Представление - знание
Cтраница 2
И представление знаний, и объектно-ориентированный подход к программированию основываются на одной и той же идее, что конкретная предметная область приложения имеет такое же значение для модели, как и для проблем, которые нужно разрешить. [16]
Рассмотрим представление знаний, используемых в процессе эволюционного синтеза систем. B отличие от традиционных бинарных цепочек генов свойства ФПС могут выражаться целыми или вещественными числами, а также символьными строками. Кроме набора свойств каждая подсистема 5-описывается набором требований к ее внутреннему окружению ( к другим элементам), RSi XibXa... XiMi; Mt - число требований / - и подсистемы к другим подсистемам. [17]
Для представления знаний об объекте проектирования в БЗ системы используется концептуальная модель пресс-формы в виде семантической сети. Узлы модели представляют элементы верхней и нижней частей пресс-формы, а линии, соединяющие узлы между собой, отражают связи, существующие между соответствующими элементами пресс-формы. [18]
Для представления знаний имеем язык предикатов первого порядка, предикаты которого делятся на наблюдаемые и ненаблюдаемые или фоновые, в зависимости от того, описывают ли они наблюдаемые объекты и явления или нет. Имеют место знания трех типов: знание предметной области или фоновое ( background) знание представляет собой общую теорию, касающуюся только ненаблюдаемых предикатов; знание переднего плана ( foreground knowledge) является общей теорией, связывающей наблюдаемые предикаты с фоновыми; и, наконец, знание примеров ( иногда называемое знанием сценария) состоит из формул, содержащих только ненаблюдаемые предикаты, возможно выведенные из некоторого подмножества таких предикатов. Знание примеров может быть частью фонового знания. Наблюдаемые предикаты являются выполнимыми наблюдениями в отличие от предсказаний, истинностное значение которых неизвестно. Знание примеров обычно содержит описания объектов или ситуаций предметной области рассуждений в терминах ненаблюдаемых предикатов. Описание ненаблюдаемого объекта или индивидуума становится известным только после формирования гипотезы, которая может быть абдуктивной или индуктивной. Однако эта гипотеза способна обеспечить предсказание ненаблюдаемого объекта, получив доступ к его описанию. [19]
Для представления знаний используют различные формализмы и языки представления данных. Наиболее часто встречается представление знаний с помощью правил типа ЕСЛИ-ТО. [20]
Для представления знаний профессионалов, как показывает опыт, целесообразно использовать логико-лингвистические модели в виде продукций. [21]
 |
Структурная схема нечеткой системы управления. [22] |
Для представления знаний профессионалов предлагается использовать логико-лингвистические модели в виде продукций [50 - 53], которые составляют основу базы знаний. В процессе работы содержание базы знаний все время уточняется и дополняется. [23]
Для представления знаний профессионалов предлагается использовать логико-лингвистические модели в виде продукций [23 - 26], которые составляют основу базы знаний. В процессе работы содержание базы знаний все время уточняется и дополняется. [24]
Для представления лингвистических знаний ( ЛЗ) также используются семантические сети. Это позволяет выявлять семантическую информацию и вести ее дальнейшую обработку на одном и том же уровне - в БЗ. [25]
Для представления знаний профессионалов предлагается использовать логико-лингвистические модели в виде продукций [23 - 26], которые составляют основу базы знаний. В процессе работы содержание базы знаний все время уточняется и дополняется. [26]
Проблема представления знаний включает в себя разработку языковых средств для описания различных объектов проблемной области, понятий, ситуаций, их иерархии и связей между ними. Известно, что трудоемкость представления знаний на таких языках программирования, как БЕЙСИК, ФОРТРАН, ЛИСП, ПАСКАЛЬ, существенно различна. Правильный выбор языка представления знаний может существенно облегчить моделирование процессов принятия решений. Языки представления знаний по своим возможностям должны быть достаточно богатыми, чтобы полно и точно описывать предметные области. [27]
Форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики ИИС, Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать невозможно. Поэтому в интеллектуальных системах требуется четко разделить знания на те, которые предназначены для обработки компьютером, и знания, используемые человеком. [28]
Языки представления знаний обычно реализуются в виде системы логического вывода, управляемой сопоставлением образцов. Программа на любом из языков такого рода состоит из множества относительно независимых модулей ( правил, структур или фраз), которые сопоставляются со входными данными и манипулируют имеющимися в памяти данными. В любой такой системе имеются три существенных компонента. [29]
 |
Модель представления знаний в виде деревьев знаний ( ДЗ. [30] |
Страницы: 1 2 3 4