Системы, основанные на продукционных моделях представления знаний

Продукционная модель знания — знания представляются совокупностью правил вида «Если (условие), то (действие)»- это правило называется продукцией.

В общем случае под продукцией понимается выражение след. вида I, Q,P,A->B N.

i-имя продукции; Q- характеризует сферу применения продукции, Ядро продукции A->B,

P- условие применимости ядра продукции. Обычно представляет собой логическое выражение как правило предикап. Когда Р истинно, ядро продукции активизируется;

N- описывает постусловие продукции- активируется в том случае, если ядро продукции реализовалось и описывает действия или процедуры, которые необходимо выполнить после реализации ядра.

В зависимости от того, как реализуется импликация ядра продукции делятся на:

1) Детерминированные- импликация реализуется с необходимостью, т.е. при актуализации ядра и при выполнении А правая часть выполнится обязательно.

2) Недетерминированные- И может выполняться или не выполняться.

Семантическая есть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, Свойства, процессы. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний.

Фрейм — способ представления знаний в Искусственном интеллекте, представляющий собой схему действий в реальной ситуации.

Фрейм – минимально возможное описание сущности какого либо явления, события, ситуации, процесса или объекта.

Первоначально термин «фрейм» ввёл Марвин Минский в 70-е годы XX века для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен. Фреймы используются в системах Искусственного интеллекта (например, в экспертных системах) как одна из распространенных Форм представления знаний.

Логическая модель представления знаний — модель в представлении знаний.

Основная идея подхода при построении логических моделей представления знаний — вся Информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода. В основе логических моделей представления знаний лежит понятие формальной теории, задаваемое кортежем: S = < B,F,A,R >, где:

В — счетное множество базовых символов (алфавит);

F — множество, называемое формулами;

А — выделенное подмножество априори истинных формул (аксиом);

R — конечное множество отношений между формулами, называемое правилами вывода.

Семантические сети

Семантическая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.

Конкретные семантические сети при реализации могут существенно различаться. Один и тот же факт можно представить в виде семантической сети различным образом.

Каждая дуга семантической сети имеет определенную направленность, благодаря чему между понятиями выражается отношение субъект объект. Любая из вершин семантической сети может быть соединена с любым числом вершин, в результате формируется сеть Фактов.

В семантических сетях используется 3 вида вершин:

1) Вершина понятия- обычное существительное;

2) Вершина свойство – прилагательное, наречие;

3) Вершина- событий – глагол.

4) У наиболее важным типам связи, используем. в семантических сетях относят:

связь типа является – отражает принадлежность элемента некоторому классу объекта. Это связь соотносится с понятием обобщения и наследования

связь типа ИМЕЕТ – указывает на то, что объект представляет собой часть другого объекта. В качестве частей объекта могут быть использованы его структурные элементы, характеристики и т.д.

связь типа Есть – указывает на то, что одно понятие служит характеристикой другого понятия.

Классификация семантических сетей.

1) по количеству типов отношений:

однородные – с одним типом отношений;

неоднородные- с разными типами отношений;

2) По типу отношений:

бинарные- отношения, связывающие 2 объекта;

n- арные- отношения. связывающие несколько объектов.