Производственные системы с искусственным интеллектом — страница 7

  • Просмотров 5709
  • Скачиваний 276
  • Размер файла 38
    Кб

отсутствии“ и сводится к схеме: “Если А (предварительное условие) – истинно и нет доказательств против В, то предложить В“. Подобные правила вывода оказываются полезными в основном в двух случаях: 1.      Неполнота знаний. Если в системе представления отдельные факты не представлены или невыводимы, правила вывода позволяют гипотетически признавать их верными при условии, что в системе нет или в ней невыводимы

доказательства противного. 2.      Вывод в условиях ограниченности ресурсов. Из-за ограниченности ресурсов процессы вывода не могут завершиться, а должны быть оставлены для получения результатов. В этом случае правила определяют дальнейшие действия системы. Системы представления, содержащие подобные правила, оказываются немонотонными, т.е. добавление новых утверждений может запретить генерацию вывода, который

первоначально мог быть получен. Добавление новых фактов может привести к возникновению противоречий. В некоторых системах кроме самих утверждений содержатся также записи причин, по которым были приняты эти утверждения. При добавлении новых фактов осуществляется проверка того, сохраняются ли справедливость утверждений и соответствие причинам. Рассмотрим различные формы моделей представления знаний. Продукционные модели

представляют собой набор правил в виде “условие - действие“, где условия являются утверждениями о содержимом БД (фактов), а действия есть некоторые процедуры, которые могут модифицировать содержимое БД. Продукционные модели из-за модульного представления знаний, легкого расширения и модификации нашли широкое применение в экспертных системах. Другая важная схема представления знаний – семантические сети, представляющие

собой направленный граф, в котором вершинам ставятся в соответствие конкретные объекты, а дугам, их связывающим, - семантические отношения между этими объектами. Семантические сети могут использоваться как для декларативных, так и для процедуральных знаний. Перспективной формой представления знаний являются фреймы, которые быстро завоевали популярность у разработчиков систем ИИ благодаря своей универсальности и гибкости.

Принципиальным методом для логического представления знаний является использование логики предикатов первого порядка (исчисление предикатов). При таком подходе знания о некоторой предметной области могут рассматриваться как совокупность логических формул. Изменения в модели представления знаний происходят в результате добавления или удаления логических формул. В редукционных моделях осуществляется декомпозиция