едставлені сукупністю правил виду В«ЯКЩО - ТОВ». Системи з базами знань, засновані на цій моделі, називаються продукційними системами. Ці системи бувають двох діаметрально протилежних типів - з прямими та зворотними висновками. Типовим представником першого типу є система MYCIN, використовувана для вирішення завдань діагностичного характеру, а типовим представником систем другого типу - OPS, використовувана для вирішення проектування завдань. В системі продукцій із зворотними висновками за допомогою правил будується дерево І/АБО, що зв'язує в єдине ціле факти і висновки; оцінка цього дерева на підставі фактів, наявних у базі даних, і є логічний висновок. p align="justify"> Логічні висновки бувають прямими, зворотними і двонаправленими. При прямому виведенні базою служать надані дані, процес оцінки призупиняється у вузлах з запереченням, причому в якості висновку (якщо не все дерево пройдено) використовується гіпотеза, відповідна самого верхнього рівня дерева (кореня). Однак для такого висновку характерна велика кількість даних, а також оцінок дерева, які не мають прямого відношення до висновку, що зайве. Перевага зворотних висновків у тому, що оцінюються тільки ті частини дерева, які мають відношення до ув'язнення, проте якщо заперечення або затвердження неможливі, то породження дерева позбавлене сенсу. У двонапрямлених висновках спочатку оцінюється невеликий обсяг отриманих даних і вибирається гіпотеза (за прикладом прямих висновків), а потім ввести дані, необхідні для прийняття рішення про придатність даної гіпотези. На основі цих висновків можна реалізувати більш потужну і гнучку систему. Системи продукцій з прямими висновками серед систем, заснованих на використанні знань, мають найбільш давню історію, тому вони є в деякому сенсі основоположними. Ці системи включають три компоненти: базу правил, що складається з набору продукцій (правил виводу), базу даних, що містить безліч фактів, і інтерпретатор для отримання логічного висновку на підставі цих знань. База правил і база даних утворюють базу знань, а інтерпретатор відповідає механізму логічного висновку. Висновок виконується у вигляді циклу В«розуміння - виконанняВ», причому в кожному циклі виконувана частина вибраного правила оновлює базу даних. У результаті вміст бази даних перетвориться від первісного до цільового, тобто цільова система синтезується в базі даних. Отже, такі системи не годяться для вирішення великомасштабних завдань. Впорядкуємо слабкі і сильні сторони добре відомих систем продукцій. Сильні сторони:
простота створення і розуміння окремих правил;
простота поповнення, модифікації та анулювання;
простота механізму логічного висновку.
Слабкі сторони:
неясність взаємних відносин правил;
складність оцінки цілісного образу знань;
вкрай низька ефективні...
