Представление знаний

1. Продукционные правила – наиболее простой способ представления знаний. Он основан на представлении знаний в форме правил, структурированных в соответствии с образцом «ЕСЛИ - ТО». Часть правила «ЕСЛИ» называется посылкой (условием), а «ТО» – выводом или действием. В случае, когда число условий равно нулю, описывается знание, состоящее только из вывода, т.е. факта. При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения — к данным). Данные — это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода — программа, перебирающая правила из базы. Простота и наглядность представления знаний с помощью продукций обусловила его применение во многих системах, которые называются продукционными.

2. Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними. Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: "это", "имеет частью", "принадлежит", "любит".

Семантика – это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т. е. наука, определяющая смысл знаков.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу.

Основное преимущество этой модели — в соответствии современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток модели — сложность поиска вывода на семантической сети.

3. Фреймовая система (англ. frame — каркас или рамка) предложена М. Минским в 70-е гг. как структура знаний для восприятия пространственных сцен.

Фрейм - абстрактный образ или ситуация, а также формализованная модель для отображения образа. В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, слово "комната" вызывает у слушающих образ комнаты: "жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м²". Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть "дырки", или "слоты", — это незаполненные значения некоторых атрибутов — количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др.

Структуру фрейма можно представить так:

ИМЯ ФРЕЙМА:

(имя 1-го слота: значение 1-го слота),

(имя 2-го слота: значение 2-го слота),

…………………………………………

(имя N-го слота: значение N-го слота)

В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма; так образуют сети фреймов. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире.

4. Традиционно в представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Исчисление предикатов в промышленных экспертных системах практически не используется. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских "игрушечных" системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области. В промышленных же экспертных системах используются различные ее модификации и расширения.