39. Базы знаний, определение и применение для формирования экономических решений.

Знания также как и данные являются информационным ресурсом и хранятся в компьютере в соответствии с разработанной моделью.

База знаний – это знания человека (эксперта, специалиста), помещенные в память компьютера в соответствии с некоторой моделью.

Работа с базами знаний – это одно из направлений искусственного интеллекта, целью которого является создание инструментальных средств, позволяющих решать задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными.

Модель - это правила или соглашения, выполнение которых позволяет представить нечто в памяти компьютера в том виде, которая позволяет использовать формальные (программные) средства для их обработки (получение новых знаний).

Существуют различные модели представления баз знаний, среди которых наиболее популярными являются: продукционные модели (деревья вывода); семантические сети (ассоциативные сети), фреймы; деревья целей; нечеткие множества.

Так как любая модель, и в том числе модель представления знаний, формальна, поэтому могут создаваться программные средства для их обработки.

Знания, как и прочие формы представления информации, устаревают, или становятся ненужными, поэтому должна быть система управления ими.

Система управления знаниями это совокупность программных средств, обеспечивающих поиск, ввод, обработку, использование и корректировку знаний.

Семантические сети в решении экономических задач.

Семантическая сеть – это ориентированный граф, вершины (узлы) которого соответствуют понятиям моделируемой предметной области, а дуги – отношениям между ними.

В качестве понятий обычно выступают конкретные или абстрактные объекты, а отношений – связи.

Семантические сети содержат описание связей в явной форме, указанных с помощью синтаксических, семантических и прагматических отношений.

Наиболее часто в них используется следующие отношения: целое-часть (класс – подкласс, элемент – множество и т.д.); функциональная связь, определяемая глаголом (производит, находится, поставляет … и т.д.); атрибутивные (иметь значение, иметь свойство); логические (И, ИЛИ, НЕТ);

временные (в течение, раньше, позже…).

Отличие баз знаний от баз данных состоит в том, что первые содержат связи между объектами в явной форме.

Обрабатывается семантическая сеть на основе принципа сопоставления объекта и отношений, указанных в запросе, с объектами и отношениями, имеющимися в семантической сети.

40. Дерево вывода в решении экономических задач

Существуют различные модели представления баз знаний, среди которых наиболее популярными являются: продукционные модели (деревья вывода); семантические сети (ассоциативные сети), фреймы; деревья целей; нечеткие множества.

Дерево вывода – это множество объединенных правил, отражающих условия выполнения некоторого процесса.

Правила представляют собой языковую конструкцию вида: 

ЕСЛИ <условие, ct(условия)>, ТО <заключение, ct(заключения)> ct(правила), где

ct(условия) – коэффициент определенности условия;

ct(заключения) - коэффициент определенности заключения;

ct(правила) - коэффициент определенности правила. 

Коэффициент ct

равный 0, указывает на полную неопределенность,

равный 1 – на полную определенность.

Правила и коэффициенты  задает  эксперт.

Множество правил объединяются в дерево вывода.

Знания такого рода представляются графически, а также как рассчитывается коэффициент определенности заключения.

Условимся заключение, получаемое с помощью правила, изображать сверху, а условия - снизу.

Число рядом с условием указывает на его определенность, а число рядом с линией - на определенность самого правила.

Условий в правиле может быть несколько, которые связанны между собой союзами И или ИЛИ.

Например

ЕСЛИ А и В и С, ТО Е,

ЕСЛИ А или В или С, ТО Е.

Графически эти правила изображаются так, как это показано на рисунке

Сплошная или пунктирная дуга указывает на вид объединения условий: союзом И или союзом ИЛИ соответственно.

Число, находящееся рядом с дугой (сплошной или пунктирной), указывает на определенность правила, а число рядом с условиями и заключениями - на определенность условий и заключений.

Лицо, принимающее решение, условиям (А, В, С), а также правилу присваивает коэффициент определенности от 0 до 1.

С помощью специальных формул рассчитывается коэффициент определенности для заключения.

Для простого правила, содержащего лишь одно условие, например, ЕСЛИ Е, ТО С, коэффициент определенности для заключения С рассчитывается так:

ct(C) = ct(E) · ct(правила)

где ct(C) - коэффициент определенности заключения С;

ct(E) - коэффициент определенности условия Е;

сt(правила) - коэффициент определенности правила.

41-