1. Теоретичний розділ
1.1 Основні моделі подання знань
Моделі подання знань відносяться до прагматичного напрямку досліджень в галузі штучного інтелекту. Це напрямок грунтується на припущенні про те, що розумова діяльність людини - «чорний ящик». При такому підході не ставиться питання про адекватність використовуваних в комп'ютері моделей подання знань тим моделям, якими користується в аналогічних ситуаціях людина, а розглядається лише кінцевий результат вирішення конкретних завдань [1].
Розглянемо три найбільш часто використовувані і популярні на сьогоднішній день моделі подання знань:
1. продукційні моделі - моделі, засновані на правилах, дозволяють представити знання у вигляді пропозицій типу: «ЯКЩО умова, ТО дія».
У загальному випадку продукционную модель можна представити в наступному вигляді:
N=
- ім'я продукції; - сфера застосування продукції; - умова застосовності продукції; - ядро ??продукції; - постумови продукції, актуалізуються при позитивній реалізації продукції; - коментар, неформальне пояснення (обгрунтування) продукції, час введення в базу знань і т.д.
Системи обробки знань, що використовують продукционную модель, отримали назву «продукційних систем». До складу експертних систем продукційного типу входять база правил (знань), робоча пам'ять і інтерпретатор правил (вирішувач), який реалізує певний механізм логічного висновку. Будь-яке продукційне правило, міститься в базі знань, складається з двох частин: антецендент і консеквента. Антецедент являє собою посилку правила (умовну частину) і складається з елементарних пропозицій, з'єднаних логічними зв'язками «і», «або». Консеквент (висновок) включає одне або кілька речень, які виражають або деякий факт, або вказівка ??на певну дію, підлягає виконанню.
Основні переваги систем, заснованих на продукційних моделях, пов'язані з простотою подання знань та організації логічного висновку. До недоліків таких систем можна віднести наступне:
· відміну від структур знань, властивих людині;
· неясність взаємних відносин правил;
· складність оцінки цілісного образу знань;
· низька ефективність обробки знань;
· при накопиченні досить великого числа правил, вони починають суперечити один одному.
При розробці невеликих систем (десятки правил) проявляються в основному позитивні сторони продукційних моделей знань, однак при збільшенні обсягу знань більш помітними стають слабкі сторони.
. мережеві моделі або семантичні мережі - як правило, це граф, що відображає сенс цілісного образу. Вузли графа відповідають поняттям і об'єктам, а дуги - відносинам між об'єктами.
Формально мережу можна задати в наступному вигляді:
=
I - безліч інформаційних одиниць; - безліч типів зв'язків між інформаційними одиницями; - відображення, що задає конкретні відносини з наявних типів C між елементами I.
Семантична мережа як модель найбільш часто використовується для представлення декл...
