Контрольна робота з дисципліни «Інтелектуальні інформаційні технології та експертні системи»
Виконав студент навчальної групи Ніфантьева А. А.
Академія соціальної освіти, Зеленодільський філія
Зеленодольськ 2012
Введення
При вивченні інтелектуальних систем традиційно виникає питання - що ж таке знання і чим вони відрізняються від звичайних даних, десятиліттями оброблюваних комп'ютерами. Можна взяти на озброєння наступні робочі визначення даних і знань. Дані - це представлення фактів та ідей у ??формалізованому вигляді, придатному для передачі та обробки в деякому інформаційному процесі.
Знання - підсумок теоретичної та практичної діяльності людини, що відображає накопичення попереднього досвіду і відрізняється високим ступенем структурованості. Правила використання цієї інформації для прийняття рішень. Головна відмінність знань від даних полягає в їх активності, тобто поява нових фактів або встановлення нових зв'язків може стати джерелом активності системи.
Моделі подання знань
Моделі подання знань - це один з найважливіших напрямків досліджень в галузі штучного інтелекту. Чому одне з найважливіших? Та тому, що без знань штучний інтелект не може існувати в принципі. На сьогоднішній день розроблено вже достатню кількість моделей. Кожна з них володіє своїми плюсами і мінусами, і тому для кожного конкретного завдання необхідно вибрати саме свою модель. Від цього буде залежить не стільки ефективність виконання поставленого завдання, скільки можливість її рішення взагалі. Більшість моделей може бути зведене до наступних класів:
· Продукційні моделі;
· Мережеві моделі (семантичні мережі);
· Фрейми;
· Формальні логічні моделі.
Розглянемо докладніше кожен клас представлення знань.
Продукційна модель
Продукційна модель (модель, заснована на правилах) дозволяє представити знання у вигляді пропозицій, званих продукціям, типу «Якщо (умова), то (дія)». Під умовою (антецедентом) розуміється деякий пропозицію-зразок, за яким здійснюється пошук в БЗ, а під «дією» (консеквентом) - операції, що виконуються при успішному результаті пошуку (вони можуть бути проміжними, виступаючими далі в якості умов і термінальними або цільовими, завершальними роботу системи).
Найчастіше висновок на такій базі знань буває прямий (від даних до пошуку мети) або зворотний (від цілі для її підтвердження - до даних). Продукційна модель найчастіше застосовується в промислових експертних системах. Вона приваблює розробників своєю наочністю, високою модульність, легкістю внесення доповнень та змін і простотою механізму логічного висновку.
Недоліком продукційної моделі є те, що при накопиченні досить великої кількості (близько декількох сотень) продукцій вони починають суперечити один одному. Зростання суперечливості продукційної моделі може бути обмежений шляхом введення механізмів обмежень і повернень. Механізм винятків означає, що вводяться спеціальні правила-виключення. Їх відрізняє велика конкретність у порівнянні з узагальненими правилами. При наявності винятку основне правило не застосовується. Механізм повернень означає, що логічний висновок може тривати навіть у тому випадку, якщо на якомусь етапі висновок привів до протиріччя: просто необхідно відмовитися від одно...
