19.2 Продукционные модели

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представлять знания в виде предложений типа:

Если (условие), то (действие).

Записываются эти правила обычно в виде:

ЕСЛИ А1,А2,…,Аn ТО В.

В качестве условия может выступать любая совокупность суждений, соединенных логическими связками И, ИЛИ.

Под условием понимается некоторое предложение – образ, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием – действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они м.б. промежуточными, выступающими далее как условие, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

«Условие» называют иногда «Посылкой», а «Действие» - «Выводом» или «Заключением». Условия А1,А2,…,Аn обычно называют фактами. С помощью фактов описывается текущее состояние предметной области. Факты могут быть истинными, ложными, либо, в общем случае, правдоподобными, когда истинность факта допускается с некоторой степенью уверенности.

Действие В трактуется как добавление нового факта в описание текущего состояния предметной области.

В упрощенном виде описание предметной области с помощью правил (продукций) базируется на следующих основных предположениях об устройстве предметной области:

1. Предметная область может быть описана в виде множества фактов и множества правил. Факты – это истинные высказывания (повествовательные предложения) об объектах или явлениях предметной области.

2. Правила описывают причинно-следственные связи между фактами (в общем случае и между правилами тоже) - как истинность одних фактов влияет на истинность других.

3. Продукционные модели могут отражать следующие виды отношений:

ситуация - > действие,

посылка -> заключение,

причина -> следствие.

В продукционных системах используются два основных способа реализации механизма вывода:

• прямой вывод, или вывод от данных;

• обратный вывод, или вывод от цели.

В первом случае идут от известных данных (фактов) и на каждом шаге вывода к этим фактам применяют все возможные правила, которые порождают новые факты, и так до тех пор, пока не будет порожден факт-цель. Возможны несколько проходов для проверки правил.

Для применения правила используется процесс сопоставления известных фактов с правилами и, если факты согласуются с посылками в правиле, то правило применяется. Во втором случае вывод идет в обратном направлении – от поставленной цели. Если цель согласуется с заключением правила, то посылку правила принимают за подцель или гипотезу, и этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение подцели с известными фактами.

Пример: Набор правил:

П1: Если “отдых – летом” и ”человек – активный”, то “ехать в горы”.

П2: Если “любит солнце”, то “отдых - летом”.

Предположим, в систему поступили данные: “человек – активный” и “любит солнце”. Необходимо выяснить может ли человек ехать в горы.

Прямой вывод:

1-й проход.

Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных “отдых – летом”). Шаг 2.Пробуем П2, работает, в базу поступил факт “отдых летом”. 2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, работает, активизирует цель “ехать в горы”, которая и выступает как совет, который дает ЭС.

Обратный вывод: - подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил и данных. 1-й проход.

Шаг 1. Цель – “ехать в горы”. Пробуем П1 – данных “отдых – летом” нет, они становятся новой целью, и ищется правило, где она в правой части.

Шаг 2. Цель “отдых – летом”. Правило П2 подтверждает цель и активизирует ее. 2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, искомая цель подтверждается.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных ЭС.

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

Продукционная модель обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа (порядка нескольких сотен) продукций они начинают противоречить друг другу.

Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход. Например, экспертные системы ЭКСПЕРТ, ЭКО и др.