9. Семантические сети (метасети). Представление знаний в виде фреймов. Фреймы-прототипы и фреймы-примеры, процедуры-демоны и процедуры-слуги. Концептуальные структуры, онтологии и таксономии.

СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы

ФРЕЙМ имеет определенную внутреннюю структуру, состоящую из множества элементов, называемых слотами, которым также присваиваются имена. За слотами следуют шпации, в которые помещают данные, представляющие текущие значения слотов. Каждый слот в свою очередь представляется определенной структурой данных. В значение слота подставляется конкретная информация, относящаяся к объекту, описываемому этим фреймом.

ФРЕЙМ-ПРОТОТИП - фрейм, в котором значения слотов не определены.

ПРОЦЕДУРА-ДЕМОН. Демоном называют процедуру, которая автоматически запускается при выполнении определенного условия.

ПРОЦЕДУРА-СЛУГА – Запускается только по специальному запросу.

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ СТРУКТУРЫ — понятие, обобщающее различные виды структур научного знания. Концептуальные структуры наглядно описывают теоретические представления о последовательности причинно-следственных связей, которая в итоге приводит к возникновению определенной проблемы или, если подойти с положительной стороны, к достижению определенного конечного результата. Концептуальная структура обычно прослеживает несколько уровней причинно-следственных связей, а также горизонтальные связи.

ОНТОЛОГИЯ — это попытка всеобъемлющей и детальной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области.

ТАКСОНОМИЯ — учение о принципах и практике классификации и систематизации Математически таксономией является древообразная структура классификаций определенного набора объектов. Вверху этой структуры — объединяющая единая классификация — корневой таксон — которая относится ко всем объектам данной таксономии. Таксоны, находящиеся ниже корневого, являются более специфическими классификациями, которые относятся к поднаборам общего набора классифицируемых объектов.

10. Нечеткие знания, их природа и классификация, способы обработки. Виды нечеткости знаний, способы их устранения и/или учета в интеллектуальных системах.

Виды нечеткости знаний:

• Недетерминированность выводов. Недетерминированность означает, что заранее путь решения конкретной задачи в пространстве ее состояний определить невозможно. Поэтому в большинстве случаев методом проб и ошибок выбирается некоторая цепочка логических заключений, согласующихся с имеющимися знаниями, а в случае если она не приводит к успеху, организуется перебор с возвратом для поиска другой цепочки и т.д.

• Многозначность. При понимании естественного языка серьезными проблемами становятся многозначность смысла слов, их подчиненности, порядка слов в предложении и т.п. Проблемы понимания смысла возникают в любой системе, взаимодействующей с пользователем на естественном языке. Распознавание графических образов также связано с решением проблемы многозначной интерпретации.

• Неточность. В основном связана с объективными причинами: несовершенство измерительных, несоблюдения условий проведения.

• Ненадежность знаний в большей степени связана с субъективными причинами: отсутствием формальных процедур получения точных данных, вероятностной природой поступающих данных, недостаточной математической (логической) обоснованностью используемых правил и т.д.

• Неполнота знаний и немонотонная логика. Абсолютно полных знаний не бывает, поскольку процесс познания бесконечен.

Способы устранение и/или учета:

• Учет недетерминированности вывода. Способы учета - метод перебора с возвратами и метод частичного (неявного) перебора.

• Распознавание образов — это научное направление, связанное с разработкой принципов и построением систем, предназначенных для определения принадлежности рассматриваемого объекта к одному из заранее выделенных классов объектов.

• Учет неточности и ненадежности знаний и выводов.

  • Коэффициент уверенности (КУ) – это неформальная оценка, которую эксперт добавляет к заключению

  • Нечеткая логика