12. Основные модели представления знаний:
1) Фреймы
Фрейм (англ. frame —рамка) структура знаний для представления стереотипных ситуаций.
Слот- щель в рамке с помощью которого во фрейме определяются имена и значения переменных, имена и процедуры обработки значения данных.
Структуру фрейма :
постоянная часть - имена слотов;
переменная часть – определяющая значение слотов;
слоты фрейма бывают: - декларативные слоты констатируют факт (в кара задаются в виде значений);
-процедурные слоты – для выполнения процедур(в карра реализуются с помощью метода – способа обработки слота).
В карра все элементы таксономии являются фреймами.
Кроме декларативного и процедурного назначения слоты фрейма могут быть определены принудительно следующим образом:
слоты, приводящие к выполнению действий в зависимости от полученных фреймом значений при сопоставлении, называются слотами-слугами;
слоты, которые активизируются вне зависимости от значений других слотов, называются слотами-дьяволами.
При использовании представления в виде фреймов предполагается, что значения верхних слотов фрейма заданы, а значения нижних − заполняются в соответствии с ситуацией.
Использование фреймов предполагает реализацию информационной системы на основе объектно-ориентированного подхода, подразумевающем объединение классов в совокупности однотипных объектов.
К главным и самым важным свойствам объектно-ориентированного подхода относятся:
абстракция данных, в соответствии с которым объекты представляют собой упрощенное, идеализированное описание реальных сущностей предметной области.
в соответствии с принципом инкапсуляции, любой класс рассматривается как чёрный ящик.
полиморфизм – свойство, позволяющее функции (методу) с одним и тем же именем иметь разный программный код (полиморфный код) в зависимости от того, объект какого класса используется при вызове данного метода.
наследование – свойство, отражающее возможность порождать один классот другого с сохранением всех свойств и методов класса-предка (прародителя или суперкласса) с добавлением, при необходимости, новых свойств и методов.
2) Семантические сети
Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними.
Отношения могут быть как бинарными, так и n-арными. Деление на объекты условное, так как сами отношения могут рассматриваться как объекты, связанные своими отношениями. Такое явное выражение связей между сущностями значительно упрощает осуществление процедур доступа к ним и дальнейшее продвижение по сети.
Графическое изображение семантической сети (рис. 2.8) представляет собой орграф. Вершинами орграфа являются предложения или понятия естественного языка, а дуги представляют отношения между ними и отражают степень влияния одной выделенной сущности на другую. Дуга с инцидентными ей узлами является семантическим представлением правила.
Рис. 2.8. Семантическая сеть
Необходимо отметить недостаточную выразительную мощность семантических сетей. Установлено, что дуга моделирует ситуацию не более, чем из трех аспектов предметной области. Это обусловливает негибкость в представлении изменяющихся событий и большую сложность по сравнению с фреймовым представлением.
Направленность дуги семантической сети (рис. 2.9) определяет отношения типа «субъект-объект». К особо важным характеристикам дуги семантической сети относится реализация отношений типа «является». Дуга семантической сети может представлять собой бинарный предикат.
Петр работает отдел
(узел) (дуга) (узел)
Рис. 2.9. Функциональный элемент семантической сети
Совокупность фреймов может быть связана семантической сетью, любой из узлов которой может иметь связь с любым количеством других узлов данной сети. В традиционном понимании семантическая сеть – это конструкция двух основных компонентов – узлов и дуг.
Узлы моделируют понятия предметной области, дуги моделируют отношения между парой понятий. Каждая из таких пар отношений представляет простой факт. Любой из узлов может быть соединен с любым числом других узлов, в результате чего формируется сеть фактов.
Рис. 2.10. Пример семантической сети
С помощью семантической сети можно моделировать достаточно сложные отношения между различными понятиями, описывающими проблемную область.
Между объектами в семантической сети можно установить отношение типа «все со всеми», при котором каждый узел семантической сети связан дугами со всеми остальными ее узлами.
Семантическую сеть можно представить в виде бинарного предиката, т.е. как отношение с двумя аргументами, например «работает (Петр, отдел)». Такую информацию можно формализовать в виде списковых структур данных.
Кроме того, описание семантической сети можно задать n-аргументным отношением между понятиями, при условии, что имя отношения будет иметь одно и то же значение.
При реализации семантической сети в базе данных информация описывается в виде троек: объект, атрибут, значение.
К недостаткам использования семантической сети можно отнести:
трудности реализации свойства наследования между понятиями;
сложность реализации временных отношений между понятиями.
3) Исчисление предикатов первого порядка.
В основе модели лежит определенное отношение в строго математическом смысле в виде предиката.
Предикат в узком смысле − это свойство объекта. В широком смысле − это описание отношений между свойствами объекта, которые могут быть определены или не определены. Свойства предиката описываются совокупностью его аргументов
Отношение в семантической зависимости в данной модели определяется между аргументами предиката именем предиката. При реализации данной модели в информационном приложении д.б.сформулиованны правила. Для реализации правил лог.вывода на отношении представленных предикатами используются традиционные виды исчисления предикатов и соответственно запись правила в виде резоленты.Резолетна состоит из головы и хвоста:
- голова – описанное предикатой доказательство, которое осуществляется или цель.
- хвост – описание с помощью предикатов, вывод чперез что достигается цель стоящая в голове.
Особенность: в БЗ исчисляется предиката содержащая факты и правила, но последовательность обработки правил вычисления предиката первого порядка всегда обратное( доказательство от противного всегда есть цель).
4) Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).
Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием — действия, выполняемые при успешном исходе поиска .
промежуточные – м. вступат далее следующего продолжения.
целевые – завершение работы системы.
Вид: (i); Q;P;A=>B; N.
i-имя продукции(№,образец,лексема).
Q-сфера применения продукции
P-словие применения ядра продукции(логическое выражение). Если истина, то активирован.ядро,если ложь, то не используется.
A=>B - само правило-ядро продукции.
N-постусловие продукции, что произойдет, если продукция будет реализована.
Классификация ядра: -детерминированные(если А,то В обязательно)
-недетерминированные(если А , то возможно В).