2.2.4. Продукционная модель

Продукционная модель иначе называется моделью, основанной на правилах. Эта модель позволяет представить знания в виде «Если , то ». В качестве «условия» выступает предложение, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а «действие» выполняется при успешном исходе поиска.

Продукционная модель представления знаний чаще всего применяется в промышленных экспертных системах; она наглядна, обладает легкостью для внесения изменений и простым логическим выводом. Программные продукты, основанные на продукционных моделях, характеризуются высокой модульностью. Имеется большое число программных средств, реализующих продукционную модель.

Продукционные модели основываются на продукционной системе Поста, предложенной для формальной замены последовательностей символов. Системы обработки знаний, использующие такое представление, полечили название продукционных систем. В состав экспертной системы такого типа входят: база правил, рабочая память (база фактических данных) и интерпретатор правил, реализующий определенный механизм логического вывода (об этом будет сказано в следующем пункте).

Любое продукционное правило, содержащееся в базе знаний, состоит из двух частей: антецедента и консеквента.

Правило продукции обычно представимо в виде

где — правило продукции; — антецедент — представляет условие применения правила и состоит из элементарного предложения; — консеквент — включает одно или несколько предложений, соединенных логическими связками И, ИЛИ (определяет результат применения правила ).

Примеры продукционных правил:

ЕСЛИ «небо покрыто тучами» И «идет дождь», ТО «необходимо взять зонтик»;

ЕСЛИ «животное летает», ТО «животное — птица».

Антецеденты и консеквенты правил формируются из атрибутов и значений:

Атрибут	Значение
Небо Дождь Животное Животное	Покрыто тучами Идет Летает Птица

В рабочей памяти продукционной системы хранятся пары атрибут-значение, истинность которых установлена к некоторому конкретному времени при решении определенной задачи. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в рабочей памяти, с антецендентом анализируемого правила имеет место совпадение, при этом заключение срабатываемого правила заносится в рабочую память. Поэтому рабочая память в процессе логического вывода обычно увеличивается. Она может уменьшаться, если действие какого-либо правила заключается в удалении фактов из рабочей памяти. В процессе вывода каждое правило может сработать только один раз.

Факты можно описывать с помощью триплетов объект—атрибут-значение. В этом случае отдельная сущность рассматривается как объект, а данные, хранящиеся в рабочей памяти, показывают значения, которые принимают атрибуты этого объекта.

Примеры триплетов:

кошка — кличка — Мурка;

кошка — окрас — рыжий;

кошка — порода — сибирская.

Правила из базы правил при триплетах могут срабатывать более одного раза в процессе одного логического вывода, так как одно правило может применяться к различным экземплярам объекта (но не более одного раза к каждому экземпляру).

Существует два типа продукционных систем — с прямыми и обратными выводами. Прямой вывод реализует стратегию от фактов к заключению, а обратный — от гипотез вероятных заключений, которые либо подтверждаются, либо нет фактами, поступающими в рабочую память. Существуют системы с двунаправленными выводами.

Основные достоинства продукционных систем — это простота представления знаний и организация логического вывода. К недостаткам можно отнести: сложность оценки целостного образа знаний, низкую эффективность обработки знаний, неясность взаимных отношений правил.