Пример 9.1

Опишем ЛП «Возраст». Определим нечеткое множество:

В = {младенческий, детский, юный, молодой, зрелый, преклонный, старческий).

Для ЛП «возраст» базовая шкала — это числовая шкала от 0 до 120, обозначающая количество прожитых лет, а функция принадлежности определяет, насколько мы уверены в том, что данное количество лет можно отнести к данной категории возраста.

Построим шкалу:

Например, определить значение нечеткого множества «Младенческий возраст» можно так:

«младенческий» =

Р ебенок до полугода здесь с высокой степенью уверенности относится к младенцам (m=1). Дети до четырех лет причисляются к младенцам тоже, но с меньшей степенью уверенности (0.5< m <0.9), а в десять лет ребенка называют так только в очень редких случаях. Та­ким образом, нечеткие множества позволяют при определении понятия учитывать субъективные мнения отдельных индивидуумов.

Над нечеткими множествами возможны операции нечеткой логики:

max{(x₁), (x₂)}

Возможно применение операций из теории вероятности:

(x) = (x₁)+ (x₂)+ (x₁)* (x₂)

Вводятся специальные операторы, называемые квантификаторами, которые усиливают или ослабляют свойства нечеткого множества:

Например, если задано нечеткое множество «Старческий возраст»:

А = ,

то понятие «Очень старческий возраст» определяется:

,

то есть «Очень старческий возраст» равен:

con(A) = A² =

Тема 10. Инженерия знаний.

10.1 Поле знаний.

В процессе проектирования БЗ, эксперт взаимодействует с инженером по знаниям с целью извлечения знаний, их структурирования, где важную роль играет стратегия получения знаний.

Поле знаний – это условное неформальное описание основных понятий и взаимосвязей предметной области, выявленных из системы знаний эксперта в виде графа, диаграммы, таблицы или текста.

Поле знаний (ПЗ) является концептуальной моделью предметной области и формируется на стадии структурирования при разработке ЭС.

Описание ПЗ дается на некотором языке, который является связующим звеном между естественным языком и формальным языком математики.

Требования, предъявляемые к языку описания ПЗ:

1) Однозначность понятий и высказываний.

2) Заимствованные термины из предметной области должны сохранять свой смысл.

3) Язык должен быть символьным или графическим.

На стадии структурирования описание ПЗ переносится на какой-либо язык представления знаний, выбор которого зависит от структуры ПЗ.

Существует 3 основных подхода к выбору языков описания знаний:

1 – использование уникальных языков, разработанных для конкретной предметной области (SSL, язык К-схем);

2 – использование языков классификации знаний (языки Вилкинса и Далгарно);

3 – использование логико-конструктивных языков, разработанных в семиотике (науке об универсальном методе познания).

Методы третьего подхода не нашли применения в естественных науках в силу жесткой структуры знаний. В искусственном интеллекте знания нечеткие, поэтому эти методы и языки могут применяться.

Язык семиотического моделирования является наиболее лучшим приближением к универсальному языку инженерии знаний.

Необходимо учитывать, что при формировании ПЗ главной является правильная передача структуры предметной области. Тогда ПЗ является некоторой семиотической моделью, в которой рассматриваются 3 аспекта:

1 - синтаксис;

2 - семантика;

3 - прагматика.

Синтаксис задает набор правил построения языковых конструкций.

Семантика показывает связи между элементами языка.

Прагматика задает отношения между объектами предметной области и их пользователями.

1) Синтаксис ПЗ представляется моделью, описываемой с помощью множеств:

Pz = {In, Out, M},

где In – структура входных данных;

Out – структура выходных данных;

М – модель предметной области.

M = {Sk, Sf},

где Sk – концептуальная структура (показывает взаимосвязь элементов);

Sf – функциональная структура (моделирует рассуждения эксперта в процессе принятия решения).

2) Семантика ПЗ зависит от особенностей предметной области и обладает полиморфизмом, т.е. одни и те же операторы языка могут иметь различные значения для разных задач.

Семантика рассматривается на двух уровнях:

1 – ПЗ есть модель знаний эксперта некоторой предметной области;

2 – ПЗ есть модель самих знаний, не зависимых от эксперта. В данном случае ПЗ формируется в результате 4-х этапов извлечения знаний:

1. Визуальное восприятие и интерпретация экспертом некоторой ситуации в предметной области, происходящей в памяти эксперта Vi;

2. Вербальное объяснение рассуждений эксперта в виде текста или речи Ti/Ci.

3. Восприятие и интерпретация сообщений инженером по знаниям Mi.

4. Кодирование и вербальное описание модели представления знаний на языке описания ПЗ – Pz.

Цепочка ViTi/CiMiPz называется «испорченный телефон».

Семантическая составляющая ПЗ является чисто субъективной. Это – БЗ эксперта в понимании инженера по знаниям.

3) Прагматика ПЗ рассматривается на уровне анализа технологии предметной области, используя которые инженер по знаниям может описать ПЗ. Т.о., это – программные средства формирования ПЗ.

Для моделирования ПЗ можно использовать:

1. Традиционные CASE-средства (Rational Rose, ERWin).

2. Специальные программы (VICONT, Axon, Idea Processor).

Т.о., учитывая знания психологии, можно рассматривать ПЗ в виде пирамиды. В пирамиде знаний каждый уровень служит для восхождения на новую ступень обобщения знаний о предметной области.

Пирамида знаний отражает глубину опыта эксперта. Восхождение по ступеням к вершине пирамиды соответствует уменьшению размерности семантического пространства памяти и увеличению опыта эксперта.

Есть другая модель описания ПЗ – сфера знаний. Здесь поверхность сферы определяет знания и опыт в соответствие с текущим опытом эксперта (радиусом сферы).

Увеличение радиуса сферы влечет увеличение объема семантической памяти. Т.о., эксперт выходит на новый уровень познания предметной области, т.е. способен усвоить и получить знания, которые ранее были недоступны.