Модели представления знаний. Семантические сети. Фреймы.

4. Связи, определяющие тип объектов,2.Функциональные связи, 3.Количественные, 4.Пространственные, 5.Временные, 6.Атрибутивные связи, 7. Логические связи

Достоинство семантических сетей - наглядность представления знаний, с их помощью удобно представлять причинно-следственные связи между элементами (подсистемами), а также структуру сложных систем. Простой семантической сети достаточно для построения простой целостной понятийной картины предметной области не даваясь в глубокие детали.

Фреймовая модель представления знаний задает остов описания класса объектов и удобна для описания структуры и характеристик однотипных объектов (процессов, событий) описываемых фреймами - специальными ячейками (шаблонами понятий) фреймовой сети (знания).Основная идея фреймового подхода заключается в сосредоточении всей информации, относящейся к одному объекту в одной структуре данных - фрейме, вместо распределения ее по базе знаний

Фреймовое представление данных достаточно универсальное. Оно позволяет отображать знания с помощью:

● фрейм-структур - для обозначения объектов и понятий;

● фрейм-ролей - для обозначения ролевых обязанностей;

● фрейм-сценариев - для обозначения поведения;

● фрейм-ситуаций - для обозначения событий и их значащих элементов.

4. Модели представления знаний. Формальные логические модели. Продукционные модели.

Разные модели знаний позволяют с разных сторон представлять знания в предметной области с разной степенью детализации.

Есть три способа описания знаний и их подходу.

1. Семантические сети.

2. Фреймовые модели.

3. Продукционные системы.

Не все сведения о предметной области можно представить в виде семантической сети или системы фреймов, поскольку эти модели носят декларативный характер. Процедурные знания выражаются при помощи других моделей, одной из самых популярных является модель на основе продукционных правил.

Системы представления знаний, использующие выражения вида «ЕСЛИ условие, ТО действие», получили название системы продукций или системы, основанные на правилах. Правила обеспечивают формальный способ представления рекомендаций, указаний или стратегий. Они идеально подходят в тех случаях, когда знания предметной области возникают из эмпирических ассоциаций, накопленных за годы работы по решению задач в данной области.

Представления знаний в виде продукций наиболее распространено так как запись знаний фактически ведется на подмножестве естественного языка. Следствием этого является то, что правила легко читаются, их просто понять и модифицировать, эксперты без труда могут сформулировать новое правило или указать на ошибочность какого-либо существующего.

В качестве условия и действия в правилах может быть, например, предположение о наличии того или иного свойства, принимающее значение истина или ложь. При этом термин действие следует трактовать широко: это может быть как директива к выполнению какой-либо операции, рекомендация, или модификация базы знаний – предположение о наличии какого-либо производного свойства