
- •Глава 1. Основные определения, история проблемы,
- •Глава 2 Онтологическая инженерия описания предметной области ……50
- •Глава 3. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе логических моделей. 65
- •Глава 4 Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе семантических сетей 98
- •Контрольные вопросы и задание 110
- •Глава 5. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе фреймовых моделей. 111
- •Глава 6. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе продукционных моделей. 118
- •Глава 7. Представление и вывод неопределённых знаний в системах искусственного интеллекта. 132
- •Лекция 1
- •Глава 1. Основные определения, история проблемы, современные направления развития.
- •Основные определения искусственного интеллекта.
- •1.2. Тест Тьюринга
- •Науки, лежащие в основе искусственного интеллекта
- •Вычислительная техника (период с 1940 года по настоящее время)
- •История искусственного интеллекта.
- •Рождение искусственного интеллекта (1956 год)
- •Ранний энтузиазм, большие ожидания (период с 1952 года по 1969 год)
- •Столкновение с реальностью (период с 1966 года по 1973 год)
- •Лекция 2
- •Основные современные направления развития искусственного интеллекта
- •1.6. Основные понятия о знаниях.
- •1.7. Выводы по 1-ой главе:
- •Контрольные вопросы и задание
- •Лекция 3
- •Глава 2 Онтологическая инженерия описания предметной области.
- •2.1. Понятие онтологии.
- •2.2. Теория множеств - математический аппарат описания онтологии.
- •2.2.1. Основные понятия и определения.
- •Лекция 4
- •2.2.2.Операции над множествами
- •2.2.3. Декартово произведение множеств
- •2.2.4. Отношения и их свойства.
- •2.3. Предметы, свойства и отношения предметной области.
- •Лекция 5
- •2.4. Понятие цели
- •2.5. Методика решения задач.
- •2.6. Понятие модели.
- •2.7. Методика построения онтологии.
- •2.8. Выводы по 2-ой главе.
- •2.9. Контрольные вопросы и задание.
- •Лекция 6
- •Глава3 Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе логических моделей.
- •3.1. Основы математической логики
- •3.1.1. Классификация и определение логик, алгебр, исчислений, теорий.
- •3.1.2.Традиционная логика.
- •Лекция 7
- •3.1.3.Логика, алгебра и исчисление высказываний.
- •3.1.4. Логика, алгебра и исчисление предикатов
- •Лекция 8
- •3.1.5. Формальные методы вывода решений в аксиоматических теориях.
- •3.1.6. Приведение формул исчисления предикатов к дизъюнктам Хорна.
- •4. Исключение кванторов существования.
- •3.2. Логическая модель представления знаний.
- •3.3. Вывод в системах искусственного интеллекта с логическим представлением знаний.
- •3.3.1. Правило резолюции.
- •Стратегия полного перебора.
- •Стратегия опорного множества.
- •3. Линейная по входу стратегия.
- •3.4. Выводы по 3-ой главе.
- •Контрольные вопросы и задание.
- •Лекция 9
- •Глава 4 Представление и вывод знаний в системах искусственного
- •Элементы теории графов
- •4.1.1. Способы задания графов.
- •1. Графический
- •2. С помощью матрицы инцидентности.
- •3. С помощью списка ребер.
- •4. С помощью матрицы смежности.
- •4.1.2. Задачи, решаемые с помощью графов.
- •Задача поиска наикратчайшего пути на графе.
- •Транспортная задача.
- •Задача о назначении (задача коммивояжера).
- •Задача о назначении работ.
- •Лекция 10
- •4.2. Представления знаний в виде семантических сетей.
- •4.3. Вывод в системах искусственного интеллекта с представлением знаний в виде семантических сетей.
- •Выводы по 4-ой главе.
- •Контрольные вопросы и задание.
- •Лекция 11
- •Глава 5. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе фреймовых моделей.
- •5.1. Представления знаний в виде фреймов
- •5.2. Вывод в системах искусственного интеллекта с фреймовым
- •Выводы по 5-ой главе.
- •5.4. Контрольные вопросы и задание.
- •Лекция 12
- •Глава 6. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе продукционных моделей.
- •Представление знаний в виде в виде системы продукций.
- •6.2. Продукционные системы
- •6.3. Прямой и обратный вывод в продукционных системах.
- •Лекция 13
- •6.4. Пример работы продукционной системы.
- •6.5. Выводы по 6-ой главе
- •6.6. Контрольные вопросы и задание
- •Лекция 14
- •Глава 7. Представление и вывод неопределённых знаний в системах искусственного интеллекта
- •Представление и вывод при нечётких знаниях.
- •7.1.1. Определение нечёткого множества.
- •7.1.2. Операции над нечёткими множествами.
- •Лекция 15
- •7.1.3. Нечёткие отношения.
- •Формальные методы вывода решений в нечёткой логике.
- •Лекция 16
- •7.2.Представление и вывод при неполных знаниях.
- •Вероятностный подход к представлению неопределённых знаний.
- •Определения и виды вероятности
- •Аксиомы вероятностей
- •Лекция 17
- •7.2.4. Формальные методы вывода решений при вероятностном подходе.
- •7.2.5. Правило Байеса и его использование.
- •Байесовская сеть представления и вывода вероятностных знаний.
- •Другие способы представления и вывода неопределённых знаний.
- •Выводы по 7-ой главе
- •7.5. Контрольные вопросы и задание.
- •Литература
2.2. Теория множеств - математический аппарат описания онтологии.
2.2.1. Основные понятия и определения.
Под множеством M понимается любое объединение в одно целое определенных вполне различаемых объектов, которые называются элементами множества M.
=
-знак
равенства. -пустое
множество.
- принадлежит множеству.
- не принадлежит множеству . -включение
в множество.
Чтобы задать множество, надо или перечислить все его элементы (для конечных множеств) или указать общее свойство всех его элементов.
X 1= X2 - множество X1 равно множеству X2.
M
=
- M
- пустое множество.
a
A
- a
принадлежит множеству A.
a
A
- a
не принадлежит множеству A.
B - A является подмножеством множества B.
A={a1,a2,..........,an} - множество образованное из n-элементов.
Лекция 4
2.2.2.Операции над множествами
A 1,2,3,4,5,6,7 A 1,2,3,4
B 1,2,3,4,10,11,12,13 Х 1,2,3,4,10,11,12,13
C A – B=5,6,7 C Х – A = 10,11,12,13
Теоретико-множественный подход вследствие своей универсальности может быть использован для формального описания любых задач.
2.2.3. Декартово произведение множеств
Декартово (прямое) произведение М и N множеств– это множество М N, состоящее из всех возможных вариантов упорядоченных пар, первый и второй компоненты которых принадлежат соответственно множествам M и N.
М × N = (x1, y1), (x1, y2), ….(x1, yk), (x2, y1)….(xn, yk)
M = { x1, x2, … xn} где (xi, yj) – вектор
N = { y1, y2, … yk} xi _-_первая координата вектора,
yj - вторая координата вектора.
Обобщение на случай n-множеств.
Декартово (прямое) произведение М1, М2, … Мn – множеств – это множество М1 × М2× … ×Мn, состоящее из векторов, каждый из которых состоит из n координат, где первая координата принадлежит М1 , вторая принадлежит М2, …., n - координата принадлежит Мn.
Пример:
М = {1, 2, 3, 4}
N = {-5, -2, -1, 0, 2, 3}
М × N = {(1, -5),(1, -2),(1, -1),(1, 0),(1, 2),(1, 3),(2, -5),(2, -2),(2, -1),(2, 0),
(2, 2),(2, 3),(3, -5),(3, -2),(3, -1),(3, 0),(3, 2),(3, 3),(4, -5),(4, -2),(4, -1),(4, 0),
(4, 2),(4, 3)}
2.2.4. Отношения и их свойства.
Пусть М1, М2, … Мn - некоторые множества, отношением r порядка n или n–арным отношением между элементами множеств М1, М2, … Мn называется подмножество R декартового произведения этих множеств для элементов которого выполняется данное отношение.
R М1 М2 … Мn
Для определения элементов подмножества R необходимо для всех элементов множества М1 М2 … Мn провести процедуру проверки выполнения отношения r.
Отношения двух множеств называется бинарным, отношение трех множеств – тернарным, отношение n множеств – n-арным.
Для двух множеств определение примет следующий вид:
Если ρ – бинарное отношение между элементами множеств M = { x1, x2, … xn} и N = { y1, y2, … yk} и упорядоченная пара (xi, yj) принадлежит М × N, то говорят, что элемент xi находится в отношении ρ с элементом yj. В противном случае элемент xi, не находится в отношении ρ с элементом yj.
Свойства отношений
Задано бинарное отношение R на множестве М. Это значит, что R М × М .
Рефлексивность – это равенство самому себе. a R a для всех a M. Отношение «равенство» всегда рефлексивно. Отношение «больше» – не рефлексивно.
Транзитивность: Если a R b и b R c, то a R c. a, b, c M. Отношение «родственник» - транзитивно.
Симметричность: Если a R b, то b R a для всех a, b M. Отношение «родственник» - симметрично.
Антисимметричность: Если a R b и b R a, то a = b. Отношение «синонимы»: глаз = око антисимметрично.