Одной из разновидностей таких моделей являются семантические сети. Первоначально данный класс моделей возник в области исследования искусственного интеллекта и ориентировался на представление знаний общего характера. Однако впоследствии семантические сети стали использоваться в качестве моделей данных, предназначенных для применения в сфере управления базами данных. Сведения, изложенные на языке, близком к естественному, должны быть предварительно структурированы в них необходимо в явной форме выделить объекты (или понятия) и отношения между отобранными объектами. [c.40]
Перспективным направлением в построении моделей смыслового уровня является разработка и совершенствование моделей класса семантические сети, которые представляются в виде совокупности определенным образом структурированных данных (фреймов). Однако в традиционном понимании эта модель не может быть реализована на ЭВМ и поэтому для практического применения нуждается в дальнейшем теоретическом исследовании. Для информационного моделирования экономических систем можно сделать пригодными базы знаний, применяемые в системах искусственного интеллекта. Это становится возможным, когда учитываются особенности соответствующей предметной области и требования к средствам моделирования. [c.54]
При использовании семантической сети для представления знаний важны классификация типов объектов и выделение некоторых фундаментальных видов связей между объектами. Независимо от особенностей моделируемой среды можно предполагать, что любая ее модель отражает какие-либо объекты. [c.562]
В ряде систем используются комбинации сетевых и продукционных моделей представления знаний. В таких моделях декларативные знания описываются в сетевом компоненте модели, а процедурные знания — в продукционном. В таком случае говорят о работе продукционной системы над семантической сетью. [c.567]
В современных системных науках все возрастающее внимание уделяется одному из специфических видов структур так называемым семантическим сетям. В настоящее время исследование таких сетей с разных позиций ведется во многих научных коллективах, поскольку логико-лингвистические модели (иное название семантических сетей) оказались в центре всех событий, происходящих в искусственном интеллекте и его приложениях. Такое положение вызвано тем, что указанные модели отображают структуру человеческих знаний, выражаемых на естественном языке, причем это отображение может быть осуществлено средства-. ми ЭВМ. Ш [c.159]
Характерной особенностью конца семидесятых годов стало существенное расширение понимания ситуационного управления. Фактически ситуационное управление стало рассматриваться с единых позиций семиотического моделирования и управления. Причиной этого послужило бурное развитие в теории искусственного интеллекта той области, которая носит название представление знаний. Ситуационное управление на десяток лет предвосхитило развитие этой области, впервые начав работать со структурированной информацией. В ситуационном управлении были созданы первые модели представления знаний и языков представления и манипулирования знаниями. Поэтому новые веяния в области искусственного интеллекта, активное развитие теории семантических сетей и фреймовых представлений были восприняты коллективами, накопившими большой опыт в области ситуационного управления с ходу , позволили воспринять новые идеи и использовать их в своих разработках. Столь же безболезненно произошел переход к языкам программирования нового типа (ЛИСП и его расширения ФРЛ). В этом плане специалисты, овладевшие принципами ситуационного управления, оказались на передовых рубежах работ в области искусственного интеллекта. [c.258]
В основе сетевой модели лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними. Знания представленные таким образом носят название семантические сети. [c.66]
Принципиальными различиями обладают три модели представления знаний - продукционная модель, модель фреймов и модель семантических сетей. [c.197]
Особенность семантической сети как модели знаний состоит в единстве базы знаний и механизма вывода новых фактов. На основании вопроса к базе знаний строится семантическая сеть, отображающая структуру вопроса, и ответ получается в результате сопоставления общей сети для базы знаний в целом и сети для вопроса. [c.205]
Модели знаний - продукционная, фреймовая и модель семантических сетей - обладают практически равными возможностями представления знаний, использующих отношения "есть-нек" и "сеть-часть". Дополнительно каждая модель знаний содержит средства усиления этой "базовой" конфигурации [c.206]
Фреймовая модель, как частный случай семантической сети, использует для реализации операционного знания присоединенные процедуры [c.54]
Семантические сети. Объектно-ориентированные методы представления знаний берут начало от семантических сетей, в которых типизируются отношения между объектами. Элементарной единицей знаний в семантической сети служит триплет (см. объектную концептуальную модель), в котором имя предиката представляет помеченную дугу между двумя узлами графа, соответствующими двум связанным объектам (рис. 2.6). [c.62]
Фрейм чаще всего определяют как структуру данных для представления стереотипных ситуаций. При этом способ группирования множества конкретных ситуаций в стереотипную, как правило, не может быть определен строго. Чаще всего стереотипные ситуации (для данной предметной области) выделяет исследователь, опираясь на опыт и данные наблюдений. Неформальные знания исследователя о предметной области можно рассматривать как систему понятий, определяющих представление о конкретных ситуациях. Каждое понятие связывается с конкретной ситуацией, а конкретные ситуации согласуются с соответствующей стереотипной. Если понятия представляют собой неформальные знания о стереотипной ситуации, то фреймы — это формализованные знания. Таким образом, фреймы соответствуют понятиям, отражающим объекты, явления, характеристики предметной области. Это дает основание рассматривать фрейм как семантический блок или модуль модели представления знаний. Модель представления знаний строится в виде сети фреймов, т. е. системы определенным образом взаимосвязанных фреймов. Поэтому в мо- [c.564]
Этапы моделирования инвестиционного цикла . построение модели, оценка параметров, практическое применение для принятия решений, оптимизации и прогнозирования. Интерфейсные, фактуальные и процедурные знания. Семантические сети. Синтез модели из типовых модулей. Стохастические сети Петри. Векторные функции денежных потоков в проектировании инвестиционных циклон. Учет факторов риска и неопределенности в моделях инвестиций. [c.75]
Одной из важнейших составляющих ИАСУ производством является информационная поддержка принятия решений, основанная, в частности, на использовании знаний. В качестве моделей представления знаний в настоящее время используются семантические сети, фреймы (вычислительные фреймы и вычислительные модели), продукционные правила, логические модели, аксиоматические модели и т. д. В связи с тем, что в СППР используются и хранятся разнородные знания, для их формализации используют интегрированную модель, включающую интенсиональную, экстенсиональную и процедурную составляющие. Интенсиональная со- [c.565]
Семантические сети как модель представления знаний были предложены Р. Квиллингом в 1970-х гг. [c.69]