Знание. Системы управления базами знани й.
Знания – это вид информации, отражающий опыт специалиста (эксперта) в определенной предметной области, его понимание множества текущих ситуаций и способы перехода от одного описания объекта к другому. Для знаний характерны: внутренняя интерпретируемость, структурируемость, связанность и взаимная активность.
Знания подразделяются на декларативные, процедурные, эвристические, экспертные.
Декларативные знания записаны в памяти интеллектуальной системы так, что они непосредственно доступны для использования после обращения к соответствующему полю памяти. Обычно декларативные знания используются для представления информация о свойствах и фактах предметной области. По форме представления декларативные знания противопоставляются процедурным знаниям.
Процедурные знания хранятся в памяти интеллектуальной системы в виде описаний процедур, с помощью которых их можно получить. Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в проблемной области, а также формирования различных инструкций, методик и т.п. По форме представления процедурные знания противопоставляются декларативным.
Эвристические знания накапливаются интеллектуальной системой в процессе ее функционирования, а также закладываются в ней априорно, но не имеют статуса абсолютной истинности в данной проблемной области. Обычно эвристические знания связаны с отражением в базе знаний неформального опыта решения задач.
|
|
|
Экспертными знаниями располагает специалист в некоторой предметной области.
Знания о предметной области – совокупность сведений о предметной области, хранящихся в базе знаний интеллектуальной системы. Знания о предметной области подразделяются на следующие виды:
■ факты, относящиеся к предметной области;
■ закономерности, характерные для предметной области;
■ гипотезы о возможных связях между явлениями, процессами и фактами;
■ процедуры для решения типовых задач в данной предметной области.
Знания, как правило, хранятся в базе знаний (БЗ).
База знаний - совокупность систематизированных основополагающих сведений, относящихся к определённой области знания, хранящихся в памяти ЭВМ, объём которых необходим и достаточен для решения заданного круга теоретических или практических задач. В системе управления БЗ используются методы искусственного интеллекта, специальные языки описания знаний, интеллектуальный интерфейс.
Система управления базами знаний – это объектная БД с возможностями интеллектуального поиска и автоматического переупорядочивания структуры в зависимости от действий пользователей - по сути обучение, возможно и иное с web interface-ом и хорошо бы с интегрированным средством планирования/управления.
|
|
|
Характерные черты:
· Иерархическая организация знаний
· Специализированные средства для обработки конструкторских данных и знаний
· Специализированный инструментарий для работы с деревьями составов
· Средства реорганизации и адаптации баз знаний к специфике задач
· Расширяемая библиотека функций и команд для разработки приложений
Система управления базой знаний (СУБЗ) объектно-ориентированной обладает следующими возможностями:
· Сохранять текущее состояние графа объектов или нейронной сети в СООБЗ между сеансами работы с пользователем. В том числе сохраняется текущая топология сети объектов. При повторном запуске приложения не понадобится создавать сеть объектов заново.
· При большем количестве экземпляров объектов ограничить объем памяти, используемый графом объектов или нейронной сетью. Наиболее часто используемые объекты остаются в оперативной памяти, остальные вытесняются в файловое хранилище и загружаются в оперативную память по мере необходимости. При загрузке экземпляра в оперативную память он вытесняет другие, редко используемые объекты.
|
|
|
· Ограничение объема памяти позволяет избавиться от использования файла подкачки операционной системы, что значительно повышает производительность моделирования сетей с большим количеством экземпляров объектов (при суммарном размере всех экземпляров большем, чем размер текущей свободной памяти в системе)
· В случае, если объем сети объектов меньше чем размер текущей свободной памяти в системе, вся сеть находится в оперативной памяти и потерь производительности, связанных с сериализацией - десериализацией не возникает.
· Применение СООБЗ не накладывает никаких ограничений на используемую бизнес логику или математическую модель нейрона, которую можно реализовать как методы объектов, находящихся в СООБЗ. Единственное требование - организовать связи между объектами в сети не с помощью указателей, а с помощью ID объектов. При этом будет необходимо получать указатель на объект используя API СООБЗ.
Дата добавления: 2020-04-25; просмотров: 275; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!