Использование семантических сетей

Использование семантических сетей

Для представления знаний

Цель работы: Научиться использовать семантические сети для представления знаний в интеллектуальных системах.

 

Т еоретическая часть

Семантическая сеть – это один из способов представления знаний. Изначально семантическая сеть была задумана как модель представления долговременной памяти в психологии, но впоследствии стала одним из способов представления знаний в ЭС.

Семантика – означает общие отношения между символами и объектами из этих символов.

 

 

класс

свойство

пример

чайник

металлический, фарфоровый и т. д.

емкость

фарфоровый

 

 

Рис.1. Простейший образец семантической сети.

 

Вершины – это объекты, дуги – это отношения. Семантическая модель не раскрывает сама по себе каким образом осуществляется представление знаний. Поэтому семантическая сеть рассматривается как метод представления знаний и структурирования знаний. При расширении семантической сети в ней возникают другие отношения:

IS – A (принадлежит) и PART OF (является частью) отношение:

целое ® часть.

Ласточка IS – A птица, «нос» PART OF «тело». Например:

is-a                   is-a

владеет

part of

ЮКО

ласточка

птица

начало

конец

гнездо

весна

осень

крылья

 

Рис.2. Расширение семантической сети

Могут быть и другие отношения: владеет. Тогда семантическая сеть расширяется иерархически (вершина имеет две ветви). Кроме того, можно расширить сеть и другим отношением:

период ® «весна – лето».

Получается иерархическая структура понятия ЮКО. Можно разбить на подсхемы. Большой проблемой для семантических сетей является то, что результат вывода не гарантирует достоверности, так как вывод есть просто наследование свойств ветви is-a.

Для отображения иерархических отношений между объектами и введения единой семантики в семантические сети было предложено использовать процедурные сети. Сеть строится на основе класса (понятия); вершины, дуги и процедуры представлены как объекты.

 

 

П орядок выполнения работы

1. Изучить теоретическую часть по приведенным выше данным и дополнительной литературе;

2. Просмотреть демонстрационный пример;

3. Получить у преподавателя вариант задания для выполнения;

4. Построить семантическую модель заданного объекта;

 

3.   Варианты заданий

Используя соответствующие дуги построить семантическую сеть, касающуюся:

1. географии какого-либо региона. Дуги: государство, страна, континент, широта.
2. диагностики глазных заболеваний. Дуги: категории болезней, патофизиологическое состояние, наблюдения, симптомы.
3. распознавания химических структур. Дуги: формула вещества, свойства вещества, область применения, меры предосторожности.
4. процедуры поиска полезных ископаемых. Дуги: наименование ископаемого, расположение месторождения, глубина залегания, методы добычи.
5. судебной процедуры. Дуги: юридическое лицо, событие, меры воздействия, способы расследования.
6. распределения продуктов по магазинам. Дуги: источник снабжения, наименование продукта, способ транспортировки, конечный пункт транспортировки.
7. определения принадлежности животного к определенному виду, типу, семейству. Дуги: место обитания, строение, особенности поведения, вид питания.
8. классификации пищевых продуктов. Дуги: наименование продукта, составляющие части, способ приготовления, срок хранения.
9. распознавания типа компьютера. Дуги: страна изготовитель, стандартная конфигурация, область применения, используемое программное обеспечение.
10. иерархической структуры БД. Дуги: система, состояние, назначение, взаимодействие составляющих.

 

       Работа № 2

Использование фреймов для представления знаний

Цель работы: Научиться использовать фреймы для представления знаний в интеллектуальных системах

 

Теоретическая часть

Фреймы - один из распространенных формализмов представления знаний в ЭС. Фрейм можно представить себе как структуру, состоящую из набора ячеек - слотов. Каждый слот состоит из имени и ассоциируемых с ним значений. Значения могут представлять собой данные, процедуры, ссылки на другие фреймы или быть пустыми. Такое построение оказывается очень удобным для моделирования аналогий, описания областей с родовидовыми связями понятий и т.п.

Любой фрейм состоит из некоторых составляющих, имена и содержание которых описано ниже:

1. Имя фрейма. Это идентификатор, присваиваемый фрейму, фрейм должен иметь имя уникальное в данной фреймовой системе.

2. Имя слота. Это идентификатор, присваиваемый слоту; слот должен иметь уникальное имя во фрейме, к которому он принадлежит. Обычно имя слота не несет никакой смысловой нагрузки и является лишь идентификатором данного слота.

3. Указатели наследования. Эти указатели касаются только фреймовых систем иерархического типа, основанные на отношениях “абстрактное-конкретное”, они показывают, какую информацию об атрибутах слотов во фрейме верхнего уровня наследуют слоты с такими же именами во фрейме нижнего уровня. Типичные указатели наследования Unique (U: - уникальный), Same (S: такой же), Range (R: установление границ), Override (O: игнорировать) и т.п. U показывает, что фрейм может иметь слоты с разными значениями: S - все слоты должны иметь одинаковые значения, R - значение слотов фрейма нижнего уровня должны находиться в пределах, указанных значениями слотов фрейма верхнего уровня, О - при отсутствии указания значение слота фрейма верхнего уровня становится значением слота фрейма нижнего уровня, но в случае определения нового значения слотов фреймов нижних уровней указываются в качестве значений слотов.

4. Указание типа данных. указывается, что слот имеет численное значение, либо служит указателем другого фрейма. К типам данных относятся:

FRAME (указатель), INTEGER (целый), REAL (действительный), BOOL (булев), LISP (присоединенная процедура), TEXT (текст), LIST (список), TABLE (таблица), EXPRESSION (выражение) и др.

5. Значение слота. Пункт ввода значения слота. Значение слота должно совпадать с указанным типом данных этого слота, кроме того должно выполняться условие наследования.

6. Демон. Здесь дается определение демонов типа IF-NEEDED, IF-ADDED, IF-REMOVED и т.д. Демоном называется процедура, автоматически запускаемая при выполнении некоторого условия. демоны запускаются при обращении к соответствующему слоту. Кроме того, демон является разновидностью присоединенной процедуры.

7. Присоединенная процедура. В качестве значения слота можно использовать программу процедурного типа. Когда мы говорим, что в моделях представления знаний фреймами объединяются процедурные и декларативные знания, то считаем демоны и присоединенные процедуры процедурными знаниями.

Особенностью иерархической структуры является то, что информация об атрибутах фрейма на верхнем уровне совместно используется всеми фреймами нижних уровней, связанных с ним.

Например: Фреймовое представление конференции.

Иерархические фреймовые структуры базируются на отношениях IS – A между фреймами, описывающими некоторую конференцию. Все фреймы должны содержать информацию о дате, месте, названии темы, докладчике. Таким образом, на самом верхнем уровне определен фрейм КОНФЕРЕНЦИЯ.

Конференции разделяются на коммерческие и по развитию. Они составляют дочерние фреймы. В них могут быть добавлены слоты: объем торговли и бюджет.

 

Рис.3. Пример фреймовой модели

 

2. Порядок выполнения работы:

 

1. Изучить теоретическую часть по приведенным выше данным и дополнительной литературе.

2. Просмотреть демонстрационный пример.

3. Получить у преподавателя вариант задания для выполнения.

4. Построить фреймовую модель заданного объекта;

 

Варианты заданий

Используя фреймовую модель представления знаний реализовать структуру отношений, описывающие следующие ситуации:

1. экзамен по дисциплине за семестр у преподавателя при составляющих: семестр, экзамен, преподаватель, оценка, студент, получать.

2. ведомость при составляющих: дисциплина, студент, экзамен, семестр, преподаватель, оценка.

3. конференция по коммерческим вопросам при составляющих: дата, место проведения, тема, цель выступающие.

4. получение оценки при составляющих: преподаватель, студент, оценка, получать.

5. использования изделия при составляющих: организация, разработка технологического решения, исследование «физического эффекта», методы создания изделия.

6. информационная структура БД в машиностроении при составляющих: физические эффекты, технические решения, изделия, объект поставки изделия, приборы и стенды, нормативы.

7. классификация продукта при составляющих: название, область применения, способ хранения, способ транспортировки.

8. аудитория (описание) при составляющих: вместимость, назначение, составляющие, местонахождение.

9. животный мир при составляющих: вид, тип, среда обитания, особенности поведения.

 

 

                                                                                                     

Р абота №3

Теоретическая часть

В данной работе мы рассмотрим построение базы знаний на основе сведений, полученных от эксперта. Процесс ее построение состоит из двух этапов:

· описание предметной области;

· выбор метода и модели представления знаний;

Инженер знаний должен корректно сформулировать задачу. В то же время он должен уметь распознать, что задача не структури­рована, и в этом случае воздержаться от попыток ее формализо­вать или применить систематические методы решения. Главная цель начального этапа построения базы знаний - определить, как будет выглядеть описание предметной области на различных уров­нях абстракции. Экспертная система включает базу знаний, которая создается путем формализации некоторой предметной области, а та в свою очередь является результатом абстрагирования определенных сущностей реального мира.

После того как предметная область выделена, инженер знаний должен ее формально описать. Для этого ему необходимо выбрать какой-либо способ представления знаний о ней (модель представления знаний). В. настоящее время отсутствует общий способ представления знаний, который бы годился для формализации предметных областей любой природы. Инженер знаний должен воспользоваться той моделью, с помощью которой можно лучше всего отобразить специфику предметной области. Когда будет создана общая теория представления знаний (если это вообще когда-нибудь произойдет), ее можно будет применять для формализации новых предметных областей без учета их особенностей.

Формализация знаний

Полученное качественное описание предметной области долж­но быть представлено средствами какого-либо формального языка, чтобы привести это описание к виду, позволяющему поместить его в базу знаний системы. Для решения этой задачи выбирается подходящая модель представления знаний, с помощью которой сведения о предметной области можно выразить формально.

Рассмотрим пример.

Подходящей задачей, при решении которой можно использовать продукционную модель, может быть задача, вытекающая из следующей ситуации: к директору крупной технической фирмы пришёл человек, желающий устроиться на работу. Директор располагает сведениями о его квалификации, о потребностях фирмы в специалистах и общем положении дел в фирме. Ему нужно решить, какую должность в фирме может занять посетитель.

   Рассмотрим модель «Посетитель», выявим необходимые атрибуты для принятия решения о приеме на работу.

Объект: посетитель.

Атрибуты:

1. наличие ученого звания

2. стаж работы по специальности

3. посетитель сделал важное открытие

4. средний бал посетителя за время учебы

ученая степень

открытия

средний бал

стаж

посетитель

имеет

сделал

имеет

работал

Рис.4. Модель предметной области

Порядок выполнения работы

1. Проанализировать полученное задание

2.  Определить характер решаемой задачи.

3.  Выделить объекты предметной области.

4.  Выбрать атрибуты, свойства характеризующие объекты.

5.  Установить связи между объектами в виде правил продукционной системы

 

Варианты заданий

Описать предметную область для следующих задач:

1. диагностика неисправностей электронной аппаратуры

2. диагностика неисправностей автомобиля

3. диагностика заболеваний (по выбору)

4. прогнозирование (по выбору)

a. спортивных мероприятий

b. телепередач

c. природных катаклизмов

и т.п.

5. классификация объектов (по выбору)

6. задачи информационно-советующего характера (по выбору)

a. помощник заведующего склада

b. помощник аптекаря

c. помощник оператора справочной службы

d. выбор должности

e. проведение отпуска

и т.п.

 

 

Работа № 4

Теоретическая часть

Представление знаний с помощью правил продукции – самая распространенная форма реализации БЗ. С помощью продукции можно описать практически любую систему знаний.

Правила продукций представлены в виде импликации:

p_i: s_i ® d_i,

где p_i - правило продукции,

s_i  - условие применения правила,

d_i  - результат применения правила.

Рис.5. Пример использования правил продукции:

1. Если есть цены на выпускаемые изделия (A) - завод отпускает продукцию (D).

2. Если завод выпускает продукцию и выполняет план по ее реализации (C) - рабочие получают премию (F).

3. Если рабочие получают премию и растет производительность производства (B)- завод производит продукцию сверх плана (Z).

 

Рассмотрим цепочки выводов.

Прямой способ рассуждения.

По известным фактам отыскивается заключение, которое следует из этих фактов и накапливается рабочая память.

Это приводит к выполнению 2 правила.

C & D® F, и факт «F» помещается в рабочую память. Тогда опять проверяются правила из базы. Первое правило выполняется         F & B ® Z, вследствие этого Z заносится в рабочую память. А так как Z является целью, то поиск заканчивается.  Этот метод называется прямой цепочкой рассуждений, поскольку поиск новой информации происходит в направлении стрелок, разделяющих левые и правые части правил.

 

Рис.6. Пример реализации прямой цепочки рассуждений

Обобщённый алгоритм работы системы, реализующий прямую цепочку рассуждений, можно свести к следующему:

1. Определить исходное состояние.

2. Занести переменную условия в очередь переменных логического вывода, а её значение - в список переменных.

3. Просмотреть список переменных и найти ту переменную, имя которой стоит в начале очереди переменных логического вывода. Если переменная найдена, записать в указатель переменных условия номер правила и число 1. Если переменная не найдена, перейти к шагу 6.

4. Присвоить значения не проинициализированным переменным условной части найденного правила (если такие есть). Имена переменных содержатся в списке переменных условия. Проверить все условия правила и в случае их истинности обратиться к части ТО правила.

5. Присвоить значение переменной, входящей в часть ТО правила, и поместить её в конец очереди переменных логического вывода.

6. Удалить переменную, стоящую в начале очереди переменных логического вывода, если она больше не встречается в условной части какого-либо правила.

Закончить процесс рассуждений, как только опустеет очередь переменных логического вывода. Если же в очереди ещё есть переменные, вернуться к шагу 3.

Порядок выполнения работы:

1. Изучить теоретическую часть по приведенным выше данным и дополнительной литературе.

2. Просмотреть демонстрационный пример.

3. Получить у преподавателя вариант задания для выполнения.

4. Построить прямую цепочку рассуждений

 

Варианты заданий

Реализовать прямую цепочку рассуждений для следующих задач:

1. прогнозирование неисправностей электронной аппаратуры

2. прогнозирование неисправностей автомобиля

3. прогнозирование заболеваний (по выбору)

4. прогнозирование (по выбору)

a. спортивных мероприятий

b. телепередач

c. природных катаклизмов

и т.п.

5. классификация объектов (по выбору)

6. задачи информационно-советующего характера (по выбору)

a. помощник заведующего склада

b. помощник аптекаря

c. помощник оператора справочной службы

d. выбор должности

e. проведение отпуска

и т.п.

 

Использование семантических сетей

Для представления знаний

Цель работы: Научиться использовать семантические сети для представления знаний в интеллектуальных системах.

 

Т еоретическая часть

Семантическая сеть – это один из способов представления знаний. Изначально семантическая сеть была задумана как модель представления долговременной памяти в психологии, но впоследствии стала одним из способов представления знаний в ЭС.

Семантика – означает общие отношения между символами и объектами из этих символов.

 

 

класс

свойство

пример

чайник

металлический, фарфоровый и т. д.

емкость

фарфоровый

 

 

Рис.1. Простейший образец семантической сети.

 

Вершины – это объекты, дуги – это отношения. Семантическая модель не раскрывает сама по себе каким образом осуществляется представление знаний. Поэтому семантическая сеть рассматривается как метод представления знаний и структурирования знаний. При расширении семантической сети в ней возникают другие отношения:

IS – A (принадлежит) и PART OF (является частью) отношение:

целое ® часть.

Ласточка IS – A птица, «нос» PART OF «тело». Например:

is-a                   is-a

владеет

part of

ЮКО

ласточка

птица

начало

конец

гнездо

весна

осень

крылья

 

Рис.2. Расширение семантической сети

Могут быть и другие отношения: владеет. Тогда семантическая сеть расширяется иерархически (вершина имеет две ветви). Кроме того, можно расширить сеть и другим отношением:

период ® «весна – лето».

Получается иерархическая структура понятия ЮКО. Можно разбить на подсхемы. Большой проблемой для семантических сетей является то, что результат вывода не гарантирует достоверности, так как вывод есть просто наследование свойств ветви is-a.

Для отображения иерархических отношений между объектами и введения единой семантики в семантические сети было предложено использовать процедурные сети. Сеть строится на основе класса (понятия); вершины, дуги и процедуры представлены как объекты.

 

 

П орядок выполнения работы

1. Изучить теоретическую часть по приведенным выше данным и дополнительной литературе;

2. Просмотреть демонстрационный пример;

3. Получить у преподавателя вариант задания для выполнения;

4. Построить семантическую модель заданного объекта;

 

3.   Варианты заданий

Используя соответствующие дуги построить семантическую сеть, касающуюся:

1. географии какого-либо региона. Дуги: государство, страна, континент, широта.
2. диагностики глазных заболеваний. Дуги: категории болезней, патофизиологическое состояние, наблюдения, симптомы.
3. распознавания химических структур. Дуги: формула вещества, свойства вещества, область применения, меры предосторожности.
4. процедуры поиска полезных ископаемых. Дуги: наименование ископаемого, расположение месторождения, глубина залегания, методы добычи.
5. судебной процедуры. Дуги: юридическое лицо, событие, меры воздействия, способы расследования.
6. распределения продуктов по магазинам. Дуги: источник снабжения, наименование продукта, способ транспортировки, конечный пункт транспортировки.
7. определения принадлежности животного к определенному виду, типу, семейству. Дуги: место обитания, строение, особенности поведения, вид питания.
8. классификации пищевых продуктов. Дуги: наименование продукта, составляющие части, способ приготовления, срок хранения.
9. распознавания типа компьютера. Дуги: страна изготовитель, стандартная конфигурация, область применения, используемое программное обеспечение.
10. иерархической структуры БД. Дуги: система, состояние, назначение, взаимодействие составляющих.

 

       Работа № 2