Читать реферат по информатике, вычислительной технике, телекоммуникациям: "Повышение эффективности процесса представления знаний" Страница 3

(Назад) (Cкачать работу)

Знания квалифицируют по двум категориям: поверхностные и глубинные.

Поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в пределах области. Глубинные – абстрактные, аналогии или схемы, отображающие структуру и природу процессов, объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов. Пример поверхностных знаний: «при нажатии на кнопку звонка раздается звук». Пример глубинных знаний: «изучение принципиальной схемы звонка и электропроводки объясняют возникновение звука».

Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Это связано с тем, что в настоящее время еще не разработаны универсальные методики, позволяющие выявлять и работать с глубинными структурами знаний.

В учебниках по ИИ знания делят на процедурные и декларативные.

Исторически первичными были процедурные знания, управляющие данными в алгоритмических программах. Для изменения процедурных знаний требовалось изменять программы.

Однако с развитием ИИ увеличивалась роль декларативных знаний. И сегодня знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных неспециалисту.

Множество моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей может быть сведено к следующим классам:

Продукционные модели;

Семантические сети;

Фреймы;

Формальные логические модели.

Продукционная модель позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)».

Продукционная модель – модель, основанная на правилах. Под «условием» понимается предложение – как образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний.

Под «действием» понимаются действия, выполняемые при успешном исходе поиска. Консеквентные действия могут быть промежуточными или терминальными.

Промежуточные – консеквентные действия выступают далее в качестве условий – антецедентов.

Терминальные – концевые действия являются целевыми, завершающими работу системы.

Чаще всего вывод на такой базе знаний бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели к исходным данным), подтверждающий вывод. Данные – это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах – ЭС. Достоинства такой модели в наглядности, высокой модульности, легкости внесения дополнений и изменений и простом механизме логического вывода.

Семантика – это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают. Термин «семантическая» означает «смысловая»

Семантическая сеть – это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги - отношения между ними. В качестве «понятий» выступают объекты, а «отношения» – это связи типа: «это» – (АКО), «имеет частью», «принадлежит».

Похожие работы