Если (список условий), то (следует выполнить перечень действий).

Здесь условие — это предложение, по которому происходит поиск в базе знаний, а действие есть неко­торая операция, выполняемая при успешно осуществленном поис­ке. Действия могут быть как промежуточными, выступающими далее как условия, так и целевыми, завершающими работу. В продук­ционной модели база знаний состоит из совокупности правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вы­вода. Механизм выводов связывает знания и создает из их последо­вательности заключение. Вывод бывает прямой (метод сопоставления, от данных к поиску цели) или обратный (метод генерации гипотезы и ее проверки, от цели − к данным).

Пример.

Имеется фрагмент базы знаний, состоящий из двух пра­вил:

Пр. 1: ЕСЛИ «ведение бизнеса» и «знакомство с Интернет», ТО «электронная коммерция».

Пр. 2: ЕСЛИ «владеет компьютером», ТО «знакомство с Интернет».

В систему поступили данные: «ведение бизнеса» и «владе­ет компьютером».

ПРЯМОЙ ВЫВОД: На основе имеющихся данных получить заклю­чение.

1-й проход:

Шаг 1. Проверяем Пр. 1, не работает — не хватает данных «знаком­ство с Интернет».

Шаг 2. Проверяем Пр. 2, работает, база дополняется фактом «зна­комство с Интернет».

2-й проход

Шаг 3. Проверяем Пр. 1, работает, система дает заключение «элек­тронная коммерция»

ОБРАТНЫЙ ВЫВОД: Подтвердить выбранную цель с помощью имеющихся правил и данных

1-й проход:

Шаг 1. Цель − «электронная коммерция»: Проверяем Пр. 1, данных «знакомство с Интернет» нет, они становятся новой целью, и есть правило, где она в правой части.

Шаг 2. Цель − «знакомство с Интернет»: Пр. 2 подтверждает цель и активизирует ее.

2-й проход:

Шаг 3. Пр. 1 подтверждает искомую цель.

Продукционная модель привлекает разработчиков наглядностью, модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений, простотой механизма логического вывода. Она чаще всего используется в промышленных экспертных системах.

Семантика − это наука, исследующая свойства знаков и знаковых систем, их смысловую связь с реальными объектами. Семантическая сеть − это ориентированный граф, вершины которого есть понятия, а дуги − отношения между ними (рис.)

Достоинствами семантических моделей являются: большие выразительные возможности; наглядность системы знаний, представленной гра­фически; близость структуры сети, представляющей систему знаний, семантической структуре фраз на естественном языке; соответствие современным представлениям об организации долговременной памя­ти человека. К недостаткам отнесем то, что сетевая модель не содер­жит ясного представления о структуре предметной области, которая ей соответствует, поэтому ее формирование и модификация затруд­нительны; сетевые модели представляют собой пассивные структу­ры, для их обработки используется специальный аппарат формаль­ного вывода. Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соот­ветствующего некоторой подсети поставленной задачи, что, в свою очередь, говорит еще об одном недостатке модели − сложности по­иска вывода на семантических сетях.

Термин фрейм (от англ. frame − каркас, рамка) предложен для обозначения структуры единицы знаний, которую можно описать некоторой совокупностью понятий, для ее пространственного вос­приятия. Фрейм состоит из совокупности элементов, называемых слотами. Каждый слот имеет имя и значение. Он может быть связан с другим фреймом. Фрей­мовая модель представляет собой систематизированную в виде еди­ной теории технологическую модель памяти человека и его сознания. В отличие от других моделей, во фреймах фиксируется жесткая струк­тура. В общем случае фрейм определяется следующим образом:

ИМЯ ФРЕЙМА: (имя 1-го слота: значение 1-го слота);

(имя 2-го слота: значение 2-го слота);

......................................................

(имя N-го слота: значение N-го слота).

Важным свойством фреймов является наследование свойств, за­имствованное из теории семантических сетей. Наследование проис­ходит по АКО-связям. Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуется, т.е. переносятся значения аналогичных слотов. Напри­мер, в сети фреймов на рис. фрейм «Конструктор» наследует свойства фреймов «Инженер» и «Человек», которые стоят на более высоком уровне иерархии.

Модель фрейма достаточно универсальна, позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

• фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (лекция, конспект, кафедра);

• фреймы-роли (студент, преподаватель, декан);

• фреймы-сценарии (сдача экзамена, празднование именин, получение стипендии);

• фреймы-ситуации (тревога, рабочий режим учебного дня) и др. Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является их способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также гибкость и наглядность.

Обобщая анализ моделей представления знаний, можно сделать следующие выводы:

• Нельзя дать универсальных рекомендаций по выбору модели. Этот выбор определяется возможностью и удобством представ­ления исследуемой предметной области с учетом необходимос­ти использования знаний.

• Наиболее мощными являются смешанные модели представления знаний.