- •М.А.Андриянова, м.А.Князева
- •Учебное пособие
- •Часть 2
- •Тема 1.Базы данных 7
- •Тема 2.Модели и моделирование 23
- •Тема 3.Компьютерные сети 39
- •Тема 4.Информационная безопасность 77
- •Тема 5.Искусственный интеллект 84
- •Предисловие
- •Тема 1.Базы данных
- •1.1.Основные понятия баз данных
- •1.2.Виды моделей бд
- •1.2.1.Иерархическая модель данных
- •1.2.2.Сетевая модель данных
- •1.2.3.Реляционная модель данных
- •1.3.Классификация баз данных
- •1.4.Проектирование реляционной бд
- •1.4.1.Требования к бд
- •1.4.2.Трехуровневая архитектура представления данных
- •1.4.3.Средства представления инфологической модели данных
- •1.4.4.Нормализация отношений
- •Первая нормальная форма
- •Вторая нормальная форма
- •Третья нормальная форма
- •1.5.Основы использования языка sql
- •1.5.1.Язык Описания Данных
- •1.6.Язык Манипулирования Данными
- •1.7.Тесты для самопроверки
- •2.1.Ключевые этапы моделирования
- •2.2.Обобщённая классификация моделей
- •2.2.1.Категориальные модели
- •2.2.2.Модели, фиксирующие особенности свойств оригинала
- •2.2.3.Природа моделей
- •2.2.4.Основания для перехода от модели к оригиналу
- •2.3.Классификация математических моделей
- •2.3.1.Модели, определяемые методом получения результата
- •2.3.2.Модели, определяемые инструментальной средой моделирования
- •2.4.Тесты для самопроверки
- •3.2.Топология компьютерных сетей
- •3.3.Структура вычислительной сети
- •3.3.1.Компьютеры
- •3.3.2.Каналы передачи данных
- •3.3.3.Устройства сопряжения эвм с аппаратурой передачи данных
- •3.3.4.Устройства межсетевого интерфейса
- •3.3.5.Устройства коммутации
- •3.3.6.Методы доступа к каналам связи
- •3.4.Локальные сети
- •3.5.Организация работы в локальной сети
- •3.5.1.Сеть с файловым сервером
- •3.5.2.Одноранговая сеть
- •3.5.3.Модель открытой системы взаимодействия
- •3.6.Возможности сети Интернет
- •3.6.1.Программное обеспечение работы в Интернет
- •3.6.2.Адресация и протоколы в Интернет
- •3.7.Службы Интернета
- •3.7.1.Терминальный режим
- •3.7.2.Всемирная паутина, или WorldWideWeb
- •3.7.3.Служба Gopher
- •3.7.4.Файловые информационные ресурсы ftp
- •3.7.5.Электронная почта (e-mail)
- •3.7.6.Списки рассылки (Mail List)
- •3.7.7.Новости, или конференции
- •3.7.8.Передача разговоров по Интернету
- •3.7.9.Многопользовательские области, или Игры в Internet
- •3.7.10.Радиовещание Интернет (Internet Talk Radio)
- •3.7.11.Базы данных wais
- •3.8.Сетевая операционная система (сос)
- •3.8.1.Сетевая операционная система aix
- •3.8.2.Сетевая операционная система Cairo
- •3.8.3.Сетевая операционная система Dayton
- •3.8.4.Сетевая операционная система lan Server
- •3.8.5.Сетевая операционная система NetWare
- •3.8.6.Сетевая операционная система vines
- •3.8.7.Сетевая операционная система Windows 95
- •3.8.8.Сетевая операционная система Windows nt*
- •3.8.9.Сетевая операционная система Windows ntas
- •3.8.10.Операционная система unix
- •3.9.Тесты для самопроверки
- •6. Какой домен обозначает образовательные структуры?
- •4.2.Объекты и элементы защиты в компьютерных системах обработки данных
- •4.3.Средства опознания и разграничения доступа к информации
- •4.4.Криптографический метод защиты информации
- •4.5.Компьютерные вирусы и антивирусные программные средства
- •4.6.Защита программных продуктов
- •4.7.Обеспечение безопасности данных на автономном компьютере
- •4.8.Безопасность данных компьютерных сетей
- •4.9.Тесты для самопроверки
- •5.2.Типичные модели представления знаний
- •5.2.1.Логическая модель представления знаний
- •5.2.2.Представление знаний правилами продукций
- •5.2.3.Объектно-ориентированное представление знаний фреймами
- •5.2.4.Модель семантической сети
- •5.3.Эволюционные аналогии в искусственных интеллектуальных системах
- •5.4.Тесты для самопроверки
- •Информатика
- •Часть 2
- •300600, Г. Тула, пр. Ленина, 92
- •300600, Г. Тула, ул. Болдина, 151
5.2.Типичные модели представления знаний
К типичным моделям представления знаний относятся логическая, продукционная, фреймовая и модель семантической сети.
Каждой модели отвечает свой язык представления знаний.
5.2.1.Логическая модель представления знаний
Логическая модель основана на системе исчисления предикатов первого порядка. В основе логики предикатов лежит исчисление высказываний.
Высказыванием называется предложение, смысл которого можно выразить значениями: истина (Т) или ложь (F). Например, предложения «лебедь белый» и «лебедь черный» будут высказываниями. Из простых высказываний можно составить более сложные:
«лебедь белый или лебедь черный»,
«лебедь белый и лебедь черный»,
«если лебедь не белый, то лебедь черный».
В свою очередь, сложные высказывания можно разделить на частичные, которые связаны между собой с помощью слов: И, ИЛИ, НЕ, ЕСЛИ — ТО. Элементарными называются высказывания, которые нельзя разделить на части. Логика высказываний оперирует логическими связями между высказываниями, т.е. она решает вопросы типа: «Можно ли на основе высказывания А получить высказываниеВ?»; «Истинно лиВ при истинностиА?» и т.п. При этом семантика высказываний не имеет значения. Элементарные высказывания рассматриваются как переменные логического типа, над которыми разрешены следующие логические операции:
¬отрицание (унарная операция);
∧ конъюнкция (логическое умножение);
∨ дизъюнкция (логическое сложение);
импликация (если — то);
↔ эквивалентность.
Операция импликации должна удовлетворять следующим требованиям.
1.Значение результата импликации зависит от двух операндов.
2. Если первый операнд (А) - истинный, то значение результата совпадает со значением второго операнда (В).
3. Операция импликации не коммутативна.
4. Результат импликации совпадает с результатом выражения ¬A∨B.
Значения результатов логических операций над переменными А иВ, являющимися элементарными высказываниями, приведены в таблице 11.
Таблица 11 - Результаты вычисления логических операций
А |
¬А |
В |
А∧В |
А∨В |
АВ |
А↔В |
Т |
F |
Т |
Т |
Т |
Т |
Т |
Т |
F |
F |
F |
Т |
F |
F |
F |
Т |
Т |
F |
Т |
Т |
F |
F |
Т |
F |
F |
F |
Т |
Т |
Рассмотрим ставший классическим пример рассуждения о Сократе:
Р: «Все люди смертны»
Q: «Сократ — человек»
R: «Сократ — смертен»
Используя для обозначения высказываний логические переменные Р, Q, R, можно составить формулу: (P∧Q)R, которая может быть интерпретирована как «Если все люди смертны и Сократ является человеком, то Сократ является смертным».
Чтобы осуществить этот примитивный логический вывод, высказывание Q следует разделить на две части: «Сократ» (субъект) и «человек» (свойство субъекта) и представить в виде отношения «субъект — свойство», которое можно записать с помощью функции человек (Сократ).
Очевидно, что свойство конкретного субъекта с именем «Сократ» быть «человеком» может быть присуще и ряду других субъектов, что позволяет заменить константу «Сократ» на некоторую переменную, например X. Тогда получим запись человек (X), которая обладает внутренней структурой, т.е. значение такого высказывания будет зависеть от его компонент. Записанная функция уже не является элементарным высказыванием, она называется предикатом.
Для определения области действия переменных в логике предикатов необходимы кванторы. Так, в логическом выводе о Сократе высказывание «Все люди смертны» можно уточнить следующим образом:
«Для всех X, если X является человеком, то Х является смертным».
Введя предикаты ЧЕЛОВЕК(Х) и CMEPTEH(Х), можно составить логическую формулу ЧЕЛОВЕК(Х)СМЕРТЕН(Х). Чтобы показать справедливость этой формулы для любого X, используется квантор общности: Х— «для любого X».
Тогда рассматриваемое утверждение запишется в виде
(Х)ЧЕЛОВЕК(Х)СМЕРТЕН(Х).
Кроме квантора общности в логике предикатов есть квантор существования: Х — «существует хотя бы один такой X, что ...» или «найдется хотя бы один X, такой, что ...».
Операции в логике предикатов имеют неодинаковые приоритеты. Самый высокий приоритет имеет квантор общности, самый низкий — операция эквивалентности. Расположение операций по убыванию приоритета будет выглядеть следующим образом:
, , ¬, ∧. ∨, , ↔.
Записать знания с помощью логической модели не удается в тех случаях, когда затруднен выбор трех групп элементов (констант, функций и предикатов) или когда знания являются неполными, ненадежными, нечеткими и т.д.
Логическая модель применяется в основном в исследовательских системах, так как предъявляет очень высокие требования к качеству и полноте знаний предметной области.