12. Системы продукций. Прямые и обратные системы продукции. Примеры применения. Разложимые системы продукций. Применение продукций в логических программах.

Системы продукций состоят из БД и множества правил продукции, + какая-то система управления, которая использует правила продукции для документов.

Продукция – это правила вида: если есть условие, то есть действие. Система продукции близка к идее алгоритма Маркова. Основывается на системе подстановок, с помощью которых происходит преобразования исходного слова, заданного в некотором алфавите, в результат. Выбор конкретной подстановки осуществляется в порядке их записи при условии возможности их применения к текущему состоянию. Описание состояний БД осуществляется с помощью набора значений внутренних переменных. БД доступна для всех правил продукции. Ни одно правило не вызывает другое правило. Порядок применения правил не фиксируется, любое правило может быть неоднократно применено. Выделяют прямые, обратные и разложимые системы продукций.

Прямые системы продукций.

Постановка задачи: 1) имеем исходное состояние объекта или БД; 2) имеем набор правил прямой системы продукции; 3) имеется цель. С помощью правил прямой системы продукции необходимо перевести БД из исходного состояния в целевое.

Пример: исходная БД: С, В, Z

П1: С(D, L) П2: С(В, М) П3: В(М, М) П4: Z(B, B, M)

Цель: М М М М М

П2[BMBZ]П3[MMMBZ]П3[MMMMMZ]П4[MMMMMBBM]П3

[MM..BM]П3 [MMMMM MMMMM]

П4П2П3П3П3П3

П1 - тупик

Обратные системы продукции.

Постановка задачи: 1) Имеется исходное состояние объекта; 2) имеется набор правил обратной системы продукции; 3) имеется цель. Решение начинают с целевого состояния, из которого система переводится в исходное. Если это достижимо, то существует переход через исходное состояние в целевое. Часто бывает, что обратная система продукции проще прямой. Возможны комбинации прямой и обратной системы.

Разложимые системы продукции.

Комбинаторный характер решения задачи можно упростить, если используемая БД допускает её разделение на части, которые можно обрабатывать независимо. При разбиении на части исходной БД правило продукции применяется отдельно к каждой части. Это разбиение можно продолжать на каждом шаге применения продукции. Системы продукции БД, в которой допускается декомпозиция, называется разложимой.

13. Реляционные модели. Основные определения. Реляционная алгебра. Возможности

в ыводимости и истинностно – ложной интерпретации.

Отношение: R (X₁, X₂, …, X_N).

R- имя, X_i- атрибуты, X_iD_i, D- домен (область определения).

Запись R(x₁, …,x_n) определяется схемой отношений. В любой таблице имеются данные. Отношение - полностью заполненная таблица единицами. Порядок не существенен. Если задано: Тб₁ … Тм, то пересечение таблиц это пересечение R.

Под операциями селекция, проекция, объединение и пересечение табличных данных понимаются аналогичные операции в реляционных базах данных. Рассматривая описание табличных данных с помощью клозов Хорна и описание таблиц с помощью схем отношений в реляционной алгебре можно обнаружить некоторое сходство. В реляционной алгебре некоторой таблице с данными сопоставляется отношение со схемой отношения. Пусть имеется некоторая таблица Т1, которая содержит столбцы st1, st2, st3, …,stk. Эта таблица заполнена данными. Содержательный смысл данных таблицы в общем случае не изменится, если столбцы таблицы и строки переставить в произвольном порядке, и поэтому можно утверждать, что совокупность таких данных носит теоретико-множественный характер. Этой заполненной таблице можно сопоставить отношение реляционной базы данных со схемой Т1(st₁,st₂,…,st_k), где st_i – атрибуты, принимающие значение из некоторого домена D_i. Конкретные значения атрибутов отношения, взятые из соответствующих доменов, выделяют некоторый объект из заданной предметной области. Этот набор данных называют кортежем. В таблице ему соответствует строка значений столбцов. Набор кортежей составляет некоторое отношение. В этом отношении также не имеет значения порядок атрибутов и порядок кортежей.

В терминологии реляционных баз данных отношению соответствует некоторая реляционная база данных. Над такими отношениями могут выполняться различные алгебраические операции, известные из теории реляционных баз, с помощью которых осуществляются различные выборки и преобразования данных. Среди них можно отметить операции селекции, проекции, пересечения, объединения, декартова произведения и другие.

Под операцией селекции понимается выборка из базы данных кортежей, удовлетворяющих некоторым условиям (определенным значениям атрибутов). Под операцией проекции понимается выборка определенных совокупностей атрибутов кортежей, удовлетворяющих некоторым условиям. Операции объединения, пересечения и декартова произведения имеют смысл, аналогичный подобным операциям в теории множеств.

Если сравнить схемы отношений с клозами Хорна, то можно заметить некоторую их идентичность, что позволяет реализовывать операции с реляционными базами данных с помощью баз знаний. Например, схеме отношений Т1(st₁,st₂,st₃,…,st_k) можно сопоставить клоз t1(X₁,X₂,X₃,…,X_k), Х_i - переменные или аргументы, которые могут принимать значения соответствующих фактов заданной предметной области. Различие лишь в том, что в клозах Хорна порядок переменных имеет значение, что следует учитывать при решении задач, связанных с обработкой табличных данных или отношений.