Типы моделей знаний

В системе Image Expert определены 3 типа моделей: МЕНЮ, НЕЙЛОР, ЛОГИКА.

Модель типа МЕНЮ используется для организации в единую систему различных, как правило, не связанных по информации, но объединенных общей тематикой информационных единиц (моделей, процедур на языке обработки изображений и внешних модулей).

Модель типа НЕЙЛОР позволяет организовать процедуру логического вывода, представляющую собой итерационный процесс принятия решения, каждый шаг которого частично изменяет (подтверждает/ опровергает) вероятности гипотез.

Модель типа ЛОГИКА может быть использована для решения задач, характеризующихся полнотой описания предметной области, т.е. в тех случаях, когда есть возможность применить решающие правила. Для создания тестирующих систем в этот тип моделей заложена возможность организации диалога с тестируемым случайным образом.

Фреймовая компонента моделей знаний

Фрейм — информационная единица, отображающая шаг диалога в режиме выполнения модели. Фрейм состоит из графической, текстовой и речевой информации, выдаваемой пользователю, и описания полей запроса к пользователю. Запросы могут представлять собой требования ввода числа, текста, запрос речевого ввода, а также различные типы меню. Меню может быть представлено в виде текстового вопроса и нескольких вариантов ответа или в графической форме — в виде схемы, на которой необходимо пометить требуемые участки или выбрать какое-либо из отображенных состояний. В одном фрейме может находиться несколько слотов (например, речевое сообщение и несколько вопросов, каждый из которых имеет несколько альтернативных вариантов ответа).

Язык описания фреймов позволяет организовывать модели типа гипертекст со вставками графической и речевой информации.

Кроме того, средствами языка возможна организация динамических графических моделей (видеоряда), сопровождающегося звуковыми (речевыми) комментариями. Для этого необходимо описать последовательность кадров в виде имен картинок из библиотеки, причем имеется возможность задавать время отображения каждого кадра, а также сопровождать демонстрацию динамического процесса звуком.

Создание моделей знаний

Создание модели знаний включает в себя следующие этапы:

1. Информационная часть модели описывается на языке описания фреймов.

2. Логика модели описывается с помощью языка описания знаний.

3. Исходные тексты на этих языках транслируются соответственно компилятором знаний и компилятором фреймов.

4. Формируется библиотека графических данных, необходимых для работы модели, а также иллюстративный материал.

5. При наличии средств аудиоподдержки формируется библиотека звуковых фрагментов и речевых сообщений, используемых в процессе работы с моделью.

Поддерживаемая в настоящее время технология ввода знаний в ЭС, созданных и функционирующих в оболочке Image Expert, обеспечивает однонаправленный языковой интерфейс с моделью знаний. Практически под моделью подразумевается ее описание на ЯПЗ. В таком виде модель представляет собой статическую конструкцию, т.е. появление новых знаний влечет за собой необходимость внесения изменений в исходные тексты информационной и логической компоненты модели знаний, затем трансляцию этих описаний, после чего следует этап тестирования нового представления в режиме консультации с ЭС.