Автор работы: Пользователь скрыл имя, 21 Декабря 2012 в 23:09, реферат
База знаний — совокупность систематизированных основополагающих сведений, относящихся к определённой области знания, хранящихся в памяти ЭВМ, объём которых необходим и достаточен для решения заданного круга теоретических или практических задач. В системе управления базами знаний используются методы искусственного интеллекта, специальные языки описания знаний, интеллектуальный интерфейс.
Введение 3
База знаний 4
Процесс построения баз знаний 5
Модели представления знаний 6
Продукционные модели 6
Логические модели 7
Семантические сети или сетевые модели 8
Фреймовые модели 9
Система управления базами знаний 10
Заключение 12
Список использованных источников 13
Под системой управления базой знаний понимают инструментальную систему, обеспечивающую создание, ведение и применение базы знаний. Ввод знаний в базу знаний и их последующее обновление в экспертной системе осуществляется механизмом приобретения знаний. В простейшем варианте, это интеллектуальный редактор, который позволяет вводить единицы знаний в базу знаний и проводить их синтаксический и семантический контроль, например, на противоречивость. В более сложных случаях извлечение знаний осуществляется: на основе специальных сценариев опроса экспертов; из вводимых примеров реальных ситуаций, как в случае индуктивного вывода; из текстов или из опыта работы самой интеллектуальной системы.
Если рассматривать базу знаний как автономную подсистему экспертной системы, то в ней можно выделить следующие компоненты:
В базе концептуальных знаний, как правило, хранятся процедурные (алгоритмические) знания, а в базе экспертных знаний – декларативные (неалгоритмические) знания. База данных как объект хранения информации может активно применяться совместно с базой концептуальных знаний и базой экспертных знаний.
В реальных базах знаний выделяют следующие формы знаний: понятия; факты; правила; зависимости; законы; закономерности; связи; алгоритмы; процедуры.
Отметим, что возможности рассмотренных выше моделей представления знаний в базе концептуальных знаний и базе экспертных знаний существенно возрастают в случае «насыщения» этих моделей элементами «мягких» вычислений, предполагающих применение: нечеткой логики; нейронных сетей; генетических алгоритмов; когнитивной графики; а также благодаря расширению вычислительных возможностей экспертной системы на основе объектно-ориентированного программирования и внедрению парадигмы базы знаний прецедентов.
Под прецедентом при этом понимается описание проблемы или ситуации с указанием подробного плана действий, предпринимаемых в данной ситуации для решения данной проблемы. Прецедент, как правило, включает в себя:
База знаний прецедентов строится на основе классификации прецедентов, в соответствии с множеством решений по управлению выводом в проблемных ситуациях. Между базой знаний прецедентов и базой правил экспертной системы осуществляется постоянный обмен информацией, выполняемый таким образом, чтобы:
Прямое использование знаний для решения поставленных перед экспертной системой задач обеспечивается решателем — механизмом логического вывода, который дает возможность извлекать из баз знаний ответы на вопросы, получать решения задач, формулируемых в терминах понятий, хранящихся в базе знаний.
Концепция баз знаний, являясь логическим развитием монопольно-файловых систем и систем, основанных на концепции баз данных, создает предпосылки для расширения возможностей отображения закономерностей предметной области и получения новых знаний путем их вывода (манипулирования знаниями). При этом значительно ослабляется противоречие между «мягким», нечетко очерченным миром реальности и требованиями по «жесткому», формализованному представлению информации в ЭВМ.
Новосибирск 2012