Модели представления знанийВ настоящее время разработаны десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам: Ø продукционные модели; Ø семантические сети; Ø фреймы; Ø формальные логические модели. В свою очередь это множество классов можно разбить на две большие группы (рис. 1.2): Ø модульные; Ø сетевые. Модульные языки оперируют отдельными (не связанными) элементами знаний, будь то правила или аксиомы предметной области. Сетевые языки предоставляют возможность связывать эти элементы или фрагменты знаний через отношения в семантические сети или сети фреймов. Рассмотрим подробнее наиболее популярные у разработчиков языки представления знаний (ЯПЗ).
Продукционная модель ЯПЗ, основанные на правилах (rule-based), являются наиболее распространенными и более 80% ЭС используют именно их. Определение 1.5 Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа "Если (условие), то (действие)";. Под "условием" (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под "действием" (консеквентом) — действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы). Чаще всего вывод на такой базе знаний бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения — к данным). Данные — это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний (см. разд. 1.3). Продукционная, модель так часто применяется в промышленных экспертных системах, поскольку привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода. Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (например, языки высокого уровня CLIPS и OPS 5; "оболочки" или "пустые" ЭС — EXSYS Professional и Карра, инструментштьные системы КЕЕ, ARTS, PIES [Хорошевский, 1993]), а также промышленных ЭС на его основе (например, ЭС, созданных средствами G2 [Попов, 1996]). Подробнее см. [Попов, Фоминых и др., 1996; Хорошевский, 1993; Гаврилова, Хорошевский, 2001; Durkin, 1998]. Семантические сети Термин "семантическая" означает "смысловая", а сама семантика — это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т. е. наука, определяющая смысл знаков. Модель на основе семантических сетей была предложена американским психологом Куиллиа-ном. Основным ее преимуществом является то, что она более других соответствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека [Скрэгг, 1983].
|
