КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Классификация моделей представления знаний
В настоящее время разработаны десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам: r продукционные модели; r семантические сети; r фреймы; r формальные логические модели. В свою очередь это множество классов можно разбить на две большие группы (рис. ): Рис. 1.Классификация моделей представления знаний Модели представления знаний обычно делят на логические(формальные) и эвристические (формализованные). В основе логических моделей представления знаний лежит понятие формальной системы (теории). Примерами формальных теорий могут служить исчисление предикатов и любая конкретная система продукций. В логических моделях, как правило, используется исчисление предикатов первого порядка, дополненное рядом эвристических стратегий. Эти методы являются системами дедуктивного типа, т.е. в них используется модель получения вывода из заданной системы посылок с помощью фиксированной системы правил вывода. Дальнейшим развитием предикатных систем являются системы индуктивного типа, в которых правила вывода порождаются системой на основе обработки конечного числа обучающих примеров. В логических моделях представления знаний отношения, существующие между отдельными единицами знаний, выражаются только с помощью тех небогатых средств, которые предоставляются синтаксическими правилами используемой формальной системы. Формальные логические модели – модели, основанные на классическом исчислении предикатов 1 -го порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Реально исчисление предикатов 1-го порядка в промышленных экспертных системах практически не используется. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских "игрушечных" системах, т. к. предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области. В промышленных же экспертных системах используются различные ее модификации и расширения. В отличие от формальных моделей эвристические модели имеют разнообразный набор средств, передающих специфические особенности той или иной проблемной области. Именно поэтому эвристические модели превосходят логические как по возможности адекватно представить проблемную среду, так и по эффективности используемых правил вывода. К эвристическим моделям, используемым в экспертных системах, можно отнести продукционные, сетевые, фреймовые и объектно-ориентированные модели. Следует отметить, что продукционные модели, используемые для представления знаний в экспертных системах, отличаются от формальных продукционных систем тем, что они используют более сложные конструкции правил, а также содержат эвристическую информацию о специфике проблемной среды, выражаемую часто в виде семантических структур.
|