Представление - факт
Cтраница 1
Представление факта ( или ассоциативная пара) состоит в задании атрибутных имен, связывающих пару идентификаторов. Ассоциативная пара обладает свойством симметричности, что обеспечивает четкое разграничение объектов на описываемые и применяемые для описания, использование каждой из ассоциаций при обращении к базе данных. [1]
А - нечеткое представление исходного факта; R - нечеткое отношение, соответствующее импликации вида А - В. [2]
Наряду с представлением фактов лоббист защищает позицию клиентов. Само обращение к представителю конгресса с позицией по законодательству может предоставить возможность быть выслушанным. В действительности очень малая часть представителей Конгресса имеет время изучить или даже прочесть каждый кусок законопроекта, за который ему предстоит голосовать. [3]
В программном обеспечении реализовано представление фактов парой объект-значение, управление фактами в базе знаний, обработка различной степени доверия в выражениях фактов ( представление неопределенности), вопросы и разрешенные значения, чтение правил и механизм достижения цели с помощью обратной цепочки. Для представления объектов в базе знаний используется структура данных, называемая сцепленным списком. [4]
Приведенные ниже примеры являются логическими моделями представления фактов с помощью предикатов. [5]
Наше понимание продукций как процедурных фактов или обобщенны; представлений процедурных фактов позволяет уточнить объекты, с кото рыми манипулируют продукции. [6]
При описании реальных знаний конкретной предметной области может оказаться недостаточным представление фактов с помощью пар атрибут-значение. Более широкие возможности имеет способ описания с помощью триплетов объект-атрибут-значение. В этом случае отдельная сущность предметной области рассматривается как объект, а данные, хранящиеся в рабочей памяти, показывают значения, которые принимают атрибуты этого объекта. [7]
В этом разделе обсуждаются символьные структуры, которые могут использоваться для представления фактов, дается обзор терминологии из области исчисления предикатов и приводится несколько подходов к поиску, которые сравниваются друг с другом по эффективности вывода новых фактов из старых. Рассматриваются также некоторые характеристики рассуждений на уровне здравого смысла, которые сказываются на вычислительной организации системы решения задач. Приводятся также некоторые понятия, которые не попали в учебники по искусственному интеллекту, но важны для экспертных систем. [8]
Базовые концепции объектов, свойств, связей и времени позволяют обеспечить представление фактов. Комбинируя их, мы можем вывести концепции, присущие другим моделям данных. Везде, где это возможно, мы установим соответствие между конструкциями инфологической модели и моделей, охарактеризованных в гл. [9]
В приложении А дается усовершенствованная программа, снимающая часть затруднений благодаря применению более сложных структур для представления фактов, а также использованию встроенного нелогического оператора cut языка Пролог, называемого отсечение, который обеспечивает подрезание дерева поиска, что приводит к более эффективному поиску путей решения. [10]
Способ представления знаний определен выше ( см. § 3.1) как внутренний ( машинный) язык системы общения, используемый ею для представления фактов. Однако систем, имеющих только декларативное или только процедурное знание, не существует. [11]
Наличие различных представлений ( ло виду и способу) в одной системе позволяет комбинировать преимущества различных форм представления. Под способом представления факта А будем понимать тот внутренний язык системы, в котором представлены знания А. Под видом представления факта А будем понимать утверждение в некотором внутреннем языке, соответствующее факту А. При использовании разнообразных представлений необходимо решить по крайней мере три проблемы: выбор представления, преобразование одного представления в другое, совместимость представлений. [12]
В этой главе мы начинаем летальное изучение экспертной системы, основанной на правилах. Сначала обсудим формы представления фактов в базе знаний и определим константы, типы и переменные, использованные при разработке пашей экспертной системы. [13]
 |
Пример падежной структуры.| Пример семантической сети. n - имя. ty - тип. об / - предмет. mode - режим. Н - время. age - возраст. super - начальник. Ы - место работы. du - продолжительность. [14] |
Семантические сети вначале появились как средство представления фактов и уровня знаний при изучении механизмов памяти, но затем они стали широко применяться как метод представления сложных семантических отношений. Очевидно, они будут использоваться и в базах данных. [15]
Страницы: 1 2