1412
.pdf
С е р и я в н у т р и в у з о в с к и х м е т о д и ч е с к и х у к а з а н и й С и б А Д И
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет (СибАДИ)»
Кафедра «Прикладная информатика в экономике»
СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ЗНАНИЙ
Методические указания к дисциплине
«Системы обработки знаний»
Составитель С.Ю.Пестова
Омск 2018
УДК 004.9
ББК 32.97 С 40
_____________________________
Согласно 436-ФЗ от 29.12.2010 «О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию» данная продукция маркировке не подлежит.
___________________________
Рецензент
д-р. техн. наук, профессор С.Н. Чуканов (СибАДИ)
Работа утверждена редакционно-издательским советом университета в качестве методических указаний.
С 40 Системы обработки знаний [Электронный ресурс] : Методические указания / сост. С.Ю. Пестова – (Серия внутривузовских методических указаний
СибАДИ). – Электрон. дан. – Омск : СибАДИ, 2018. – Режим доступа: http://bek.sibadi.org/fulltext/bn1165.pdf, свободный после авторизации. – Загл. с
экрана.
Изложен теоретический материал, необходимый для выполнения разработанных практических и контрольных работ. Для каждого вида работ дана рекомендуемая литература и перечень дополнительных ресурсов, необходимых для освоения дисциплины. Сформированы вопросы для самостоятельной подготовки и фонд тестовых заданий для самоконтроля.
Имеют интерактивное оглавление в виде закладок.
Методические указания предназначены для бакалавров направления 09.03.03 «Прикладная информатика». Также могут быть использованы как дополнительный учебный материал в различных информационных дисциплинах для формирования профессиональных компетенций.
Издание подготовлено на кафедре «Прикладная информатика в экономике».
Текстовое (символьное) издание ( )
Системные требования: Intel, 3,4 GHz; 150 Мб; Windows XP/Vista/7; DVD-ROM; 1 Гб свободного места на жестком диске; программа для чтения pdf-файлов:
Adobe Acrobat Reader; Foxit Reader
Издание первое. Дата подписания к использованию Издательско-полиграфический комплекс СибАДИ. 644080, г. Омск, пр. Мира, 5
РИО ИПК СибАДИ. 644080, г. Омск, ул. 2-я Поселковая, 1 © ФГБОУ ВО «СибАДИ», 2018
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ ................................................................................................. |
4 |
1.ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ МАТЕРИАЛ К ПРАКТИЧЕСКИМ И
КОНТРОЛЬНЫМ РАБОТАМ ................................................................... |
7 |
Раздел 1. Введение в область обработки знаний..................................... |
7 |
Тема 1.1. Основные понятия и методы области обработки знаний ...... |
7 |
Тема 1.2. Знания как объект научного рассмотрения............................. |
8 |
Раздел 2. Способы представления знаний ............................................... |
9 |
Тема 2.1. Фреймы и семантические сети ................................................. |
9 |
Тема 2.2. Сценарии и логическая модель .............................................. |
11 |
Раздел 3. Приобретение и извлечение знаний....................................... |
13 |
Тема 3.1. Методы извлечения знаний .................................................... |
13 |
Тема 3.2. Представление знаний в интеллектуальных системах ........ |
15 |
Тема 3.3. Визуальное представление знаний......................................... |
18 |
Раздел 4. Онтологии ................................................................................. |
19 |
Тема 4.1. Языки описания онтологий..................................................... |
19 |
Тема 4.2. Задачи, решаемые с помощью онтологий ............................. |
22 |
2. ПРАКТИЧЕСКИЕ РАБОТЫ ............................................................... |
28 |
2.1 Практическая работа №1 ................................................................... |
28 |
«Анализ предметной области и представления знаний об объектах» 28 |
|
2.2 Практическая работа №2 ................................................................... |
29 |
«Представление знаний классифицирующей сетью»........................... |
29 |
2.3 Практическая работа №3 ................................................................... |
29 |
«Семантические сети» ............................................................................. |
29 |
2.4 Практическая работа №4 ................................................................... |
31 |
«Фреймовая модель представления знаний»......................................... |
31 |
2.5 Практическая работа №5 ................................................................... |
31 |
«Продукционная модель представления знаний»................................. |
31 |
2.6 Практическая работа №6 ................................................................... |
32 |
«Построение базы знаний экспертной системы».................................. |
32 |
2.7 Практическая работа №7 ................................................................... |
32 |
«Основы построения и этапы создания экспертных систем |
|
(построение концептуальной модели, формализация базы знаний)». 32 |
|
2.8 Практическая работа №8 ................................................................... |
33 |
«Разработка специальных моделей представления знаний для БЗ и БД |
|
и правил для машины вывода» ............................................................... |
33 |
2.9 Практическая работа №9 ................................................................... |
33 |
«Инструменты для построения концептуальных карт знаний» .......... |
33 |
2.10 Практическая работа №10 ............................................................... |
34 |
«Разработка онтологии предметной области с использованием |
|
инструментальных средств онтологического проектирования» ......... |
34 |
3. ФОНД ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ ............. |
35 |
СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ .................................. |
46 |
ПЕРЕЧЕНЬ РЕСУРСОВ СЕТИ «ИНТЕРНЕТ», НЕОБХОДИМЫХ |
|
ДЛЯ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ ....................................................... |
47 |
ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ |
|
ДЛЯ ИНВАЛИДОВ И ЛИЦ С ОГРАНИЧЕННЫМИ |
|
ВОЗМОЖНОСТЯМИ ЗДОРОВЬЯ ......................................................... |
48 |
ВВЕДЕНИЕ
Системы обработки знаний имеют характеристики, отражающие особые потребности обработчиков знаний. Вначале системы обработки знаний дают обработчикам знаний такие необходимые им специализированные инструментальные средства, как мощная графика, средства анализа, управления документами и связи. Они нуждаются в больших вычислительных мощностях для быстрой обработки сложной графики или вычислений, важных для таких специалистов, как ученые-исследователи, разработчики продукции и финансовые аналитики. Поскольку обработчики знаний сосредоточены на знаниях о внешнем мире, эти системы также должны предоставлять быстрый и свободный доступ к внешним базам данных.
Для системы обработки знаний крайне важно наличие дружественного интерфейса. Подобный интерфейс экономит время, позволяя пользователю выполнять необходимые задачи и получать требуемую информацию, при этом не нужно тратить много времени на изучение методов работы с компьютером. Экономия времени важнее для обработчиков знаний, чем для большинства других служащих, поскольку обработчики знаний — высокооплачиваемые специалисты, т. е. их время слишком дорого.
Методические указания «Системы обработки знаний» рассматривают основы работы с системами обработки знаний при выполнении практических и контрольных работ. В методических указаниях представлен теоретический материал, необходимый при выполнении работ.
Методические указания предназначены для бакалавров направления 09.03.03 «Прикладная информатика». Также могут быть использованы как дополнительный учебный материал в различных информационных дисциплинах для формирования профессиональных компетенций.
Целями освоения учебной дисциплины «Системы обработки знаний» является: формирование у студентов знаний о способах представления знаний в различных предметных областях, а также в формировании умений и навыков анализировать и оптимизировать процесс обработки знаний в различных интеллектуальных областях.
Задачами курса являются:
1. освоение основных понятий и терминов в области систем обработки знаний;
2.знакомство студентов с методами и средствами формализации
знаний;
3.обучение технологиям создания и методике использования баз знаний различных предметных областей.
Дисциплина «Системы обработки знаний» относится к дисциплинам по выбору вариативной части Блока 1. Для освоения дисциплины необходимы знания, полученные при изучении следующих дисциплин:
Информационные системы и технологии;
Объектно-ориентированное программирование;
Теория систем и системный анализ;
Основы стандартизации и разработки программных средств и информационных технологий;
Проектирование баз данных;
Основы информатики.
В результате изучения дисциплины бакалавр должен:
1) Знать:
основные понятия и методы области обработки знаний;
основы классификации знаний;
способы представления знаний и методы извлечения
знаний;
основные методы формализации прикладных задач в области обработки знаний;
основные определения и языки описания онтологий.
2) Уметь:
применять основные методы системного подхода для извлечения знаний;
решать задачи информационного поиска, интеграции гетерогенных источников данных;
использовать электронные информационнообразовательные ресурсы для профессиональной деятельности.
3) Владеть:
навыками применения полученной информации и результатов ее анализа;
навыками прямого и обратного преобразования в системе: информация/знания; приемами преобразования информации в знания
иобратно в решении профессиональных задач и с применением современных информационных технологий.
Теоретическое изучение предмета происходит на лекционных занятиях и при самостоятельной работе студентов, согласно
содержанию |
разделов |
дисциплины, |
приведенному |
выше. |
Практическое ознакомление с предметом происходит на практических занятиях, во время которых происходит закрепление теоретических сведений. Теоретическая и практическая часть работы выполняются по рекомендуемой литературе под руководством преподавателя и самостоятельно оформляется отчет. Зачет по курсу проводится путем опроса студентов по вопросам лекционных занятий, а также по результатам выполнения задач для практических занятий.
Основными образовательными технологиями, используемыми в обучении по дисциплине, являются: технологии активного и интерактивного обучения (индивидуальная работа; практические задания и вопросы проблемного характера). Главный акцент при изучении дисциплины делается на практическую часть – освоение технологии и методов управления знаниями.
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ МАТЕРИАЛ К ПРАКТИЧЕСКИМ И КОНТРОЛЬНЫМ РАБОТАМ
Раздел 1. Введение в область обработки знаний
Тема 1.1. Основные понятия и методы области обработки знаний
Основные вопросы темы: Основные понятия – информация, данные, знания. Создание и накопление информации в процессе полезной человеческой деятельности. Информация и данные.
Рекомендуемая литература: 2, 10, 11.
Перечень дополнительных ресурсов: 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12,
13.
Наименование вида самостоятельной работы: написание конспектов, изучение литературы. Выполнение контрольной работы.
Краткое содержание лекции, основные термины, понятия и
определения темы |
|
|
|
Необходимость |
формального |
представления |
сведений |
о предметной области возникла еще на заре исследований в области искусственного интеллекта, когда был сформулирован критерий,
разграничивающий |
понятия |
«данных» |
и «знаний», согласно |
||||
которому, |
знания — |
это |
«данные плюс метаданные». Любая |
||||
обработка |
знаний |
осуществляется |
на основе метаданных, |
||||
описывающих |
способы |
|
преобразования, |
вспомогательные |
|||
закономерности, форматы хранения информации и т. д. Изменение перечисленных компонентов позволяет модифицировать правила обработки информации, не затрагивая сами алгоритмы.
Классическая обработка данных подразумевает, что вся логика работы жестко фиксирована на уровне алгоритмов, и для ее изменения необходимо модифицировать исходный код программы. В этой схеме метаинформация отсутствует, однако всегда фигурирует понятие формата данных, который играет ту же самую роль и дает исчерпывающее описание структуры обрабатываемой информации. Любая постановка задачи всегда включает в себя форматы входных и выходных данных.
Хороший стиль написания программ подразумевает описание форматов ввода/вывода в виде наборов констант и пользовательских
типов данных, что позволяет поддерживать незначительные изменения формата входной или выходной информации. В этом случае можно считать, что метаданные являются фиксированными
и хранятся внутри исходного |
кода. |
При обработке знаний |
метаинформация не фиксирована, |
хранится |
отдельно от исходного |
кода и, как любые другие данные, имеет свой формат представления
во внешней памяти. Он должен |
учитываться в ходе |
разработки |
|||
программного |
обеспечения |
и, следовательно, неявно используется |
|||
в алгоритмах |
обработки знаний, |
а это |
означает, что знания всегда |
||
предусматривают формат |
хранения |
метаинформации |
и потому |
||
являются частным случаем данных. |
|
|
|||
Тема 1.2. Знания как объект научного рассмотрения
Основные вопросы темы: Определения знаний и приобретения знаний человеком. Знания и информация. Классификация знаний. Модель представления знаний. Классификация моделей представления знаний.
Рекомендуемая литература: 2, 1, 11.
Перечень дополнительных ресурсов: 5, 6, 7, 8, 9, 11, 13. Наименование вида самостоятельной работы: написание
конспектов, изучение литературы. Выполнение контрольной работы.
Краткое содержание лекции, основные термины, понятия и определения темы
Различают следующие уровни представления знаний:
проблемно-ориентированный – уровень пользователя;
уровень, ориентированный на реализацию программы (знания на языке программирования);
системный уровень (биты) – внутрикомпьютерное представление.
Модели представления знаний.
От формы представления знаний зависят характеристики и свойства систем ИИ. В отличие от знаний, используемых человеком, в компьютерах используется моделирование знаний. Под моделью
знаний понимается способ описания знаний в базе знаний.
В общем случае модели представления знаний могут быть условно разделены на декларативные и процедурные. Декларативная модель основывается на предположении, что проблема представления некоторой предметной области решается независимо от того, как эти
знания потом будут использоваться. Поэтому модель знаний состоит как бы из двух частей: структур, описывающих знания, и механизма вывода, оперирующего этими структурами, независимо от содержательного наполнения этих структур. При этом синтаксические и семантические аспекты разделены. (Синтаксис – внутреннее устройство знаковой системы – правила построения и преобразования знаковых выражений. Семантика задает смысл или обозначение конкретных знаков). Описания выполняемых процедур не содержатся в явном виде. Предметная область представляется в виде описания ее состояния, а вывод решения описывается в основном на процедурах поиска в пространстве состояний.
Процедурная модель основывается на небольших программах (процедурах), которые определяют, как поступать в конкретных ситуациях. В этой модели семантика заложена непосредственно в описание элементов базы знаний. Общие правила и правила вывода представлены в виде специальных целенаправленных процедур.
Требования к модели представления знаний:
-однородность представления;
-простота понимания;
-упрощение механизма управления выводом.
Наиболее распространенными являются четыре модели представления знаний в интеллектуальных системах и их комбинации:
-логическая или логика предикатов;
-продукционная;
-фреймовая;
-семантические сети.
Раздел 2. Способы представления знаний
Тема 2.1. Фреймы и семантические сети
Основные вопросы темы: Фреймы. Системы фреймов. Представление знаний на основе фреймов. Сетевая модель. Понятие семантической сети. Классификация семантических сетей. Основные виды. отношений в сети.
Рекомендуемая литература: 12.
Перечень дополнительных ресурсов: 3, 4, 5, 8, 9, 11, 13. Наименование вида самостоятельной работы: написание
конспектов, изучение литературы. Выполнение контрольной работы.