- •Міністерство освіти і науки, молоді та спорту україни Тернопільський національний технічний університет імені Ів. Пулюя
- •Лабораторне заняття №1 Ознайомлення з мовою програмування Пролог
- •1.1 Загальні відомості про мову Пролог
- •1.2 Елементи мови Турбо-Пролог
- •1.3 Структура програм Турбо-Пролога
- •1.3.1 Секція domains Пролог-програми
- •1.3.2 Секція predicates
- •1.3.3 Секція clauses
- •1.3.4 Секція goal
- •1.3.5 Секція database
- •1.4 Оболонка системи Турбо-Пролог
- •1.5 Налагодження і трасування програм
- •Лабораторна робота №2 Робота з найпростішими програмами в системі Турбо-Пролог
- •2.1 Вступ
- •2.2 Завантаження системи Турбо-Пролог, ввід і запуск програм
- •2.3 Робота з Пролог-програмами в режимі діалогу
- •2.4 Трасування програм у середовищі системи Турбо-Пролог
- •2.5 Робота з програмами, що містять внутрішню мету
- •2.6. Найпростіша програма вводу-виводу даних
- •2.7 Побудова найпростішого інтерфейсу для виводу результатів запитів
- •8. Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №3 Пролог-програми як найпростіші бази даних і знань
- •3.1 Вступ
- •3.2 Запити до бази даних
- •3.2.1 Прості запити
- •3.2.2 Складені запити
- •3.2.3 Запити з анонімними змінними
- •3.3. Статичні і динамічні бази даних
- •3.4. Явні і неявні бази даних. Правила логічного висновку
- •3.5 Використання структур у якості доменів відношень
- •6. Процедури як елемент представлення знань
- •3.7 Цілісність і несуперечність баз даних і знань
- •3.8. Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №4. Керування ходом виконання програм у системі Турбо-Пролог
- •4.1 Робота системи Турбо-Пролог при виконанні запитів
- •4.2 Уніфікація термів
- •4.3 Пошук з поверненням при виконанні Пролог-програм
- •4.4 Використання відкату після невдачі при використанні внутрішньої мети для організації найпростішого інтерфейсу виводу
- •4.5 Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №5 Керування ходом виконання Пролог-програм
- •5.1 Організація повторюваних процесів
- •5.2 Керування пошуком з поверненням
- •5.3 Керування ходом виконання програм з використанням відсікання
- •5.4 Застосування предикату not - заперечення як неуспіх
- •5.5 Використання методу відкату і відсікання
- •5.6 Відкат і відсікання при реалізації відносин типу „один-до-багатьох”
- •5.7 Ступінчаті функції і відсікання
- •5.8 Труднощі у використанні відсікання і заперечення
- •5.9 Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №6 Рекурсія і рекурсивні процедури в Пролозі
- •6.1 Визначення поняття рекурсії
- •6.2 Склад рекурсивної процедури
- •6.3 Особливості виконання рекурсивних процедур Прологом-системою
- •6.4 Приклад рекурсивної процедури пошуку довжини маршруту на графі
- •6.5 Обмеження і властивості, що забезпечують цілісність відношень
- •6.6 Реалізація циклічних процедур за допомогою бектрекінгу
- •6.6.1. Реалізація ітераційного процесу за допомогою бектрекінгу
- •6.6.2 Дії типу ’до’ і ’після’
- •6.6.3. Застосування бектрекінгу для реалізації циклів
- •6.7 Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №7 Списки і процедури їх обробки
- •7.1 Списки як рекурсивні структури даних
- •7.2 Використання списків в Пролог-програмах
- •7.3. Найпростіші процедури роботи зі списками
- •7.4 Процедури обробки списків
- •7.5. Компонування даних у список
- •7.6. Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №8 Способи представлення баз даних у Пролог-програмах
- •8.1 Вступ
- •8.2 Представлення відносин у виді фактів
- •8.3 Представлення атрибутів у виді фактів
- •8.4 Представлення бази даних у виді списку структур
- •8.5 Представлення бази даних у виді лінійної рекурсивної структури
- •8.6 Представлення бази даних у виді двійкового дерева
- •8.7 Порівняння різних видів представлення бази даних
- •Лабораторна робота №9 Динамічні бази даних
- •9.1 Вступ
- •9.2 Прості прийоми роботи з динамічними бд
- •9.3 Зв’язок статичних і динамічних баз даних
- •9.4 Процедура роботи з динамічною бд, що навчається у користувача
- •9.5 Розширення бази даних у файли
- •9.6. Організації файлових бд на основі файлів прямого доступу
- •9.6. Особливості представлення динамічних баз даних у Visual Prolog
- •9.7 Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №10 робота з складно структурованими базами даних
- •10.1 Опис логічної моделі даних
- •10.3 Отримання структурованої інформації з бази даних
- •10.4 Абстракція даних і побудова баз знань
- •10.5. Зміст звіту по лабораторній роботі
- •Лабораторна робота №11 дослідження методів представлення і обробки знань
- •11.1 Структура експертних систем
- •11.2 Представлення знань
- •11.3 Система інтерфейсу користувача
- •11.4 Експертна система на правилах
- •11.5 Експертні системи, що базуються на логіці
- •11.6 Структура бази знань експертної системи для вибору породи дерева
- •11.7 Зміст звіту
- •Список використаних джерел
- •Додаток а Службові предикати Турбо-Пролога
- •Додаток б Службові предикати Турбо-Пролога для роботи з файлами
- •Додаток в
- •Таблиця в.1 – Варіанти завдань
- •6. До лабораторної роботи №7
- •7. До лабораторної роботи №8
- •8. До лабораторної роботи №9
- •9. До лабораторної роботи №10
- •10. До лабораторної роботи №11
11.4 Експертна система на правилах
В усіх експертних системах існує залежність між вхідним потоком даних і даними в базі знань. Під час консультації вхідні дані зіставляються з даними в базі знань. Результатом зіставлення є негативна або позитивна відповідь. У системі, що базується на правилах стверджувальний результат є дією одного з продукційних правил. Ці продукційні правила визначаються вхідними даними.
Таким чином, експертна система, що базується на правилах (на Турбо-Пролозі) містить множину правил, що викликаються за допомогою вхідних даних у момент зіставлення. Експертна система також містить інтерпретатор у механізмі висновку, що вибирає й активізує різні модулі системи.
Роботу цього інтерпретатора можна описати послідовністю трьох кроків:
1. Інтерпретатор зіставляє зразок правила з елементами даних у базі знань.
2. Якщо можна викликати більш одного правила, то інтерпретатор використовує механізм дозволу конфлікту для вибору правила.
3. Інтерпретатор застосовує обране правило, щоб знайти відповідь на питання.
Цей три кроковий процес інтерпретації є циклічним і називається циклом "розпізнавання – дія".
У системі, що базується на правилах, кількість продукційних правил визначає розмір бази знань. Деякі найбільш складні системи мають бази знань з більш ніж 5000 продукційних правил. При розробці продукційних правил слід керуватися наступними правилами:
1. Використовувати мінімально достатню множину умов при визначенні продукційного правила.
2. Уникати суперечних продукційних правил.
3. Конструювати правила, спираючи на структуру даної предметної області.
11.5 Експертні системи, що базуються на логіці
В експертних системах, що базуються на логіку, база знань складається з тверджень у виді пропозицій логіки предикатів.
Такі пропозиції можуть групуватися, утворюючи таким чином базу даних на Пролозі. Правила можуть або описувати дані або керувати процесом внутрішньої уніфікації Прологу.
Так само, як і в системі на правилах експертна система, що базується на логіку, має множину правил, що можуть викликатися за допомогою даних із вхідного потоку. Система має також інтерпретатор, що може вибирати й активізувати модулі, що включаються в роботу системи.
Інтерпретатор виконує різні функції усередині системи на основі наступної схеми:
1. Система має пропозиції в базі знань, що керують пошуком і зіставленням. Інтерпретатор зіставляє ці пропозиції з елементами даних у базі даних.
2. Якщо може бути викликане більш одного правила, то система використовує можливості Прологу для дозволу конфлікту. Отже, користувачеві/програмістові не потрібно розглядати потенційно можливі конфлікти.
3. Система одержує результати уніфікаційного процесу автоматично, тому вони можуть направлятися на потрібний пристрій виводу інформації.
Так само як і в системі, що базується на правилах, даний циклічний процес є процесом „розпізнавання – дія”.
Можливості системи, що базується на логіці, полягають в тому, що вона відбиває структуру самого Прологу, тобто вона дуже ефективна в роботі.
Найбільш важливим аспектом для бази знань у системі, що базується на логіці, є проектування бази знань, її тверджень і їхньої структури. База знань повинна мати недвозначну логічну організацію, і вона повинна містити мінімум надлишкової інформації. Так само як і в системі, що базується на правилах, мінімально достатня кількість даних утворять найбільш ефективну систему.