3. Модели представления знаний. Формальные логические модели. Продукционные модели.

МПЗ – это язык и концептуальная схема для описания знаний в единообразном виде, большинство из них может быть классифицировано на: формальные логические модели; продукционные модели; семантические сети; фреймы.

Формальные логические модели – это модели, основанные на формальных исчислениях, в качестве таких исчислений используются различные математ.-логические модели-языки, которые позволяют делать логический вывод на основе имеющихся правил и аксиом.

В логических моделях знания представляются в виде совокупности правильно построенных формул какой-либо формальной системы, которая задается четверкой (T,P,A,R):

Т – множество базовых элементов;

Р– множество синтаксических правил;

А – множество аксиом ФС, которые в рамках данной ФС априорно считаются истинными;

R – конечное множество правил вывода.

В основе ФЛМ лежит понятие высказывание – это атомарное предложение на этом формальном языке.

В качестве таких моделей могут использоваться:

• пропозициональная логика (простые высказывания +¬|&→↔)

• логика 1ого порядка (добавляются кванторы общности и существования, предикаты, логические функции)

БЗ в таком случае представляет собой множество высказываний. Для получения знаний используются правила логического вывода на основе имеющихся в знаниях высказываниях.

Логический вывод – это шаблоны или операции, позволяющие из одних высказываний выводить другие с сохранением истинности и непротиворечивости.

Получение знаний может быть разделено на два вида:

• в БЗ сообщается новое высказывание, и алгоритм вывода выводит все возможные заключения для этого высказывания.

• при сообщении высказывания в БЗ ей нужно доказать истинность/ложность этого утверждения.

Был разработан наиб. эфф. алгоритм вывода – метод резолюций.

Преимущества данной модели:

• высокий уровень формализации.

• согласованность знаний как единого целого.

• единая система описания как знаний ПО, так и способов решения задач в этой ПО.

Недостатки данной модели:

• представление знаний в таких моделях не наглядно.

• не эффективно обозначить свойства и отношения однотипными логическими функциями.

• описание знаний в виде лог. формул не позволяет проявится преим. которые имеют автоматические системы обработки структур данных.

Продукционные модели – модель основанная на правилах, позволяет представлять знания в виде правил «если…, то…».

Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний.

Основным положением ПМ яв множество продукции или правил вывода (Wi, Ui, Pi, Ai→Bi, Ci):

Wi – сфера применения i-й продукции;

Ui, – предусловие i-й продукции, содержащее информацию об истинности данной продукции;

Pi, – условие i-й продукции, истинностное значение которого разрешает применять данную продукцию;

Ai→Bi – ядро i-й продукции, «если..., то...»;

Ci – постусловие i-й продукции, определяющее изменения, которые необходимо внести в систему продукций.

ПМ в таком случае на основе заданного условия поиска должна выдать как промежуточные этапы поиска, так и итоговые заключения. Вывод в такой БЗ может быть прямой (от данных к цели) либо обратный (от цели к данным).

В такой системе всегда имеется интерпретатор(реализует функции анализа условий применимости, выполнения и управление выбором продукции) и машина логического вывода – этот подход используется наиболее часто в промышленных экспертных системах.

Для подобной системы может быть успешно использован любой алгоритм классификации, в котором множество входных образов разбивается на множество заключений.

• система классификаторов

• подкрепляющее обучение

• алгоритмы поиска

• алгоритм A*, алгоритм поиска на графах

Достоинства:

• Явность и наглядность интерпретации правил;

• Простота механизма вывода;

• Простота модификации БЗ.

Недостатки:

• Неоднозначность выбора правил вывода;

• Низкая эффективность и негибкость механизма вывода;

• Неоднозначность учёта взаимосвязи между отдельными продукциями;

• Сложность восприимчивости;

• Сложность оценки целостного представления о предметной области.

• Реализация этих моделей базируется на языках типа Prolog.