1. Определение состава:
• Знание о процессе решения задачи, используемое модулем вывода;
• Знания о языке общения и способах организации диалога;
• Знания, используемые системой объяснений;
• Знания о способах представления и модификации знаний, используемые в системе обучения;
• Знания о текущем состоянии СИИ и внешнего мира (знания второго сорта). 2. Организация.
По степени общности выделяют 3 уровня: Факты – знания о конкретном объекте, при формальном представлении не содержит переменных. Знания – общее для определенного класса объектов или явлений, их формальное представление содержит не только константы, но и переменные. Метазнания – знания о том, как организована база знаний. Используют только в серьезных системах.
Обычно знания имеют не такую организацию как данные в базах данных. Они, как правило, структурируются вокруг наиболее важных элементов.
Знания вообще отличаются от фактов тем, что не могут быть использованы вне СИИ. 3. Определение модели знаний.
Формы представления знаний могут быть декларативными и процедурными. Декларативная форма предполагает абстрагирование от того, как знания будут использоваться. Это знания типа «знать что…». Способ использования декларативных знаний определяет модуль вывода. Такая форма обеспечивает гибкость и универсальность.
В процедурной форме знания содержатся в процедурах (небольших программах или правилах), определяющих как поступать в конкретных ситуациях. Это знание типа «знать как…». Главное преимущество процедурной модели – большая эффективность системы выводов, однако, общность их ниже.
Существует некоторое количество моделей знаний, которые отличают весом декларативные и процедурные формы. Все многообразие моделей знаний можно разбить на 2 группы:
• Логические. В основе лежит какой-то математический формализм.
• Эвристические. Основаны на производственном наборе средств.
В логических моделях, в их основе лежит какой-либо математический формализм. Эвристические модели основаны на произв. наборе средств.
Большая часть моделей дедуктивная (используют общие знания для некоторого класса объектов, сформулированные экспертом)
Более совершенные системы индуктивного типа способны к самообучению: самостоятельное формирование правил вывода после обработки конечного числа обучающих примеров.
Эвристические модели превосходят логические по возможностям удобства описания предметной области. Наиболее часто применяются следующие модели:
1) Логические модели на основе исчисления предикатов 1-го порядка
2) Продукционная модель (продукция правило, «условие»-«действие»)
3) Семантическая модель (на основе естественных языков)
4) Фреймовая модель (самая старая, напоминает С)
Опубликовал Kest
January 11 2010 11:36:25 ·
0 Комментариев ·
9140 Прочтений ·
• Не нашли ответ на свой вопрос? Тогда задайте вопрос в комментариях или на форуме! •
Комментарии
Нет комментариев.
Добавить комментарий
Рейтинги
Рейтинг доступен только для пользователей.
Пожалуйста, залогиньтесь или зарегистрируйтесь для голосования.
Нет данных для оценки.
Гость
Вы не зарегистрированны? Нажмите здесь для регистрации.
Главная
Каталог файлов
