Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Курашов_очистка_д.doc
Скачиваний:
96
Добавлен:
11.03.2016
Размер:
935.94 Кб
Скачать

3.3. Выбор модели представления знаний в экспертной системе

Ядром экспертной системы является база знаний, которая накапливается в процесс ее построения. Знания выражаются в явном виде и организуются так, чтобы упростить принятие решения. Выбор способа представление знаний в базе знаний связан с формой и видом знаний, которыми придется оперировать при работе системы. Формы представления знаний в экспертной системе можно свети к четырем основным типам.

  • Логический метод представления ‑ знания представляются в базе знаний в виде логических формул.

  • Сетевые модели представления знаний ‑ это система знаний, имеющая определенный смысл в виде целостного образа сети, узлы которой соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между объектами

  • Продукционные модели представления знаний ‑ это совокупность правил вида:

Если А, то В или Предпосылка /действие.

Продукционные правила могут быть простыми (одно условие – одно следствие), составными (несколько условий – несколько следствий), фокусирующими (несколько условий – одно следствие) и разветвляющимися (одно условие- несколько следствий).

По способу поиска решения различают продукционные системы с прямым и обратным выводом. Прямой вывод заключается в пошаговом поиске заключения на основании имеющихся данных. Выполнение условия приводит к признанию истинности следствия и обновлению базы данных, которое заключается в добавлении в нее следствия в качестве факта. В случае невыполнения условия поиск прекращается в этом направлении и возобновляется в другом. Недостаток этого способа заключается в необходимости перебора всех правил, даже не имеющих отношения к конечной цели.

Правила просты в понимании, их легко создавать, пополнять, модифицировать, удобен механизм логического вывода. Однако при их использовании существует сложностьоценки целостного образа знаний, остается неясность взаимных отношений правил и существенно замедляется скорость вывода при решении крупномасштабных задач.

Фреймовые модели представления знаний. В основе фреймовой теории лежит понятие фрейма – структуры данных для представления некоторого концептуального объекта, конкретные свойства которого описываются в слотах - структурных элементах фрейма. Общую схему фрейма можно представить следующим образом:

{Имя фрейма; [Имя слота1 , Значение1]; …; [Имя слота n, Значениеn]}

Фреймовые системы обладают следующими способами управления выводом:

  • с помощью присоединенных процедур – демонов (автоматически запускаемых при обращении к соответствующему слоту процедур) и служебных процедур (активизируемых при внешнем запросе);

  • с помощью механизма наследования, осуществляющего автоматический поиск и определение значений слотов дочерних фреймов по значениям соответствующих слотов родительских фреймов.

Представление знаний в виде фреймов допускает комбинирование первых с знаниями, представленными другими методами. Это достоинство позволило успешно применять фреймово-продукционную модель представления знаний. Вывод, получаемый с помощью системы продукций можно представить как совокупность серии правил, поддерживающих отдельное заключение, и данных, на основании которых делается вывод.

Именно фреймово-продукционная модель была выбрана для формирования базы знаний экспертной системы для блока биологической очистки сточных вод.