Лекция 10 (Знания)

Лекция 10

Знания. Модели представления знаний

Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними,

Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения- это связи типа: "это", "принадлежит", "характеризуется". Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

- класс - элемент класса;

- свойство - значение;

- пример элемента класса.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу. Недостаток модели - сложность поиска вывода на семантической сети.

Фрейм (англ., frame - каркас или рамка) - абстрактный образ или ситуация.

Различают фреймы-образцы (прототипы), хранящиеся в базе знаний и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных.

По виду моделей фреймы бывают:

Фреймы-структуры – для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

Фреймы-роли (кассир, клиент, менеджер);

Фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

Фреймы ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства).

Существуют специальные языки представления знаний, которые позволяют эффективно строить промышленные ЭС.

Логическая модель представляет собой систему логического исчисление. Все знания о предметной области описываются в виде формул этого исчисления и правил вывода.

Применение ЭС в экономической деятельности

Типичные категории применения экспертных систем: интерпретация, прогноз, диагностика, проектирование, планирование, наблюдение, отладка, ремонт, обучение, управление.

Интерпретация данных - определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными, одна из традиционных задач для экспертных систем. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.

Интерпретирующие системы имеют дело непосредственно с реальными данными. Им необходимы специальные методы регистрации характеристик непрерывных потоков данных, сигналов или изображений и методы их символьного представления.

ЭС, осуществляющие прогноз, определяют вероятные последствия заданных ситуаций. Пример: оценивание спроса на нефть на мировом рынке в зависимости от складывающейся геополитической ситуации и прогнозы в экономике. Системы прогнозирования иногда используют имитационное моделирование, т.е. программы, которые отражают причинно-следственные взаимосвязи в реальном мире, чтобы сгенерировать ситуации или сценарии, которые могут возникнуть при тех или иных входных данных. Пока разработано сравнительно мало прогнозирующих систем, возможно потому, что очень трудно взаимодействовать с имитационными моделями и создавать их.

Экспертные системы выполняющие диагностирование, используют описания ситуаций, характеристики поведения или знания об объектах, чтобы установить вероятные причины неправильного функционирования диагностируемой системы. Диагностические системы часто являются консультантами, которые не только ставят диагноз, но также помогают в отладке.

ЭС, выполняющие проектирование, разрабатывают конфигурации объектов с учетом набора ограничений, присущих проблеме. Т.к. проектирование тесно связано с планированием, многие проектирующие системы содержат механизмы разработки и уточнения планов для достижения желаемого проекта.

ЭС, занятые планированием, определяют полную последовательность действий, прежде чем начнется их выполнение. Планирующие ЭС зачастую должны иметь способность к возврату, т.е. отвергать некоторую последовательность рассуждений или часть плана из-за нарушения ограничений задачи и возвращать управление назад к более ранней точке или ситуации, из которой анализ должен начаться заново

Экспертные системы, которые осуществляют наблюдение, срав­нивают действительное поведение с ожидаемым поведением системы. Наблюдающие ЭС подыскивают наблюдаемое поведение, которое подтверждает их ожидания относительно нормального поведения или их предположения о возможных отклонениях.

ЭС, выполняющие отладку, находят рецепты для исправления неправильного поведения устройств. Примерами могут служить настройки компьютерной системы с целью преодолеть некоторый вид затруднений в ее работе. Многие существующие отладочные системы работают с простыми таблицами связей между типами неисправностей и предлагаемыми рецептами их исправления, но общая проблема отладки очень трудна и требует проектирования рецептов восстановления и их оценивания через прогнозирование их эффективности. Отладочные сис­темы часто включают в себя диагностические компоненты для определения причин неисправностей.

ЭС, реализующие ремонт, следуют плану, который предписывает некоторые рецепты восстановления. Ремонтным системам необходимы диагностирующие, отлаживающие и планирующие процедуры для производства ремонта.

ЭС, выполняющие обучение, подвергают диагностике, отладке и исправлению поведение обучаемого. Обучающие системы создают модель того, что обучающийся знает, и как он эти знания применяет к решению проблемы. Системы диагностируют и указывают обучающемуся его ошибки, анализируя модель и строя планы исправлений указанных ошибок. Они исправляют поведение обучающихся, выполняя эти планы с помощью непосредственных указаний обучающимся.

ЭС, осуществляющие управление, адаптивно руководят поведени­ем системы в целом. Управляющие ЭС должны включать в себя наблюдающие компоненты, чтобы отслеживать поведение объекта на протяжении времени. Типич­ная комбинация задач управления состоит из наблюдения, диагностики, отладки, планирования и прогноза.

3