7 модела за представяне на знания - StudIzba
§2.2 Модели за представяне на знания
2.2.1 Въведение в моделите за представяне на знания
Един от основните проблеми, които трябва да бъдат решени в SDR. Възниква въпросът за оптималното съчетаване на 2 противоречиви концепции: общоприетостта на SDR и ефективността на нейното използване.
В тази връзка се въвежда концепцията за епистомологично пълно представяне, което се разбира като формално описание на всички факти за външния свят, необходими за изпълнение наопределен клас от задачи.
Друг проблем е съответствието на софтуерния модел. Има понятие -епистомологично адекватно описание.
Въвежда се и понятиетоевристично адекватно представяне, което се състои в допустимостта на езиков израз на последователност от разсъждения, водещи до решение на проблем.
Наред с концепцията за софтуер съществува и концепцията за проблемна област.
При създаването на модели на проблемната област се използва понятието пространство на състоянията - дискретно, изобразено като мултиграф.
Модели за представяне на знания.
- формални логически модели
2.Ново (тази група непрекъснато се разраства)
- стохастични модели - модели за представяне на знания при несигурност.
2.2.2 Формални логически модели– модели, базирани на формална или математическа логика.
Исторически първият модел е формалната логика на Аристотел, след това Кант, Бул.
Тълкуванее твърдение за достоверността на твърдение в някакъв възможен свят. Тълкуването определя семантиката.
Предикатътсе разбира като някаква връзка, която е дефинирана върху набор от константи и променливи.
По този начин основните синтактични единициПредикатните логики са константи, променливи, функции, предикати, квантори и логически оператори.
Синтаксисът на езика на предикатната логика от първи ред е дефиниран от езика на Backus Naur.
За да представите знанията на този софтуер, е необходимо да зададете областта на интерпретация, т.е. да изберете константи, които дефинират обекти в тази област, както и функции и предикати, които дефинират зависимости и връзки между обекти. След това можете да изградите логически формули, които описват моделите на този софтуер.
Всичко това е възможно, когато знанието е пълно, ясно и надеждно, в противен случай е невъзможно да се специфицира знание с помощта на математически модел.
2.2.3 Семантични мрежи
Семантикатае наука, която установява връзките между символите и обектите, които тези символи означават.
Семантичната мрежае насочен граф, чийто връх е концепцията, а дъгите са връзката между тях.
1968 г Куилиан. Основната идея на подхода за представяне на знания, базиран на приложението на семантичните мрежи, е, че проблемната среда се разглежда като набор от понятия (същности на обекти) и отношения (връзки между тях).
При изграждането на семантична мрежа се използват 3 основни типа обекти:
-concept– софтуерни обекти
-свойства– характеристики на обекти или събития.
Мрежата трябва да бъде систематизирана, за възможност за формализиране.
Мрежите на Quillian систематизират връзките според следните характеристики:
1.набор - подмножество
2.Отношение на близост
3.сходство разлика връзка
4.логически връзки
5.количествени връзки
6.пространствени отношения
7.временни връзки
8.атрибутни връзки
9.езикови връзки и др.
За реализиране на семантични мрежи има специални езици: NET , SIMER _ MIR .
Предимствата на този модел:
- съответствие със съвременните представи за организацията на човешката дългосрочна памет
Недостатък- сложността на намирането на заключение, сложността на коригирането на такива модели (добавяне, премахване на знания).
Семантичните мрежи се използват широко в системи за разпознаване на реч и експертни системи. Необходимостта от структуриране на семантични мрежи доведе до концепцията за рамки.
2.2.4Рамки(англ. frame - рамка, скелет, рамка) е модел за представяне на знания, базиран на теорията на Мински, която е психологически модел на паметта и съзнанието на човек.
Рамкае абстрактно изображение за представяне на определен стереотип на възприятие чрез сравняване на факт с конкретни елементи и стойности в рамките на изображение, дефинирано за обект в структура на база знания.
Кадъре минималното възможно описание на същността на всеки обект, явление, събитие, ситуация, процес.
Рамката има име, което служи за идентифициране на концепцията, която описва.
Рамката се състои от слотове и прикачени процедури, свързани с рамката или слотовете.
Основните структурни елементи се определят с помощта на слотове. Текущите стойности на слота са поставени в интервали.
Броят на слотовете се определя от дизайнера.
Родител на обекта е системният слот AKO (един вид)
Един слот може да съдържа не само конкретни стойности, но и името на процедура, която позволява тази стойност да бъде изчислена според даден алгоритъм. Такива процедури се наричат прикачени или свързани.процедури. Един слот може да съдържа данни от сложни типове, масиви, списъци, набори и т.н.
По този начин структурата на рамката може да бъде представена като следната таблица:
Стойност на типа данни на слота
Наборът от данни от предметната област може да бъде представен от набор от взаимосвързани рамки, които образуват единична система от рамки, в която са комбинирани декларативно и процедурно знание. Такава система, като правило, има йерархична структура, в която кадрите са свързани помежду си с помощта на общи връзки. На най-високото ниво е рамката, съдържаща най-общата информация, която е вярна за всички рамки. Указателите за наследяване показват каква информация за атрибута на слот от рамка от най-високо ниво се наследява от слотове със същото име в тази рамка. Наследяването е по ACO. Слотът ACO сочи към рамка от по-високо ниво на йерархията, откъдето се наследяват стойностите на същите слотове. В конкретни слотове указателите за наследяване могат да бъдат организирани по различни начини.
Помислете за рамков модел, който описва концепцията за ученик.
кости и тъкани
Рамковите системи обикновено се внедряват в CRL. Основните предимства са видимостта и гъвкавостта при използване.
2.2.5 Производствени модели
Иначе известен като модел, базиран на знанието. Този модел ви позволява да представите знания във формата:
Условието е изречение, което се търси в базата знания и действието се изпълнява, ако търсенето е успешно. Системите за обработка на знания на Post, предложени за формална замяна на последователност от знаци, използващи такова представяне, се наричат производствени системи. Продуктовата система може да се разглежда като система, състояща се от три основни компонента:
Базата от правила съдържа правила от формата (2.1).
Работна област (работна памет) е база от фактически правила, които съхраняват първоначалните данни за задачата и изводите, получени по време на работата на системата.
Интерпретаторът на правила реализира специфична машина за изводи, използвайки правила според съдържанието на работната памет.
Всяко производствено правило, съдържащо се в базата знания, се състои от две части: предходна и последица. Правилото за производство обикновено изглежда така:
, където е производственото правило, е антецедентът и е следствието.(2.2)
Антецедентът представлява условието за поведението на правилото. Следствието определя резултата от правилото.
Пример:"ако небето е облачно" и "вали"à"трябва да вземете чадър"
Антецедентите и последствията на знанието се формират от атрибути и стойности. В работната памет на производствената система се съхраняват двойки атрибут-стойност, чиято истинност се задава към определено време при решаване на конкретен проблем. Правилото се задейства, ако при сравняване на фактите, съдържащи се в работната памет, с предходното на анализираното правило има съвпадение. Заключението на задействаното правило се съхранява в работната памет. Когато се прилагат правила за пространствено състояние, символните низове се използват за описване на състояния, както със, така и без скоби, а операторите се задават под формата на правила за пренаписване или продукции. Така че, ако производството има формата „ “, а описанието на състоянието е „ “, където и са символни низове, които могат да бъдат празни, тогава резултатът от прилагането на оператора към описанието ще бъде. Предимството е, че условието за приложимост не е необходимо да се прилага тук.
Като пример, помислете за проблема с маймуна и банани. Нека си представим решениена тази задача като четворка (w, x, y, z), където w са координатите на маймуната в хоризонталната равнина, x е 1 или 0 в зависимост от това дали маймуната е върху кутията или не, y са координатите на кутията в хоризонталната равнина. Нека в началния момент маймуната има ...
( a , 0, b , 0) ( c , 1, c , 1)
/* като цяло е по-лесно да погледнеш ръководството за втората лаборатория на AIS, отколкото да разпечаташ това безобразие с много табели и диаграми */
Основните предимства на производствения модел са видимост, висока модулност, лекота на извършване на промени и допълнения и простота на извод.
Недостатъците включват сложността на оценката на холистичния образ на знанието, ниската ефективност на обработката на знанията, неяснотата на взаимоотношенията и правилата.