Структура - база - знание
Cтраница 1
Структура базы знаний показана на рис. 8.4. Кроме информации об объектах, субъектах, их свойствах и требованиях в ней хранятся граф взаимных требований участников процесса выбора, а также процедуры вычисления результата. [1]
Хотя в структуре базы знаний системы TEST и не используются такие традиционные понятия, как гипотезы и симптомы, все же можно говорить о том, что работа системы построена на базе метода эвристической классификации. Эвристики представляются на программном уровне в виде подключенных к узлам дерева правил, которые направляют процесс поиска узлов более нижних уровней. [2]
Дело в том, что структура базы знаний человека и человеческой памяти носит иерархический и перестраиваемый характер. Структура памяти и структура базы знаний человека зависит, во-первых, от системы образования и воспитания ( особенно в детские и юношеские годы), во-вторых, от частоты использования конкретных мыслей и, в-третьих, от возраста человека. Накатанные, часто используемые структуры мышления ( фреймы и стереотипы) опускаются в фундамент памяти и задают менталитет. Далее человек смотрит на мир через призму своего менталитета. Видит не столько глаз, сколько разум. [3]
 |
Структура базы знаний по С. С. Лаврову. [4] |
В соответствии с выделением трех видов знаний С. С. Лавров предлагает в [67] структуру базы знаний, изображенную на рис. 1.5. Относительность этой структуры проявляется в том, что если сопоставить модель предметной области со схемой базы данных, а пакеты прикладных программ - с процедурами базы данных, то в центр картины можно смело ставить систему управления базами данных. [5]
Аппаратом представления лингвистических и экстралингвистических знаний ( модель мира) на уровне структур базы знаний служат расширенные семантические сети [1, 12], имеющие вид n - арных предикатно-актантных структур, допускающих произвольный уровень вложенности. Это значит, что на аргументных местах могут появляться структурные объекты, в свою очередь, представленные в виде предикатов. Этот механизм очень органично подходит для репрезентации естественно-языковых предложений. [6]
Дело в том, что структура базы знаний человека и человеческой памяти носит иерархический и перестраиваемый характер. Структура памяти и структура базы знаний человека зависит, во-первых, от системы образования и воспитания ( особенно в детские и юношеские годы), во-вторых, от частоты использования конкретных мыслей и, в-третьих, от возраста человека. Накатанные, часто используемые структуры мышления ( фреймы и стереотипы) опускаются в фундамент памяти и задают менталитет. Далее человек смотрит на мир через призму своего менталитета. Видит не столько глаз, сколько разум. [7]
Эксперт, знакомый с вычислительной техникой, может взаимодействовать с экспертной системой непосредственно через интеллектуальную редактирующую программу, как показано на рис. 5.2. Здесь эксперт общается с редактирующей программой, а не с инженером. Редактирующая программа должна располагать развитыми возможностями для диалога и существенными знаниями о структуре базы знаний. [8]
Экспериментальный вариант такого процессора реализован в рамках научных проектов ДИЕС и ИКС. Процессор читает тексты русского языка, извлекает из них семантическую информацию и автоматически формирует на этой основе структуры базы знаний ( БЗ) - семантические сети. [9]
База знаний содержит информацию о проблемной области. Однако сами по себе эти знания пассивны. Для того чтобы с помощью этих знаний находить решения, необходим набор определенных процедур манипулирования знаниями. Совокупность таких процедур называется решателем. Решатель, оперируя символьными структурами базы знаний, осуществляет символьный логический вывод решения. Экспертная система должна не только находить правильное решение, но и находить его быстро. [10]
Страницы: 1