6.Понятие бз. Модели представления знаний.

База знаний - это совокупность программных средств, обеспечивающих хранение, поиск, преобразование и запись в памяти ЭВМ сложно структурированных информационных единиц – знаний.

2 вида базы знаний:

• База знаний замкнутая – содержимое такой базы в процессе функционирования не изменяется. Логический вывод является монотонным. То есть ранее выведенные утверждения остаются истинными на весь период работы базы знаний

• База знаний открытая – содержимое такой базы данных в процессе работы может изменяться. Логический вывод является не монотонным. То есть истинность ранее выведенных утверждений может изменяться.

Представление знаний – это формализация знаний с помощью специальных моделей для ввода их в базу знаний.

Требования к моделям представления знаний:

1. Однородность (единообразие) – позволяет упростить механизм логического вывода.

2. Понятность для эксперта – в противном случае затрудняется процесс извлечения знаний из эксперта.

Типы моделей представления знаний

1. Логическая модель представления знаний – знания формализуются в виде логического исчисления предикатов как правило первого порядка (имеют 2 состояния: истина или ложь). Знания описываются в виде формул и правил вывода. Формулы представляют декларативные знания, а правила вывода – процедурные знания.

2. Продукционная модель представления знаний – знания формализуются в виде предложений «если А, то Б», где А – это условие (условная часть правила), Б – это действие или понятие, которое реализуется при выполнении условия. 2 вида продукционной модели:

• Модель с прямыми выводами – для решений задач диагностического характера

• Модель с обратными выводами – для решений задач проектирования и прогнозирования

3. Сетевые модели

• Семантическая модель (семантическая сеть) – знания формализуются в виде ориентированного графа, вершинами которого являются понятия, события, действия, а дугами – взаимосвязи между этими понятиями.

7. Логическая модель представления знаний: понятие, структура, пример

Логическая модель представления знаний – знания формализуются в виде логического исчисления предикатов как правило первого порядка (имеют 2 состояния: истина или ложь). Знания описываются в виде формул и правил вывода. Формулы представляют декларативные знания, а правила вывода – процедурные знания.

Рассмотрим в качестве примера знание и формализуем его в виде логической модели.

Знание:

Когда температура в печи достигается 120 градусов и прошло менее 30 минут с момента включения печи, давление не может превосходить критическое. Если с момента включения печи прошло более 30 минут, то необходимо открыть вентиль №2.

Логическая модель представления этого знания имеет вид:

Р(р=120) ^ Т(t<30)(D<D_кр)

Р(р=120) v Т(t>30)=>F(№2)

V – конъюнкция

• - импликация

• Логическое следование

При р=120 предикат становящийся истинным, когда температура достигнет 120 градусов

Т(t<30) предикат, остающийся истинным в течение 30 минут

Т(t>30) – предикат, становящийся истинным после 30 минут

(D<D_кр) – утверждение

F(№2) – команда открыть вентиль № 2

Первая строчка описывает декларативные знания. Вторая строчка описывает процедурные знания.

Достоинства:

1. Самая первая модель для формализации знаний

Недостатки:

1. Громоздкость записи

2. Непонятность и не наглядность для других пользователей

3. Сложно найти ошибку