Модели представления знаний

Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:

• продукционные модели;
• семантические сети;
• фреймы;
• формальные логические модели.

Продукционная модель

Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа " Если (условие), то (действие)".

Под "условием" (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под"действием" (консеквентом) - действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).
Чаще всего вывод на такой базе знаний бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения - к данным). Данные -это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний (см. далее).
Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.
Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход(язык OPS 5; "оболочки" или "пустые" ЭС - EXSYS Professional, Kappa, ЭКСПЕРТ; ЭКО, инструментальные системы ПИЭС [Хорошевский, 1993] и СПЭИС[Ковригин, Перфильев, 1988] и др.), а также промышленных ЭС на его основе (например,ЭС, созданных средствами G2 [Попов, 1996]) и другие.