|
Читайте также: |
Логическая модель - это множество предложений, выражающих различные логические свойства именованных отношений.
При логическом программировании пользователь описывает предметную область совокупностью предложений в виде логических формул, а ЭВМ, манипулируя этими предложениями, строит необходимый для решения задачи вывод.
В основе моделей такого типа лежит формальная система, задаваемая следующим образом M = (T, P, A, B),
где T – множество базовых элементов различной природы;
P – множество синтаксических правил;
A - аксиомы;
B – множество правил вывода.
Важно, что для множества T существует некоторый способ определения принадлежности или непринадлежности произвольного элемента к этому множеству. Процедура такой проверки может быть любой, но за конечное число шагов она должна давать положительный или отрицательный ответ на вопрос, является ли Х элементом множества T. Обозначим эту процедуру П(T).
С помощью множества P из элементов T образуют синтаксически правильные совокупности. Декларируется существование процедуры П(P), с помощью которой за конечное число шагов можно получить ответ на вопрос, является ли совокупность Х синтаксически правильной.
В множестве синтаксически правильных совокупностей выделяется некоторое подмножество A. Как и для других составляющих формальной системы, должна существовать процедура П(A), с помощью которой для любой синтаксически правильной совокупности можно получить ответ на вопрос о принадлежности ее к множеству A.
Применяя множество B к элементам A, можно получать новые синтаксически правильные совокупности, к которым снова можно применять правила из B. Так формируется множество выводимых в данной формальной системе совокупностей. Если имеется процедура П(B), с помощью которой можно определить для любой синтаксически правильной совокупности, является ли она выводимой, то соответствующая формальная система называется разрешимой. Это показывает, что именно правило вывода является наиболее сложной составляющей формальной системы.
Достоинства логических моделей представления знаний:
- в качестве «фундамента» здесь используется классический аппарат математической логики (алгебры Буля), методы которой достаточно хорошо изучены и формально обоснованы;
- высокий уровень формализации, обеспечивающий возможность реализации системы формально точных определений и выводов;
- согласованность знаний как единого целого, облегчающая решение проблем верификации БЗ, оценки независимости и полноты системы аксиом и т. д.;
- единые средства описания как знаний о ПрО, так и способов решения задач в этой ПрО, что позволяет любую задачу свести к поиску логического вывода некоторой формулы в той или иной формальной системе;
- в базах знаний можно хранить лишь множество аксиом, а все остальные знания получать из них по правилам вывода.
Однако действительность не укладывается в рамки классической логики. Так называемая человеческая логика, применяемая при работе с неструктурированными знаниями, – это интеллектуальная модель с нечеткой структурой, и в этом ее отличие от «старой» (классической) логики. Таким образом, логика, адекватно отражающая человеческое мышление, к настоящему времени еще не создана.
Главный недостаток - это негибкость системы. Модификация и расширение здесь всегда связаны с перестройкой всей системы, что для практических ИС сложно и трудоемко. В них очень сложно учитывать происходящие изменения.
Отметим также следующие недостатки логических моделей:
- во-первых, представление знаний в таких моделях ненаглядно: логические формулы трудно читаются и воспринимаются;
- во-вторых, описание знаний в виде логических формул не позволяет проявиться преимуществам, которые имеются при автоматизированной обработке структур данных.
Пути повышения эффективности логических моделей знаний связаны с использованием многоуровневых и специальных логик.
Дата добавления: 2015-07-10; просмотров: 331 | Нарушение авторских прав