- •Тема 1. Информационный процесс представления знаний.
- •1.1 Основные понятия дисциплины.
- •1.2 Классификация знаний.
- •I группа.
- •II группа.
- •III группа.
- •IV группа.
- •Тема 2.
- •2.1 Модели представления знаний в ис
- •2.2 Продукционная модель знаний.
- •Пример 2.1
- •2.3 Фреймы.
- •Пример 2.3.
- •2.4 Семантические сети
- •2.5 Формальные логические модели на основе исчисления предикатов
- •Пример 2.5
- •Пример 2.6
- •Пример 2.7
- •Пример 2.8
- •Тема 3. Язык Пролог.
- •3.1 Пролог с процедурной точки зрения.
- •Пример 3.1
- •Пример 3.2
- •Пример 3.3
- •3.2 Передача параметров и возврат значений в предикат.
- •Пример 3.4
- •Тема 4. Вычислительная модель Пролога.
- •4.1 Факты, запросы, переменные и правила.
- •4.1.1 Факты.
- •4.1.2 Запросы.
- •4.1.3 Переменные.
- •4.1.4 Правила.
- •Пример 4.1
- •Пример 4.2
- •4.2 Сравнение термов на равенство.
- •Тема 5. Дедуктивные системы. Логический вывод и логическое программирование.
- •5.1 Исчисления и дедуктивные системы.
- •5.2 Общая схема построения формальной системы.
- •5.3 Основные понятия логического программирования.
- •5.4 Простой абстрактный интерпретатор логических программ.
- •Пример 5.2
- •Пример 5.3
- •Тема 6. Экспертные системы (эс).
- •6.1 Понятие эс. Основные характеристики.
- •6.2 Области применения эс. Типы эс и подходы к их реализации.
- •6.3 Типы задач, решаемых эс.
- •6.4 Отличие эс от традиционных программ.
- •6.5 Типовая структура эс.
- •6.6 Инструментальные средства эс.
- •Тема 7. Технологии проектирования и разработки экспертных систем (эс).
- •1. Выбор проблемы.
- •2. Разработка прототипа эс.
- •3. Доработка коммерческой версии.
- •4. Оценка эс.
- •5. Стыковка системы.
- •6. Поддержка системы.
- •Тема 8. Вывод на знаниях.
- •8.1 Основные положения.
- •8.2 Стратегии управления выводом.
- •Пример 8.1
- •Тема 9. Представление нечетких знаний в ис.
- •Пример 9.1
- •Тема 10. Инженерия знаний.
- •10.1 Поле знаний.
- •10. 2 Стратегии получения знаний.
- •10.3 Теоретические аспекты извлечения знаний.
- •10.4 Структурирование знаний.
Тема 1. Информационный процесс представления знаний.
1.1 Основные понятия дисциплины.
Существует особый класс систем, решающих задачи, связанные с интеллектуальной деятельностью человека. Такие системы имитируют процессы, протекающие в человеческом мозге при решении трудно формализуемых задач принятия решений в условиях неполной и противоречивой информации, а также процессы, моделирующие поведение биологических объектов в живой природе. Такие системы называются интеллектуальными.
Основной компонент интеллектуальных систем (ИС), отличающий их от других систем принятия решений, является база знаний (БЗ), хранящая информацию о предметной области в виде различных моделей описания высокоструктурированный взаимосвязанных данных, сохраняющих семантику предметной области.
Проблема построения БЗ, выбора модели представления знаний внутри нее, а также извлечения знаний из первичных источников (человек-эксперт) – основная проблема при разработке систем, основанных на знаниях (Knowledge-based system).
Знания – специальная форма представления информации (высшая форма, метаинформация), позволяющая человеческому мозгу накапливать, хранить, понимать и воспроизводить информацию.
Знания в технических системах фиксируются в виде описаний на некотором языке (язык представления знаний), сохраняющем связи между данными, описывающими задачу, с учетом синтаксиса, семантики и прагматики.
Знания характеризуются пятью свойствами:
Внутренняя интерпретируемость – связь элементов данных с некоторой системой имен, позволяющей знать, что хранится в памяти, и уметь отвечать на вопросы о содержании памяти.
Рекурсивная структурируемость – элементы данных могут разбиваться на более мелкие или группироваться в более крупные структуры (классы), описывающие все возможные проявления отношений между объектами предметной области.
Взаимосвязь единиц элементов данных – сопоставление в памяти системы некоторой структуры отношений между объектами предметной области.
Наличие семантического пространства (поля знаний) с присущей метрикой. Оно характеризует взаимное положение элементов данных с точки зрения смысла.
Активность. В традиционном программировании данные – пассивные элементы, а активные действия выполняют процедуры и функции. В ИС данные – активные элементы, т.е. они побуждают к определенным действиям, изменяют структуру взаимосвязей.
Знания существуют в следующих формах:
в памяти человека-эксперта как результат мышления;
на материальных носителях (учебники, пособия и т.д.);
в виде поля знаний – условного описания основных объектов предметной области, их атрибутов, закономерностей и связей (данное описание слабо формализовано);
в виде описаний на некотором языке представления знаний, т.е. языке сверхвысокого уровня (продукционные, логические языки, семантические сети, фреймы и др.);
в БЗ – на внешних носителях информации или внутри системы.
1.2 Классификация знаний.
Существуют различные критерии классификации знаний. Различают знания:
декларативные и процедурные;
глубинные и поверхностные;
жесткие и мягкие;
теоретические и эмпирические.