Презентация на тему "Cпособы представления и обработки знаний в ИИС"

Содержание

• 
  Слайд 1

  Cпособы представления и обработки знаний виис

  Арефьева Е.А.

• 
  Слайд 2

  ЗНАНИЕ – ЭТО…

  Отличие от данных 2 закономерности предметной области, полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области; метаданные; формализованная информация, которую используют в процессе логического вывода. внутренняя интерпретируемость рекурсивная структуризуемость взаимосвязь единиц наличие семантического пространства с метрикой активность «Знания - проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отражение в мышлении человека».

• 
  Слайд 3

  КЛАССИФИКАЦИЯ ЗНАНИЙ

  3

• 
  Слайд 4
  

  4 Метазнания – знания о знаниях.

• 
  Слайд 5

  ВИДЫ ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА

  Логический вывод – это обобщенная процедура поиска решения задачи, которая на основе базы знаний и в соответствии с информационной потребностью пользователя строит цепочку рассуждений (логически связанных единиц знаний), приводящую к конкретному результату. 5

• 
  Слайд 6

  ТИПЫ ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА

  6 Монотонность логического вывода - свойство, характерное для вывода в базе знаний и состоящее в том, что ранее выведенные утверждения не теряют истинности при расширении множества посылок для вывода. Немонотонность предполагает, что ранее выведенные утверждения могут перестать быть выводимыми при появлении новых фактов.

• 
  Слайд 7

  МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ

  База знаний - совокупность единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над ними. 7

• 
  Слайд 8

  ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

  8 Логическая модель предполагает унифицированное описание объектов и действий в виде предикатов первого порядка. Область определения предиката задается в виде фактов, действия описываются как правила, определяющие логическую формулу вывода фактов из других фактов. Механизм вывода осуществляет дедуктивный перебор фактов, относящихся к правилу по принципу "сверху-вниз", "слева-направо" или обратный вывод методом поиска в глубину. Правила могут связываться в цепочки в результате использования одинакового предиката в посылке одного и в заключении другого правила.

• 
  Слайд 9
  

  8 Логическая модель предполагает унифицированное описание объектов и действий в виде предикатов первого порядка. Область определения предиката задается в виде фактов, действия описываются как правила, определяющие логическую формулу вывода фактов из других фактов. Механизм вывода осуществляет дедуктивный перебор фактов, относящихся к правилу по принципу "сверху-вниз", "слева-направо" или обратный вывод методом поиска в глубину. Правила могут связываться в цепочки в результате использования одинакового предиката в посылке одного и в заключении другого правила.

• 
  Слайд 10

  ПРОДУКЦИОННАЯ МОДЕЛЬ

  10 Продукционные модели используются для решения сложных задач, которые основаны на применении эвристических методов представления знаний, позволяющих настраивать механизм вывода на особенности проблемной области и учитывать неопределенность знаний. 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).

• 
  Слайд 11

  ПРАВИЛО ПРОДУКЦИИ

  11 i—имя продукции, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукций. Элемент Q характеризует сферу применения продукции. Разделение знаний на отдельные сферы позволяет экономить время на поиск нужных знаний. Элемент Р есть условие применимости ядра продукции. Обычно Р представляет собой логическое выражение (как правило, предикат). А=>В. Секвенция может истолковываться в обычном логическом смысле как знак логического следования В из истинного А. Элемент N описывает постусловия продукции, актуализируется только в том случае, если ядро продукции реализовалось. Выполнение N может происходить не сразу после реализации ядра продукции.

• 
  Слайд 12

  ОБРАБОТКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ

  Байесовский подход Нечеткая логика 12 Байесовский подход предполагает начальное априорное задание предполагаемых гипотез (значений достигаемых целей), которые последовательно уточняются с учетом вероятностей свидетельств в пользу или против гипотез, в результате чего формируются апостериорные вероятности Подход на основе нечеткой логики предполагает использование экспертных оценок определенности фактов и применения правил (факторы уверенности). Факторы уверенности могут рассматриваться и как весовые коэффициенты, отражающие степень важности аргументов в процессе вывода заключений.

• 
  Слайд 13

  ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРАВИЛ ПРОДУКЦИИ

  Рейтинговый метод Метод классификации ситуация 13 Формирует "снизу-вверх" (в соответствии с построенной функциональной моделью) интегральную оценку исследуемого явления. Правила базы знаний оценивают отдельные факторы, реализуя так называемый дизъюнктивный (независимый) подход к построению правил. В качестве весов используются факторы уверенности, которые отражают влияние подцели на исследуемую целевую переменную. по множеству признаков классификации последовательно строится дерево решений, отражающее эту классификацию Для каждой отдельной ветки дерева решения строится правило, в котором все признаки классификации последовательно связываются в конъюнкцию факторов левой части правила.

• 
  Слайд 14
  

  Рейтинговый метод Метод классификации ситуация 13 Формирует "снизу-вверх" (в соответствии с построенной функциональной моделью) интегральную оценку исследуемого явления. Правила базы знаний оценивают отдельные факторы, реализуя так называемый дизъюнктивный (независимый) подход к построению правил. В качестве весов используются факторы уверенности, которые отражают влияние подцели на исследуемую целевую переменную. по множеству признаков классификации последовательно строится дерево решений, отражающее эту классификацию Для каждой отдельной ветки дерева решения строится правило, в котором все признаки классификации последовательно связываются в конъюнкцию факторов левой части правила.

• 
  Слайд 15

  СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ

  15 Под семантической сетью понимают направленный граф с помеченными вершинами и дугами, в котором вершины соответствуют конкретным объектам, а дуги, их соединяющие, отражают имеющиеся между ними отношения. Отношения, используемые в семантических сетях, можно разделить на следующие: лингвистические, в частности надежные, включающие в себя отношения типа «объект», «агент», «условие», «место», «инструмент», «цель», «время» и др.; атрибутивные, к которым относят форму, размер, цвет и т.д.; характеристики глаголов, т. е. род, время, наклонение, залог, число; логические, обеспечивающие выполнение операций для исчисления высказываний (дизъюнкция, конъюнкция, импликация, отрицание); квантифицированные, т. е. использующие кванторы общности и существования; теоретико-множественные, включающие понятия «элемент множества», «подмножество», «супермножество» и др.

• 
  Слайд 16
  

  16 Интенсиональная семантическая сеть описывает предметную область на обобщенном, концептуальном уровне, В экстенсиональной сети производятся конкретизация и наполнение фактическими данными. Статические базы знаний, представленные с помощью семантических сетей, могут быть объектом действий, производимых активными процессами. Стандартные операции включают в себя процессы поиска и сопоставления, с помощью которых определяется, представлена ли в семантической модели (и где именно) специфическая информация.

• 
  Слайд 17
  

  16 Интенсиональная семантическая сеть описывает предметную область на обобщенном, концептуальном уровне, В экстенсиональной сети производятся конкретизация и наполнение фактическими данными. Статические базы знаний, представленные с помощью семантических сетей, могут быть объектом действий, производимых активными процессами. Стандартные операции включают в себя процессы поиска и сопоставления, с помощью которых определяется, представлена ли в семантической модели (и где именно) специфическая информация.

• 
  Слайд 18
  

  16 Интенсиональная семантическая сеть описывает предметную область на обобщенном, концептуальном уровне, В экстенсиональной сети производятся конкретизация и наполнение фактическими данными. Статические базы знаний, представленные с помощью семантических сетей, могут быть объектом действий, производимых активными процессами. Стандартные операции включают в себя процессы поиска и сопоставления, с помощью которых определяется, представлена ли в семантической модели (и где именно) специфическая информация.

• 
  Слайд 19

  ФРЕЙМОВАЯ МОДЕЛЬ

  Слоты и фреймов Процедуры 19 Слоты - это некоторые незаполненные подструктуры фрейма, заполнение которых приводит к тому, что данный фрейм ставится в соответствие некоторой ситуации, явлению или объекту. Фрейм с заполненными слотами называется экземпляром фрейма. Для организации связи между объектами предметной области строится сеть фреймов. Процедуры-демоны активизируются при каждой попытке добавления или удаления данных из слота (по умолчанию). Процедуры-слуги активизируются только при выполнении условий, определенных пользователем при создании фрейма.

• 
  Слайд 20

  ТИПЫ ФРЕЙМОВ

  20 Базовый тип. Базовые объекты запоминаются в виде фреймов, на основании которых строятся фреймы для новых состояний, содержащие слот, оснащенный указателем подструктуры, который позволяет различным фреймам совместно использовать одинаковые части. Процесс сопоставления. Процесс, в ходе которого проверяется правильность выбора фрейма, называется процессом сопоставления. Фрейм содержит условия, ограничивающие значения слота, а цель используется для определения, какое из этих условий является существенным. Иерархическая структура. Особенность иерархической структуры заключается в том, что информация об атрибутах, которую содержит фрейм верхнего уровня, совместно используются всеми фреймами нижних уровней, связанных с ним. Сети фреймов.Соединение фреймов с указателями и образование сети фреймов. Отношения «абстрактное - конкретное» и «целое - часть». Отношения «абстрактное – конкретное» характерны тем, что на верхних уровнях расположены абстрактные объекты, а на нижних – конкретные объекты, при чем объекты нижних уровней наследуют атрибуты объектов верхних уровней. Если одно отношение «целое - часть» касается структурированных объектов и показывает, что объект нижнего уровня является частью объекта верхнего уровня.

• 
  Слайд 21

  ЛОГИЧЕСКИЙ ВЫВОД НА ФРЕЙМАХ

  21 Неопределенность описания знаний реализуется в результате неполного заполнения всех слотов. Фреймовая модель способна делать предположения о значениях данных на основе механизма наследования свойств в иерархии обобщения. Способность изменения значений слотов с течением времени позволяет решать динамические задачи. Во фреймовых моделях могут выполняться как прямая, так и обратная аргументация, когда в прямом направлении в зависимости от состояния слотов фреймов запускаются процедуры-демоны, a обратная аргументация срабатывает путем запуска присоединенных процедур при обращении к неизвестным значениям атрибутов. Фреймовые модели позволяют более гибко комбинировать прямой и обратный вывод.

• 
  Слайд 22
  

  21 Неопределенность описания знаний реализуется в результате неполного заполнения всех слотов. Фреймовая модель способна делать предположения о значениях данных на основе механизма наследования свойств в иерархии обобщения. Способность изменения значений слотов с течением времени позволяет решать динамические задачи. Во фреймовых моделях могут выполняться как прямая, так и обратная аргументация, когда в прямом направлении в зависимости от состояния слотов фреймов запускаются процедуры-демоны, a обратная аргументация срабатывает путем запуска присоединенных процедур при обращении к неизвестным значениям атрибутов. Фреймовые модели позволяют более гибко комбинировать прямой и обратный вывод.

• 
  Слайд 23

  ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ

  23 Объектно-ориентированная модель, аналогичная во многих отношениях фреймовой модели, также предусматривает инкапсуляцию процедур в структуры данных и механизм наследования. Отличия заключаются в четком различии понятий класс объектов и экземпляр объекта, а также в способе активации процедур к объектам. Для объектно-ориентированной модели характерны такие черты, как скрытие данных и их доступность только через методы (присоединенные процедуры) класса, наследование как атрибутов, так и методов (в последнем случае обеспечивается необходимый уровень абстракции данных и полиморфизм использования процедур).

• 
  Слайд 24

  НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА

  24

• 
  Слайд 25

  ОПЕРАЦИИ С НЕЧЕТКИМИ МНОЖЕСТВАМИ

  25

• 
  Слайд 26
  

  25

• 
  Слайд 27

  НЕЧЕТКИЕ ОТНОШЕНИЯ

  27

• 
  Слайд 28

  НЕЧЕТКАЯ ПЕРЕМЕННАЯ

  28

• 
  Слайд 29

  ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ПЕРЕМЕННАЯ

  29

• 
  Слайд 30

  БАЙЕСОВСКАЯ СЕТЬ

  30

• 
  Слайд 31

  СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!!!

  31