Модели представления знаний
К наиболее распространенным моделям представления знаний относятся продукционная, логическая, фреймовая модели и семантические сети.
Продукционные эс
Продукционные ЭС – это ЭС, использующие продукционные модели.
Пример структуры – продукции.
Имя продукции: Интерпретация результатов психологического тестирования
Предусловие: Использовать в первую очередь
Условие: Шкала L<70 баллов
Ядро продукции: Если А, то B: Если (шкала ошибок F - шкала коррекции К)<-11, То вывод сообщения: «Результаты тестирования недостоверны»
Постусловие: Закончить интерпретацию результатов
Интерпретация психологического тестирования.
Ядро продукции описывает преобразования, которые представляют суть продукционного правила.
В продукционной системе база правил и база данных образуют базу знаний. При этом правила представляют собой более долговременную информацию, а данные могут меняться.
Преимущества этой формы представления знаний:
Модульность (совокупность правил представляется посредствам модуля).
Единообразие структуры этих модулей.
Естественность вывода (вывод характерен для человека: если А, то В).
Недостатки:
Недостаточно высокое быстродействие (если есть целая система правил, мы пробегаем по ним и проверяем их все).
Процесс вывода трудно поддается управлению.
Сложно представить родовидовую иерархию понятий.
Фреймовая модель представления знаний
Фреймовая модель возникла в противовес продукционной модели.
Фрейм (Frame – рамка) – единица представления знаний, детали которой могут изменяться в соответствии с текущей ситуацией.
Основными структурными элементами модели являются слот и заполнитель слота.
Структура модели (общий вид:
Имя фрейма: Имя первого слота, значение первого слота
Имя второго слота, значение второго слота
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Имя k-того слота, значение k-того слота
Пример. Пусть стоит задача составить фрейм, который описывал бы человека.
Описание человека: Дата рождения, . . .
Возраст, . . .
В данном примере значение слота «Дата рождения» является постоянной величиной, а значение слота «Возраст» меняется с течением времени. Иначе говоря, значения слотов могут быть как постоянными, так и вычисляемыми. Таким образом, подобная модель позволяет учитывать и динамические данные. Другими словами, системы фреймов могут быть как статические, так и динамические.
Совокупность фреймов, моделирующая какую-либо предметную область, представляет собой иерархическую структуру, в которую фреймы собираются с помощью родовидовых связей. На верхнем уровне иерархии находится фрейм, содержащий наиболее общую информацию, истинную для всех остальных фреймов.
Фреймы обладают способностью наследовать значения характеристик своих родителей (т.е. фреймов, находящихся на более высоком уровне иерархии).
Пример базы знаний, основанной на фреймах
Рис. 38. База знаний о птицах, основанная на фреймах
Для кодирования подобных баз знаний применяют объектно-ориентированные системы программирования.
Преимущество фреймовой модели заключается в том, что значения слотов представляются в такой системе в единственном экземпляре, поскольку включается только в один фрейм. Таким образом, обеспечивается экономное размещение баз знаний в памяти компьютера.
Недостатком фреймовой модели является снижение скорости работы механизма вывода, т.е. системы должны «просканировать» всю структуру на предмет нужной информации.