69. Основные модели представления знаний предметной области в базе знаний

Существует несколько видов представления знаний о предметной области, к ним относят: продукционная модель, фреймовая и семантическая.

Продукционные модели можно считать наиболее распространенными моделями представления знаний. Продукционная модель – это модель, основанная на правилах, позволяющая представить знание в виде предложений типа: «ЕСЛИ условие, ТО действие». она обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа (порядка нескольких сотен) продукций они начинают противоречить друг другу. Системы обработки знаний, использующие продукционную модель получили название «продукционных систем». В состав экспертных систем продукционного типа входят база правил (знаний), рабочая память и интерпретатор правил (решатель), реализующий определенный механизм логического вывода. Любое продукционное правило, содержащееся в базе знаний, состоит из двух частей: антецендента и консеквента. Антецедент представляет собой посылку правила (условную часть) и состоит из элементарных предложений, соединенных логическими связками «и», «или». Консеквент (заключение) включает одно или несколько предложений, которые выражают либо некоторый факт, либо указание на определенное действие, подлежащее исполнению. Продукционные правила принято записывать в виде антецедент-консеквент. Любое правило состоит из одной или нескольких пар «атрибут-значение». Основные достоинства систем, основанных на продукционных моделях, связаны с простотой представления знаний и организации логического вывода. К недостаткам таких систем можно отнести следующее: отличие от структур знаний, свойственных человеку; неясность взаимных отношений правил; сложность оценки целостного образа знаний; низкая эффективность обработки знаний. При разработке небольших систем (десятки правил) проявляются в основном положительные стороны продукционных моделей знаний, однако при увеличении объёма знаний более заметными становятся слабые стороны.

Семантическая сеть- это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними. Использует понятия, связи между ними и свойства. Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений: класс - элемент класса; свойство - значение; пример элемента класса.

Можно ввести несколько классификаций семантических сетей. Например, по количеству типов отношений: однородные (с единственным типом отношений); неоднородные (с различными типами отношений).

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

• связи типа "часть-целое" ("класс-подкласс", "элемент-множество" и т.п.);

• функциональные связи (определяемые обычно глаголами "производит", "влияет"...);

• количественные (больше, меньше, равно...);

• пространственные (далеко от, близко от, за, под, над...);

• временные (раньше, позже, в течение...);

• атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение...);

• логические связи (и, или, не) и др.

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. Для реализации семантических сетей существуют специальныесетевые языки, например NET[12] и др.

Фреймовая модель – позволяет представить пространственно связанные данные (их иерархию). Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. , 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. В теории фреймов такой образ называется фреймом. Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа. Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

• фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

• фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

• фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

• фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также гибкость и наглядность.

Логическая модель - Основная идея при построении логических моделей знаний заключается в следующем – вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода. Логические модели представления знаний реализуются средствами логики предикатов. Предикатом называется функция, принимающая только два значения - истина и ложь - и предназначенная для выражения свойств объектов или связей между ними. Выражение, в котором утверждается или отрицается наличие каких-либо свойств у объекта, называется высказыванием.

Наиболее простым языком логики является исчисление высказываний, в котором отсутствуют переменные. Любому высказыванию можно приписать значение истинно или ложно. Отдельные высказывания могут соединяться связками И, ИЛИ, НЕ, которые называются булевыми операторами. Знания, которые могут быть представлены с помощью логики предикатов, являются либо фактами, либо правилами.