36. Знания, их виды. Базы знаний. Экспертные системы. Знания -форма существования и систематизации рез-тов познават деят-сти человека.; субъект образ объект реальности, т.е. адекват отражение внеш и внутр мира в созн чел-ка в форме предст-ний, понятий, суждений, теорий. З. в шир. См. – сов-сть понятий, теор. построенй и представл. Знания в узк см. – данные, информация. Виды: 1. научн / вненаучн 2 неявн/скрыт/, формализов Св-ва: 1.внутр интерпретир-сть 2 структур-сть (кажд 1 может включаться в состав любой другой инфо. м\у отд 1-ми можно установить отношения: часть-целое, род-вид, элемент-класс) 3 связность (устан связи различн типа) 4 семантич метрика (находить знания, близкие уже к найденным) 5 активность (декларативная часть –пассивная, процедурная часть – активная, соединяем их _ знания активные). БЗ – 1 или неск спец образом организов файлов, хранящих систематиз сов-сть понятий, правил и фактов,(относ к предм обл) построение на основ инфо эксперта (исхдим из специфики знаний): 1. опис предм области; 2. выбор способа и модели представл знаний; 3. приобретение знаний. Модели представл знаний: 1.продукционн; 2. семантич сети; 3. фреймовая структ; 4. форм. логич модели.
Прод. м, База фактов, правил. Работа машины вывода.
Модели представл знаний: 1.продукционн 2 семантич сети 3 фреймовая структ 4 форм. логич модели. Продукционн – продукц инфо явно выделена и описыв иными ср-вами, чем декларат инфо. В таких моделях осуществ вывод на знаниях. Модель позволяет представлять знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие). Записываются в виде: ЕСЛИ А1,А2,…,Аn ТО В.
В кач-ве условий: любая сов-сть суждений, объедин логич связями типа и/или.Условие=посылка.Дейст=вывод, закл. Условия А1, А2,…, Аn обычно называют фактами.
Описание предм обл строится на предпол об устр-ве предм обл: 1. ПО может быть описана в виде мн-ва фактов и правил; 2. правила описывают прич-следтв связи м\у фактами; 3. могут отражать след типы отнош-й: сит-действ, посылка-заключ, причина-следств. В продукционных системах используются 2 основн.способа реализации механизма вывода: прям. вывод, (от данных); обрат вывод (от цели).В 1-м случае идут от извест. данных и на каждом шаге вывода к этим фактам прим-ют все возм. правила, кот.порождают нов.факты, и так пока не будет порожден факт-цель. Во2ом случае вывод идет в обр направлении – от поставленной цели. Если цель согласуется с заключением правила, то посылку правила приним-т за подцель или гипотезу, и этот процесс повт-ся пока не будет получено совпадение подцели с известными фактами. «+»: 1. возм-сть построения на их основе информ систем модульной структуры 2 простота модификации 3 простота восприятия чел-ком 4 спос-сть к самообъясн-ю. «-»: 1. трудность сосставл продукц правил 2.руд-ть записи из-за констр типа ЕСЛИ, ТО.
Фреймы
Фрейм –абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия. Фреймы представляют собой сложные структуры данных, описывающих какую-либо типичную ситуацию, например экзамен, лекция... Фреймом также называется и формализованная модель для отображения образа.Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний, используя:
фреймы-структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);фреймы-сценарии(собрание акционеров, празд-ние именин) и др. Различают фреймы-образцы (прототипы), хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных. Фреймовая модель - фиксируется жесткая структура информац.единиц, назыв.протофреймом. В общ.виде она выглядит:
(Имя фрейма:
Имя слота1(Значение слота 1)
Имя слота2(Значение слота 2)
Значением слота м.б. практ.что угодно (числа или мат. соотношения,правила вывода или ссылки на друг.слоты дан. фрейма или др. фреймов). В кач-ве знач-я слота может выступать набор слотов более низк. уровня, что позв-т во фрейм. представлениях реализ-ть "принцип матрешки". При конкретизации фрейма ему и слотам присва-тся конкр имена и происходит заполнение слотов. Таким образом из протофреймов получаются фреймы - экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму - экземпляру может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов. Связи между фреймами задаются знач-ями спец.слота с именем "Связь".
38. Семантические сети. Виды отн. Пример:
Семантика-это наука, устанавл отношение между символами и объектами,кот они обозначают,т.е. наука,определяющая смысл знаков.Термин семантическая значит «смысловая»,а семант сеть предстваляет собой ориентированыый граф,вершины кот. есть понятия, а дуги – отношения между ними.В кач-ве понятий обычно выступают абстракт или конкр объекты, а отношения представляют собой связи типа: АКО-связи(A-Kind-Of=это),«имеет частью»(has part),«принадлежит». В основе конструкция, назыв семант сетью. Сеть модели формально можно задать в виде: H=<I, C1, C2….Cn, G> I – мн-во информац единиц C1….Cn – сно-во связей м\у единицами G – задает отношения м\у информ единицами и связями. Семант модели по типам связей: 1. классификац сети 2 функцион сети 3 сценарии связанных с типами отн между понятиями. По типам отн: бинарные, в кот отн связывают два объекта, и N-арные, в кот есть спец отн, связывающие более двух понятий. По кол-ву типов отн: однородные (с единств типом отн) и неоднородные (с разл типами отн) семант сети. «+» Данная модель лучше других соответсвует соврем представлениям об орг-ции долговременной памяти чел. «-» сложность орг-ции процедуры поиска вывода на семент сети. В семантических сетях часто используются также следующие отношения:функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»…); количественные (больше меньше, равно…); пространственные (далеко от, близко от, за, под, над…); временные (раньше, позже, в течение…); атрибутивные (иметь свойство, иметь значение); логические (И, ИЛИ, НЕ); лингвистические… Пример сем.сети:
