3. Построение логической модели представления знаний

Каждому интенсионалу отношения семантической сети можно поставить в соответствие предикат логической модели на языке многосортного исчисления предикатов первой ступени (ЯМИП):

p: A1A2...An  T,

(6)

где p – имя предиката,

A_i – сорт i-го аргумента,

T – сорт, который интерпретируется как множество истинностных значений { 0,1 } ( 0 означает  "ложь", а 1 – "истину").

Предикат, представленный ф. (6), рассматривается как функция, заданная на объектах (в общем случае разных сортов) и принимающая значения "истина" или "ложь". Множество предикатов образует сигнатуру.

При построении структуры, интерпретирующей сигнатуру, для каждого имени сорта указывается множество констант данного сорта. Объединение этих множеств образует множество U, называемое универсумом. Таким образом, универсум представляет собой множество сущностей данной предметной области.

Каждому предикату из сигнатуры в структуре, интерпретирующей сигнатуру, соответствует множество фактов.

Сигнатура позволяет задать структурные связи между понятиями предметной области. Логические связи между этими понятиями задаются формулами, записанными в сигнатуре. Построенные формулы должны быть истинны в той формальной структуре, которая интерпретирует данную сигнатуру. ЯМИП не реализован на ЭВМ, поэтому для решения практических задач более целесообразным является построение логической модели на языке Пролог.

Синтаксис языка Пролог вводит дополнительные ограничения в правила построения формул по сравнению с ЯМИП. Предложения языка Пролог могут быть только хорновскими дизъюнктами. Факты на языке Пролог представляются в той же форме, что и на ЯМИП.

Логические модели представления знаний могут использоваться для решения различных прикладных задач. Например, логические языки предоставляют эффективные средства для обработки запросов к базам данных.

Содержание отчета о работе

1. ER-диаграмма.

2. Графическое представление ИСС.

3. Табличное и графическое представление ЭСС.

4. Сигнатура и интерпретирующая ее структура.

5. Программа на языке Пролог.

6. Тестовые примеры и результаты их выполнения.

Контрольные вопросы

1. Как строится ER-диаграмма?

2. Как от ER-диаграммы перейти к графическому представлению ИСС?

3. Какие уровни представления знаний выделяются в семантических сетях?

4. Какие обозначения используются при графическом представлении ИСС?

5. Назовите основные составляющие логической модели представления знаний на ЯМИП?

6. Какой составляющей семантической сети соответствует сигнатура?

7. Какой составляющей семантической сети соответствует структура, интерпретирующая сигнатуру?

8. Что общего и чем отличается язык Пролог от ЯМИП?

Лабораторная работа № 4

Продукционная модель представления знаний

Цель работы

Практическое освоение методов построения продукционной модели представления знаний.

Задание

1. Изучите инструкцию пользователя оболочки экспертной системы Expert.

2. Проведите консультацию с экспертной системой, указанной преподавателем.

3. Получите от экспертной системы объяснение результата решенной в процессе консультации задачи.

4. На основе полученных объяснений составить дерево решения.

Методические указания

1. Представление знаний в оболочке экспертной системы Expert

Экспертные системы (ЭС) предназначены для решения неформализованных задач на основе использования знаний экспертов, которые предварительно вводятся в базу знаний (БЗ) экспертной системы.

При создании ЭС для конкретных приложений часто используются так называемые оболочки ЭС (или пустые ЭС), т.е. ЭС с пустой базой знаний.

Каждая оболочка характеризуется фиксированным способом представления знаний, организации выводов и функционирования компонент, которые будут использоваться во всех приложениях, где будет применяться оболочка.

Оболочки ЭС часто создаются на основе продукционной модели представления знаний, одной из таких оболочек является Expert.