Логические модели представления знаний



Мы поможем в написании ваших работ!


Мы поможем в написании ваших работ!



Мы поможем в написании ваших работ!


ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Логические модели представления знаний



Согласно логическому подходу, вся система знаний, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность утверждений.

Система знаний представляется совокупностью формул логики предикатов. Эта логика оперирует простыми высказываниями, рас­члененными на субъект (нечто лежащее в основе) и предикат (нечто утверждаемое о субъекте). Предикат отображает наличие или отсут­ствие у субъекта того или иного признака.

Формулы в базе знаний неделимы. Модификация базы предполага­ет лишь добавление и удаление формул. Логические методы обеспе­чивают развитый аппарат вывода новых фактов на основе тех, что представлены в базе знаний.

Основной недостаток логических методов — отсутствие четких принципов организации фактов в базе знаний. Без формулирования таких принципов модель может превратиться в плохо обозримый кон­гломерат независимых фактов, не поддающихся анализу и обработке. Поэтому логические методы используются преимущественно в тех предметных областях, где система знаний невелика по объему и отно­сительно проста по структуре.

Пример семантической сети

На рис. показан пример семантической сети, иллюстрирующей предложение «Джон на протяжении периода времени сt1 по t2 владел автомобилем марки "Олдблэк"». На рисунке показаны дуги s, е, владелец, объект, начало, конец; s и е означают «подмножество» и «элемент» соответственно и показывают иерархические понятия. Дан­ную сеть легко представить с помощью фреймовой модели.

Достоинства сетевых моделей:

* большие выразительные возможности;

* наглядность системы знаний, представленной графически;

* близость структуры сети, представляющей систему знаний, се­мантической структуре фраз на естественном языке;

* соответствие современным представлениям об организации долговременной памяти человека.

Недостатки сетевых моделей:

* сетевая модель не дает ясного представления о структуре предметной области, которая ей соответствует, поэтому формирование и модификация такой модели затруднительны;

* сетевые модели представляют собой пассивные структуры, для обработки которых необходим специальный аппарат формально­го вывода и планирования;

* сложность поиска вывода на семантических сетях.

 

Фреймовые модели представления знаний

Термин фрейм (frame — каркас, рамка) предложен М. Минским в 70-е годы для обозначения структуры знаний по восприятию про­странственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. Например, слово «комната» вызы­вает образ комнаты — «жилое помещение с четырьмя стенами, по­лом, потолком, окнами и дверью». Из этого описания ничего нельзя убрать, например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату. Но в нем есть «слоты» — незаполненные значения некоторых атри­бутов — количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др. Такой образ и называется фреймом (фреймом минимального описания). Фреймом называется также и формализованная модель этого образа.

Пример фреймовой системы, описывающей аудиторию, показан на рис. .

Фреймовая модель, основанная на теории М. Минского, представ­ляет собой систематизированную в виде единой теории технологиче­скую модель памяти человека и его сознания.

Все фреймы взаимосвязаны и образуют единую фреймовую струк­туру, в которой органически объединены декларативные и процедур­ные знания. Это дает возможность достаточно быстро производить композицию и декомпозицию информационных структур аналогично тому, как это делал бы человек при описании структуры своих знаний.

Важнейшим свойством фреймов является заимствованное из те­ории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по связям типа «это» (АКО — А-Кind-Оf)- Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, то есть переносятся, значения аналогичных слотов, причем наследование свойств может быть частичным.

Фреймовые модели является достаточно универсальными, посколь­ку позволяют отобразить все многообразие знаний о мире посред­ством [9]:

* фреймов-структур для обозначений объектов и понятий (заем,
залог, вексель);

* фреймов-ролей (менеджер, кассир, клиент);

* фреймов-сценариев (банкротство, собрание акционеров);

* фреймов-ситуаций (авария, рабочий режим устройства и т. д.).
К основным достоинствам фреймовой модели относятся:

* способность отражать концептуальную основу организации памяти человека;

* наглядность представления;

* модульность;

* возможность использования значений слотов по умолчанию.

Однако фрейм-представление является не конкретным языком пред­ставления знаний, а некоторой идеологической концепцией, реализу­емой по-разному в различных языках. Теория фреймов послужила толчком к разработке нескольких языков представления знаний, ко­торые благодаря своим широким возможностям и гибкости стали в последние годы довольно распространенными. Основным недо­статком фреймовых моделей является отсутствие механизмов управ­ления выводом.



Последнее изменение этой страницы: 2016-09-05; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.229.142.91 (0.011 с.)