21. Переваги і недоліки фреймових моделей знань.

НЕДОЛІКИ ФРЕЙМІВ:

• фрейми не можуть так легко зображувати евристичні знання, як продукційна модель;

• фрейми також не можна пристосовувати до нових ситуацій або об'єктів;

• підходи, що дають змогу описувати структуру предметної області, вимагають, щоб механізм

• виведення залежав від семантики структурних зв'язків. Від так створення нових зв'язків зі своєю семантикою вимагає зміни або настроювання машини виведення.

Одним зі шляхів вирішення цієї проблеми є об'єднання логічного й структурного підходів.

Найбільш яскраво переваги фреймових систем представлення знань появляються в тому випадку, якщо родовидові зв’язки змінюються нечасто і предметна область нараховує небагато виключень. У фреймових системах дані про родовиди зберігаються явно, як і знання інших типів. Значення слотів представляються в системі в єдиному екземплярі, оскільки включаються тільки в один фрейм, що описує найбільш загальні поняття з усіх тих, які містить слот з даним ім’ям. Така властивість систем фреймів забезпечує економне розміщення бази знань в пам’яті комп’ютера. Ще одна перевага фреймів полягає в тому, що значення будь-якого слота буде вираховано за допомогою відповідних процедур або знайдено евристичними методами. Тобто фрейми дозволяють маніпулювати як декларативними, так і процедурними знаннями.

22. Загальні відомості про експертні системи. Вмиоги до експертних систем. База знань як елемент експертної системи.

Експертні системи (ЕС) - це комп'ютерні програми, розроблені для виконання тих видів діяльності, які під силу людині-експерту. Вони працюють таким чином, що імітують дії людини-експерта, і істотно відрізняються від точних, добре аргументованих алгоритмів і не схожі на математичні процедури більшості традиційних розробок.

Якщо при традиційному процедурному програмуванні комп'ютеру необхідно повідомити, що і як він повинний робити, то загальним для експертних систем є те, що вони мають справу зі складними проблемами:

• які недостатньо добре висвітлені або вивчені;

• для яких немає чітко заданих алгоритмічних рішень;

• які можуть бути досліджені за допомогою механізму символічних міркувань.

Специфіка ЕС полягає є в тому, що вони використовують:

• механізм автоматичного міркування (висновку);

• слабкі методи, такі як пошук або евристика.

Експерти - це кваліфіковані фахівці у своїх областях діяльності, які мають загальні якості:

• мають великий об'єм знань про конкретну предметну область;

• мають великий досвід роботи в цій області;

• уміють точно сформулювати і правильно вирішити задачу.

Е С покликані замінити фахівців у конкретній предметній області, тобто дозволити виpрішити задачу без експерта.

1. Бази даних в Інтернеті СРС1. Основи XML

2. Об’єктно-орієнтована модель даних oom odmg.

3. Мова опису об'єктів ODL ODMG

4. Об’єктна мова запитів OQL.

5. Розширення реляційних СУБД.

6. Архітектура об’єктно-реляційних СУБД.

7. Зображення об’єктно-орієнтованої моделі даних в реляційних СУБД.

8. Призначення систем штучного інтелекту.

9. Класифікація знань.

10. Загальна характеристика моделей подання знань

11. Формалізація логічної моделі знань.

12. Моделі подання знань з використанням логіки предикатів, їх переваги та недоліки. СРС2

13. Моделі подання знань з використанням правил продукції, їх переваги та недоліки.

14. Продукційні системи Поста.

15. Загальна характеристика семантичної мережі подання знань.

16. Структура семантичної мережі.

17. Основні відмінки семантичної моделі знань.

18. Недоліки і переваги семантичних мереж.

19. Фреймові моделі подання знань.

20. Структура фрейму та його властивості.СРС3а

21. Переваги і недоліки фреймових моделей знань.

22. Загальні відомості про експертні системи. Вмиоги до експертних систем. База знань як елемент експертної системи.