Cпособы представления и обработки знаний в ИИС Арефьева Е. А.
ЗНАНИЕ – ЭТО… «Знания - проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отражение в мышлении человека» . Отличие от данных 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. 2 внутренняя интерпретируемость рекурсивная структуризуемость взаимосвязь единиц наличие семантического пространства с метрикой активность
КЛАССИФИКАЦИЯ ЗНАНИЙ по способу приобретения знаний Виды знаний факты Описание хорошо известные в данной предметной области обстоятельства эвристики основывается на собственном опыте специалиста в данной предметной области - эксперта, накопленном в результате многолетней практики По типу процедурные представления знания декларативные По природе знаний фактуальные операционные 3 описания действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями для достижения намеченных целей описания фактов и явлений, включая описание основных связей и закономерностей предметной области осмысленные и понятные данные. Знания типа «А – это А» . общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них информацию.
КЛАССИФИКАЦИЯ ЗНАНИЙ Виды знаний По степени определенности Детерминирочетко определенные знания ванные неопределенные знания неполные (отсутствие), недостоверные (неточность измерения), двусмысленные (многозначность понятий), нечеткие (качественная оценка вместо количественной) По уровню синтаксические представления знаний как семиотической семантические (знаковой) системы прагматические 4 Описание характеризуют синтаксическую структуру объекта, которая не зависит от смысла и содержания используемых понятий содержат информацию, непосредственно связанную со значениями и смыслом описываемых явлений и объектов описывают объекты и явления с точки зрения решаемой задачи с учетом действующих в ней специфических критериев Метазнания – знания о знаниях.
ВИДЫ ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА 5 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.
ТИПЫ ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА 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. 6
МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ 7 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.
ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ 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. 8
Пример 9
ПРОДУКЦИОННАЯ МОДЕЛЬ Продукционные модели используются для решения 10 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).
ПРАВИЛО ПРОДУКЦИИ i—имя продукции, с помощью которого данная продукция 11 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.
ОБРАБОТКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ Байесовский подход Нечеткая логика Байесовский подход Подход на основе нечеткой 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 12 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.
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРАВИЛ ПРОДУКЦИИ Рейтинговый метод 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. 13 Метод классификации ситуация 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.
Пример 14
СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ 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. 15
СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ 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. 16
Пример 17
ФРЕЙМОВАЯ МОДЕЛЬ Фреймы — это минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов. 18
ФРЕЙМОВАЯ МОДЕЛЬ Слоты и фреймов Слоты - это некоторые 19 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.
ТИПЫ ФРЕЙМОВ 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. 20
ЛОГИЧЕСКИЙ ВЫВОД НА ФРЕЙМАХ Неопределенность описания знаний реализуется в 21 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.
Пример 22
ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ 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). 23
НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА Универсальное базовое множество Нечеткое подмножество A на базовом множестве U функция принадлежности A - отображение U в отрезок [0, 1], ее значение для конкретного элемента - степень принадлежности Интерпретацией степени принадлежности является субъективная мера того, насколько элемент соответствует понятию, смысл которого формализуется нечетким множеством A Носителем нечеткого подмножества А называется множество таких элементов U, для которых функция принадлежности положительна Точкой перехода А называется такой элемент множества U, степень принадлежности которого множеству A равна 0, 5. Нечеткое множество можно представить как объединение одноточечных нечетких множеств конечное число элементов 24
ОПЕРАЦИИ С НЕЧЕТКИМИ МНОЖЕСТВАМИ Дополнение Объединение Пересечение Произведение Декартово 25 произведение
Пример 26
НЕЧЕТКИЕ ОТНОШЕНИЯ Нечеткое отношение R: X Y представляет собой нечеткое множество декартова произведения X Y. Нечетким отношением на множестве X Y называется совокупность пар n-арное отношение есть нечеткое декартова 27 подмножество произведения X 1 X 2 … Xn
НЕЧЕТКАЯ ПЕРЕМЕННАЯ наименование нечеткой переменной область ее определения нечеткое множество на U 28
ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ПЕРЕМЕННАЯ < X, T, U, G, M > X T • множество термов, представляющее собой наименования нечетких переменных U • базовое терм-множество лингвистической переменной G • синтаксическая процедура, описывающая процесс образования новых значений переменной M 29 • наименование лингвистической переменной • семантическая процедура, позволяющая отобразить новое значение в нечеткую переменную
БАЙЕСОВСКАЯ СЕТЬ 30
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!!! 31
Скачать презентацию Cпособы представления и обработки знаний в ИИС Арефьева
2.Знания.pptx