2.5 Представлення знань з використанням семантичних мереж

Семантична мережа використовується для опису методу представлення знання, заснованого на мережній структурі. Цей метод є одним з найбільш ефективних методів збереження знань. Семантичні мережі складаються з:  вузлів, відповідних об'єктів, поняттям і подій;  дуг, що зв'язують вузли і описують відносини між ними.  Іншими словами, семантична мережа відображає сукупність об'єктів предметної області і відносин між ними. При цьому, об'єктами відповідають вершини мережі, а відносинам - з'єднують їх дуги. У семантичну мережу включаються тільки ті об'єкти предметної області, які необхідні для вирішення прикладних завдань. В якості об'єктів можуть виступати події, дії, узагальнені поняття або властивості об'єктів.  Вершини мережі з'єднуються дугою, якщо відповідні об'єкти предметної області перебувають у будь-якому відношенні.  Найбільш поширеними є такі типи відносин:  «Є» - означає, що об'єкт входить до складу даного класу;  «Має» - дозволяє задавати властивості об'єктів.  Можливі також відносини види:  «Є наслідком» - відображає причинно-наслідкові зв'язки;  «Має значення» - задає значення властивостей об'єктів. 

2.6 Представлення знань у вигляді нечітких висловлювань

Методи побудови математичних моделей часто засновані на неточною, але в об'єктивній інформації про об'єкт. Проте можливі ситуації, коли при побудові моделей вирішальне значення мають відомості, отримані від експерта, звичайно якісного характеру. Вони відображають змістовні особливості досліджуваного об'єкта і формулюються на природній мові. Опис об'єкта в такому випадку носить нечіткий характер.  Наприклад:  У булевої алгебри 1 являє істину, а 0 - брехня. І це має місце і в нечіткій логіці, але, крім того використовуються також всі дробу між 0 і 1, щоб вказати на часткову істинність [2, 5 - 11]. Так запис «μ (високий (Х)) = 0,75» говорить про те, що припущення «Х - високий» в деякому сенсі на три чверті істинно, а на одну чверть брехливо.  Для комбінування нецелочисленное значень істинності у нечіткій логіці визначаються еквіваленти логічних операцій:  μ1 І μ2 = min (μ1, μ2);  μ1 АБО μ2 = max (μ1, μ2);  НЕ μ1 = 1 - μ1.  Таким чином, уривчасті відомості можна комбінувати на основі строгих і узгоджених методів.  Слабким моментом у застосуванні нечіткої логіки є відображення (функція приналежності). Припустимо, вік Х - 40 років. Наскільки істинно припущення, що Х - старий. Дорівнює чи ця величина 0,5, оскільки Х прожив приблизно півжиття, або величини 0,4 і 0,6 більш реалістичні. Необхідно вирішити, яку функцію краще використовувати для відображення віку в інтервал від 0 до 1.  Чим, наприклад, крива краще, ніж лінійна залежність. Для переваги однієї форми функції іншої немає об'єктивних обгрунтувань, тому в реальній задачі будуть присутні десятки і сотні подібних функцій, кожна з яких до певної міри є довільною. Значить в системах, заснованих на нечіткій логіці, необхідно передбачити кошти, що дозволяють модифікувати функції приналежності.  Ще однією проблемою є проблема зважування окремих відомостей. Припустимо, наприклад, що ми маємо в своєму розпорядженні деякою сукупністю нечітких правил:  Правило 1: ЯКЩО нитка Х горить повільно І при горінні нитки Х утворюється твердий кулька бурого кольору ТО нитка Х - капронова;  Правило 2: ЯКЩО нитка Х поза полум'я гасне І при горінні нитки Х відчувається запах сургучу ТО нитка Х - капронова.