Модели представления знаний

Знания в базах знаний формируются на основе модели представления знаний. Модели представления знаний делятся на процедурные и декларативные. К процедурным относятся алгоритмическая модель представления знаний, а в декларативном относятся относятся логическая, симантические сети, фреймовые и продукционная.

АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ модель представления знаний.

В основе этой модели лежат алфавит используемого языка, правило формирования выражений на основе заложенного алфавита, аксиомы и правила вывода. Алфавит определяется множеством

I=T1 U T2 U T3

T1 – множество т1 включает в себя имена подзадач= {a1, a2,,,, an} Множество А описывает последовательность решения задачи. Т2 – ={;, of, cose, while, do } множество т2 содержит ключевые выражения на оснвое которых строятся синтаксические конструкции для описания решения задачи.

Cose A of A1, A2, A3 – означает что можно решить только А1

T3 = {begin, end}

Модель может отражается с помощью деревографа. Где в корневой вершине находится исходная решаемая задача, в промежуточных вершинах подзадачи, в кольцевых вершинах элементарные подзадачи. Дуги отражают операцию програмирования.

Алгоритмическая модель представления знаний является основополагающей по отношению ко всем остальным моделям представления знаний. Все существующие модели представления знаний являются или развитием алгоритмической модели представления знаний или включают её в свою структуру. Алгоритмическая модель представления знаний позволяет описать любую модель предметной области и реализуется на алгоротмических язык программирования, как на универсальных так и на специализированных.

Достоинство: универсальность так как практически все возможные знания могут быть записаны в виде алгоритмов и следовательно способны отражать любое процедурное знание. Теоритическая проработанность, модульность – добавление и ли удаление новых алгоритмов не приводит к изменению в основном алгоритме. Относительная простота реализации.

Недостатки: Ориентирована только на хорошо формализуемые предмтеные области, высокая степень статичности, пополнение базы знаний и проверка её не противоречивости осуществляется вручную и жёсткие границы компитентности.

Примером базы занний основанной на алгоритмической модели представления знаний может служить любая программа созданная на алгоритмическом языке прогармирования.

ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

В ней знания и сама решаемая задача описываются определёнными утверждениями на логическом языке. Знания составляют множество аксиом, а решаемая задача представляет собой теорему трбующую доказательства. Процесс доказатоельтсва теоремы и составляет логическую систему представления знаний. Описание модели основывается на конструктивной логике.

Зададим конструктивную модель множеством.

М = {Т, Р, А, F} Т – базовые элементы, Р – множество правил, А –множество аксиом, F – множество правил вывода решений задачи.

Т = {T1 U T2 U T3 UT4 UT5}

Т1 – имена подзадач, ={ U, U1, U2 ….Un}

T2 – = {?, ₰ Epsilion; }символы с помошью которых осуществляются структурные связи между подзадачами.

T3 = {₰ rarr; } включает символыц которые сводят решени задачи к другой подзадачи

T4= {(,)} включает вспомогательные символы

Т5 = {t, f} – результаты решения задачи

Множество правил формирует множетсво Р на основе заложенного логического языка.

А? В – для решения задачи нужно решить и подзадачу А и Б

А₰ гupsilon; В – достаточно решить одну из задач.

1, ₰ oslosh; Для выводов результатов используются дополнительные символы. 1 – означает что результатом решения задачи яывляется истина, а ослош, что результатом решения задачи является лож. Множество А содержит 10 аксиом.

Скачать схему эТапы проектирования экспертной системы.(она рисовала на доске я не рисовал)

Процедура уточнения, перепроектирования и переформулирования не являются обязательными, а характерны только для разработки достаточно сложных экспертных систем и предполагают проведение нескольких итераций(нескольких повторений), сами этапы разработки экспертной системы это – идентификация, концептуализацие, формалищация, реализация, тестирование – являются обязательными, ни один этап незя пропустить, при создании любой экспертной системы. Разработка экспретной системы является коллективным трудом, в котором принимают участия различные специалисты. Центральное место в схеме взаимодействия проектировщиков экспертной системы занимает инженер знаний, именно он организует все важнейшие работы и осуществляет их координацию, именно ему принадлежит право выбора типовых или при необходимости каких-то специальных ресурсов заказа новых инструментальных средств для разработки экспертной системы. Разработка экспертной системы возможна при совместном выполнении следующих основных условий: задача не требует общедоступных знаний, решение задачи требует только интелектуальных действий, существуют копетентные эксперты, эксперты способны описать свои методы решения задачи, эксперты единодушны в своих решениях, задача понятна и не слишком трудна для всех пользователей экспертной системы.