- •О.А. Печень
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Раздел 1. Теоретические основы построения иис Тема 1.1. Развитие и области применения интеллектуальных информационных систем
- •1.1.1. Предмет, цель и задачи дисциплины
- •1.1.2. Классификация иис, место и роль иис в ит
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 1.2. Знания и методы представления знаний
- •1.2.1. Знания, свойства и классификация знаний
- •1.2.2. Модели представления знаний
- •1.2.3. Логическая модель представления знаний
- •1.2.3. Нечеткая логика как расширение логической модели
- •1.2.4. Продукционная модель представления знаний
- •База правил
- •База правил
- •1.2.5. Модель представления знаний на основе семантических сетей
- •1.2.6. Представление знаний с применением фреймов
- •1.2.8. Использование различных моделей представления знаний
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 1.3. Инженерия знаний и получение знаний
- •1.3.1. Инженерия знаний
- •1.3.2. Методы получения знаний
- •Контрольные вопросы по теме
- •Раздел 2. Технологии экспертных систем
- •2.1.2. Структура экспертных систем
- •2.1.3. Классификация экспертных систем
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 2.2. Технология разработки экспертных систем
- •2.2.1. Этапы разработки экспертной системы
- •2.2.2. Состав и взаимодействие участников процесса разработки и эксплуатации эс
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 2.3. Процесс поиска решений и механизмы вывода и рассуждений
- •2.3.1. Поиск как основа функционирования иис
- •2.3.2. Методы поиска решений в пространстве состояний
- •2.3.3. Стратегии поиска в глубину и ширину
- •2.3.4. Стратегия эвристического поиска
- •2.3.5. Формализация задач в пространстве состояний
- •Контрольные вопросы по теме
- •Раздел 3. Технологии нейронных сетей
- •Тема 3.1. Введение в нейронные сети и нейросетевые системы
- •3.1.1. Основы нейросетевого подхода
- •3.1.2. Построение и применение нейросетей
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 3.2. Классификация и выбор структуры нейросетей
- •3.2.1. Классификация нейросетей
- •3.2.2. Выбор структуры нейросетей
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 3.3. Решение задач с помощью нейросетей
- •3.3.1. Общий подход к построению нейросети
- •3.3.2. Обучение нейросети
- •3.3.3. Применение обученной нейросети
- •Контрольные вопросы по теме
- •Раздел 4. Эволюционные вычисления
- •Тема 4.1. Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы
- •4.1.1. Сущность эволюционного подхода к вычислениям
- •4.1.2. Основы теории генетических алгоритмов
- •4.1.3. Направления развития генетических алгоритмов
- •Контрольные вопросы по теме
- •Раздел 5. Средства разработки и интерфейсы иис
- •Тема 5.1. Инструментальные средства разработки иис
- •5.1.1. Общие сведения о средствах разработки иис
- •5.1.2. Языки программирования для разработки иис
- •Тема 5.2. Интеллектуальные интерфейсы
- •5.2.1. Речевое взаимодействие с иис
- •5.2.2. Графические интеллектуальные интерфейсы
- •5.2.3. Интеллектуальные поисковые системы
- •5.2.4. Обучающие системы и тренажеры
- •Контрольные вопросы по теме
- •Литература
1.2.4. Продукционная модель представления знаний
Системы правил-продукций
Продукционные модели - это наиболее распространенные на текущий день модели, в которых знания представляются с помощью правил вида:
ЕСЛИ - ТО (явление - реакция)
При использовании таких моделей в системах основанных на знаниях имеется возможность:
применение простого и точного механизма использования знаний;
представления знаний с высокой однородностью, описываемых по единому синтаксису.
Эти две отличительные черты и определили широкое распространение методов представления знаний правилами.
Программные средства, оперирующие со знаниями, представленными правилами, получили название продукционных систем (или систем продукции) и впервые были предложены Постом в 1941 году [15,с.29].
Продукция в системе Поста имеет следующую схему:
,
где t1, t2, ...,tn – посылки; t – заключение.
Применение схемы Поста основывается на подстановке цепочек знаков вместо переменных, причем вместо вхождения одной и той же переменной представляется одна и та же цепочка.
Общим для систем продукции является то, что они состоят из трех элементов:
Набор правил, используемых как БЗ, его еще называют базой правил;
Рабочая память, где хранятся предпосылки, касающиеся отдельных задач, а также результаты выводов, получаемых на основе этих предпосылок (динамическая база данных - ДБД);
Механизм логического вывода, использующий правила в соответствии с содержимым рабочей памяти.
Конфигурацию систем продукции упрощенно можно представить в следующем виде рис. 1.12.
Рис. 1.12. Конфигурация продукционной системы
Механизм функционирования систем продукции
На простом примере рассмотрим упрощенно механизм функционирования систем продукции. Допустим, что данные, записанные в рабочую область, представляют собой образцы в виде набора символов:
«намерение – отдых»
«место отдыха – горы»
Эти образцы соответствуют фактам «намерение IS отдых» и «место отдыха IS горы».
Правила отражают содержимое рабочей памяти. В их условной части находятся либо одиночные образцы, либо несколько условий, соединенных предлогом «И», а в заключительной части – образцы, дополнительно регистрируемые в памяти:
правило №1 ЕСЛИ «намерение – отдых» И
«дорога - ухабистая»
ТО «использовать - джип»
правило №2 ЕСЛИ «место отдыха – горы»
ТО «дорога – ухабистая»
Тогда после того, как в рабочую память записываются образцы и в базу – правила, рассматривается возможность применения этих правил. Для этого механизм вывода сопоставляет образцы из условной части правила с образцами, хранимыми в рабочей памяти. Если все образцы имеются в рабочей памяти, условная часть считается истинной, в противном случае – ложной.
Для рассматриваемого примера рабочая память и база правил будет заполнена, как это изображено на рис. 1.13.
База правил
Рис. 1.13. Прямая цепочка рассуждений
Для рассматриваемого примера последовательность логического вывода будет следующей:
Механизм вывода анализирует правила, начиная с первого, определяет наличие образца «намерение – отдых» в рабочей памяти и отсутствие в ней образца «дорога – ухабистая».
Условная часть правила №1 считается ложной, и механизм вывода переходит к следующему правилу (в нашем случае к правилу №2).
Условная часть правила №2 признается истинной, т.к. образец «место отдыха – горы» присутствует в рабочей памяти и механизм вывода переходит к выполнению его заключительной части.
Заключительная часть правила №2 «дорога – ухабистая» заносится в рабочую память.
После просмотра всех правил происходит вторичное их применение, начиная с первого правила, за исключением тех, которые уже были применены (в примере это правило №2).
При повторном сопоставлении правила №1 его условная часть становится истинной ввиду доопределения рабочей памяти, и механизм вывода выполняет его заключительную часть.
Заключительная часть «использовать - джип» переносится в рабочую память, а правило №1 исключается из дальнейшего согласования.
Правил для сопоставления не остается, и система останавливается.
Если теперь обратиться к рабочей памяти, то исходя из посылок что
«намерения – отдых» и
«место отдыха – горы»
результатом вывода является рекомендация
«использовать – джип»
с пояснением причин данного вывода, которая определяется тем, что
«дорога – ухабистая»
В данном примере для получения вывода проводилась работа по:
многократному просмотру содержимого базы правил;
последовательному применению правил на основе предварительно записанного содержимого рабочей памяти;
дополнению данных, помещаемых в рабочую память.
Такие выводы называются прямыми (прямая цепочка рассуждений). Напротив, способ, при котором на основании фактов исследуется возможность применения правила, пригодного для подтверждения, называется обратным выводом (обратная цепочка рассуждений).
Обратная цепочка рассуждений в системе продукций
Для пояснения этого способа обратимся к знакомому примеру. Целью запроса к системе является факт установления целесообразности использования Джипа при отдыхе в горах.
Считая, что рабочая память содержит образцы «намерения – отдых» и «место отдыха – горы», а база содержит оба правила, целью составления является доказательство факта «использовать – джип». Т. е. в этом случае рабочая память имеет исходный вид (рис. 1.14).
Последовательность составления системой продукции следующая:
Определяется правило, в котором в заключительной части содержится целевой факт.
Исследуется возможность применения первого правила для подтверждения исходного факта.
Поскольку образец «намерение – отдых» из условной части правила №1 занесен в рабочую память, то для достижения цели достаточно подтвердить факт «дорога – ухабистая».
Образец «дорога – ухабистая» принимается за новую цель, и необходимо найти правило, подтверждающее этот факт.
Исследуется возможность применения правила №2. Условная часть этого правила является истинной, т.к. образец «место отдыха – горы» имеется в рабочей памяти;
В виду возможности применения правила №2, рабочая память пополнится образцом «дорога – ухабистая» и появляется возможность применения правила №1 для подтверждения цели «использовать – джип».