- •1 Направления искусственного интеллекта и понятие иис – 2 ч. [1; 2; 9]
- •1.1 Основные направления искусственного интеллекта и их характеристика. (Гаврилова)
- •1.1.1 Основные направления искусственного интеллекта и их характеристика. (Андрейчикова)
- •1.2 Состояние работ в области экспертных систем и направлениям искусственного интеллекта. (Попов)
- •1.3 Понятие интеллектуальной информационной системы (иис). (Андрейчикова)
- •1.5 Классификация иис. (Андрейчикова)
- •2 Понятие экспертных систем. – 2 ч. [1; 2; 3; 9]
- •2.1 2.2 2.3 Экспертные системы (эс). Назначение экспертных систем. Формальные основы экспертных систем. (Попов)
- •Назначение экспертных систем
- •Формальные основы экспертных систем
- •3 Архитектура экспертных систем и этапы разработки - 2 ч. [2; 8; 9]
- •3.3 Этапы разработки экспертных систем. (Попов)
- •5 Методы и модели представления знаний. (Попов)
- •5.1 Формальная логическая модель представления знаний. (Попов)
- •5.2. Семантическая модель представления знаний. (Попов)
- •5.3 Фреймовая модель представления знаний. (Попов)
- •5.4 Продукционная модель представления знаний. (Попов)
- •5.6 Модель представления знаний: “прецеденты”.
- •5.5 Модель доски объявлений для представления знаний.
- •5.7 Гибридные модели представления знаний
- •6 Методы поиска решений в эс
- •7 Понятие и определение нечетких знаний – 2 ч. [3; 14]
- •7.1 Нечеткие знания
- •7.2 Понятие лингвистической переменной, определение ее значения
- •7.3 Понятие нечеткого множества
- •7.4 Определение нечеткого множества (через базовую шкалу и функцию принадлежности)
- •7.5 Понятие функции принадлежности
- •7.6 Операции с нечеткими знаниями
- •8 Стратегии получения знаний - 2 ч. [3]
- •8.1 Извлечение знаний из данных, приобретение знаний, формирование знаний. Теоретические аспекты извлечения знаний.
- •Теоретические аспекты извлечения знаний
- •Психологический аспект извлечения знаний
- •Лингвистический аспект извлечения знаний
- •Гносеологический аспект извлечения знаний
- •Теоретические аспекты структурирования знаний
- •Историческая справка
- •Иерархический подход
- •Традиционные методологии структурирования
- •Объектно-структурный подход (осп)
- •9 Проектирование экспертных систем - 2ч. [1; 3]
- •9.1 Этапы проектирования экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация.
- •9.4 Технология проектирования и разработки промышленных эс.
- •9.5 Характеристика этапов разработки эс.
- •9.6 Технология быстрого прототипирования эс.
- •9.7 Характеристика стадий разработки прототипа эс.
- •10 Понятие нейроинформатики, история развития
- •Задача обучения нейронной сети на примерах.
- •12.1 Интерфейс вывода нейросетевого блока
- •12.2 Интерпретатор нейросетевого блока
- •12.3 Блок «Учитель» нейроимитатора
- •12.4 Блок «Оценка»
- •4.3.8. Конструктор нейронной сети
- •12.7 Блок «Констрастер»
- •4.3.9. Контрастер нейронной сети
- •42. Схема работы интеллектуального компонента прогнозирования временных рядов показателей.
- •44. Персептрон Розенблатта.
- •46.Карта самоорганизации Кохонена.
- •45 Многослойный перцептрон и его обучение
5 Методы и модели представления знаний. (Попов)
Модели представления знаний
Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:
продукционные модели;
семантические сети;
фреймы;
формальные логические модели.
5.1 Формальная логическая модель представления знаний. (Попов)
Традиционно в представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные 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.
5.2. Семантическая модель представления знаний. (Попов)
Термин семантическая означает "смысловая", а сама семантика - это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, то есть наука, определяющая смысл знаков.
Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними.
В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения - это связи типа: "это" ("АКО - A-Kind-Of", "is"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит". Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:
класс - элемент класса (цветок - роза);
свойство - значение (цвет - желтый);
пример элемента класса (роза - чайная).
Можно предложить несколько классификаций семантических сетей, связанных с типами отношений между понятиями.
По количеству типов отношений:
Однородные (с единственным типом отношений).
Неоднородные (с различными типами отношений).
По типам отношений:
Бинарные (в которых отношения связывают два объекта).
N-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).
Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:
связи типа "часть - целое" ("класс - подкласс", "элемент -множество", и т. п.);
функциональные связи (определяемые обычно глаголами "производит", "влияет"...);
количественные (больше, меньше, равно...);
пространственные (далеко от, близко от, за, под, над...);
временные (раньше, позже, в течение...);
атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);
логические связи (И, ИЛИ, НЕ);
лингвистические связи и др.
Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе.
Пример 1.3
На рис. 1.1 изображена семантическая сеть. В качестве вершин тут выступают понятия "человек", "т. Иванов", "Волга", "автомобиль", "вид транспорта" и "двигатель".
Рис. 1.1. Семантическая сеть
Данная модель представления знаний была предложена американским психологом Куиллианом. Основным ее преимуществом является то, что она более других соответствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека [Скрэгг, 1983].
Недостатком этой модели является сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети.
Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET [Цейтин, 1985], язык реализации систем SIMER+MIR [Осипов, 1997] и др. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний - PROSPECTOR, CASNET, TORUS [Хейес-Рот и др., 1987; Durkin, 1998].