- •1. Основные понятия дисциплины.
- •2. Классификация знаний. Отличие знаний от данных.
- •I группа.
- •II группа.
- •III группа.
- •IV группа.
- •3. Модели представления знаний в ис. Продукционная модель. Модель на основе фреймов Модели представления знаний в ис
- •Продукционная модель знаний.
- •Модель на основе фреймов.
- •4. Модели представления знаний в ис. Семантические сети. Формально-логическая модель. Модели представления знаний в ис
- •Семантические сети
- •2.5 Формальные логические модели на основе исчисления предикатов
- •5. Экспертные системы. Понятие, назначение, области применения. Основные характеристики экспертных систем. Понятие эс. Основные характеристики.
- •Основные характеристики эс:
- •Области применения эс. Типы эс и подходы к их реализации.
- •Назначение
- •Критерий использования эс для решения задач.
- •6. Ограничения в применение экспертных систем. Преимущества экспертных систем перед человеком – экспертом. Ограничения в применение экспертных систем
- •Преимущества экспертных систем перед человеком – экспертом.
- •7. Отличие экспертных систем от традиционных программ. Структура экспертной системы. Назначение подсистем экспертной системы.
- •Назначение подсистем экспертной системы
- •8. Общие сведения о языке Пролог.
- •9. Вычислительная модель Пролога. Факты, запросы, переменные, домены и правила.
- •10. Работа со списками в языке Пролог.
- •1.4.5.2 Предикат может иметь несколько вариантов использования
- •Работа с деревьями в языке Пролог.
- •1.3 Создание дерева
- •11. Особенности ввода-вывода в языке Пролог.
- •12. Особенности написания экспертной системы на языке Пролог.
- •13. Стратегии получения знаний. Теоретические аспекты извлечения знаний. Стратегии получения знаний.
- •10.3 Теоретические аспекты извлечения знаний.
- •14. Представление нечетких знаний информационных системах.
- •Пример 9.1
- •15. Классификация методов практического извлечения знаний. Коммуникативные активные методы.
- •16. Классификация методов практического извлечения знаний. Коммуникативные пассивные и текстологические методы
1. Основные понятия дисциплины.
Представление знаний - это множество соглашений по синтаксису и
семантике, согласно которым описываются объекты.
Хорошее правило при
проектировании представления знаний - это организация знаний в такой форме,
которая позволяет легко осуществлять доступ с помощью естественных и
простых механиз мов.
Существует особый класс систем, решающих задачи, связанные с интеллектуальной деятельностью человека. Такие системы имитируют процессы, протекающие в человеческом мозге при решении трудно формализуемых задач принятия решений в условиях неполной и противоречивой информации, а также процессы, моделирующие поведение биологических объектов в живой природе. Такие системы называются интеллектуальными.
Основной компонент интеллектуальных систем (ИС), отличающий их от других систем принятия решений, является база знаний (БЗ), хранящая информацию о предметной области в виде различных моделей описания высокоструктурированный взаимосвязанных данных, сохраняющих семантику предметной области.
Проблема построения БЗ, выбора модели представления знаний внутри нее, а также извлечения знаний из первичных источников (человек-эксперт) – основная проблема при разработке систем, основанных на знаниях (Knowledge-based system).
Знания – специальная форма представления информации (высшая форма, метаинформация), позволяющая человеческому мозгу накапливать, хранить, понимать и воспроизводить информацию.
Знания в технических системах фиксируются в виде описаний на некотором языке (язык представления знаний), сохраняющем связи между данными, описывающими задачу, с учетом синтаксиса, семантики и прагматики.
Знания характеризуются пятью свойствами:
Внутренняя интерпретируемость – связь элементов данных с некоторой системой имен, позволяющей знать, что хранится в памяти, и уметь отвечать на вопросы о содержании памяти.
Рекурсивная структурируемость – элементы данных могут разбиваться на более мелкие или группироваться в более крупные структуры (классы), описывающие все возможные проявления отношений между объектами предметной области.
Взаимосвязь единиц элементов данных – сопоставление в памяти системы некоторой структуры отношений между объектами предметной области.
Наличие семантического пространства (поля знаний) с присущей метрикой. Оно характеризует взаимное положение элементов данных с точки зрения смысла.
Активность. В традиционном программировании данные – пассивные элементы, а активные действия выполняют процедуры и функции. В ИС данные – активные элементы, т.е. они побуждают к определенным действиям, изменяют структуру взаимосвязей.
Знания существуют в следующих формах:
в памяти человека-эксперта как результат мышления;
на материальных носителях (учебники, пособия и т.д.);
в виде поля знаний – условного описания основных объектов предметной области, их атрибутов, закономерностей и связей (данное описание слабо формализовано);
в виде описаний на некотором языке представления знаний, т.е. языке сверхвысокого уровня (продукционные, логические языки, семантические сети, фреймы и др.);
в БЗ – на внешних носителях информации или внутри системы.