Формализация базы знаний

из "Интеллектуальные информационные системы в экономике Изд.2 "

На этапе формализации базы знаний осуществляется выбор метода представления знаний. В рамках выбранного формализма осуществляется проектирование логической структуры базы знаний. [c.53]
Рассмотрим классификацию методов представления знаний с точки зрения особенностей отображения различных видов концептуальных моделей, а именно соотношения структурированности и операцион-ности. детерминированности и неопределенности, статичности и динамичности знаний (рис. 2.3 ). [c.53]
Тельное. Интеллектуальные информационные системы... [c.54]
Правила могут связываться в цепочки в результате использования одинакового предиката в посылке одного и в заключении другого правила. [c.55]
Для логической модели характерна строгость формального аппарата получения решения. Однако, полный последовательный перебор всех возможных решений может приводить к комбинаторным взрывам, в результате чего поставленные задачи могут решаться недопустимо большое время. Кроме того, работа с неопределенностями знаний должна быть запрограммирована в виде самостоятельных метаправил, что на практике затрудняет разработку баз знаний с помощью логического формализма. [c.55]
Продукционные модели используются для решения более сложных задач, которые основаны на применении эвристических методов представления знаний, позволяющих настраивать механизм вывода на особенности проблемной области и учитывать неопределенность знаний. [c.55]
Продукционная модель предполагает более гибкую организацию работы механизма вывода по сравнению с логической моделью. Так, в зависимости от направления вывода возможна как прямая аргументация, управляемая данными (от данных к цели), так и обратная, управляемая целями (от целей к данным). Прямой вывод используется в продукционных моделях при решении, например, задач интерпретации, когда по исходным данным нужно определить сущность некоторой ситуации или в задачах прогнозирования, когда из описания некоторой ситуации требуется вывести все следствия. Обратный вывод применяется, когда нужно проверить определенную гипотезу или небольшое множество гипотез на соответствие фактам, например, в задачах диагностики. [c.56]
В предусловиях и постусловиях могут быть заданы дополнительные процедуры, например, по вводу и контролю данных, математической обработке и т.д. Введение предусловий и постусловий позволяет выбирать наиболее рациональную стратегию работы механизма вывода, существенно сокращая перебор относящихся к решению правил. [c.56]
Сами правила могут иметь как простой, так и обобщенный характер. Простые правила описывают продукции над единичными объектами, обобщенные правила определяются на классах объектов (аналогично правилам языка ПРОЛОГ). [c.57]
Для обработки неопределенностей знаний продукционная модель использует, как правило, либо методы обработки условных вероятностей Байеса, либо методы нечеткой логики Заде. [c.57]
Р(Е/ЛН) - вероятность свидетельства гипотезы Е при отрицании гипотезы Н. [c.57]
Отсюда апостериорная вероятность гипотезы рассчитывается через апостериорные шансы, которые в свою очередь получаются перемножением априорных шансов на факторы достаточности или необходимости всех относящихся к гипотезе свидетельств в зависимости от их подтверждения или отрицания со стороны пользователя. Свидетельства рассматриваются как независимые аргументы на дереве целей. [c.58]
Для байесовского подхода к построению продукционной базы знаний характерна большая трудоемкость статистического оценивания априорных шансов и факторов достаточности и необходимости. [c.59]
Подход на основе нечеткой логики. Более простым, но менее точным методом оценки достоверности используемых знаний является применение нечеткой логики, в которой вероятности заменяются на экспертные оценки определенности фактов и применения правил (факторы уверенности). Факторы уверенности могут рассматриваться и как весовые коэффициенты, отражающие степень важности аргументов в процессе вывода заключений. Итоговые факторы уверенности получаемых решений главным образом отражают порядок достоверности результата, а не его точность, что вполне приемлемо во многих задачах. [c.59]
Предполагается, что оценка факторов уверенностей исходных данных задается пользователем при описании конкретной ситуации, а факторы уверенности применения правил определяются инженерами знаний совместно с экспертами при наполнении базы знаний. [c.60]
Динамические модели. Моделирование рассуждений человека, как правило, не сводится только к прямой или обратной аргументации. Сложные проблемы решаются путем выдвижения во времени нескольких гипотез с анализом подтверждающих фактов и непротиворечивости следствий. Причем для многоцелевых проблемных областей происходит увязка гипотез по общим ограничениям. При этом возможны задержки в принятии решений, связанные со сбором подтверждающих фактов, доказательством подцелей, входящих в ограничения. [c.61]
Следовательно, для подобных динамических проблем важна рациональная организация памяти системы для запоминания и обновления получаемых промежуточных результатов, обмен данными между различными источниками знаний для достижения нескольких целей, изменение стратегий вывода с выдвижения гипотез (прямая аргументация) к их проверке (обратная аргументация). Целям построения таких гибких механизмов вывода служит применение технологии доски объявлений , через которую в результате осуществления событий источники знаний обмениваются сообщениями. [c.61]

Вернуться к основной статье