Оглавление

Основные понятия и определения 2

Процедурные и декларативные знания 2

Характеристики знаний 2

Классификация знаний по глубине 3

Классификация знаний по жесткости 3

Формализация знаний 3

Формальные языки 3

Модели представления знаний: 3

Классификация моделей знаний и данных 3

Формально-логические модели 4

Логика высказываний 4

Логика предикатов 6

Модальные логики 7

Псевдофизическая логика 7

Онтологии 7

Многозначные логики 7

Нечеткая логика 7

Основные операции над нечеткими множествами 8

Нечеткий вывод 8

Сравнение выводов Mamdani и TVFI 9

Отличие нечеткости и вероятности 11

Продукционные модели 11

Три ключевых понятия: 12

Теорема Байеса 12

Методы цен свидетельств 13

Сетевая модель 14

Отношения в семантических сетях 15

Механизм ассоциации нейронных клеток. 16

Основные понятия и определения

Знания людей представляют собой проверенный практический результат познания действительности, являющейся верным его отражением в их мышлении в виде картины мира.

Мышление как познавательная способность человека, является средством формирования картины мира, а сама картина мира ее результатом. В ходе мышления можно сформировать новые знания, но они сразу переходят в прошлый опыт.

Каждая из ИС соотносится с определенной частью реального мира, с определенной областью деятельности человека, выделенной и описанной в соответствии с некоторыми целями и называется предметной областью(ПО).

Для обозначения сведений о ПО используется обобщенное понятие – данные.

Информация – полученные данные.

Знания = данные +обработка

Процедурные и декларативные знания

Знания существуют в декларативной и процедурной форме.

К процедурным знаниям относят знания, представляющие собой описание действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями намеченных целей.

Декларативные знания представляют собой описания фактов и явлений, фиксирует наличие или отсутствие таких фактов.

Характеристики знаний

1. Классифицирующая связность

Свидетельствует о наличии и возможности установления семантических отношений между элементами знаний.

2. Интерпретированность

Позволяет определить элементы через составные части (экстенсиональные и интесиональные).

Обеспечивают интесиональное определение знаний, т.е. через внутренние свойства, связи и структуру. Экстенсиональные – определяют предмет через набор фактов.

3. Сложная структура

Практически всегда влияет на степень связности и необходимости интерпретации

4. Ситуативность

Необходимость применения знаний на практике в различные моменты времени и в кокретных условиях.

5. Активность и др.

6. Знания хранятся в информационных системах - БЗ, а данные хранятся в БД.

Способность адаптироваться к различным условиям – свойство активности.

Классификация знаний по глубине

1. Поверхностные (совокупность эмпирических ассоциаций и причинно –следственных отношений между понятиями предметной области.

2. Абстракции, образы, аналогии , в которых отображается понимание структуры предметной области к и взаимосвязь отдельных понятий

Классификация знаний по жесткости

1. Жесткие (позволяют получать однозначно четкие рекомендации при заданных начальных условиях)

2. Мягкие (допускают множественные расплывчатые решения и различные варианты рекомендаций)

Формализация знаний

Представление описание предметной области с помощью знаковых систем мы будем называть формализацией.

Формальные языки

Формальные языки – абстрактные конструкции, которые носят типизированный характер и позволяют более глубоко анализировать предметную область.

При описании ЯПЗ не акцентируют внимание на различные данные, знания и информацию.

Модели представления знаний:

Модели или ЯПЗ (языки представления знаний) :

-модели структурированных данных

- модели неструктурированных данных

Основные отличия:

-содержание тех знаний, которые предстоит формализовать

-последующие использование формализованных знаний или специфика интеллектуальной системы, частью которой они являются

-технология формализации.

Классификация моделей знаний и данных

Схема модели представления знаний:

А) Модели данных (декларативные):

1. Иерархические

2. Многомерные

3. Сетевые

4. Реляционные

5. Объектные

6. Объектореляционные

Б) Модели знаний (процедурные) структурированные:

1. Фреймовые

2. Продукционные

3. Семантические

4. Формально-логические

Формально-логические модели

M=<T,A,P,F>

T- множество базовых элементов( рассматриваемых объектов)

A-набор аксиом

P-множество синтаксических правил, позволяющих строить из T и A множество синтаксических конструкций

F - синтаксические правила вывода, позволяющие расширить A за счет др. конструкций и рекомендаций

ФЛ от принципов логических выводов:

1) индуктивные (от частного к общему) – формальные системы имитации рассуждений с правилами правдоподобного вывода

2) дедуктивные – (от общего к частному) – используется для разрешения проблем, которые записываются в виде утверждений какого-либо решения. Цель решения записывается в виде утверждения, которое нужно проверить на истинность

Особенности:

-универсальный характер процедуры поиска решений

-используется эврестическая направленность процедур

-описание через формулы системы

-отделение семантического знания от синтаксического

-зависимость эффективности вывода от взаимодействия семантического и синтаксического знания

3) Логика высказываний

4)логика предикатов

5) Модальные логики – имеют спец. операторы, модифицирующие интеграцию в форму логической системы

-алетическая( возможно, что необходимо, что)

-деонтическая(разрешено, обязательно)

-эпистемическая( знания +вера)

-Темпоральная(временная)

-немонотонная (может пересматривать уже принятые решения)

6) Псевдофизическая

7) Онтология (познание)