска на доске объявлений на отдельные зоны (для предметной области и планирования) реализуется как декомпозиция узлов. Таким образом, зона для предметной области состоит из предметных узлов, зона для планирования - из узлов плани­рования. Узлы связываются между собой дугами, образуя структуры.

Модель представления знаний: “прецеденты” - обучения на примерах, т.е. когда источник знаний - это множество примеров предметной области. Обучение на основе примеров (прецедентов) включает настройку алгоритма распознавания на задачу посредством предъявления примеров, классификация которых известна.

Обучение на примерах тесно связано с машинным обучением. Различие заключается в том, что результат обучения в рассматриваемом здесь случае должен быть интерпретирован в некоторой модели, в которой, возможно, уже содержатся факты и закономерности предметной области, и преобразован в способ представления, который допускает использование результата обучения в базе знаний, для моделирования рассуждений, для работы механизма объяснения и т. д., то есть делает результат обучения элементом соответствующей технологии.

Гибридные модели представления знаний- комбинация различных форм представления знаний в единую гибридную модель.

Гибридные ЭС представляют программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (например, математическую статистику, линейное программирование или системы управления базами данных) и средства манипулирования знаниями. Это может быть интеллектуальная надстройка над ППП (пакетами прикладных программ) или интегрированная среда для решения сложной задачи с элементами экспертных знаний.

Несмотря на внешнюю привлекательность гибридного подхода, следует отметить, что разработка таких систем являет собой задачу на порядок более сложную, чем разработка автономной ЭС. Стыковка не просто разных пакетов, а разных методологий (что происходит в гибридных системах) порождает целый комплекс теоретических и практических трудностей.