
- •История возникновения и развития искусственного интеллекта
- •2. Развитие искусственного интеллекта в России
- •3. Основные направления современных исследований в области искусственного интеллекта
- •Понятие знаний и данных
- •Классификация моделей представления знаний. Преимущества и недостатки каждой модели
- •Продукционные модели представления знаний
- •Преимущества и недостатки продукционных моделей. Классификация ядер продукции
- •Управление системой продукций. Вывод на продукционной базе знаний
- •Фреймовые модели представления знаний. Классификация фреймов
- •Фреймовые модели представления знаний. Конкретизация фрейма, связи между фреймами
- •Сетевые модели представления знаний
- •Представление знаний в виде семантических сетей
- •Механизмы вывода на семантической сети
- •-15. Логические модели представления знаний
- •Исчисление высказываний. Интерпретация и свойства высказываний
- •Исчисление высказываний как формальная система
- •Нормальные формы в логике высказываний. Алгоритм преобразования формулы в дизъюнктивную нормальную форму (днф)
- •19. Нормальные формы в логике высказываний. Алгоритм преобразования формулы в конъюнктивную нормальную форму (кнф)
- •20. Нормальные формы в логике высказываний. Алгоритм преобразования в сднф
- •21. Метод резолюций в логике высказываний
- •Предикаты и операции над ними
- •Исчисление предикатов 1-го порядка как формальная система
- •Логические эквивалентные преобразования в исчислении предикатов 1-го порядка. Алгоритм приведения к снф
- •Логические эквивалентные преобразования в исчислении предикатов 1-го порядка. Алгоритм приведения к пнф
- •Подстановка и унификация в логике предикатов 1-го порядка. Алгоритм нахождения наиболее общего унификатора
- •Алгоритм метода резолюций для проверки невыполнимости множества дизъюнктов в логике высказываний
- •Алгоритм применения метода резолюций в логике предикатов 1-го порядка
- •Стратегии метода резолюций
- •Назначение, определение и структура экспертных систем
- •Расширенная структура эс
- •Классификация экспертных систем (эс)
- •Основные этапы разработки экспертных систем
- •Выбор проблемы
- •Разработка прототипа эс
- •Доработка до промышленной эс
- •Оценка эс
- •Стратегии получения знаний при разработке экспертных систем. Подсистемы накопления знаний.
- •С применением эвм
- •Подсистемы объяснений в экспертных системах
- •Интеллектуальные подсистемы в современных сапр
- •Особенности и причины появления «мягких» вычислений. Основные направления «мягких» вычислений.
- •37. Эволюционное моделирование. Назначение и принципы построения генетических алгоритмов.
- •38. Назначение, определение и основные преимущества нечетких моделей представления знаний
- •Назначение и принципы работы искусственных нейронных сетей (инс)
Продукционные модели представления знаний
Возникновение термина «продукция»
Продукции являются наиболее популярным средством представления знаний.
Термин «продукция» предложен американским логиком Э. Постом (уроженец Польши) в 1936 г. для определения языков и формальных грамматик. С 1974 г. он находит широкое применение в экспертных системах.
Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: «Если (УСЛОВИЕ), то (ДЕЙСТВИЕ)».
Структура правила-продукции - «Если (УСЛОВИЕ), то (ДЕЙСТВИЕ)»
«УСЛОВИЕ» (антецедент) - некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний.
«ДЕЙСТВИЕ» (консеквент) – действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).
В общем виде под продукцией понимают выражение следующего вида:
(i); Q; P; AÞB; N
i – имя продукции, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукций.
В качестве имени может выступать:
лексема (понятие), отражающая суть продукции (покупка книги, выбор металлорежущего станка);
порядковый номер продукции в хранящемся в памяти системы их множестве (продукция №5).
Q – сфера применения продукции.
Разделение знаний на отдельные сферы позволяет экономить время на поиск нужных знаний.
P - условие применимости ядра продукции. Обычно Р представляет собой логическое выражение (предикат).
Когда Р принимает значение «истина», ядро продукции активизируется. Если Р ложно, то ядро продукции не может быть использовано. Например, если в продукции «НАЛИЧИЕ ДЕНЕГ; ЕСЛИ ХОЧЕШЬ КУПИТЬ ВЕЩЬ X, ТО ЗАПЛАТИ В КАССУ ЕЕ СТОИМОСТЬ И ОТДАЙ ЧЕК ПРОДАВЦУ» условие применимости ядра продукций ложно, т.е. денег нет, то применить ядро продукции невозможно.
AÞB – ядро продукции, являющееся основным элементом продукции.
Интерпретация ядра продукции может быть различной, зависит от того, что стоит слева от знака секвенции (Þ). Обычно прочтение ядра выглядит так: ЕСЛИ A,ТО B.
Б
Графическое
представление ядра в виде дерева
N - постусловия продукции, актуализируются только в том случае, если ядро продукции реализовалось. Постусловия продукции описывают действия и процедуры, которые необходимо выполнить после реализации В.
Например, после покупки некоторой вещи в магазине необходимо в описи товаров, имеющихся в этом магазине, уменьшить количество вещей такого типа на единицу. Выполнение N может происходить не сразу после реализации ядра продукции.