Referat.me

Название: Продукционные модели представления знаний

Вид работы: реферат

Рубрика: Информатика

Размер файла: 21.45 Kb

Скачать файл: referat.me-131597.docx

Краткое описание работы: КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА «Продукционные модели представления знаний» по дисциплине Интеллектуальные информационные системы Санкт-Петербург 2010 Продукционные модели

Продукционные модели представления знаний

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 (PostE.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 a 1 , a 2 a 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 Þ BR Информация, поступившая из внешнего мира, приводит к изменению хода рассуждений в R .
AW Þ BK Информация из внешнего мира запоминается в базе знаний.
AK Þ BW Информация из базы знаний передается во внешний мир.
AR Þ BK Информация, полученная рассуждающей системой, передается на хранение в базу знаний.
AK Þ BR Необходимая для рассуждений информация выбирается из базы знаний и передается в R .
AW Þ 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 Þ BW Определяет воздействия на W , которые возникают как результат работы R .
AR Þ BR Внутренние продукции R, описывают промежуточные шаги процессов вывода и не влияют непосредственно на базу знаний и состояние W .
AK Þ 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

1. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. - М.: «Высшая школа», 2003.

2. Колбанев М.О., Яковлев С.А. Модели и методы обработки информации в интеллектуальных системах. СПб.: Изд.ГУ, 2002.

3. Швецов А.Н., Яковлев С.А. Распределенные интеллектуальные информационные системы, - СПб.: Изд.ГЭТУ, 2003.

Похожие работы

  • Язык программирования Пролог

    Урок в 9 классе по теме «Язык программирования Пролог» (последнее занятие). Цели урока: Образовательная: повторить понятия факт, правило и запрос для логического программирования и применение знаний в решении задач.

  • Прикладное программное обеспечение Анализ данных

    КонтрольнаЯ робота Прикладное программное обеспечение Лубны 2008 г Согласно условию задачи необходимо провести анализ данных с помощью скользящего среднего из пакета и построение тренда на графике. Для выполнения данного задания в программе Ехсе l вводим имеющиеся данные (прибыль гостиницы и уровень активной части фондов).

  • Изучение возможностей экспертных систем

    ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ СТАРООСКОЛЬСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ФИЛИАЛ) МОСКОВСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ИНСТИТУТА СТАЛИ И СПЛАВОВ

  • Базы данных и базы знаний

    НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени Р.Е. Алексеева Кафедра «Компьютерные технологии в проектировании и производстве» Дисциплина «Базы данных и базы знаний»

  • Представление знаний в интеллектуальных информационных системах

    СОДЕРЖАНИЕ: ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..3 1. ЧТО ТАКОЕ ЗНАНИЯ? КЛАССИФИКАЦИЯ ЗНАНИЙ…………………...4 2. ЗНАНИЯ И ДАННЫЕ………………………………………………………….9

  • 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.

  • Построение логической модели исследуемой системы

    Тульский институт экономики и информатики Кафедра информационных технологий Контрольная работа По дисциплине: Интеллектуальные информационные системы

  • Разработка продукционной модели представления знаний в ИС

    «Пермская ГСХА им. академика Д.Н. Прянишникова» Факультет прикладной информатики Кафедра информационных систем ОТЧЕТ Лабораторная работа № 3 «Разработка продукционной модели представления знаний в ИС»

  • 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.

  • по Принятие оптимальных решений в экономике и менеджменте с применением

    СОВРЕМЕННАЯ ГУМАНИТАРНАЯ АКАДЕМИЯ Домашняя работа По дисциплине «Принятие оптимальных решений в экономике и менеджменте с применением компьютерных