ографічні та метазнанія.
В· Понятійні - набір понять, якими користуються при вирішенні даної задачі. Цей тип знань виробляються в фундаментальних науках і теоретичних розділах прикладних наук.
В· Конструктивні - це знання про наборах можливих структур об'єктів і взаємодії між їх частинами. Отримання цього типу знань характерно для техніки і більшої частини прикладних наук. p> В· Процедурні знання - використовувані в обраної предметної області методи, алгоритми і програми, корисні для даного конкретного додатка, які можна використовувати, передавати і об'єднувати в бібліотеки.
В· Фактографічні - кількісні та якісні характеристики об'єктів і явищ. p> В· Метазнанія - знання про порядок і правила застосування знань.
Можна визначити модель предметної області як
(модель предметної області) =
(Понятійні знання) +
(Конструктивні знання),
а базу знань:
(база знань) =
(Модель предметної області) +
(Процедурні знання) +
(Метазнанія) +
(Фактографічні знання). p> Існують різні форми представлення знань. При практичній розробці експертних систем в даний час найчастіше використовуються евристичні моделі - набір засобів, (в принципі, будь-яких) передавальних властивості і особливості предметної області. Прикладом евристичної моделі можуть служити мережні, фреймові і продукційні моделі.
У більшості експертних систем в базі знань зберігаються використовувані в даний момент правила та відомості про проблемної області.
Підхід, заснований на продукційних правилах, надзвичайно поширений в експертних системах. Як правило, вони мають форму ЯКЩО ... ТОДІ .... ІНАКШЕ .... . p> Наприклад,
ЯКЩО тіп_евм = мікро І
класс_евм = середній
ТОДІ ЕОМ = IBM_PC/XT CNF 65
ІНАКШЕ ЕОМ = ДВК-3 CNF 20. p> У наведеному правилі закладено знання про те, що якщо обираний тип ЕОМ мікро, а клас її середній, то з упевненістю 65% бажано придбання комп'ютера IBM PC/XT. В іншому випадку з упевненістю 20% допустимий вибір ДВК-3. Набір правил подібної структури - найбільш поширене уявлення знань у базі продукційного типу.
У основі подання знань за допомогою семантичних мереж лежить формалізація у вигляді графа з позначеними вершинами і дугами.
Вершини являють собою деякі сутності (об'єкти, події, процеси, явища і тощо), а дуги - відносини між ними. Розглянемо найпростішу семантичну мережу, виражає знання: зроблена класифікація ЕОМ за типами - залежно від продуктивності (мікро, міні, мега) і по класах - за їх вартістю (Низька, середня, висока, велика). Дуги даної мережі позначають відповідність. br/>
Різним моделям ЕОМ відповідають різні комбінації класів і типів, Рис. 1. p> У деяких типах експертних систем застосовується уявлення знань у вигляді фреймів. Це специфічні об'єкти, відповідні поняттям предметної області, що мають внутрішню структуру у вигляді слотів. Слотами мо...
