Федеральное агентство по образованию Российской Федерации

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Тульский государственный университет»

Кафедра «Инструментальные и метрологические системы»

Илюхин С.Ю. доцент, д.т.н.

КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ

дисциплины

Компьютерные технологии в науке и образовании

Часть 1 Базы знаний

Направление подготовки: 200500 «Метрология, стандартизация и сертификация»

Формы обучения (очная)

Тула 2006

Содержание

Лекция 1 4

1.1 Основы построения систем основанных на знаниях (СОЗ). 4

1.1.1 Общие сведения о СОЗ 4

1.1.2. Пример независимости знаний и процедур их обработки 5

1.1.3 Понятие знаний, фактов и правил 6

Лекция 2 6

1.2  Экспертные системы и необходимые условия представления знаний. 6

1.2.1. Назначения ЭС и основные требования к ним 7

1.2.2. Упрощенная структура ЭС 7

1.2.3. База знаний как элемент экспертной системы 8

1.2.4. Необходимые условия представления знаний 9

Лекция 3 10

Лекция 3 10

1.3  Приобретение и формализация знаний. 10

1.3.1. Формализация задачи 10

1.3.2. Представление знаний в виде «дерева решений» 11

Лекция 4 14

1.4  Представление знаний с использованием логики предикатов. 14

1.4.1. Логические модели и логическое программирование 14

1.4.2. Простейшие конструкции языка предикатов 14

1.4.3. Предикатные формулы 15

1.4.4. Определение правильно построенной формулы 17

1.4.5. Логический вывод 17

1.4.5.1. Правило резолюции для простых предложений 17

1.4.5.2. Правило резолюции для сложных предложений 18

1.4.5.3. Простая резолюция сверху вниз 19

1.4.5.4. Общая резолюция сверху вниз 20

1.4.5.5. Унификаторы и примеры унификации 21

1.4.5.6. Решение задач и извлечение ответа. 22

Лекция 5 23

1.5  Семантические сети. 23

1.5.1. Описание иерархической структуры понятий и диаграмма представления 23

1.5.2. Семантическая сеть как Пролог - программа 25

1.5.3. Элементы семантической сети 26

1.5.4. Представление структуры понятий семантической сетью 27

1.5.5. Представление событий семантической сетью 28

1.5.6. Получение вывода с помощью семантической сети 29

1.5.7 Пример представления знаний семантической сетью 30

Лекция 6 31

1.6.1. Системы продукции 31

1.6.2. Механизм функционирования систем продукции 32

База правил 33

1.6.3. Обратная цепочка рассуждений в системе продукций 34

База правил 34

Лекция 7 35

1.7. Представление знаний с применением фреймов 35

1.7.1. Понятие фрейма и слота 35

1.7.2. Фреймовые системы и их функционирование 37

1.7.3. Обобщенная структура фрейма 39

Лекция 8 41

1.8. Стратегии поиска в системах основанных на знаниях 41

1.8.1. Поиск как основа функционирования СОЗ 41

1.8.2. Стратегии поиска в глубину и ширину 43

1.8.3. Стратегия эвристического поиска 45

1.8.4. Формализация задач в пространстве состояний 46

1.8.5. Представление пространства состояний в виде базы знаний 49

Лекция 9 51

1.9. Нечеткие множества в системах основанных на знаниях 51

1.9.1. Основные понятия и определения 51

1.9.2. Арифметические операции над нечеткими переменными 53

1.9.3. Операции нечеткой фильтрации и выбора 55

Лекция 1

1.1 Основы построения систем основанных на знаниях (соз).

1.1.1 Общие сведения о соз

Искусственный интеллект (ИИ) является новой информационной технологией в решении задач на ЭВМ и представляет собой программные системы, имитирующие на компьютере мышление человека.

Методы ИИ позволяют заложить в программные системы способность к самообучению и накоплению новой, полезной в дальнейшем информации.

Человек, понимая речь, изображение, образы и т. д., для решения возникающих задач использует знания с конкретной предметной области.

Для выполнения той же работы компьютером необходимо знания представить в некоторой стандартной форме и составить программу их обработки.

При использовании традиционных структурных языков программирования необходимые знания помещались непосредственно в прикладную программу и составляли с ней единое целое.

Однако такой подход затрудняет понимание того, каким образом используются знания и какую роль выполняют. Т. е. знания, заложенные в программу, и сама программа их обработки оказываются жестко связанными между собой и представляют возможность получать только те выводы из имеющихся знаний, которые предусмотрены программой их обработки.

В системах, основанных на концепции ИИ и инженерии знаний, которые называются системами основанными на знаниях, такая проблема отсутствует. В этих системах функции хранения знаний и функции решения задач разделены подобно БД, где СУБД обеспечивает автономное хранение данных от программ их обработки (рис. 1.1).

В СОЗ:

• знания представляются в конкретной форме в БЗ, которая позволяет их легко определять, модифицировать и пополнять;

• функции решения задач реализуются автономным механизмом логических выводов, делаемых на знаниях, хранящихся в базе.

Рис. 1.1. Система, основанная на знаниях (СОЗ)