- •Интеллектуальные информационные системы (иис).
- •1.4. Механизм логического вывода
- •Организация базы знаний.
- •2.1 Представление знаний в виде правил
- •2.2 Представление знаний с использованием фреймов
- •2.3 Представление знаний с использованием семантических сетей
- •Статическая экспертная система
- •Нейронные сети.
- •Многослойная нейронная сеть
- •Модель Маккалоха
- •МодельРозенблатта
- •Модель Хопфилда
- •Модель сети с обратным распространением
- •Обучение нейросети
- •Knowledge Discovery in Databases (Обнаружение знаний в базах данных)
- •Основные понятия информатики
- •Программирование:
- •1. Постановка задачи.
- •Моделирование.
- •Построение алгоритма.
- •Программирование.
- •Отладка и тестирование программы.
- •Анализ результатов. Уточнение модели.
- •Объектно-ориентированное программирование
- •Преимущества объектно-ориентированного программирования
- •Недостатки объектно-ориентированного программирования
- •Словесный способ записи алгоритмов
- •Графический способ описания алгоритмов
- •1.8. Абстрактные (определяемые пользователями) типы данных
- •1.8.1. Представление типа
- •Теория систем и системный анализ:
- •1.3. Состояние и функционирование системы
- •Методы и модели теории систем
- •2.1.2. Виды моделей
- •2.2. Классификации методов моделирования систем
- •2.3. Модели систем
- •Принцип моделирования в системном анализе
Организация базы знаний.
Декларативная и процедурная формы представления знаний.
По форме описания знания подразделяются на:
декларативные;
процедурные.
Декларативные знания – это знания, которые записаны в памяти интеллектуальной системы так, что они непосредственно доступны для использования после обращения к соответствующему полю памяти. Обычно декларативные знания используются для представления информации о свойствах и фактах предметной области. По форме представления декларативные знания противопоставляются процедурным знаниям.
Процедурные знания – это знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описания процедур, с помощью которых их можно получить. Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в проблемной области, а также различные инструкции, методики и т.п.
В отличие от декларативного, процедурное знание является операциональным, практическим, находится вне области осознания и проявляется через определенные действия. В качестве классических примеров процедурного знания приводится езда на велосипеде, знание как завязывать узел или говорить на языке. Человек может знать, но не уметь, или наоборот, уметь, но быть не в состоянии объяснить, как он это делает.
Соответственно, разграничение этих типов знания имеет особое значение в процессе обучения, в том числе при овладении и пользовании языком. Декларативные знания выражаются словом, фактами, сведениями, а процедурное знание проявляется через действия, навыки и умения.
Методы представления знаний.
Наиболее общими методами представления знаний в ЭС являются:
правила;
семантические сети;
фреймы.
2.1 Представление знаний в виде правил
Такой способ является наиболее понятным и популярным методом представления знаний. Правила обеспечивают формальный способ представления рекомендаций, знаний или стратегий. Они чаще подходят в тех случаях, когда предметные знания возникают из эмпирических ассоциаций, накопленных за годы работы по решению задач в данной области.
В ЭС, основанных на правилах, предметные знания представляются набором правил , которые проверяются на группе фактов и знаний о текущей ситуации (входной информации). Когда часть правила ЕСЛИ удовлетворяет фактам, то действия, указанные в части ТО, выполняется. Когда это происходит, то говорят, что правило срабатывает. Интерпретатор правил сопоставляет части правил ЕСЛИ с факта-ми и выполняет то правило, часть ЕСЛИ которого сходится с фактами, т.е. интерпретатор правил работает в цикле "Сопоставить – выполнить", формируя последовательность действий (рис. 4).
Рис.4.
Правила, по сравнению с другими способами представления знания имеют следующие преимущества :
1) модульность;
2) единообразие структуры;
3) естественность (вывод заключения в такой системе аналогичен процессу рассуждения эксперта);
4) гибкость иерархии понятий, которая поддерживается только как связи между правилами (изменив правило, вы можете изменить иерархию).
Однако такие системы несвободны от недостатков:
1) процесс вывода менее эффективен, чем при других способах представления, так как большая часть времени затрачивается на непроизводительную проверку применимости правил;
2) этот процесс трудно поддается управлению;
3) сложно представить иерархию понятий.
Представление знаний в виде правил иногда называют плоским (по аналогии с реляционными база-ми данных), так как в них отсутствуют средства для установления иерархии правил. Объем базы знаний растет линейно по мере включения в нее новых фрагментов знаний.
