Продукционные модели знаний

Продукционные модели – модели, основанные на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).

Продукция – это правило, представляющее собой пару следующего вида:

· ситуация - действие;

· посылки - заключение;

· причина - следствие и т.п.

Подобного рода правила встречаются в различных областях знаний и видах деятельности, так в повседневной жизни мы постоянно окружены различного рода правилами поведения, уличного движения, грамматическими правилами, статьями уголовного и гражданского кодекса и т.п.

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Вывод бывает прямой - от данных к поиску цели, и обратный – от цели для ее подтверждения – к данным.

Продукционная модель состоит из трех основных компонентов:

· набора правил, представляющего собой в продукционной системе базу знаний;

· рабочей памяти, в которой хранятся исходные факты и результаты выводов, полученных из этих фактов;

· механизма логического вывода, использующего правила в соответствии с содержимым рабочей памяти и формирующего новые факты.

Каждое правило содержит условную и заключительную части. В условной части правила находится одиночный факт либо несколько фактов (условий), соединенных логической операцией "И". В заключительной части правила находятся факты, которые необходимо дополнительно сформировать в рабочей памяти, если условная часть правила является истинной.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Ее достоинствами являются: наглядность, высокая модульность, легкость внесения изменений и дополнений, простота механизма логического вывода.

Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход: язык OPS 5, оболочки или пустые экспертные системы – EXSYS, ЕКСПЕРТ, промышленные ЭС на основе системы ФИАКР и т.д.