Определение семантических сетей и основные понятия.
Модель представления знаний.
1. представление знаний- это соглашение о том, как описывается реальный мир. В естественных и технических науках принят следующий способ представления знаний: на обычном естественном языке вводятся основные понятия и отношение между ними, используются только ранее определенные понятия, смысл которых уже известен. Устанавливаются отношения между характеристиками понятий. Основная цель представления знаний - построение математической модели, реального мира и взаимодействия его частей.
2. Для представления знаний в СИИ используют язык представления знаний, возможности языка представления знаний, определяются моделью представления знаний.
система представления знаний-называется среда и средства позволяющие описывать и знания о предметной области, организовывать эти знания, обобщать, анализировать, сравнивать, хранить, систематизировать, сравнивать со старыми, находить противоречия, выводить новые и т.д.
Сюда входят и выходят языки представления знаний, с помощью которых заносятся новые знания и систематизируются.
3. Модель представления знаний должна отражать статическую и динамическую сторону предметной области. Модель представления знаний бывает: универсальная и специализированная.
Универсальные модели:
· семантические сети;
· фреймы;
· продукционные системы;
· логические модели;
При разработке СИИ используются несколько моделей представления знаний и дополнительные средства.
Семантические сети.
1. Семантические сети являются исторически первой моделью представления знаний.
СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ- модель представления знаний в виде структуры. Вершины - понятия предметной области. Дуги - отношения между понятиями.
ПРИМЕР:
Основными связями для семантических сетей являются:
1. Класс, к которому принадлежит данное понятие;
2.Свойства или признак понятия, выделяющий данное понятие от других;
3. Примеры данного понятия.
2.В семантической сети вершины более сложные дробятся на более простые, и используются следующие типы связок: имеет, является частью, принадлежит. 1) IS, НАS; 2) IS А, РАRТ ОFF.
С помощью семантических сетей можно описывать события и действия, время, место и т.д.
Пример структуры семантических сетей:
3.Недостатки семантических сетей:
1. Невозможно описать полностью все стороны предметной области;
2. В чистом виде семантические сети не используются в СИИ;
3. Невозможно описать графику;
4. Нужно давать ограничения.
Фреймы.
Метод представления знаний с помощью фреймов предложен Минским. ФРЕЙМ - структура, предназначенная для представления стереотипных ситуаций.
Пример фрейма: фрейм - служащий техникума.
Слот 1. Значение 1. Ф.И.О. Иванов Иван Иванович Слот 2 Значение 2. Дата рождения 15.01.1976г
……………………………………………………
Должность Преподаватель ВЭТ
Разряд 13
Каждый фрейм описывает один концептуальный объект, а конкретные свойства этого объекта и факты, относящиеся к нему описываются в слотах -структурный элемент данного фрейма. Все фреймы взаимосвязаны и образуют единую фреймовую систему, в которой объединены и процедурные знания.
К концептуальному представлению свойственны иерархичность, целостность образующих знаний, строится в виде единой фреймовой системы, имеющей иерархическую структуру. В слот можно подставить
разные данные: числа или математические соотношения, тексты, программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного или других фреймов. Фрейм определяется как структура следующего вида:
(Имя фрейма;
имя слота 1 (значение слота 1)
имя слота 2 (значение слота 2)
………………………………
имя слота N (значение слота))
Если значения слотов не определены, то фрейм называется фреймом-прототипом,в противном случае конкретным фреймом или экземпляром фрейма.
В теории фреймов ничего не говорится о методах реализации фреймов.
Вслед за появлением теории фреймов появляется целое семейство систем программирования поддерживающие концепцию фрейм - подходов: КRL, GUS, FRL, OWL и др.
Для большинства фреймовых языков свойственно иерархическое описание предметной области с использованием типовых фреймов. При этом широко используется механизм наследования свойств одного объекта (представление знаний в виде слотов, связанного с ним фрейма другими объектами). Используются такие виды наследования как класс —> подкласс, класс —> экземпляр класса, это позволяет согласовывать однотипную информацию различных объектов, а также в дальнейшем обеспечить соответствующее их поведение.
Фреймовые системы относятся к процедурной форме представления знаний. Объясняется это тем, что управление вывода во фреймовой системе реализовано путем подключения так называемых присоединенных процедур, разрабатываемых пользователем.
Процедуры связываются со слотами и обычно именуются демонами и слугами.
демон - процедура, которая активизируется автором, когда в ее слот подставляется значение или проводится сравнение значений.
СЛУГА - процедура, которая активизируется по запросу - при возникновении определенных событий.
Продукционные системы.
Продукционные системы-системы представления знаний, основанных на правилах типа «Условие-Действие».
Записывают эти правила в виде:
Если А1,А2,........,Аn, то В.
Такая запись означает, что «если выполняется условие от А1... Аn (является истинным), тогда следует выполнять действие В». Часть правила после если называется посылкой, а часть правила после, то - выводом или действием или заключением. Условие А1, А2,..., Аn обычно называют фактом. С помощью фактов описывают текущее состояние предметной области. Факты могут быть истинными, ложными, либо в общем случае, правдоподобными, Когда истинность факта допускается с некоторой степенью уверенности.
Действие В трактуется как добавление нового факта в описании текущего состояния предметной области.
В упрощенном варианте описание предметной области с помощью правил (продукций) базируется на следующих основных предположениях об устройстве предметной области. Но может быть описано в виде множества фактов и множества правил.
Факты - истинные высказывания (В естественном языке это повествовательное предложение ) об объектах или явлениях предметной области.
Правила описывают обычно- следственные связи между фактами (в общем случае и между правилами тоже)- как истинность одних фактов влияет на истинность других. Такое представление предметной области является во многих случаях достаточным, а вот соответствует ли оно действительности положению вещей, зависит от точки зрения наблюдателя.
Описание предметной области не трудно ввести в ЭВМ - для этого достаточно снабдить соответствующими средствами для хранения множества фактов, например, в виде базы фактов для хранения правил, например, в виде правил и построить интерпретатор в базе правил, который по описанию текущего
состояния предметной области в виде предъявленных ему фактов осуществляет поиск водимых из фактов заключений. На этой идеи и построены системы продукции.
Типичная структура системы, основанная на правилах, приведена на схеме:
В продукционных системах используют 2 основных способа реализации механизма вывода:
1. прямой вывод, или вывод от данных;
2. обратный вывод, или вывод от цели.
В первом случае идут от известных данных (фактов) и на каждом шаге вывода к этим фактам применяются всевозможные правила, которые порождают новые факты и так до тех пор, пока не будет порожден факт- цель.
Для применения правила используют процесс сопоставления известных фактов с правилами и, если факты согласуются с посылками в правиле, то правило применяется. Во втором случае вывод идет в обратном направлении от поставленной цели. Если цель согласуется с заключением правила, то посылку правило принимает за подцель или гипотезу, и тот процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение подцели с известными фактами.
Рабочая память -представляет собой информационную структуру для хранения текущего состояния предметной области.
Обмен информацией в продукционной системе осуществляется через рабочую память. К примеру, из одного правила нельзя переслать какие-либо данные непосредственно в другое правило, минуя рабочую память. Состояние рабочей памяти целиком определяет подмножество применимых на каждом шаге вывода правил.
Например, возможная формулировка правил продукции в экспертной системе диагностики автомобиля имеет следующий вид: если ( горит - лампа - датчика - давление - масла - уровень - масла - норма и масленый фильтр - не - засорен ), то ( проверить масленый насос ).
Приведенное правило позволяет принять решение по ремонту системы смазки автомобиля.
Достоинствомприменения правил продукции является их модульность. Это позволяет легко добавлять и удалять знания. Можно изменять любую из продукций, не затрагивая содержимого другой продукции.
Недостаткипродукционной системы проявляются при большом числе правил и связаны с возникновением непредсказуемых побочных эффектов при изменении старых и добавлении новых правил. Кроме того, отмечают также низкую эффективность обработки системных продукций и отсутствия гибкости в логическом выводе.
Типичная структура системы, основанная на правилах, приведена на схеме: