КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
«Продукционные модели представления знаний»
по дисциплине
«Интеллектуальные информационные системы»
Санкт-Петербург
2010
Продукционные модели
Продукционные модели достаточно давно и широко используются в интеллектуальных системах. Основы продукционного формализма были заложены Э.Л. Постом (Post E.L.). В нашей стране продукционные системы и исчисления развивались С.Ю. Масловым, Н.А. Шаниным, В.Е. Кузнецовым, Кратко М.И.
Продукцию можно рассматривать как структуру вида:
,
где 1, 2 … n – посылки ( условия) продукции, z – заключение ( действие). В словесной форме продукционные правила представляются в виде предложений типа: «Если ( условие ), то ( действие )». Под условием, называемым также антецендентом, понимается совокупность образов, имеющихся в базе знаний или рабочей памяти интеллектуальных систем, а под действием (консеквентом), действия выполняемые при успешном выполнении правила продукции.
Продукционную систему можно определить как структуру вида:
SP = ( A, V, P ),
где А – алфавит условного языка, V – алфавит переменных, Р– конкретное множество продукций.
Интересную классификацию продукционных правил разработал Д.А. Поспелов. Он представил интеллектуальную систему как совокупность базы знаний К и «рассуждающей» системы R (системы логического вывода). Система R обменивается информацией с базой знаний К и внешним миром W.
Представим типы продукций в форме следующей табл.9.1.
Таблица 9.1
Классификация продукционных правил по Д.А.Поспелову
Тип продукции | Содержательное описание |
AW BR | Информация, поступившая из внешнего мира, приводит к изменению хода рассуждений в R. |
AW BK | Информация из внешнего мира запоминается в базе знаний. |
AK BW | Информация из базы знаний передается во внешний мир. |
AR BK | Информация, полученная рассуждающей системой, передается на хранение в базу знаний. |
AK BR | Необходимая для рассуждений информация выбирается из базы знаний и передается в R. |
AW BW | Продукция непосредственного отклика. АW описывает некоторую наблюдаемую ситуацию в W или воздействие W на R. BW описывает действие, которое поступает от системы в W. Рассуждающая система не успевает срабатывать, а лишь транслирует информацию об АW и BW адресатам. |
AR BW | Определяет воздействия на W, которые возникают как результат работы R. |
AR BR | Внутренние продукции R, описывают промежуточные шаги процессов вывода и не влияют непосредственно на базу знаний и состояние W. |
AK BK | Процедуры преобразования знаний в базе знаний: обобщение знаний, получение новых знаний из ранее известных, установление закономерностей. |
Поэтому в обобщённой форме продукционные правила могут иметь вид:
П, Р, А => В, Q,
где: А => В – ядро продукции, Р – условие применимости, П – предусловие применимости, характеризующие сферу проблемной области БЗ, Q – постусловие продукции, определяющие те изменения, которые необходимо ввести в БЗ и в систему продукций после реализации данной продукции.
Продукционные модели являются удобным и достаточно понятным средством представления знаний, хорошо воспринимаются психологически, что очень важно при разработке интеллектуальных и экспертных систем.
Основными модулями продукционной системы являются:
БД (структурированная или неструктурированная);
набор продукционных правил;
интерпретатор, обрабатывающий продукции.
База данных хранит известные системе факты о состоянии предметной области. В результате выполнения продукций могут активироваться процедуры, которые автоматически манипулируют содержимым БД, подключают новые факты, с которыми могут быть связаны новые продукции.
Классические продукционные системы отвечают требованиям модульности, правила вывода могут добавляться и удаляться без возникновения неожиданных побочных эффектов. В традиционном виде такие системы не содержат сведений о применении, что снижает эффективность вывода, так как требуется проверять условия активации всех продукций.
Поэтому для решения проблемы «комбинаторного взрыва» разработаны методы структурного совершенствования БД и условий в продукциях. Если в данном цикле продукционной системы существует несколько правил, условия которых определены, то применяемое правило выбирается с помощью установленной стратегии разрешения конфликтов. Возможно также осуществление точного контроля за последовательностью выполнения продукций с помощью специальных сигналов, подключающих соответствующие продукции в других циклах.
Существует достаточное количество инструментальных программных средств, позволяющих создавать продукционные интеллектуальные системы (OPS5, ПИЭС, СПЭИС).
Для повышения быстродействия продукционных систем исследуются методы параллельного управления и параллельного выполнения продукционных правил, позволяющие увеличить эффективность выполнения в десятки раз.
Литература
Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. - М.: «Высшая школа», 2003.
Колбанев М.О., Яковлев С.А. Модели и методы обработки информации в интеллектуальных системах. СПб.: Изд.ГУ, 2002.
Швецов А.Н., Яковлев С.А. Распределенные интеллектуальные информационные системы, - СПб.: Изд.ГЭТУ, 2003.
Другие работы по теме:
Социально-экономическая модель Республики Беларусь
Введение Беларусь – средняя по европейским масштабам страна, которая обладает выгодным экономическим положением. Известна она своими голубыми озерами, манящими лесными далями, широкими полями ржи и льна, добродушным и отзывчивым народом, населяющим ее территорию. Но в последнее время больше всего о Республике Беларусь начали упоминать как о модели – белорусской модели социально-экономического развития.
Философия о происхождении и сущности человека
Исходной для человеческого общества системой общих знаний о мире была мифология. Мифология — способ понимания и освоения природной и социальной действительности на ранних стадиях общественного развития. Мифологическому сознанию архаического общества свойственны нерасчлененность мышления и эмоционально, аффективно воспринимаемой среды, очеловечивание природы, одушевление космоса и вместе с тем разграничение раннего (сакрального) героического прошлого и текущего (профанного) настоящего.
Базы знаний
Содержание Введение 4 Различные типы знаний и их представления 5 Различные типы знаний. 5 Различные представления знаний в существующих системах. 7 Способы использования знаний и доступ к ним. 9
Организация знаний
Систематизация знаний. Беспорядочные знания. Репрезентации (представления). Репрезентации семантических знаний. Распространения активации.
Принципы обучения
Принцип научности. Принцип системности. Принцип доступности. Принцип прочности обучения.
План урока по психологии
2ПЛАН УРОКА ПО ПСИХОЛОГИИ. Дата: 01.09.98. Номер урока: 1. Тема: "Ощущение". Тип урока: Урок овладения учащимися новыми знаниями (по типологии
План урока по психологии
Дата: 01.09.98. Номер урока: 1. Тема: "Ощущение". Тип урока: Урок овладения учащимися новыми знаниями (по типологии Онищука В.А.) Цель: Дать представление о понятии ощущении как первой ступени
Формирование модели компетенций менеджера по персоналу
Под моделью компетенций управленческого персонала следует подразумевать набор взаимосвязанных знаний, умений, навыков и ценностей, необходимых управленческому персоналу для формирования конкурентных преимуществ и повышения эффективной работы предприятия корпоративного типа.
Количественная школа управления 2
Количественная школа управления (с 1950гг – по н. в.) Основная предпосылка возникновения - усложнение процесса управления, что было обусловлено бурным научно - техническим прогрессом послевоенных лет.
Кем я хочу стать
Автор: Сочинения на свободную тему Я часто мечтаю о своем будущем: какое оно будет? Надо много и упорно учиться, чтобы стать капитаном дальнего плавания. Я уже сейчас готовлюсь к этой профессии: изучаю карту, читаю литературу о великих мореплавателях и географических открытиях. Мой любимый герой — капитан Немо Жюля Верна.
Уровни корпоративной культуры по Шейну
Э. Шейн [144], анализируя корпоративную культуру, выделяет три уровня: артефакты, ценности и основные убеждения. Артефакты. Видимый, но часто не поддающийся расшифровке уровень созданного в организации физического и социального окружения – внешнее проявление корпоративной культуры. К нему относятся артефакты искусственно сделанные, не присущие природе изделия, продукты цивилизации, культуры [12], а также технология, видимые и слышимые модели поведения, одежда, интерьер, жаргон и т. д.
Классификация моделей представления знаний
Модели представления знаний - это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Почему одно из важнейших? Да потому, что без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе.
Функция принадлежности
Эволюция систем искусственного интеллекта. Направления развития систем искусственного интеллекта. Представление знаний - основная проблема систем искусственного интеллекта. Что такое функция принадлежности и где она используется?
Теория фреймов
Теория фреймов. Структурированные компоненты ситуаций. Фреймы-описания и ролевые фреймы. Разработка экспертной системы. Продажа бухгалтерских и правовых систем.
Представление знаний
Московский авиационный институт (государственный технический университет) Факультет прикладной физики и математики Кафедра вычислительной математики и программирования
Модели IP протокола Internet protocol с учётом защиты информации
Модели протокола ( Internet protocol ) с учётом защиты информации Саидахмедов Ш.Х. Получены модели IP- протокола в шести формах математического представления на основе блок-схемы алгоритма функционирования IP-протокола и аппарата сетей Петри (СП). Назначение каждой модели - в отражении совершенно определенных аспектов моделируемого протокола.
Экспертная система 2
Экспертная система Экспе́ртная систе́ма (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.
Классы вычислительных машин
Здесь выделяют аналоговые (непрерывного действия); цифровые (дискретного действия); гибридные (на отдельных этапах обработки используются различные способы физического представления данных).
Модели знаний и данных
Содержание. 1.Введение. 2.Особенности знаний (Основные понятия). 3.Модели представления знаний. 4.Фреймовые и сетевые модели. 5.Представление знаний в системе распределенных баз знаний в INTERNET/INTRANET.
Цузе Конрад
Автор модели механической вычислительной машины, в которой использовались двоичная система счисления , форма представления чисел с плавающей запятой , трехадресная система программирования и перфокарты .