
- •Многокритериальное пр. Качественный и количественный анализ. Пространственные модели.
- •Пр в условиях неопределенности. Парадигма анализа решений. Деревья решений.
- •Теория полезности. Принцип максимальной ожидаемой полезности. Методы прямого построения функции полезности
- •Теория полезности. Основные свойства функции полезности. Учет отношения к риску в функции полезности.
- •Теория полезности. Обоснование s- образности кривой полезности.
- •Теория полезности. Определение отношения к риску на основе понятия детерминированного эквивалента.
- •Определение детерминированного эквивалента. Детерминированный эквивалент для выпуклой и вогнутой функции.
- •Стратегическая эквивалентность функций полезности. Линейная функция полезности.
- •Логарифмическая функция полезности. Пример.
- •Экспоненциальная функция полезности. Пример.
- •Квадратичная функция полезности. Пример.
- •Теоремы о несклонности к риску. Надбавка за риск.
- •Теоремы о склонности к риску. Надбавка за риск.
- •Пример функции полезности для лпр несклонного к риску.
- •Пример функции полезности для лпр склонного к риску.
- •Мера несклонности к риску. Обоснование. Интерпретация функции несклонности к риску.
- •Связь между надбавкой за риск и функцией несклонности к риску.
- •Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем.
- •Классификация иис. Системы с интеллектуальным интерфейсом
- •Экспертные системы. Архитектура экспертной системы. Назначение составных частей эс.
- •База знаний и механизм вывода на знаниях. Сравнительный анализ.
- •22 Этапы создания экспертной системы. Идентификация предметной области. Построение концептуальной модели. Типы моделей
- •Этапы проектирования экспертной системы. Формализация базы знаний. Классификация моделей представления знаний
- •Особенности знаний и их отличие от данных. Декларативные и процедурные знания. Системы, основанные на знаниях. Этапы трансформации данных и знаний. Базы данных и базы знаний
- •Самообучающиеся системы. Технологии olap и Data Mining. Определение Data Mining. Основные типы закономерностей, извлекаемых с помощью Data Mining
- •Индукция и дедукция. Алгоритм индуктивного обучения. Деревья решений
- •Искусственные нейронные сети. Обучение нейронных сетей
- •Системы, основанные на прецедентах (Case Based Reasoning)
- •Прямой логический вывод в эс на основе правила Modus Ponens.
- •Обратный логический вывод в эс на основе правила Modus Ponens
- •Семантические сети. Основные типы отношений в семантических сетях. Правила построения семантических сетей
- •Теория фреймов. Структура фрейма. Слоты и присоединенные процедуры. Механизм вывода на фреймах
- •Механизм вероятностного вывода на основе правил Байеса и коэффициентов уверенности
- •Основные понятия теории нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами. Понятия нечеткой и лингвистической переменной. Основы нечеткого логического вывода.
- •Понятие онтологии. Классификация онтологий и их применение.
- •Редакторы онтологий, формализмы и форматы представления онтологий
- •Элементы фреймовых онтологий – классы, экземпляры, слоты (типы значений, кардинальность), отношения и т.Д.
- •Подход к формированию онтологий в редакторе Protégé. Последовательность создания онтологий
- •Язык создания экспертных систем clips: поддерживаемые парадигмы, основные структуры данных, конструкции языка для обработки данных и осуществления вывода.
-
Теория фреймов. Структура фрейма. Слоты и присоединенные процедуры. Механизм вывода на фреймах
Фрейм Фреймы— это минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов. Фрейм отражает основные свойства объекта или явления.
Фрейм– это сеть узлов и отношений, организованных иерархически, где верхние узлы представляют общие понятия, а нижние – более частные случаи этих понятий.
Структура фрейма записывается в виде списка свойств, называемых во фрейме слотами.
Слоты —
это некоторые незаполненные подструктуры
фрейма, заполнение которых приводит к
тому, что данный фрейм ставится в
соответствие некоторой ситуации,
явлению или объекту.
Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация для представления некоторого стереотипа восприятий.
Фреймом называется и формализованная модель для отображения образа.
Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных.
Модель фрейма является до некоторой степени 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.
Структуру фрейма можно представить с помощью списка и таблицы.
{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)}
Способы получения слотом значений во фрейме-экземпляре.
Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-Of=это).
Пример. Например, в сети фреймов на рис.1 Понятие «ученик» наследует свойства фреймов «ребенок» и «человек», которые находятся на более высоком уровне иерархии. Так, на вопрос: «Любят ли ученики сладкое?» следует ответ «да», так как этим свойством обладают все дети, что указано во фрейме «ребенок». Наследование свойств может быть частичным, так как возраст для учеников не наследуется из фрейма «ребенок», поскольку указан явно в своем собственном фрейме. Явное указание отменяет наследование.
Механизм вывода
на фреймах
В языке представления знаний фреймами отсутствует специальный механизм управления выводом, поэтому пользователь должен реализовать данный механизм с помощью присоединенной процедуры.
Механизм управления выводом в FMS-системе организуется следующим образом. Сначала запускается одна из присоединенных процедур некоторого фрейма, затем в силу необходимости посредством пересылки сообщений последовательно запускаются присоединенные процедуры других фреймов и таким образом осуществляется вывод. Другими словами, база знаний должна быть определена так, чтобы правильно выполнять вывод.
Пример: