Полная семья

дети отец мать

Рисунок 5.2 – Пример тернарной связи

В зависимости от возможностей отражения состояния связи различают сети:

1. дискретные. Связь имеет только два состояния: она либо есть, либо ее нет;

2. аналоговые. Связь нагружается величиной проходимости , которая выражает силу связи. Это позволяет отражать кванторы, например,r = -1 – никогда (), r = 0 - существует (), r = 1 – для каждого ().

С помощью аналоговой сети можно представить знания о модальности получения среднего и высшего образования. Пусть вершинами сети будут понятия человек, ВУЗ, школа(по введенной ранее классификации они относятся к обобщенным понятиям), связь соответствует отношениюобучаться.

Сеть на рисунке 5.3 показывает, что среднее образование является обязательным (по крайней мере, так было до недавнего времени), а высшее – нет.

ВУЗ школа

человек

Рисунок 5.3 – Пример аналоговой сети

Достоинство сетевых моделей – простота, наглядность, высокая степень структуризации знаний, относительная свобода представления знаний. Недостаток – нерегулярность структуры.

Построим сетевую модель, соответствующую задаче «Регулирование успеваемости по результатам сессии» (см. разделы 4.3.1, 4.3.2). В качестве вершин сети используем понятия: студент, ФИО, оценки, значения оценок, стипендия, значение стипендии, следующий семестр. Выделение именно таких понятий отчасти субъективно, например, можно было бы не вводить вершины-значения. Введем связи и их обозначения: иметь характеристикой - 1, иметь результатом - 2, иметь значением – 3, получать – 4, быть переведенным – 5. Поскольку не каждый студент получает стипендию и не всякий студент переводится в следующий семестр, введем для связей 4 и 5 величины проходимости r₄ и r₅ , соответственно. Чтобы показать возможность существования той или иной оценки у студента, введем величину проходимости и на связи 3 для оценок – r₃. Полученная сеть показана на рисунке 5.4.

Чтобы придать сети свойство вырабатывать решения, конкретизируем обобщенную сеть рисунка 5.4 значениями данных, которые эти решения определяют. Получим сети рисунков 5.5 – 5.8.

Рисунок 5.4 – Сеть, соответствующая задаче «Регулирование успеваемости по результатам сессии»

Рисунок 5.5 – Сеть, соответствующая решению об отчислении студента: r₃ =0, следовательно, r₄ =-1, r₅ = -1

Рисунок 5.6 – Сеть, соответствующая решению о переводе студента в следующий семестр: r₃ =-1 для оценки=2, следовательно, r₅ =1

Рисунок 5.7 – Сеть, соответствующая решению о назначении студенту базовой стипендии: r₃ =-1 для оценки=3, следовательно, r₄ =1 и стипендия=600

Рисунок 5.8 – Сеть, соответствующая решению о назначении студенту повышенной стипендии: r₃ =-1 для оценки=4, следовательно, стипендия=900

Если теперь построить некоторый алгоритм, который будет по каждому студенту последовательно сопоставлять его оценки с представлениями сетей рисунков от 5.5. до 5.8, то при совпадении конкретных данных и структуры той или иной сети можно говорить о принятии соответствующего решения.

Иногда используют комбинации сетевых и продукционных моделей представления знаний. В таких моделях декларативные знания описываются в сетевом компоненте модели, а процедурные знания - в продукционном. В этом случае говорят о работе продукционной системы над семантической сетью.