Моделі подання знань

Лекція 4.2.

Моделі подання знань звичайно ділять на логічні й евристичні, відносячи до останніх продукційні, мережні, фреймові. Ґрунтуючись на цих моделях й їхніх певних сполученнях створено й використають багато мов подання знань.

Більшість моделей реальних систем є гібридними. У методичних цілях найвідоміші моделі класифікують в рамках наведеної схеми.

Продукційна система включає: базу правил IF-THEN, які вказують, які виводи мають бути зроблені або не зроблені в різних ситуаціях, глобальну базу даних і інтерпретатор правил.

База правил - область пам'яті, що містить базу знань у формі послідовності правил виду:

і; P, P, A ==> B, Q,

де: A ==> B - ядро продукції; P - характеризує зовнішні умови застосовності ядра, P - сферу проблемної області, Q - постумови вказують зміни в базі знань після виконання продукції.

Глобальна база даних - область пам'яті, що містить факти (опис початкових, поточних даних і станів системи). Бази даних мають різну форму, але можуть бути описані як масив, що містить ім'я даних, атрибути й значення атрибутів.

Інтерпретатор реалізує вивод заключень, користуючись базою правил і даних. Механізм виводу включає пошук у базі знань, виконання операцій над знаннями й формування виводів; звичайно реалізується певне сполучення прямих (висхідних, керованих даними) і зворотних (спадних чи орієнтованих на ціль) виводів.

У прямих виводах здійснюється рух до цілі з послідовним застосуванням правил до даних: вибирається один з елементів даних, що є в базі даних, і якщо при зіставленні цей елемент узгоджується з посилкою деякого правила, то згідно правилу робиться відповідний висновок, і породжується в базу даних та/або виконується дія (зазначена в правилі) над вмістом бази даних. Такі виводи послідовно породжують нові факти, поки не буде досягнута поставлена ціль.

Зворотними є виводи, при яких процес виводу йде від цілі до початкових даних, поки підціль (гіпотеза) не співпаде із початковими даними: якщо ціль погодиться з висновком правила, то посилка приймається за підціль.

Подання знань правилами й виводи на них легко розуміються, оскільки близькі силогізмам, а одноманітність форми забезпечує легку модифікацію системи продукцій введенням і/або видаленням правил незалежно від змісту інших.

Ці властивості - достоїнство при постановці простих, однорідних за змістом задач (у формі переходів між станами) та спричинюють падіння ефективності рішення проблем у складі кількох різнорідних задач. Навіть для простої проблеми важко побудувати систему керування знаннями як єдиним цілим, тому весь процес керування повинен контролюватись людиною.

Широке застосування систем, заснованих на правилах, обумовлено наступним.

§ Модульна організація. Завдяки цьому спрощується подання знань і розширення системи методом інкрементної розробки.

§ Наявність засобів пояснення. Оскільки антецеденти точно вказують умови активізації правила, за допомогою правил легко створювати засоби пояснення. Засіб пояснення дозволяє стежити за порядком запуску правил, тому дає можливість відновити хід міркувань, які привели до певного виводу.

§ Наявність аналогії з процесом пізнання людини. Відповідно до результатів Ньюелла і Саймона правила є природний спосіб моделювання процесу рішення задач. При розробці бази знань спрощується процес формалізації знань експертів, застосовуючи просте подання правил IF-THEN.

Правила належать до типу продукцій, ідея яких започаткована у роботах 1940-х років.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Адресація в Інтернет	\|	Продукційні системи Поста

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.007 сек.