- •Представление знаний в информационных системах Основные понятия об инженерных знаниях. Общие сведения о знаниях
- •Логическая модель представления знаний
- •Логика предикатов
- •Достоинства и недостатки логических моделей
- •Стандартные типы доменов
- •Списки в прологе
- •Операция отсечения
- •Разделение списка
- •Объединение списка
- •Сортировка списков
- •Сетевые модели Семантические сети
- •Виды вершин
- •Виды дуг
- •Вспомогательные отношения
- •Основные преимущества моделей представления знаний
- •Продукционная модель представления знаний
- •Стратегии выбора
- •Простота механизмов вывода.
- •Системы продукции могут реализованы любыми алгоритмами и следовательно отражать любое знание доступное эвм.
- •Методы обработки знаний
- •Представление неточных и нечетких знаний
- •Операции с нечеткими множествами
- •Стандартные функции принадлежности
- •Дефазификация
- •Преимущества и недостатки нечеткой логики
- •Инструментальные методы работы со знаниями
- •Понятие о функциональном логическом программирование
- •Экспертные системы
- •Классификация экспертных систем
- •Обучение.
Инструментальные методы работы со знаниями
Программные средства инженерии знаний и реализация интеллектуальных систем можно разделить на следующие группы:
-
Традиционные языки программирования.
-
Языки программирования искусственного интеллекта.
-
Специальные программные инструментарии автоматизации проектирования экспортных систем (ЭС).
-
Оболочки экспортных систем (ЭС).
Традиционные языки программирования
Любую интеллектуальную систему можно программировать на любом языке программирования. В основном предпочтение отдается традиционным языкам программирования: С++, Visual Basic и др.
Традиционные языки программирования ориентированы на численные алгоритмы и слабо подходят для работы с символьными и логическими данными. Т.е. первый недостаток этих языков программирования – для создания интеллектуальных систем требуется большая работа программистов.
Достоинства:
-
Близость к традиционной машинной архитектуре
-
Использование традиционных языков программирования позволяет подключать … комплексы.
-
Эти языки могут использоваться для создания других классов инструментальных средств (с помощью этих языков можно писать оболочки).
Языки программирования искусственного интеллекта
Языки, которые относятся к этой группе: KRL, FPL, OPS5, CLOPS, Smalltalk, Рефал, Prolog, LISP. Самые известные – это последние 4-е языка. Эти языки имеют специфические средства представления знаний и встроенный механизм вывода.
Недостатки этих языков:
-
Меньшая универсальность, чем у традиционных языков программирования.
-
Неприменимость для создания гибридных экспортных систем.
Достоинства:
-
Эти языки обладают богатыми возможностями по работе с символьными и логическими данными.
-
С помощью них могут быть построены оболочки (3 и 4 класс).
Специальные программные инструментарии автоматизации проектирования экспортных систем (ЭС)
В эту группу входят специальные инстументарии, которые содержат многие, но не все компоненты экспортных систем.
AGE, KE, ROISE, Rule Master, TIMM и др.
Недостатки:
-
Для того чтобы пользоваться этими языками необходимо обладать навыками программирования, быть специалистом по знаниям, а так же уметь интегрировать компоненты в программный комплекс.
Оболочки экспортных систем (ЭС)
Это готовые экспортные системы без базы знаний.
Оболочки эскортных систем содержат:
-
Реализацию в некоторых языках представлений знаний
-
Механизмы вывода с определенной стратегией поиска решений.
-
Средства для конструкции базы знаний
-
Средства интерфейса для конечных пользователей.
ЭКО, ИЛИС, GURU, Kapa, EXSYS, G2, MI
Достоинством этих оболочек:
-
Нет необходимости быть программистом, необходимо лишь воспользоваться услугами специалиста по знаниям
Недостаток:
-
Нет возможности изменить (теряется универсальность)
Встает вопрос, какую из предложенных систем выбрать для решения своих задач. Следует учитывать, что 3 и 4 класс будет гораздо более продуктивным (разработка быстрее). Однако, эффективность у 3 и 4 класса будет ниже.