|
Читайте также: |
Продукционные модели. В моделях этого типа используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которые здесь называются продукциями, а из сетевых моделей - описание знаний в виде семантической сети. В результате применения правил вывода к фрагментам сетевого описания происходит трансформация семантической сети за счет смены ее фрагментов, наращивания сети и исключения из нее ненужных фрагментов.
Таким образом, в продукционных моделях процедурная информация явно выделена и описывается иными средствами, чем декларативная информация. Вместо логического вывода, характерного для логических моделей, в продукционных моделях появляется вывод на знаниях.
В продукционных моделях знания представляются с помощью правил вида:
«ЕСЛИ А - ТО S» (явление - реакция),
где А - условие; S- действие.
Действие S исполняется, если А истинно. В качестве условия A может выступать либо факт, либо несколько фактов A1,..., An, соединенные логической операцией «И»: A1 «И» A2 «И»... «И» An.
Действия, входящие в состав правил, могут содержать новые факты. При применении таких правил, эти факты становятся известны системе, т.е. включаются во множество фактов, которое называется рабочим множеством.
Свойства продукционных моделей:
- Модульность – отдельные продукционные правила могут быть добавлены, удалены или изменены в базу знаний независимо от других; кроме того, модульный принцип разработки (сборки) продукционных систем позволяет автоматизировать их проектирование.
Каждое продукционное правило – самостоятельный элемент знаний (локальный источник знаний); отдельные продукционные правила связаны между собой только через поток данных, которые они обрабатывают.
- Простота интерпретации – « прозрачная» структура продукционных правил облегчает их смысловую интерпретацию.
- Естественность – знания в виде «что делать и когда» являются естественными с точки зрения здравого смысла.
Общим для систем продукции является то, что они состоят из трех элементов:
- набор правил, используемых БЗ, его еще называют базой правил;
- рабочая память, где хранятся предпосылки, касающиеся отдельных задач, а также результаты выводов, получаемых на основе этих предпосылок (динамическая база данных - ДБД);
- механизм логического вывода, использующий правила в соответствии с содержимым рабочей памяти. В процессе вывода новые факты и правила пополняют БЗ. Часто подобные механизмы называют восходящими выводами или выводами, управляемыми данными.
В продукционных системах, основанных на знаниях, процесс обработки информации может осуществляться двумя способами. Первый предполагает обработку информации в прямом направлении (метод сопоставления), когда образцом для поиска служит левая часть продукционного правила – условие, то есть задача решается в направлении от исходного состояния к целевому. Это соответствует стратегии «от данных к цели» или стратегии управления данными.
При втором подходе обработка информации осуществляется в обратном направлении – метод «генерации» или выдвижения гипотезы и ее проверки (стратегия «от цели к данным»).
Недостатками продукционной модели являются:
• сложность управления выводом, неоднозначность выбора конкурирующих правил;
• низкая эффективность вывода в целом, негибкость механизмов вывода;
• неоднозначность учета взаимосвязи отдельных продукций;
• несоответствие психологическим аспектам представления и обработки знаний человеком;
• сложность оценки целостного представления ПрО.
Дата добавления: 2015-07-10; просмотров: 138 | Нарушение авторских прав