40.Продукционные модели. База фактов. База правил. Работа машины вывода.
ПМ-модель, основанная на представлении знаний в виде правил «Если (условие), то (действие)». Условие- некоторое предложение, образец, по которому осущ-ся поиск в базе знаний. Действие- действия, выполняемые при успешном исходе поиска. Традиционная продукционная модель знаний включает в себя следующие базовые компоненты:1) набор правил (или продукций), представляющих базу знаний продукционной системы; 2) рабочую память, в которой хранятся исходные факты, а также факты, выведенные из исходных фактов при помощи механизма логического вывода; 3) сам механизм логического вывода, позволяющий из имеющихся фактов, согласно имеющимся правилам вывода, выводить новые факты. Причем, количество таких операций может быть бесконечно. Каждое правило, представляющее базу знаний продукционной системы, содержит условную и заключительную части. В условной части правила находится либо одиночный факт, либо несколько фактов, соединенных конъюнкцией. В заключительной части правила находятся факты, которыми необходимо пополнить рабочую память, если условная часть правила является истинной.
Исходные факты (данные)- хранятся в базе фактов, набор правил- в Базе Правил. Средство получения новой информации – машина вывода или интерпретатор правил – программа, управляющая перебором правил из продукционной базы знаний. Функции машины вывода: 1. Просмотр существенных фактов из рабочей памяти(базы фактов), правил из БЗ и добавление по возможности в рабочую память новых фактов. 2. Определяет порядок просмотра и применение правил. В больш-ве сис-м, основанных на знаниях, машина вывода - небольшая по объему программа из двух компонентов: компонента вывода и управляющего компонента. Достоинства: наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой мех-ма логич вывода, Недостаток: при накоплении большого числа правил они начинают противоречить др. с др., неясность взаимных отношений между составляющими конкретную продукционную модель знаний правилами, а также правилами логического выбора
41.Семантические сети. Виды отношений. Пример семантической сети.
Семантическая сеть-ориентированный граф с именованными вершинами и дугами, вершины которого представляют понятия, а дуги – отношения между ними.Термин «семантическая» означает смысловая.Семантика устанавливает соотношения между символами и объектами, которые они обозначают, то есть определяет смысл обозначений (их интерпретацию).Понятия-абстрактные или конкретные сущности. Наиборлее часто используемые связи:1.Связи типа «часть-целое»(класс-подкласс).2.Функциональные (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»).3. Количественные (>,<,=). 4.Пространственные(например, далеко от).5. Временные (раньше, позже).6. Атрибутивные(иметь св-во,иметь значение). 7.Логические (и, или, не…).ПО числу типов отношений: 1.однородные (с единственным типом связи);2.неоднородные (с различными типами связи). По типам отношения:1.бинарные (содержащие только бинарные отношения). 2.N-арные (включающие отношения, связывающие более двух понятий). По стр-ре: 1.Отн-е м/д надмножеством и подмножеством(наз-ся AKO-«A Kind Of», «разновидность»). (Пример: «собака является животным» =тип с именем собака явл-ся подтипом типа животные). 2.Отн-ие м/д объектом и множ-ом,обозн-щим, что объект принадлежит этому множеству,наз-ся отн-ем класс-ции (ISA).Говорят, что множество (класс) классифицирует свои экземпляры (пример:«Шарик явл-ся собакой»=Шарик явл-ся объектом типа собака). Иногда это отн-ие именуют также MemberOf, InstanceOf или подобным образом.Поиск решения в БЗ типа СС сводится к поиску фрагмента сети,отраж-его пост-ый запрос к базе. Преимущ-во:более других моделей соответствует представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток: сложность орг-ии процедуры поиска вывода на СС. Экспертные системы, исп-ие СС в кач-ве языка представления знаний-PROSPECTOR, CANSET, TORUS.Вывод на семантической сети – поиск фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей сформулированный запрос к базе знаний.Пример:
