5. Какой класс моделей знаний удобнее применять в системах ситуационного управления? Как будут строиться и обрабатываться такие модели?

В системах ситуационного управления наиболее удобным классом моделей знаний из четырех перечисленных являются фреймовые модели знаний.

Общий принцип построения фреймовых моделей состоит в выделении в рамках модели предметной области базовых сущностей – фреймов, при изменении состояния которых интеллектуальная система производит некоторые связанные с этими сущностями действия.

Каждый фрейм «реагирует» на изменения своего состояния – меняет значения других своих слотов, активирует процедуры, соответствующие изменениям в данных, «обращается» к другим фреймам (в том числе – меняет их состояние). Те, в свою очередь, также реализуют заложенные в них механизмы реагирования на ситуацию. Порождаемая в результате «цепная реакция» и является способом обработки входных данных на базе имеющейся фреймовой модели.

6. Как должны быть организованы модели знаний для дедуктивного логического вывода?

Для организации моделей знаний для дедуктивного логического вывода можно использовать различные подходы. Вот несколько примеров:

Логические правила и аксиомы: Модель знаний может быть организована в виде набора логических правил и аксиом, которые определяют отношения между понятиями и фактами. Для выполнения дедуктивного логического вывода используются правила логического следования, такие как модус поненс (правило вывода, позволяющее получить новый факт на основе уже известных фактов) и правило введения кванторов (кванторы всеобщности и существования).

Формальные языки: Модели знаний могут быть представлены в виде формальных языков, таких как логика предикатов или логика первого порядка. В таких моделях используются формулы, предикаты, кванторы и связки, чтобы описать отношения между объектами и фактами. Знания могут быть выражены в виде формул или правил вывода на этом формальном языке.

Онтологии: Онтологии представляют собой структурированные модели знаний, которые описывают понятия и их взаимосвязи в конкретной предметной области. Онтологии могут содержать классы, свойства, отношения и аксиомы, которые определяют правила вывода. Для дедуктивного логического вывода могут использоваться логические методы, такие как рассуждения на основе правил OWL (Web Ontology Language) или SPARQL (язык запросов RDF).

Графовые структуры: Модели знаний могут быть представлены в виде графовых структур, где узлы представляют понятия, а ребра - отношения между ними. Графовые базы данных и методы анализа графов могут быть использованы для поиска связей и применения правил вывода в таких моделях.

Это лишь несколько примеров возможных подходов к организации моделей знаний для дедуктивного логического вывода. Выбор конкретного подхода зависит от предметной области, типа знаний и доступных инструментов и ресурсов.