Метазнание
Cтраница 3
В первом случае это метазнание говорит о том, что у всех правил должны присутствовать как части, отвечающие условиям, так и части, отвечающие предпринимаемым действиям. Во втором случае метазнание состоит в том, что каждое правило должно хотя бы иногда срабатывать Поэтому такое метазнание описательного характера чрезвычайно полезно. [31]
Первый шаг в этом направлении - выделить метазнания и сделать их явными, точно так же как знания о предметной области выделены и сделаны явными. Ниже приведен пример метазнания - знания о том, как использовать предметные знания. [32]
Эта дополнительная информация и есть метазнание. В следующих нескольких разделах будут рассмотрены вопросы, которые возникают при попытке добавить метазнания разнообразных типов в систему борьбы с утечкой. [33]
Метазнания могут быть представлены явно и неявно. Нами предлагается неявный способ представления метазнаний, основанный на декомпозиции всей базы знаний на пять БЗ ( Е - Б35), соответствующих отдельным стадиям ДЭП-процедуры. При этом каждая стадия ДЭП-процедуры использует свою самостоятельную и независимую БЗ, содержащую лишь знания, необходимые для выполнения операций данной стадии. Это позволяет создавать более экономичную программную реализацию процедуры за счет использования архитектуры ПС типа классной доски, обеспечивающей увеличение быстродействия и уменьшение объема одновременно используемой оперативной памяти. Так, БЗ содержит знания, необходимые для уточнения и формализации нечеткой содержательной постановки ИЗС. [34]
Прототипы фокусируют внимание на наиболее подходящих правилах предметного уровня, что определяется текущей ситуацией и этапом консультации. Прототипы также представляют другие формы метазнаний, не представленные метаправилами. Далее, метаправила в системе без прототипов из-за неявного представления знаний так же уязвимы для критики, как и правила предметного уровня. И прототипы, и метаправила можно было бы использовать в одной системе, причем прототипы представляли бы явно знания о ситуации, этапах и управляющие знания, а метаправила динамически изменяли бы список правил, связанных с компонентами прототипа. [35]
 |
Структура оболочки EES ( Heches et al., 1985P. [36] |
Оптимизация, имеют отношение к производительности экспертной системы, генерируемой этим автоматическим программистом. Эти служебные группы знаний представляют те виды метазнаний, которые не связаны непосредственно с выбором правил объектного уровня в процессе логического вывода на этапе функционирования экспертной системы, а имеют отношение скорее к этапу ее проектирования. [37]
В настоящей главе было выделено несколько классов метазнаний, причем не из теоретических соображений, а с целью дать хорошую иллюстрацию. На практике резкой границы между различными типами метазнаний, которые могут быть внесены в экспертную систему, нет. [38]
Прототипы представляют и другие формы знаний на мета-уровне. Мера значимости, связанная со слотами компонент, представляет метазнание об относительной важности каждого слота. Например, слот ОЕЛ должен быть заполнен до слота ОБРАТИМОСТЬ, поскольку его мера значимости гораздо выше. Другие слоты прототипа представляют информацию о прототипе самом по себе, определяющую отношение одного прототипа к другому в базе знаний. [39]
Это метаправило говорит ЭС, каким образом она должна выбирать те правила, которые надо выполнить. Специалисты по ИИ еще только начинают экспериментировать с формами представления метазнаний и их организацией в ЭС. [40]
Три ИЗ выполняют особую роль. Они реализуют самосознание и в процессе своей работы имеют дело с метазнанием. КЦ выполняет три основные задачи: оценивает текущее состояние, объясняет почему это состояние возникло и предлагает рекомендации для дальнейших действий. [41]
Эксперт вводит краткие простые предложения на английском языке, ограниченном тематикой предметной области. Система задает дополнительные вопросы, обусловленные текущим наполнением базы знаний и метазнаниями об организации предметных знаний. Фактические знания о командах ОС Unix, введенные экспертом в соответствии с текущим наполнением базы знаний, преобразуются системой в экстенсиональную семантическую сеть. [42]
Для преодоления трудностей, вызванных неполнотой и ( или) неточностью данных ( знаний), используют вероятностные, размытые и точные методы. Все эти методы основываются на идее увеличения надежности путем комбинирования фактов и использования метазнаний о возможностях комбинирования фактов. [43]
Поверхностные ЭС представляют знания ПО в виде ПП. Глубинные ЭС обладают способностью при возникновении неизвестной ситуации определять с помощью некоторых общих принципов и метазнаний, справедливых для ПО, какие действия следует выполнить. [44]
В принципе выполнимые, эти правила могут работать, если только в системе ведется учет таких вещей, как частота использования каждой функции, среднее время работы. Иначе говоря, эти правила работают лишь с данными, которые сами по себе являются описательным метазнанием. [45]
Страницы: 1 2 3 4