4. Логические модели представления знаний

Основная идея подхода при построении логической модели состоит в том, что вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается, как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знание отображаются совокупностью таких формул. Получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода.

S = <B,F,A,R>

B - четное множество базовых символов;

F-формула;

А – подмножества множества F (аксиомы);

R – конечное множество отношений между формулами, которое называется «Правилами вывода».

Достоинства:

- в качестве фундамента математика, классический аппарат математической логики;

- существуют достаточно объективные процедуры вывода;

- в БЗ можно хранить лишь множество аксиом, а все остальные знания получат из них по правилам вывода.

Недостатки:

- действительно не укладывается в рамки классической логики;

- способ описания предметной области приводит к потере некоторых нюансов, свойственных естественному восприятию человека, и поэтому снижает описательную возможность таких моделей.

В логических моделях знаний слова, описывающие сущности предметной области, называются термами (константы, переменные, функции), а слова, описывающие отношения сущностей – предикатами.

5. Продукционные модели представления знаний

Продукционная модель является комбинацией элементов логических и сетевых моделей. Из первых заимствованы правила вывода, а из вторых — описание знаний в виде семантических сетей, т.е. в виде множества информационных единиц и связей между ними. Это сочетание позволяет изменять семантическую сеть: наращивать её или, наоборот, сокращать за счет удаления ненужных элементов (фрагментов).

Модель основанная на правилах, позволяет представить знание в виде предложений типа «Если …..то».

Свойства продукционных моделей:

1. Модульность. Отдельные продукционные правила могут быть добавлены, удалены, изменены независимо от других.

2. Каждое продукционное правило это самостоятельный элемент знаний. Отдельные правила связаны между собой только через поток данных, которые они обрабатывают.

3. Простота интерпретации.

4. Представление на естественном языке.

Недостатки продукционных систем проявляются тогда, когда число правил становится большим и возникают непредсказуемые побочные эффекты от изменения старого и добавления нового правила. В случае огромного числа правил может нарушится целостность образа знаний, представленного в системе.

«+» продукц.модели хороши для построения системы вывода за счет наличия правил «если то», причем возможно вложение правил.

«-» при накоплении достаточно большого числа (порядка нескольких сотен) продукций они начинают противоречить друг другу, что может привести к неверным выводам или к большим затратам времени.

i: S;L;A B,Q

i - индивидуальный номер продукции

S - описание класса ситуации, в котором данная структура может использоваться

L- то условие, при котором продукция активизируется

A к B-ядро продукции

Q - постусловие, то есть описываются операции действия, которые надо выполнить после выполнения B.

Существует прямой и обратный вывод:

Прямой – на основе исходных данных получает результат.

Обратный – подтверждаем результат, осуществляется поиск информации в базе знаний и подтверждает входные данные.

В продукционных системах, основанных на знаниях, процесс обработки информации может осуществляться двумя способами.

1. Обработка информации прямым направлением. Метод сопоставления. Образцом для поиска служит левая часть (условие). Задача решается в направлении от исхода состояния к целевому.

2. Метод генерации. Метод выдвижения гипотезы и ее проверки. От цели к данным. При каждом обратном движении возникает подцелевое состояние, из которого целевое может быть получено при прямом движении. В этом случае проверяется правая часть продукционных правил с целью обнаружить в них искомое утверждение. Если такие правила существуют, то проверяется, удовлетворяется ли левая часть продукционного правила. Если да, то гипотеза считается подтвержденной. Если нет – то гипотеза отвергается.

Пример: ПРЯМОЙ ПРОХОД

Фрагмент БЗ:

Правило 1. Если «отдых летом» и «человек активный», то «ехать в горы».

Правило 2: Если «любит солнце», то «отдых летом»

Поступили данные:

«человек активный» и «любит солнце».

Прямой проход:

1 проход

Шаг 1 П1. Не работает

Шаг 2 П2. Работает

В результате срабатывания правила 2 получаем «отдых летом».

2 проход

Шаг 3 П1. Работает.

В результате срабатывания правила 1 получаем «ехать в горы».

ОББРАТНЫЙ ВЫВОД

1 проход

Ш1: цель «ехать в горы». Не работает. Не хватает данных «отдых летом».

Ш2: цель «отдых летом». Работает. Подтверждает эту цель.

2 проход

Ш3-Ш2 правило два подтверждает продукционную цель

Недостающие данные становятся новой подцелью и мы ищем такое продукционное пра-вило, где эти данные находятся в правой части.