Лекция № 4 ИИС

Модели представления знаний в интеллектуальных информационных системах

Продукционные модели

Продукционная модель основана на правилах. Она позволяет представить знания в виде предложений, состоящих из двух частей – “если” и “то”.

Под условием понимается некоторое предложение(образец), по которому осуществляется поиск в базе знаний. А под действием понимается некоторая система операций при успешном исходе поиска.

Действия могут быть промежуточными, выступающими далее как другие условия, а могут быть терминальными (целевыми), т.е. завершающими работу.

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Перебором правил управляет программа, которая называется машиной вывода(интерпретатором).

Вывод бывает прямым – от данных к цели, а также обратным – вывод от цели для ее подтверждения к данным.

Данные представляют собой исходные факты, на основе которых запускается машина вывода.

Пример:

Имеется фрагмент базы знаний, включающей только 2 правила:

R1 – если «отдых планируется летом и человек активный», то «следует ехать в горы».

R2 – если «любит солнце», то «отдых следует запланировать летом».

Данные: человек активный, любит солнце.

Проход правил:

Шаг 1. Пробуем правило R1 – не работает, нет данных.

Шаг 2. Пробуем правило R2.

Проход 2.

Шаг 1. Пробуем правило R1 – активизируется правило «ехать в горы».

Обратный вывод:

1й проход

Шаг1. Цель ехать в горы, пробуем R1, данных нет, они становятся целью, ищется правило в переменной цели.

Шаг2. Отдых летом подтверждает R2 и активизирует ее.

Шаг3. Пробуем R1, подтверждается цель.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах.

Рассматриваемая модель привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений, простотой механизма логического вывода.

Существует представительное множество программных средств, реализующих продукционную модель. Например,OPS-5, EXSIS, СПЭИС.