Система знаний. Модели представления знаний. Логическая, сетевая, фреймовая, продукционная модели представления знаний.
Система знаний — система сбора, хранения и обработки знаний.
Система знаний состоит из двух частей: постоянных (проверенных) знаний, которыми система обладает и постоянно пользуется, и временных (проверяемых) знаний, в которых система не уверена, с которыми она экспериментирует в процессе обучения.
Модели представления знаний делятся на эмпирические и теоретические.
К эмпирическим моделям относятся:
- продукционные модели – модель основанная на правилах, позволяет представить знание в виде предложений типа: «ЕСЛИ условие, ТО действие». Продукционная модель обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа (порядка нескольких сотен) продукций они начинают противоречить друг другу;
- сетевые модели (или семантические сети) – в инженерии знаний под ней подразумевается граф, отображающий смысл целостного образа. Узлы графа соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между объектами. Обладает тем недостатком, что однозначного определения семантической сети в настоящее время отсутствует;
- фреймовая модель – основывается на таком понятии как. Фрейм – структура данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к фрейму, содержится в составляющих его слотах. Слоты могут быть терминальными либо являться сами фреймами, т.о. образуя целую иерархическую сеть.
К теоретическим моделям относятся:
|
|
|
· Логические модели – вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода.
· Формальные грамматики – состоят из алфавита (словаря), множества синтаксических правил, базовой системы выражений, множества правил вывода. В основе этой модели лежит исчисление высказываний, которое можно считать классическим примером аксиоматических систем. Главным недостатком является отсутствие гибкости системы.
· Комбинаторные модели – основаны на рассмотрении дискретных объектов, конечных множеств и заданном на них отношении порядка, также рассматриваются все возможные изменения, перестановки и сочетания в рамках заданных множеств. Они оперируют только дискретными объектами и конечными множествами, связанными однородными отношениями.
· Алгебраические модели - подразумевают представление знаний в виде некоторых алгебраических примитивов, над которыми определено множество действий. Для набора знаний представленного в таком виде действуют правила алгебраических множеств, такие как аксиоматизация, определение подсистем и отношений эквивалентности. Также возможно построение цепей множеств.
|
|
|
Экспертные системы. Структура и организация знаний в экспертных системах. Типы задач, решаемых ЭС.
Экспертная система — это комплекс компьютерного программного обеспечения, помогающий человеку принимать обоснованные решения. Экспертные системы используют информацию, полученную заранее от экспертов — людей, которые в какой-либо области являются лучшими специалистами.
Экспертные системы подразделяются на статические и динамические.
Стандартная статическая экспертная система состоит из следующих основных компонентов:
1) рабочей памяти, называемой также базой данных - предназначена для получения и хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.
2) базы знаний - предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих конкретную предметную область, и правил, описывающих рациональное преобразование данных этой области решаемой задачи.
3) решателя, называемого также интерпретатором - используя исходные данные из рабочей памяти и долгосрочные данные из базы знаний, он формирует правила, применение которых к исходным данным приводит к решению задачи.
|
|
|
4) компонента приобретения знаний - автоматизирует процесс заполнения экспертной системы знаниями эксперта.
5) объяснительного компонента - разъясняет, как система получила решение данной задачи, или почему она это решение не получила и какие знания она при этом использовала.
6) диалогового компонента - служит для обеспечения дружественного интерфейса пользователя как в ходе решения задачи, так и в процессе приобретения знаний и объявления результатов работы.
В структуру динамической экспертной системы дополнительно вводятся два следующих компонента:
1) подсистема моделирования внешнего мира;
2) подсистема связей с внешним окружением.
Знания в экспертных системах организованы таким образом, чтобы знания о предметной области отделить от других типов знаний системы, таких, как общие знания о том, как решать задачи, или знания о том, как взаимодействовать с пользователем. Выделенные знания о предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом вывода. Программа, которая работает со знаниями, организованными подобным образом, называется системой, основанной на знаниях.
|
|
|
Основные типы задач, решаемых с помощью экспертных систем:
- интерпретация, определение смыслового содержания входных данных;
- предсказание последствий наблюдаемых ситуаций;
- диагностика неисправностей (заболеваний) по симптомам;
- конструирование объекта с заданными свойствами при соблюдении установленных ограничений;
- планирование последовательности действий, приводящих к желаемому состоянию объекта;
- слежение (наблюдение) за изменяющимся состоянием объекта и сравнение его параметров с установленными или желаемыми;
- управление объектом с целью достижения желаемого поведения;
- поиск неисправностей;
- обучение.
Дата добавления: 2018-08-06; просмотров: 706; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!