Поле знаний. Простейшие методы структурирования знаний
При приобретении знаний важную роль играют так называемое поле знаний в котором содержатся основные понятия, используемые при описании предметной области, и свойства всех отношений, используемых для установления связей между понятиями.
Поле знаний связано с концептуальной моделью проблемной области, в которой еще не учтены ограничения, которые неизбежно возникают при формальном представлении знаний в базе знаний. Переход от описания некоторой области в поле знаний к описанию в базе знаний аналогичен переходу от концептуальной модели базы данных к ее логической схеме, когда уже зафиксирована система управления базой данных.
Важно отметить, что переход непосредственна к формальным представлениям в базе знаний без этапа концептуального описания в поле знаний приводит к многочисленным ошибкам, что замедляет процесс формирования базы знаний ИС.
Основы структурирования знаний
Методология структурирования знаний предполагает следующие обязательные элементы:
Абстрагирование ( выявление наиболее важных сущностей предметной области)
Иерархия ( взаимозависимость абстракций)
Выделение типов ( классов абстракций с условием наследования)
Модульность ( разбиение области знаний на отдельные модули)
Легкость в восприятии
Системность ( четкая взаимосвязь между понятиями)
Формализация ( создание формального языка (правил)оперирования с абстракциями)
|
|
|
В качестве примера структурирования знаний можно привести простейшие примеры:
• Определение входных и выходных данных
• Составление словаря терминов и наборов ключевых слов
• Выявление объектов и понятий
• Выявление связей между понятиями
• Выявление метапонятий и конкретизация понятий
• Построение пирамиды знаний ( иерархической лестницы понятий и абстракций)
• Выявление отношений между понятиями
Данный алгоритм не является жесткой схемой структурирования знаний. В результате практического применения возникают многочисленные трудности, связанные с конкретным объектом структурирования, уровнем сложности объекта и пр.
Назначение объяснений. Способы реализации объяснений
Интерфейс с пользователем отвечает за обмен информацией между пользователем и экспертной системой.
Экспертная система может быть ориентирована на разные типы пользователей. Но независимо от того, является ли пользователь специалистом или нет, всех их объединяет следующее: языком общения является ограниченный естественный язык, а не формальный язык программирования.
Модуль объяснения.
Наряду с понятием «модуль объяснений» (МО) используются другие понятия: «блок объяснений», «подсистема объяснений» и др.
|
|
|
Экспертная система должна уметь объяснять свое поведение и свои решения пользователю так же, как это делает эксперт-человек. Без механизма объяснений пользователь не доверяет полученным результатам и ЭС не будет иметь спроса.
Назначение модуля объяснений - сделать ЭС «прозрачной» для пользователя, т.е. предоставить пользователю возможность понимать логику действий ЭС, дать надежную гарантию правильности полученных результатов.
Модуль накопления знаний.
Модуль накопления (МН) является сервисным модулем, выполняющим различные вспомогательные функции. Как правило, добавление знаний осуществляется в дискретные интервалы времени в процессе эксплуатации системы. Естественно, что добавление знаний предполагает добавление «новых» знаний. К ним относятся знания, полученное на основе сообщений по особенностям эксплуатации системы.
На начальных этапах эксплуатации системы такие знания отсутствуют. Кроме того, новые знания представляются как результат развития данного научного направления. Постоянное пополнение новыми знаниями делают систему стабильной.
В противном случае, знания, которыми обладает система, устаревают, теряется их актуальность и система не способна решать новые задачи.
|
|
|
На рис. 3 представлена структура медицинской экспертной системы «Кардиолог», которая была разработана в среде программирования Delphi 7.
Рис. 3. Структура медицинской экспертной системы «Кардиолог»
В базе знаний лечения представлены различные варианты лечений, которые могут быть рекомендованы при различных заболеваниях.
База знаний фреймов представляет собой структуру, где для каждого диагноза описаны симптомы, причины заболеваний и ссылки на лечение.
Модуль накопления позволяет модифицировать знания во время создания и последующей эксплуатации экспертной системы.
Механизм логического вывода на основе симптомов может на основе известных фактов базы знаний получить диагноз и курс лечения.
Дата добавления: 2018-05-12; просмотров: 555; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!