Правила - продукция
Cтраница 1
Правила продукций: знания эксперта кодируются в виде если ( предпосылки то действие ( ПО, где предпосылка - конъюнкция триплетов, действие включает присвоение значений параметрам триплетов. Правило может быть применено, исходя из известной предпосылки с целью присвоить значения параметрам триплета или исходя из триплета с целью определить, какие триплеты предпосылки необходимо определить. [1]
 |
Типичная экспертная система. [2] |
Правила продукций являются предпочтительным средством отображения неформальных знаний. [3]
Система КЕНТАВР, где объединены правила продукций и прототипы, хорошо работала для задач интерпретации функций легких, но для каких типов задач пригодны такие системы в принципе. Проблемы диагностики, одним из примеров которых является пульмонологическая функциональная диагностика, хорошо поддаются обработке таким методом. В терминологии системы КЕНТАВР, прототипы представляют классы гипотез. При попытке установить соответствие между прототипами и известными данными может потребоваться новая информация, которую нужно определить, для чего приходится задавать вопросы пользователю. [4]
 |
Начальная конфигурация системы для задачи консультации. [5] |
Как управляющие слоты прототипа, так и правила продукции играют роль на различных этапах консультации. Процесс консультации в целом показан на рис. 19, где указана также роль управляющих слотов и правил. [6]
 |
Пример правила обобщения для прототипа НОРМА. ПРАВИЛО 093.| Пример правила активации. [7] |
Кроме прототипов и компонент, база знаний системы КЕНТАВР включает 142 правила продукции: 62 правила вывода, 14 правил обобщения, 42 правила уточнения, 18 правил активации и 6 правил лишних фактов. Остальные четыре группы правил описаны в следующих разделах. [8]
 |
Пример семантической сети. [9] |
Наиболее часто в качестве способа представления знаний в ЭС используются так называемые правила продукции. [10]
Одним из наиболее простых и эффективных машинно-ориентированных языков для описания логических задач являются правила продукций. [11]
Представление, полностью основанное на фреймах, для этой проблемы возможно, если все правила продукции ввести внутрь фреймов. Посылки правила продукции могут быть представлены в одном фрейме, связанном со вторым фреймом, представляющим заключения. [12]
 |
Возможные слоты прототипа.| Слоты компоненты ( некоторые или все могут заполняться. [13] |
Другие слоты в данном прототипе представляют знания ме-тауровня, или знания о самом прототипе. Сюда входят слоты, которые определяют: управляющую информацию; правила продукций, используемые в процессе консультации; общую информацию о прототипе, например наборы указателей, связывающих данный прототип с другими прототипами базы знаний. [14]
Система HARPY для распознавания речи, представленная Лоу-эрром [126], иллюстрирует несколько вопросов, связанных с компиляцией. В системе HARPY знания для распознавания речи представлены с помощью унифицированной структуры данных ( безконтекстные правила продукций), описывающей множество всех возможных высказываний в рассматриваемой там предметной области. Эта структура данных представляет по существу ту же информацию, которая была использована в системе HARPY, за исключением информации о параметризации и сегментации. Компилятор значений системы HARPY объединяет синтаксические, лексические и речевые композиционные знания в единую большую сеть переходов. Сначала грамматика компилируется в сеть слов. Затем каждое слово заменяется копией графа его произношения и вставляются пограничные правила соединения слова с другими. В окончательном варианте сети каждый путь от начальной вершины к конечной представляет последовательность сегментов для некоторого предложения. Пользуясь таким знанием в компилированной форме, система HARPY способна производить быстрый поиск в попытке найти наилучшее соответствие между высказыванием и некоторым множеством интерпретаций. [15]
Страницы: 1 2