Согласно логическому подходу, вся система знаний, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность утверждений.
Система знаний представляется совокупностью формул логики предикатов. Эта логика оперирует простыми высказываниями, расчлененными на с убъект (нечто лежащее в основе) и предикат (нечто утверждаемое о субъекте). Предикат отображает наличие или отсутствие у субъекта того или иного признака.
Основной недостаток логических методов — отсутствие четких принципов организации фактов в базе знаний.
Продукционные модели представления знаний
Психологические исследования процессов принятия решений показали, что, рассуждая и принимая решения, человек использует продукционные правила (от англ. production правило вывода). В общем случае продукционное правило можно представить в следующем виде [52]:
i: S; L; A ->В; Q,
где i - индивидуальный номер продукции; S - описание класса ситуаций, в котором данная структура может использоваться; L - условие, при котором продукция активизируется; А->В — ядро продукции, Q — постусловие продукционного правила, описывает операции и действия (процедуры), которые необходимо выполнить после выполнения В.
Семантическая сеть — это модель формализации знаний в виде ориентированного графа с размеченными вершинами и дугами. Вершинам соответствуют объекты, понятия или ситуации, а дугам — отношения между ними.
В качестве ПОНЯТИЙ обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения - это связи типа: «это» («АКО — A-KindOf>, «is»), «имеет частью» («has part»), «принадлежит». Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений [9]:
♦ класс - элемент класса;
♦ свойство- значение;
♦ пример элемента класса.
Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения |9]:
♦ связи типа «часть—целое»;
♦ функциональные связи (определяемые ычно глаголами «производит», «влияет» и др.);
♦ количественные (больше, меньше, равно и т. д.);
♦ пространственные (далеко от, близко от и др.);
♦ временные (раньше, позже и др.);
♦ атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);
♦ логические связи (И, ИЛИ, НЕ);
♦ лингвистические связи и др.
Термин фрейм (frame - каркас, рамка) предложен М. Минским в 70-е годы для обозначения структуры знаний по восприятию пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование. Под фреймом понимается
абстрактный образ или ситуация. Фреймовая модель, основанная на теории М. Минского, представляет собой систематизированную в виде единой теории технологическую модель памяти человека и его сознания.
Использование теории нечетких множеств в представлении знаний
При попытке формализовать человеческие знания исследователи столкнулись с проблемой, затруднявшей использование традиционнога математического аппарата для их описания. Существует целый класс описаний, оперирующих качественными характеристиками объектов (много, мало, сильный, оченъ сильный и т. п.). Эти характеристики обычно размыты и не могут быть однозначно интерпретированы, однако содержат важную информацию [9].
Экспертные системы (ЭС ) - это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей [52].
Обобщенная структура экспертной системы представлена на рис. 11.4. Блоки, изображенные на рисунке, присутствуют в любой экспертной системе.
В целом процесс функционирования ЭС можно представить следующим образом: пользователь, желающий получить необходимую информацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос к ЭС. Решатель, на основе базы знаний, генерирует и выдаст пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяснений.
Пользователь — специалист предметной области, для которою предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и ПОЭТОМУ он нуждается в помощи экспертной системы.
