Реферат Продукционные модели представления знаний
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
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 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.
