загрузка...
загрузка...
На головну

Моделі представлення знань.

  1. Iii) повідомлення для загального відома будь-якими засобами подання та виконання своїх творів.
  2. IV. НАЗАЧЕНІЕ КОНЛАНГА Огір ЯК ЗАСОБИ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДНИХ МОВ
  3. А) максимально відповідати уявленням суспільства про справедливість;
  4. Актуальність моделі макроекономічного людини і теорія Дж. М. Кейнса
  5. Аналіз часових рядів при наявності періодичних коливань: адитивна і мультиплікативна моделі.
  6. Аналіз діяльності Фінської спортивної федерації по моделі процесу ефективності функціонування
  7. Аналіз моделі після знаходження оптимального рішення

Однією з найбільш важливих проблем, характерних для систем, заснованих на знаннях, є проблема подання знань. Це пояснюється тим, що форма подання знань має суттєвий вплив на характеристики і властивості системи. Для того щоб маніпулювати всілякими знаннями з реального світу за допомогою комп'ютера, необхідно здійснювати їх моделювання. У таких випадках необхідно відрізняти знання, призначені для обробки комп'ютером, від знань, які використовуються людиною.
 При проектуванні моделі подання знань слід враховувати такі фактори, як однорідність подання і простота розуміння. Однорідне уявлення призводить до спрощення механізму керування логічним висновком і спрощення управління знаннями. Подання знань має бути зрозумілим експертам і користувачам системи. В іншому випадку важко придбання знань і їх оцінка. Однак виконати цю вимогу в рівній мірі, як для простих, так і для складних завдань досить важко. Зазвичай для нескладних завдань зупиняються на деякому середньому (компромісному) поданні, але для вирішення складних і великих завдань необхідні структурування і модульне подання.

Типовими моделями подання знань є:

  • Продукционная модель;
  • Модель, заснована на використанні фреймів;
  • Модель семантичної мережі;
  • Логічна модель.


Продукционная модель.

Продукционная модель - Модель, заснована на правилах, що дозволяє уявити знання у вигляді пропозицій типу: якщо(Умова),то (дія). Ідея цього методу належить Е. Посту (1943).
 В якості умови и дії в правилах може бути, наприклад, припущення про наявність тієї чи іншої властивості, що приймає значення істина або брехня. При цьому термін дію слід трактувати широко: це може бути як директива до виконання будь-якої операції, рекомендація, або модифікація бази знань - припущення про наявність будь-якого похідного властивості.
 При використанні продукционной моделі база знань складається з набору правил. Програма, що управляє перебором правил, називається машиною виведення. Найчастіше висновок буває прямий (від даних до пошуку мети) або зворотний (від мети для її підтвердження - до даних).дані- Це вихідні факти, на підставі яких запускається машина виведення - програма, перебирає правила з бази.

Прикладом продукції може служити такий вираз:

ЯКЩО клієнт працює на одному місці більше двох років,
 ТО клієнт має постійну роботу. [11]

Як умова, так і дію правила можуть враховувати кілька виразів, об'єднаних логічними зв'язками И,АБО, НЕ:

ЯКЩО клієнт має постійну роботу
 І клієнтові більше 18 років
 І клієнт НЕ має фінансових зобов'язань,
 ТО клієнт може претендувати на отримання кредиту. [11]

Крім продукційних правил база знань повинна включати і прості факти, що надходять в систему через інтерфейс користувача або виводяться в процесі пошуку рішення задачі. Факти є простими твердженнями типу «клієнт працює на одному місці більше двох років». І коли в процесі інтерпретації правил машиною виведення будь-якої факт узгоджується з частиною правила ЯКЩО, то виконується дія, що визначається частиною ТО цього правила. Нові факти, що додаються в базу знань в результаті дій, описаних в правилах, також можуть бути використані для зіставлення з частинами ЯКЩО інших правил. Послідовне зіставлення частин правил ЯКЩО з фактами породжує ланцюжок виведення. Ланцюжок виведення, отримана в результаті послідовного виконання правил П1 і П2 показана нижче (див. Малюнок 1. Приклад ланцюжка виведення.). Цей ланцюжок показує, як на підставі правил і вихідних фактів виводиться висновок про можливість отримання кредиту. Ланцюжки висновку експертної системи можуть бути пред'явлені користувачеві і допомагають зрозуміти, як було отримано рішення.

Малюнок 1. Приклад ланцюжка виведення. [11]

Уявлення знань у вигляді продукцій найбільш поширене в експертних системах, так як запис знань фактично ведеться на підмножині природної мови.
 Продукционная модель найчастіше застосовується в промислових експертних системах, які називають продукційними. Вона привертає розробників своєю наочністю, високою модульність, легкістю внесення доповнень і змін і простотою механізму логічного висновку.


Фреймова модель.

Вперше термін «фрейм» був запропонований в 70-і роки Марвіном Мінським [12], який визначив його наступним чином:
«фрейм - Це структура даних, що представляє стереотипну ситуацію, на зразок знаходження всередині деякого роду житлової кімнати, або збору на вечірку з приводу дня народження дитини. До кожного кадру приєднується кілька видів інформації. Частина цієї інформації - про те, як використовувати фрейм. Частина про те, чого можна очікувати далі. Частина про те, що слід робити, якщо ці очікування не підтвердяться ».
фрейм - Це мінімальне можливе опис сутності будь-якого явища, події, ситуації, процесу або об'єкта. Мінімальність означає, що при подальшому спрощенні опису втрачається його повнота, вона перестає визначати ту одиницю знань, для якої призначене. Наприклад, слово "кімната" викликає у слухають образ кімнати: "житлове приміщення з чотирма стінами, підлогою, стелею, вікнами та дверима, площею 6-20 м2". З цього опису нічого не можна прибрати (наприклад, прибравши вікна ми отримаємо вже комору, а не кімнату), але в ньому є "дірки", - це незаповнені значення деяких атрибутів - кількість вікон, колір стін, висота стелі. покриття підлоги і ін. [11]. У теорії фреймів такий образ називається фреймом.
 Фрейм має певну структуру, що складається з безлічі елементів -слотів. Кожен слот у свою чергу, представляється певною структурою даних, процедурою, або може бути пов'язаний з іншим фреймом.

Структуру фрейма можна уявити так:

ІМ'Я фреймів:
 (Ім'я 1-го слота: значення 1-го слота),
 (Ім'я 2-го слота: значення 2-го слота),
 - - - -
 (Ім'я N-го слота: значення N-гo слота).

Ту ж запис представимо у вигляді таблиці, доповнивши двома стовпцями.

У таблиці додаткові стовпці призначені для опису типу слота і можливого приєднання до того чи іншого слоту спеціальних процедур, що допускається в теорії фреймів. Ці процедури в літературі іноді іменуються «демонами». Зі слотом можна зв'язати будь-яку кількість процедур, але найбільш часто використовуються наступні:

  1. Процедура на подію «якщо додано» (IF-REMOVED). Виконується, коли нова інформація записується в слот.
  2. Процедура на подію «якщо видалено» (IF-ADDED). Виконується, коли інформація видаляється з гнізда.
  3. Процедура на подію «на вимогу» (IF-NEEDED). Виконується, коли запитується інформація з пустого слота.


 Як значення слота може виступати ім'я іншої фрейма; так утворюють мережі фреймів.
 розрізняють фрейми-зразки, або прототипи, Що зберігаються в базі знань, іфрейми-екземпляри, Які створюються для відображення реальних ситуацій на основі даних, що надходять. прототип - Це вже не абстрактний образ, а найбільш типовий представник свого класу, з узагальненими, але цілком конкретними, значеннями своїх властивостей. Наприклад, прототип поняття чотирикутник можна визначити як фігуру, що має чотири кути.
 Модель фрейма є досить універсальною, оскільки дозволяє відобразити все різноманіття знань про світ через:

  • фрейми-структури, для позначення об'єктів і понять (позика, застава, вексель);
  • фрейми-ролі (менеджер, касир, клієнт);
  • фрейми-сценарії (банкрутство, збори акціонерів, святкування іменин);
  • фрейми-ситуації (тривога, аварія, робочий режим пристрою) і ін.

Найважливішим властивістю теорії фреймів є запозичене з теорії семантичних мереж успадкування властивостей. І у фреймах, і в семантичних мережах спадкування відбувається за АКО-зв'язків (A-Kind-Of = це). Слот АКО вказує на фрейм більш високого рівня ієрархії, звідки неявно успадковуються, тобто переносяться, список і значення слотів. Можливо успадкування властивостей від декількох прототипів. Такий вид спадкування отримай назву «множинне успадкування».
 Як приклад можна розглянути формування поняття замовлення товару (див. Малюнок 2. Приклад опису знань за допомогою фреймів.).

Малюнок 2. Приклад опису знань за допомогою фреймів. [11]

Основною перевагою фреймів як моделі подання знань є здатність відображати концептуальну основу організації пам'яті людини, а також гнучкість і наочність.



Попередня   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20   Наступна

Штучний інтелект та експертні системи | Історія розвитку штучного інтелекту | Розробка прототипу експертної системи | Експертні системи - напрям досліджень з штучного інтелекту | Область застосування експертних систем | Типова структура експертних систем | База знань | Механізм логічного висновку | пояснення рішень | функціонування ЕС |

загрузка...
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати