Компонента знаний

Анализ термина «Знание»

Традиционно термин «знания» используется в ряде современных информационных технологий (систем). Наиболее известны рассмотренные выше экспертные системы (ЭС), которые представляют собой информационные системы из области искусственного интеллекта (Artificialintelligence).

Три категории элементов данных:

• символы (имена) объектов, свойств объектов, событий, фактов, утверждений или заключений;

• логические конструкции из символов, выражающие отношения, действия, рекомендации, указания, стратегии;

• свойства логических конструкций символов, определяющие возможность объединения этих конструкций в структуры, которые могут служить символом нового факта, утверждения или заключения.

При этом не принципиально, где расположены правила выделения перечисленных категорий данных – в базе данных или у потребителя данных, часть правил может содержаться в базе данных, а другая у потребителя данных.

В этом определении следует обратить внимание на несколько моментов.

Во-первых, в определении говорится не о знаниях вообще, которые являются атрибутом человека, а о формальных знаниях, позволяющих некоторой программной системе, в частности, экспертной системе, имитировать интеллектуальную деятельность человека в ограниченной предметной области.

Во-вторых, речь идёт не о знаниях как таковых, а об одной из форм представления знаний.

В-третьих, символ события или факта может являться вызовом функции или обращением к процедуре в некоторой системе программирования.

В-четвёртых, возможность объединения логических конструкций в структуры, служащие представлением нового факта или утверждения, является условием возможности формирования семантической сети (в частности, сети вывода) и возможности получения знания как результата работы машины вывода над семантической сетью.

Модели знаний

Охарактеризуем кратко основные модели знаний.

Логическая модель знаний - это конечное или бесконечное множество отношений логики предикатов первого порядка, называемых просто логическими формулами. Каждая формула логической модели может иметь лишь два значения - истина или ложь.

Фреймовая модель предложена Марвином Минским и основана на разработанной им теории фреймов. Язык фреймов включает такие понятия как "фрейм", "терминалы", "значения по умолчанию" и др. Фреймовая модель обладает большой универсальностью и весьма удобна в решении многих инженерных задач.

Семантическая сеть - это граф, вершины которого соответствуют объектам или понятиям, а дуги, связывающие вершины, определяют отношения между ними.

В модели знаний на основе продукций, знания представлены совокупностью правил в формате "ЕСЛИ-ТО". Известно большое число разновидностей этой модели и систем на ее основе. Среди них продукционные системы Поста, нормальный алгоритм Маркова, машина Тьюринга, модель "доски объявлений" и др.

Известно, что большая часть экспертных систем в последние годы выполнялась по архитектуре, основанной на правилах (продукциях), причем структура правила состоит из пары: антецедента (посылки) и следствия или заключения. Посылка в общем случае представляет собой логическое выражение, содержащее термы, предикативные выражения и знаки логических операций, и вычислительные процедуры любой сложности. Заключение некоторого правила может служить в качестве терма или аргумента предикативного выражения в составе посылки другого правила, образуя сеть.

Тема 20. Метод представления сетей вывода над базой правил в реляционных СУБД. Реализация деревьев обратного вывода средствами реляционных СУБД. Алгоритмы решения задач на базе сетей вывода в реляционных СУБД.

Начать анализ методов следует со средств, поставляемых в составе инструментальных систем программирования. Все современные системы программирования позволяют подключать библиотеку управляющих элементов ActiveX COMCTL32.OCX. В составе этой библиотеки содержится управляющий элемент визуализации древовидных структур Tree View Control (TVC). TVC выводит на экран иерархический список узловых объектов, каждый из которых состоит из текстового элемента и, если необходимо, из рисунка bitmap. TVC используется, обычно, для вывода оглавления документа, каталогов (папок) файлов на диске или любой другой подобной информации, которая требует иерархического представления.

После создания TVC можно добавлять, удалять, упорядочивать и выполнять другие действия над узловыми объектами путём установки значений свойств и вызова методов. Можно программно развёртывать и свёртывать узловые объекты, показывая или скрывая дочерние (подчинённые) узлы.

Главным ограничением использования TVC для реализации вышеопределённых задач является то, что он базируется на встроенном наборе ключей узлов (Nodes Collection). Поэтому этот управляющий элемент можно использовать именно для целей визуализации, передавая ему необходимый фрагмент иерархической структуры для отображения на экране.

Многолетний опыт эмуляции ориентированных сетевых структур (без циклов) средствами реляционных СУБД позволил выделить четыре инвариантных метода представления деревьев:

• избыточный двухсвязный список;

• иерархический;

• трёхсвязный список;

• на основе классификации Дьюи.

Метод представления сетевых структур без циклов на основе избыточного двухсвязного списка. Такой метод требует одно ключевое поле – уже вышеупомянутое key, а также поля для указателей LLINK и RLINK. Однако для повышения степени инвариантности представления, а также наглядности и удобства изложения последующих методов, в качестве информационного поля мы будем использовать ключевое поле CHTO и в качестве родительского поле KUDA. Ключом в этом случае будет являться конкатенация этих полей. Для иллюстрации метода создадим нижеследующую таблицу TREE.DBF (табл. 1). В соответствии с ниже приведенном на рис. 12 фрагментом сети заполним поля CHTO, KUDA, LLINK и RLINK, принимая во внимание, что каждая пара CHTO - KUDA определяется на рисунке верхним и нижним прямоугольником, связанным линией с кружком. Номер в нижнем прямоугольнике заносится в поле CHTO. Номер, помещенный в кружке линии, связывающей два прямоугольника, является физическим номером записи пары CHTO - KUDA.

При заполнении полей LLINK и RLINK следует учитывать следующие правила:

• в поле LLINK заносится номер записи, соответствующей старшему сыну семьи. Если сыновья отсутствуют, то записывается -1;

• в поле RLINK заносится номер записи, соответствующей брату данной вершины. Если вершина является крайней в семье, то в это поле заносится -1 .

В результате мы получим представление сетевой структуры в виде избыточного двухсвязного списка.

Номер	CHTO	KUDA	LLINK	RLINK
1	11	1	2	4
2	111	11	-1	-1
3	12	2	5	14
4	12	1	5	7
5	121	12	-1	6
6	122	12	8	-1
7	13	1	12	-1
8	1221	122	-1	9
9	1222	122	10	-1
10	122а	1222	-1	11
11	122б	1222	-1	-1
12	1221	13	-1	13
13	1222	13	10	-1
14	21	2	17	-1
15	221	21	16	-1
16	1222	221	10	-1
17	13	21	12	15

Фрагмент сетевой структуры