Продукционная модель знаний.

Продукционная модель или модель, основанная на правилах (продукциях), позволяет представить знания в виде предложений типа:

Если (условие), то (действие).

Если (причина), то (следствие).

Под «условием» (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний. Под «действием» (консеквентом) понимаются другие утверждения, которые становятся истинными, если истинно условие, либо действия, выполняемые при успешном исходе поиска в БЗ.

Консеквент может быть промежуточным, выступающим как условие для поиска на следующем шаге, и терминальным, завершающим работу системы или алгоритма поиска.

Эта модель позволяет описать предметную область в виде причинно-следственных связей.

База знаний в ИС на основе данной модели состоит из базы фактов и базы правил. В оперативной памяти хранятся рабочие переменные алгоритма поиска, т.е. условия, которые требуют доказательства, промежуточные решения. Такая структура позволяет легко модифицировать БЗ и используется в задачах, где нет четких правил и алгоритмы являются эвристическими.

Запрос к БЗ содержит утверждения о некотором состоянии предметной области. Машина вывода (алгоритм поиска) ищет правила, адекватные поставленной задаче, и выполняет действия, заключенные в правилах. В результате просматриваются последовательно все факты из базы фактов и все правила из базы правил.

Если терминальное решение не будет получено, то процесс поиска начинается сначала с принятием новых условий о состоянии предметной области.

Примечания: 1) При использовании продукционной модели возникает проблема контроля непротиворечивых данных в БЗ (ответственность возлагается на программиста).

2) Изменение предметной области приводит к появлению новых фактов о ее состоянии, отсутствующих в БЗ. Это позволяет автоматически пополнять БЗ, укоряя процесс поиска.

3) Найденные в соответствии с запросом решения и цепочки вывода помещаются в базу типовых решений, что позволяет при повторном решении той же задачи использовать готовые шаблоны.

4) При добавлении пользователем или экспертом новых фактов и правил о предметной области нужно вначале проверить их достоверность перед помещением в БЗ.

Продукционная модель наиболее часто применяется в промышленных экспертных системах, т.к. она проста, понятна, модифицируема. Разработаны специальные языки представления знаний с помощью продукционной модели – OPS5, G2. на базе данной модели строятся экспертные системы, такие как EXSYS, ЭКО.

Модель на основе фреймов.

Термин фрейм (от англ. frame – рамка, каркас) был предложен Маренном Минским в 70-е годы для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен.

Фрейм — это абстрактная модель для представления какой-либо сцены. Модель на основе фреймов легко программировать, использую объектную технологию. Основная сложность использования этой модели заключается в разработке алгоритмов поиска на множестве фреймов.

Пример 2.2.

Фрейм «комната» описывает шаблон помещения с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью некоторой площадью. Конкретные значения их не определены.

Каждый составляющий – это слот. Слот представляет собой незаполненное значение некоторого атрибута.

Различают несколько типов фреймов:

• фреймы-образы;

• фреймы-структуры (заем, залог, вексель);

• фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

• фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование име­нин);

• фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Традиционно структура фрейма может быть представлена как список свойств:

Имя фрейма:

роль 1 (слот 1);

роль 2 (слот 2);

…

роль k (слот k);

Здесь:

Имя слота:

(признак 1, значение 1),

(признак 2, значение 2),

…

(признак N, значение N).

Связь

В данном случае связь определяет отношение между фреймами.

Существует несколько способов получения знаний слотами фреймов:

1. По умолчанию от фрейма-образа. 2) Через наследование свойств от фрейма, указанного в слоте АКО (АКО = A-Kind-Of). 3) Путем вычисления значения по формуле, указанной напрямую в слоте. 4) Через присоединенную процедуру. 5) Из диалога с пользователем.

Важнейшим свойством теории фреймов является наследование свойств по АКО-связям. Слот АКО при этом указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, от которого наследуются значения одноименных слотов.

Пример 2.3.

1) Человек:

АКО = млекопитающее;

Умеет = мыслить.

2) Ребенок:

АКО = человек;

Возраст = 0 – 16 лет;

Рост = 50 – 180 см;

Любит = сладкое.

3) Ученик:

АКО = ребенок;

Учится = в школе, в ПТУ;

Возраст = 7 – 17 лет.

В данной сети фреймов на вопрос: «Любят ли ученики сладкое?» - получает ответ «Да».

Для фреймовой модели разработаны специальные языки программирования, наиболее известные из которых FRL и KRL. На их основе построены такие экспертные системы, как ANALYST, TRISTAN.