Реферат: Инженерия знаний

--PAGE_BREAK--(К: А1К1, А2К2, …, АnКn) Представления знаний об объектах делятся на: -          классы объекта (структура данных) -          знания о конкретных объектах (о данных)
Классы объекта.

1.       (К: А1К1, А2К2, …, АnКn)

Аi – имя атрибута

Кi – классы объекта, являются значением атрибута

К – имя класса

Пример:

(преподаватели:

     ФИО фамилия_с_инициалами,

     Должность преподпвательская_должность)

2.       (К: АiКi)

Пример:

 (преподаватель, ФИО фамилия_с_инициалами,

   преподаватель, должность преподпвательская_должность)

3.       К (К1, К2, …, Кn)

4.       К (А1, А2, …, Аn)

Пример:

 (преподаватель (фамилия_с_инициалами, преподпвательская_должность),

   преподаватель (ФИО, должность))

Представление знаний для первой формы:

(К: А1К1, А2К2, …, АnКn)  кiÎКi

Атрибутивное представление знаний:

Пример:

 (преподаватель:                           — представляет собой

    ФИО  Семенов                         — некоторую структуру

    Должность доцент)                  — данных 

Представление знаний для второй формы:

(К: АiКi)  кÎК, кiÎКi

Атрибутивное представление знаний в виде отдельных фактов:

Пример:

 (преподаватель1, ФИО, Семенов)                -   1, 2 являются связками между 

  (преподаватель1, должность, доцент)         -   фактами

(преподаватель2, ФИО, Петров)

  (преподаватель2, должность, ассистент)

Представление знаний для третьей формы:

К (К1, К2, …, Кn)

(преподаватель (Семенов, доцент)    — позиционное представление знаний

Если имена атрибутов отсутствуют, а сами атрибуты записываются на определённых позициях, то – позиционноё представление знаний.

Представление знаний в виде «троек» — (объект, атрибут, значение).

Для представления неточных значений используются коэффициенты уверенности – (объект, атрибут, значение, коэффициент уверенности).

Пример:

(пациент1, диагноз, колит, К760)

0 ¸ 100

0 ¸ 1

-1 ¸ 1

0 – соответствует неопределенности.

отрицательное значение – степень уверенности в невозможности значения атрибута.

<img width=«291» height=«52» src=«ref-1_252217609-1271.coolpic» v:shapes="_x0000_s1080 _x0000_s1081"> <img width=«33» height=«33» src=«ref-1_252218880-198.coolpic» alt=«Подпись: *» v:shapes="_x0000_s1082">
(пациент1, диагноз, гастрит, К740)
* (пациент, ФИО, Антонов, диагноз колит К760, гастрит К740)

Представление знаний о классе объекта называется минимальным, если при удалении одного из атрибутов приводит к тому, что оставшееся множество атрибутов перестает быть представлением данного класса объекта.

Пример:

Аренда (объект_аренды, арендатор, арендодатель, срок_аренды, плата).

Если удалить «срок_аренды», получится купля-продажа, а если удалить «срок_аренды» и «плата», то получиться подарок.

Представление знаний в реляционной базе данных.

Реляционная база данных – данные хранятся в позиционном формате.

Данные хранятся в виде таблицы, где название таблицы – имя класса. Каждому классу соответствует таблица или файл БД. Имя класса — название соответствующей таблицы. Имена атрибутов – соответствующие поля таблицы (столбец). Строки таблицы – записи БД. Записи соответствует запись в позиционном формате.

А1

А2

 … .

Аn

К1

К2

 … .

Кn
    продолжение
--PAGE_BREAK--
          
 Преподаватели
ФИО
должность

Семенов

Петров

Доцент

ассистент

Понятие атрибута в позиционной БД сохраняется.

Запись К (А1, А2, …, Аn) называется отношение между атрибутами. Такая терминология используется в реляционной БД. Идея данных в реляционной БД основана на понятие «ключ».

Ключ – набор атрибутов отношения, значение которых однозначно определяет запись в файле.
Квартира
 город

улица

дом

корпус

квартира

площадь

количество комнат

Москва

Москва

Тверская

Тверская

2

2

1

1

47

54

60

50

2

1

В данном случае ключ будет состоять из нескольких полей.

<img width=«32» height=«12» src=«ref-1_252219078-214.coolpic» v:shapes="_x0000_s1083">
Кisup Кjявляется подклассом класс sup подкласс; подкласс sup класс.

Кi  является подклассом Кj, если "t  KitΠ  Kjt

(Если в любой момент времени t класс Кi  является подклассом Кj)

Npr – классификация сети.

Классификация сети представляется в виде иерархической структуры.

<img width=«225» height=«45» src=«ref-1_252219292-1191.coolpic» v:shapes="_x0000_s1116 _x0000_s1115 _x0000_s1088 _x0000_s1085 _x0000_s1087 _x0000_s1113 _x0000_s1114"> <img width=«52» height=«33» src=«ref-1_252220483-227.coolpic» alt=«Подпись: sup» v:shapes="_x0000_s1156"> <img width=«52» height=«33» src=«ref-1_252220710-227.coolpic» alt=«Подпись: sup» v:shapes="_x0000_s1157">
Студент sup учащийся.

<img width=«688» height=«94» src=«ref-1_252220937-5732.coolpic» v:shapes="_x0000_s1165 _x0000_s1164 _x0000_s1163 _x0000_s1162 _x0000_s1161 _x0000_s1160 _x0000_s1159 _x0000_s1158 _x0000_s1112 _x0000_s1111 _x0000_s1108 _x0000_s1107 _x0000_s1106 _x0000_s1105 _x0000_s1086 _x0000_s1089 _x0000_s1090 _x0000_s1091 _x0000_s1092 _x0000_s1093 _x0000_s1094 _x0000_s1095 _x0000_s1096 _x0000_s1097 _x0000_s1098 _x0000_s1099 _x0000_s1101 _x0000_s1102 _x0000_s1103 _x0000_s1104 _x0000_s1109 _x0000_s1110 _x0000_s1117 _x0000_s1118 _x0000_s1119 _x0000_s1120 _x0000_s1121 _x0000_s1122 _x0000_s1123 _x0000_s1124 _x0000_s1125 _x0000_s1126 _x0000_s1127 _x0000_s1128 _x0000_s1129 _x0000_s1130 _x0000_s1131 _x0000_s1132 _x0000_s1133 _x0000_s1134 _x0000_s1135 _x0000_s1136 _x0000_s1137 _x0000_s1138 _x0000_s1139 _x0000_s1140 _x0000_s1141 _x0000_s1142 _x0000_s1143 _x0000_s1144 _x0000_s1145 _x0000_s1147 _x0000_s1148 _x0000_s1149 _x0000_s1150 _x0000_s1151 _x0000_s1152 _x0000_s1153 _x0000_s1154 _x0000_s1155">
Ki   part of   Kj      -   является частью Ki part Kj

Ki является частью Kj, если конкретный объект класса Ki является частью однозначно определенного объекта Kj.

<img width=«235» height=«74» src=«ref-1_252226669-1577.coolpic» v:shapes="_x0000_s1189 _x0000_s1186 _x0000_s1185 _x0000_s1184 _x0000_s1167 _x0000_s1175 _x0000_s1176 _x0000_s1183">


<img width=«341» height=«38» src=«ref-1_252228246-1111.coolpic» v:shapes="_x0000_s1191 _x0000_s1190 _x0000_s1188 _x0000_s1187 _x0000_s1168 _x0000_s1169 _x0000_s1170 _x0000_s1171 _x0000_s1172 _x0000_s1173 _x0000_s1174 _x0000_s1177 _x0000_s1178 _x0000_s1180 _x0000_s1181 _x0000_s1182">

<img width=«112» height=«34» src=«ref-1_252229357-457.coolpic» v:shapes="_x0000_s1208 _x0000_s1207 _x0000_s1192 _x0000_s1201"> <img width=«52» height=«33» src=«ref-1_252229814-227.coolpic» alt=«Подпись: part» v:shapes="_x0000_s1209">


<img width=«409» height=«48» src=«ref-1_252230041-2147.coolpic» v:shapes="_x0000_s1213 _x0000_s1212 _x0000_s1211 _x0000_s1210 _x0000_s1193 _x0000_s1194 _x0000_s1195 _x0000_s1196 _x0000_s1197 _x0000_s1198 _x0000_s1199 _x0000_s1200 _x0000_s1202 _x0000_s1203 _x0000_s1204 _x0000_s1205 _x0000_s1206">


Отношение принадлежности.

<img width=«64» height=«35» src=«ref-1_252232188-272.coolpic» alt=«Подпись: город» v:shapes="_x0000_s1214"> <img width=«74» height=«35» src=«ref-1_252232460-309.coolpic» alt=«Подпись: Москва» v:shapes="_x0000_s1215"> <img width=«42» height=«33» src=«ref-1_252232769-217.coolpic» alt=«Подпись: isa» v:shapes="_x0000_s1217">
k isa K   - является элементом

<img width=«89» height=«12» src=«ref-1_252232986-240.coolpic» v:shapes="_x0000_s1216">
Ki ius K   — является составляющей

К1ius K

K2 ius K

… .

Kn ius K

Означает, что объект класса К состоит из объектов класса К1, К2, …, Кn, причем объект класса К может включать несколько объектов класса Кi.
Лекция №4.

Свойства отношений.

Отношения частичного порядка обладают свойством транзитивности.
    продолжение
--PAGE_BREAK--Ki sup Kj   Kj sup Km
          Ki sup Km
Ki part Kj  Kj part Km
          Ki part Km

Если элемент является составляющей блока, а блок составлен…

Нет циклов в графе принадлежности.

K1 ins K2, K2 ins K3,…,Kn-1 ins Kj

Неверно, что Kn ins K1

       K isa Ki sup Kj

          K isa Kj

Москва isa город

  Городsup Населенный пункт

Москва isa Населенный пункт

<img width=«399» height=«164» src=«ref-1_252233226-3838.coolpic» v:shapes="_x0000_s1236 _x0000_s1237 _x0000_s1238 _x0000_s1239 _x0000_s1240 _x0000_s1241 _x0000_s1242 _x0000_s1243 _x0000_s1244 _x0000_s1245 _x0000_s1246 _x0000_s1247 _x0000_s1248 _x0000_s1249 _x0000_s1250 _x0000_s1251 _x0000_s1252 _x0000_s1253 _x0000_s1254 _x0000_s1255 _x0000_s1256 _x0000_s1257 _x0000_s1258">



Операции над классами объектов.

С помощью операций над классами объектов можно определить новый класс объектов

    Ki ins K

℧Ki множество блоков, к примеру, телевизоров

   Ki sup K

℧Ki = K
Материальные объекты делятся на три класса

         Условие È Помещение È Оборудование = Материальный объект

         Человек È Помещение = Человек È Оборудование = Помещение È Оборудование =∅

Размещение классов объекта

  Человек (Фамилия, Имя, Отчество, Год_Рождения, пол)

Пол={мужской, женский}

Мужчина, женщина = Человек\пол

K (K1, K2, K3, K4, K5)

K\K5 – Разбиение класса по классу К5.

Объединение всех этих классов есть человек.

Мужчина⋃Женщина=Человек

Мужчина⋃Женщина=∅

(Знание_иностранного языка

                      Знающий человек,

                      Предмет иностранный_язык)

(K  A1K1, A2K2)

K1/(K, K2)

В результате разбиения мы получаем классы людей, знающих иностранный язык.

Концептуальной схемой предметной области называется множество классов объектов, заданных на нем отношений и операциями.

Шаблонные описания состояния предметной области:
Занятия K

<Преподаватель> проводит занятия по дисциплине <название дисциплины> в группе <код группы> в <день недели> на <номер пары> в <аудитории>.

     Иванов И.И. проводит занятия по дисциплине ТОЭ в группе ИТ-1-98 в понедельник на 4 паре в Г-301.

(занятия:

              преподаватель      Преподаватель

               дисциплина          Название_дисциплины

                группа                  Код_группы

                день                      День_недели

               время                     Номер_пары

               место                     Аудитория)

Концептуальные модели предметной области – концептуальная схема вместе с множеством высказываний построенных по конечному набору шаблонов.

Диаграмма сущности и связи (ER – диаграмма)

Entety Relation Diagramm

 

<img width=«50» height=«11» src=«ref-1_252237064-183.coolpic» v:shapes="_x0000_s1259">Сущность

<img width=«13» height=«24» src=«ref-1_252237247-339.coolpic» v:shapes="_x0000_s1260">


связь

                    

<img width=«31» height=«12» src=«ref-1_252237586-480.coolpic» v:shapes="_x0000_s1261">                      Атрибуты сущности и связи
<img width=«160» height=«71» src=«ref-1_252238066-2020.coolpic» v:shapes="_x0000_s1262 _x0000_s1265 _x0000_s1273 _x0000_s1274"> <img width=«73» height=«35» src=«ref-1_252240086-997.coolpic» alt=«Овал: имя» v:shapes="_x0000_s1264"> <img width=«133» height=«65» src=«ref-1_252241083-1334.coolpic» alt=«Блок-схема: решение: работает» v:shapes="_x0000_s1267">




                                                                                                                                                  

<img width=«69» height=«2» src=«ref-1_252242417-156.coolpic» v:shapes="_x0000_s1277"><img width=«31» height=«22» src=«ref-1_252242573-262.coolpic» v:shapes="_x0000_s1276"><img width=«31» height=«12» src=«ref-1_252242835-240.coolpic» v:shapes="_x0000_s1275"><img width=«63» height=«35» src=«ref-1_252243075-1031.coolpic» alt=«Овал: Фам.» v:shapes="_x0000_s1266">                                                                           N                                             1

<img width=«2» height=«22» src=«ref-1_252244106-155.coolpic» v:shapes="_x0000_s1279">                                                                             *

<img width=«59» height=«2» src=«ref-1_252244261-152.coolpic» v:shapes="_x0000_s1278"> <img width=«542» height=«60» src=«ref-1_252244413-1578.coolpic» v:shapes="_x0000_s1269 _x0000_s1270 _x0000_s1271 _x0000_s1272">



На 1 кафедре работает N преподавателей. «*» – знак преподавателя – можно найти кафедру.
Связь глагол или дополнение

<img width=«590» height=«210» src=«ref-1_252245991-8912.coolpic» v:shapes="_x0000_s1280 _x0000_s1281 _x0000_s1282 _x0000_s1283 _x0000_s1284 _x0000_s1285 _x0000_s1286 _x0000_s1287 _x0000_s1288 _x0000_s1289 _x0000_s1290 _x0000_s1291 _x0000_s1292 _x0000_s1293 _x0000_s1294 _x0000_s1295 _x0000_s1296 _x0000_s1297"> <img width=«2» height=«31» src=«ref-1_252254903-154.coolpic» v:shapes="_x0000_s1299">



Атрибуты – прилагательное, числители, размеры, место действия

<img width=«578» height=«155» src=«ref-1_252255057-4442.coolpic» v:shapes="_x0000_s1298 _x0000_s1300 _x0000_s1301 _x0000_s1302 _x0000_s1303 _x0000_s1304 _x0000_s1305 _x0000_s1306 _x0000_s1307 _x0000_s1308 _x0000_s1309 _x0000_s1310 _x0000_s1311 _x0000_s1312 _x0000_s1313"> <img width=«261» height=«204» src=«ref-1_252259499-658.coolpic» v:shapes="_x0000_s1321 _x0000_s1323 _x0000_s1324">



                                                                                                                         Расписание нагрузки
<img width=«582» height=«139» src=«ref-1_252260157-3984.coolpic» v:shapes="_x0000_s1314 _x0000_s1315 _x0000_s1316 _x0000_s1317 _x0000_s1318 _x0000_s1319 _x0000_s1320 _x0000_s1325 _x0000_s1326 _x0000_s1327 _x0000_s1328"> <img width=«261» height=«2» src=«ref-1_252264141-164.coolpic» v:shapes="_x0000_s1322">


    продолжение
--PAGE_BREAK--Логические системы (модели), на основе единственногопримера поставки товара в магазин.
Логические модели представления знаний.

Описание предметной области на одном из логических языков программирования, основано на исчислении предикат.

Язык многократного исчисления предикатов 1-го порядка. Многократная логика 1-го порядка.

Для составления этого языка :

Понятие сорта соответствует понятию классов объектов.

 Множество сортов S

<img width=«159» height=«24» src=«ref-1_252264305-366.coolpic» v:shapes="_x0000_i1026"> — на множестве задаются функциями.

f-имя функции;

<img width=«91» height=«25» src=«ref-1_252264671-280.coolpic» v:shapes="_x0000_i1027">сорта аргументов;

В – сорт значения функции.

Z – сигнатура – это верхний уровень представления знаний в логических моделях.
Предикат — <img width=«157» height=«24» src=«ref-1_252264951-356.coolpic» v:shapes="_x0000_i1028"> 

<img width=«12» height=«21» src=«ref-1_252265307-250.coolpic» v:shapes="_x0000_s1330"><img width=«22» height=«21» src=«ref-1_252265557-239.coolpic» v:shapes="_x0000_s1329">Т={0;1}
ложь истина

<img width=«53» height=«19» src=«ref-1_252265796-237.coolpic» v:shapes="_x0000_i1029">-константа сорта В
Рассмотрим в качестве примеров обработку деталей на производстве

2-токарных;

1-фрезерный;
S={Деталь, Станок, Операция, Тип_детали, Тип_станка, Время }

1) дет: Операция   Деталь;

     f        A1                            B

2) ст: Операция          ®           Станок;

3) нач: Операция        ®        Время

4) кон: Операция        ®      Время

5) тип_дет: Деталь     ®     Тип_детали

6) тип_ст: Станок      ®  Тип_станка

7) 0 :   ®  Время

    C      B

   1:     ®  Время

   .                В                        

   .

   .

   t:  ®Время

8) ст_вал:®Тип_детали

    вал_мест:         ®    Тип_детали

9) фрез:®Тип_станка

     ток:   ®Тип_станка

10) фрез_торц: операция     Т

      ток_обр: операция     Т

11) +: Время*Время Время

12)<img width=«13» height=«16» src=«ref-1_252266033-194.coolpic» v:shapes="_x0000_i1030">: Время*Время   Т

Знания о конкретных объектах

(нижн. Уровень представления знаний) на языке многократного исчисления предикатов наз-ся структурой интегрированной сигнатурой

1)       сигнатура

2)       Структура интегр. Сигнатуры.

3)       Для каждого имя сорта создаётся мн-во объектов этого сорта.

Деталь = {дет.1, дет.2, дет.3, дет.4}

Станок = {ст.1, ст.2, ст3}

Операция ={опер1, опер2, опер3, опер4, опер5, опер6, опер7, опер8}

Тип_детали = {ст_вал, вал_мест}

Тип_станка = {ток, фрез}

Время = {1,2,…,t}

Объединение всех множеств -  универсум.

 Каждой функции и предикатов из структуры в системе соответствует множество факторов.

1)       дет.(опер.1)=дет1

      дет.(опер.2)=дет1

      дет.(опер.3)=дет2

    …………………..

2) ст.(опер.1)= ст.3

    ст.(опер.2)= ст.1

    ст.(опер.3)= ст.3

   …………………

3) нач.(опер.1)=0

     нач.(опер.2)=5

     нач.(опер.3)=5

 …………………..

4) конц(опер.1)=5

    конц(опер.2)=12

    конц(опер.3)=0

 …………………

5) тип_дет(дет.1)=ст_вал

    тип_дет(дет.2)=вал_мест

    тип_дет(дет.3)=ст_вал

    тип_дет(дет.4)=вал_мест

 ………………….

6) тип_ст. (ст.1)=ток

    тип_ст. (ст.2)=ток

    тип_ст. (ст.3)=фрез

 ………………….

10) фрез_торц(опер1)

      ток_обр (опер2)

      фрез_торц(опер3)

операция

деталь

станок

начало

конец

фрез_торц

ток_обр

Опер1

Дет.1

Ст.3

0

5

1

0

Опер2

Дет.1

Ст.1

5

12

0

1

Опер3

Дет.2

Ст.3

5

10

1

0

Опер4

Дет.2

Ст.2

10

17

0

1

Опер5

Дет.3

Ст.3

10

16

1

0

Опер6

Дет.3

Ст.1

16

26

0

1

Опер7

Дет.4

Ст.3

16

22

1

0

Опер8

Дет.4

Ст.2

22

32

0

1



Деталь

Тип_дет

Дет.1

Ст_вал

Дет.2

Ст_вал

Дет.3

Вал_мест

Дет.4

Вал_мест



Станок

Тип_ст

Ст.1

Ток.

Ст.2

Ток.

Ст.3

Фрез.



3) Составляющая: Логические формулы

    Правила построения формул:

а)константа сорта А, есть терм сорта А

б)переменная принимающая значение из сорта А, есть терм   сорта А

в)если сигнатура содержит функцию<img width=«256» height=«24» src=«ref-1_252266227-474.coolpic» v:shapes="_x0000_i1031">-

  построенные термы сортов <img width=«77» height=«24» src=«ref-1_252266701-279.coolpic» v:shapes="_x0000_i1032">соответственно, то  

  <img width=«97» height=«21» src=«ref-1_252266980-306.coolpic» v:shapes="_x0000_i1033"> -есть терм сорта В

г)если сигнатура содержит предикат-  

  <img width=«253» height=«24» src=«ref-1_252267286-467.coolpic» v:shapes="_x0000_i1034"> , термы построенных сортов

  <img width=«77» height=«24» src=«ref-1_252266701-279.coolpic» v:shapes="_x0000_i1035">, то <img width=«96» height=«21» src=«ref-1_252268032-310.coolpic» v:shapes="_x0000_i1036">-  есть атом.

д)если <img width=«31» height=«15» src=«ref-1_252268342-206.coolpic» v:shapes="_x0000_i1037"> — термы одинакового сорта, то выражение <img width=«41» height=«15» src=«ref-1_252268548-216.coolpic» v:shapes="_x0000_i1038">, то  есть атом

е)Атом есть формула правильно построенная (ППФ)Переменная,   входящая в атом, является свободной  в этом атоме.

ж)если <img width=«15» height=«15» src=«ref-1_252268764-194.coolpic» v:shapes="_x0000_i1039"> построенная формула в которую свободно входит   переменные х сорта А ,  то выражения:

<img width=«50» height=«12» src=«ref-1_252268958-230.coolpic» v:shapes="_x0000_s1343"><img width=«50» height=«21» src=«ref-1_252269188-279.coolpic» v:shapes="_x0000_s1344">                <img width=«72» height=«45» src=«ref-1_252269467-367.coolpic» v:shapes="_x0000_i1040">             также является ППФ, переменная “x” является

      связанной     (в  новых файлах)

з)если <img width=«32» height=«21» src=«ref-1_252269834-223.coolpic» v:shapes="_x0000_i1041"> уже построенные формулы, то   <img width=«157» height=«21» src=«ref-1_252270057-362.coolpic» v:shapes="_x0000_i1042">  , также

   является ППФ

 Примеры:

1)       Представление Знания b=> опер2 выполнены  на токарном  станке      

       тип_ст(ст(опер2))=nток

2)       Опер2 выполн на ост.1 на ст.1 нач 5 конец 12

<img width=«541» height=«21» src=«ref-1_252270419-783.coolpic» v:shapes="_x0000_i1043">)

3)<img width=«577» height=«45» src=«ref-1_252271202-1109.coolpic» v:shapes="_x0000_i1044">
Лекция 8 12.11.99.


    продолжение
--PAGE_BREAK--Метод резолюций
<img width=«151» height=«75» src=«ref-1_252272311-551.coolpic» v:shapes="_x0000_i1045">

Метод резолюций доказывает невыполнимость.

Для использования этого метода необходимо исходную формулу привести к ДНФ.

ДНФ: <img width=«104» height=«24» src=«ref-1_252272862-295.coolpic» v:shapes="_x0000_i1046">

<img width=«141» height=«24» src=«ref-1_252273157-342.coolpic» v:shapes="_x0000_i1047"> — дизъюнкция литер

рii – атом или отрицание атома.

Потом ДНФ представляют в виде множества дизъюнктов

<img width=«116» height=«25» src=«ref-1_252273499-327.coolpic» v:shapes="_x0000_i1048">

В методе резолюций – имеется одно правило вывода

<img width=«197» height=«48» src=«ref-1_252273826-579.coolpic» v:shapes="_x0000_i1049">

В результате из 2-х дизъюнктов получаем новую, называется руовентой

<img width=«312» height=«79» src=«ref-1_252274405-829.coolpic» v:shapes="_x0000_i1050"> 

<img width=«21» height=«23» src=«ref-1_252275234-209.coolpic» v:shapes="_x0000_i1051">  — получаем пустой дизъюнкт, который всегда ложный.

Если множество содержит пустой дизъюнкт, то оно является не выполнимым.

<img width=«80» height=«25» src=«ref-1_252275443-283.coolpic» v:shapes="_x0000_i1052">

Получается пустой дизъюнкт,  который доказывает что данное множество является невыполнимым.

Метод резолюций применяется до тех пор пока не получится пустой– дизъюнкт

<img width=«2» height=«79» src=«ref-1_252275726-158.coolpic» v:shapes="_x0000_s1345"><img width=«140» height=«261» src=«ref-1_252275884-1288.coolpic» v:shapes="_x0000_i1053"> 

m,n – const

<img width=«153» height=«24» src=«ref-1_252277172-368.coolpic» v:shapes="_x0000_i1054">подстановка вместо переменной константы –унификация.

В данном случае выполняем подстановку {n/y}:

Из (1)и (2) => a(x)<img width=«15» height=«13» src=«ref-1_252277540-188.coolpic» v:shapes="_x0000_i1055">c(x,n) (5)

Из (3) и (5), выполняя ь подстановку {m/n}=> c(m,n) (6)

Из (4) и (6) без подстановок => 0
Принцип резолюций в Прологе

В Прологе используются хордовские дизъюнкты, т.е. дизъюнкты, содержащие одну литеру без отрицания.

 На пример <img width=«37» height=«19» src=«ref-1_252277728-220.coolpic» v:shapes="_x0000_i1056"> 

<img width=«26» height=«35» src=«ref-1_252277948-368.coolpic» v:shapes="_x0000_s1347"><img width=«12» height=«41» src=«ref-1_252278316-231.coolpic» v:shapes="_x0000_s1346"><img width=«72» height=«21» src=«ref-1_252278547-263.coolpic» v:shapes="_x0000_i1057">                                        => <img width=«185» height=«23» src=«ref-1_252278810-371.coolpic» v:shapes="_x0000_i1058">

               

                конъюнкция

без

отрицания
  Могут использоваться дизъюнкты, которые вообще не содержат литер. –

это целевое утверждение на прологе: ? – a

a: — b,c,d.

b: — e,f.

c.

e.

f.

?-a

a(1)

a(2)

a(3)

№ шага

Целевой

дизъюнкт

Исходный

дизъюнкт

резольвета

1

2

3

4

5

6

?- a.

?-b,c,d

?-e,f,c,d

?-f,c,d

?-c,d

?-d

a:-b,c,d.

b:-e,f

e

f

c

d

-b,c,d.

-e,f,c,d

-f,c,d

-c,d

-d





Представление программы в виде графа

<img width=«35» height=«35» src=«ref-1_252279181-800.coolpic» alt=«Овал: a» v:shapes="_x0000_s1348">a: — b;c

b: — d,e

<img width=«21» height=«21» src=«ref-1_252279981-237.coolpic» v:shapes="_x0000_s1359"><img width=«22» height=«21» src=«ref-1_252280218-252.coolpic» v:shapes="_x0000_s1358">c: — g,f.

<img width=«35» height=«35» src=«ref-1_252280470-684.coolpic» alt=«Овал: b» v:shapes="_x0000_s1350"><img width=«34» height=«35» src=«ref-1_252281154-682.coolpic» alt=«Овал: c» v:shapes="_x0000_s1349">e: — i,h

<img width=«21» height=«21» src=«ref-1_252281836-253.coolpic» v:shapes="_x0000_s1363"><img width=«21» height=«30» src=«ref-1_252282089-283.coolpic» v:shapes="_x0000_s1362"><img width=«11» height=«21» src=«ref-1_252282372-237.coolpic» v:shapes="_x0000_s1361"><img width=«31» height=«21» src=«ref-1_252282609-280.coolpic» v:shapes="_x0000_s1360">g: — h,j

<img width=«35» height=«35» src=«ref-1_252282889-817.coolpic» alt=«Овал: d» v:shapes="_x0000_s1354"><img width=«34» height=«35» src=«ref-1_252283706-820.coolpic» alt=«Овал: e» v:shapes="_x0000_s1353"><img width=«35» height=«35» src=«ref-1_252284526-820.coolpic» alt=«Овал: f» v:shapes="_x0000_s1352"><img width=«35» height=«35» src=«ref-1_252285346-804.coolpic» alt=«Овал: g» v:shapes="_x0000_s1351">d.

f.

<img width=«11» height=«22» src=«ref-1_252286150-242.coolpic» v:shapes="_x0000_s1367"><img width=«11» height=«12» src=«ref-1_252286392-197.coolpic» v:shapes="_x0000_s1366"><img width=«11» height=«22» src=«ref-1_252286589-247.coolpic» v:shapes="_x0000_s1365"><img width=«12» height=«12» src=«ref-1_252286836-195.coolpic» v:shapes="_x0000_s1364"><img width=«35» height=«34» src=«ref-1_252287031-795.coolpic» alt=«Овал: h» v:shapes="_x0000_s1355"><img width=«35» height=«35» src=«ref-1_252287826-795.coolpic» alt=«Овал: j» v:shapes="_x0000_s1356"><img width=«35» height=«35» src=«ref-1_252288621-773.coolpic» alt=«Овал: i» v:shapes="_x0000_s1357">h.

?-a

«,» — и

«;» — или

Построение графа начинается с целевого дизъюнкта.

На графе видно какие и сколько решений имеет рассматриваемая задача.

                                                                                                                                               

<img width=«34» height=«34» src=«ref-1_252289394-792.coolpic» alt=«Овал: a» v:shapes="_x0000_s1373"><img width=«34» height=«34» src=«ref-1_252289394-792.coolpic» alt=«Овал: a» v:shapes="_x0000_s1368">                                                                                                                                — Два решения    

<img width=«2» height=«31» src=«ref-1_252290978-153.coolpic» v:shapes="_x0000_s1382"><img width=«2» height=«31» src=«ref-1_252290978-153.coolpic» v:shapes="_x0000_s1378">                                                                                                                                  задачи

<img width=«2» height=«31» src=«ref-1_252291284-156.coolpic» v:shapes="_x0000_s1385"><img width=«21» height=«41» src=«ref-1_252291440-321.coolpic» v:shapes="_x0000_s1384"><img width=«31» height=«41» src=«ref-1_252291761-365.coolpic» v:shapes="_x0000_s1383"><img width=«2» height=«31» src=«ref-1_252292126-153.coolpic» v:shapes="_x0000_s1381"><img width=«21» height=«41» src=«ref-1_252291440-321.coolpic» v:shapes="_x0000_s1380"><img width=«21» height=«41» src=«ref-1_252292600-336.coolpic» v:shapes="_x0000_s1379"><img width=«35» height=«35» src=«ref-1_252292936-686.coolpic» alt=«Овал: h» v:shapes="_x0000_s1377"><img width=«35» height=«34» src=«ref-1_252293622-787.coolpic» alt=«Овал: f» v:shapes="_x0000_s1376"><img width=«35» height=«34» src=«ref-1_252294409-791.coolpic» alt=«Овал: g» v:shapes="_x0000_s1375"><img width=«34» height=«35» src=«ref-1_252295200-819.coolpic» alt=«Овал: c» v:shapes="_x0000_s1374"><img width=«35» height=«35» src=«ref-1_252296019-702.coolpic» alt=«Овал: h» v:shapes="_x0000_s1372"><img width=«35» height=«34» src=«ref-1_252296721-799.coolpic» alt=«Овал: e» v:shapes="_x0000_s1371"><img width=«35» height=«34» src=«ref-1_252297520-784.coolpic» alt=«Овал: d» v:shapes="_x0000_s1370"><img width=«34» height=«35» src=«ref-1_252298304-831.coolpic» alt=«Овал: b» v:shapes="_x0000_s1369">                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
Продукционная модель представления знаний.

Основа для данной модели – это продукционные правила, которые имеют следующий вид

-          продукционное правило >:=<имя правила>

Eсли <посылка> то < заключение> [КД=<коэффициент доверия>]
Примеры:

 Правило 5

Если пол=женский

     И  сложение=мелкое

     И  вес=65 лет_или_больше

То относительный_вес=изменчивый

Коэффициент доверия определяется числом 0-100

 

  Правило 27

ЕСЛИ перспектива=отличная

        И риск=высокий

ТО  фактор=0     КД=10

В общем случае посылка может быть логическим выражением.

Если посылка истинна, то истинно и заключение, т.е. в заключение может быть указано какое-либо действие, которое выполняется, если посылка истинна

<посылка>::<условие>[И<условие>И…И<условие>]

<условие>::=<объект>=<значение>

объект, атрибут, значение, коэфициент доверия- представление знаний в виде четвёрки

<заключение>::=<объект>=<заключение>

<факт>:=<объект>=<значение>КД=<коэффициент доверия>

Один и тот же объект может иметь разные значения.

Многозначные объекты – объекты, которые могут иметь несколько достоверных значений.

 Если объект не объявлен, как многозначный, то он может иметь несколько значений, то они не  должны быть достоверными, т.е. КД= 100

<img width=«282» height=«101» src=«ref-1_252299135-1493.coolpic» v:shapes="_x0000_s1388 _x0000_s1389 _x0000_s1391">



<img width=«40» height=«59» src=«ref-1_252300628-442.coolpic» v:shapes="_x0000_s1393"><img width=«40» height=«2» src=«ref-1_252301070-155.coolpic» v:shapes="_x0000_s1392">   

   
Для объектов, значение которое запрашивается у пользователя.

Какое сложение?

1.       <img width=«12» height=«50» src=«ref-1_252301225-318.coolpic» v:shapes="_x0000_s1394">Мелкое

2.       Среднее                        разрешённые значения

3.       Крупное
Каков возраст

1.       меньше 25

2.       от 25 до 55

3.       больше 55

Коэффициент доверия посылки=min(Кдусл)
<img width=«249» height=«41» src=«ref-1_252301543-522.coolpic» v:shapes="_x0000_i1059">  — факта, полученного в результате выполнения правила

перспектива=отличная КД=50

риск=высокий  КД=70

фактор=0

Базовая структура продукционной модели представления знаний

      продолжение
--PAGE_BREAK--


<img width=«80» height=«12» src=«ref-1_252302065-239.coolpic» v:shapes="_x0000_s1398">                                                                                                                   Исходные данные         
<img width=«22» height=«43» src=«ref-1_252302304-328.coolpic» v:shapes="_x0000_s1401 _x0000_s1402">


  <img width=«12» height=«32» src=«ref-1_252302632-227.coolpic» v:shapes="_x0000_s1400">  <img width=«80» height=«12» src=«ref-1_252302859-241.coolpic» v:shapes="_x0000_s1399">                                                                                                                                                                                                                                                                                                   Результат                         
Лекция 9 (Конец)



шага

Конфликтное

Множество правил

Выполнение

 правила

Выведенный

факт

1
2
3

4
5

<img width=«100» height=«24» src=«ref-1_252303100-296.coolpic» v:shapes="_x0000_i1060">

<img width=«75» height=«24» src=«ref-1_252303396-271.coolpic» v:shapes="_x0000_i1061">

<img width=«49» height=«24» src=«ref-1_252303667-241.coolpic» v:shapes="_x0000_i1062">

<img width=«49» height=«24» src=«ref-1_252303908-238.coolpic» v:shapes="_x0000_i1063">

<img width=«23» height=«24» src=«ref-1_252304146-202.coolpic» v:shapes="_x0000_i1064">

    <img width=«21» height=«23» src=«ref-1_252304348-201.coolpic» v:shapes="_x0000_i1065">

   <img width=«24» height=«23» src=«ref-1_252304549-206.coolpic» v:shapes="_x0000_i1066">

   <img width=«23» height=«24» src=«ref-1_252304755-205.coolpic» v:shapes="_x0000_i1067">

   <img width=«24» height=«23» src=«ref-1_252304960-205.coolpic» v:shapes="_x0000_i1068">

   <img width=«23» height=«24» src=«ref-1_252304146-202.coolpic» v:shapes="_x0000_i1069">



      <img width=«23» height=«23» src=«ref-1_252305367-206.coolpic» v:shapes="_x0000_i1070">

     <img width=«23» height=«23» src=«ref-1_252305367-206.coolpic» v:shapes="_x0000_i1071">

     <img width=«23» height=«23» src=«ref-1_252305779-213.coolpic» v:shapes="_x0000_i1072">

     <img width=«23» height=«24» src=«ref-1_252305992-211.coolpic» v:shapes="_x0000_i1073">

     <img width=«23» height=«23» src=«ref-1_252306203-212.coolpic» v:shapes="_x0000_i1074">

Выводы заканчиваются, когда достигается целевая вершина, либо не осталось применимых правил, а цель не достигнута.
Обратные выводы – выполняются сверху вниз (выводами ориентирующих на цель)

<img width=«21» height=«21» src=«ref-1_252306415-557.coolpic» v:shapes="_x0000_s1524"><img width=«21» height=«21» src=«ref-1_252306972-487.coolpic» v:shapes="_x0000_s1525">                               

<img width=«151» height=«71» src=«ref-1_252307459-677.coolpic» v:shapes="_x0000_s1541"> <img width=«123» height=«73» src=«ref-1_252308136-802.coolpic» v:shapes="_x0000_s1542">




<img width=«21» height=«2» src=«ref-1_252308938-154.coolpic» v:shapes="_x0000_s1546"><img width=«21» height=«2» src=«ref-1_252308938-154.coolpic» v:shapes="_x0000_s1545"><img width=«12» height=«41» src=«ref-1_252309246-311.coolpic» v:shapes="_x0000_s1544"><img width=«12» height=«41» src=«ref-1_252309557-318.coolpic» v:shapes="_x0000_s1543">                                                                     П6                                              П7

                                                                       

<img width=«21» height=«21» src=«ref-1_252309875-557.coolpic» v:shapes="_x0000_s1528"><img width=«21» height=«21» src=«ref-1_252310432-547.coolpic» v:shapes="_x0000_s1527"><img width=«21» height=«21» src=«ref-1_252309875-557.coolpic» v:shapes="_x0000_s1526">                                                      С2                                              С3

<img width=«78» height=«58» src=«ref-1_252311536-567.coolpic» v:shapes="_x0000_s1547 _x0000_s1548"> <img width=«16» height=«42» src=«ref-1_252312103-376.coolpic» v:shapes="_x0000_s1549"> <img width=«16» height=«52» src=«ref-1_252312479-411.coolpic» v:shapes="_x0000_s1551"> <img width=«12» height=«51» src=«ref-1_252312890-237.coolpic» v:shapes="_x0000_s1550">




           

<img width=«12» height=«56» src=«ref-1_252313127-429.coolpic» v:shapes="_x0000_s1559"><img width=«37» height=«64» src=«ref-1_252313556-523.coolpic» v:shapes="_x0000_s1558"><img width=«3» height=«64» src=«ref-1_252314079-194.coolpic» v:shapes="_x0000_s1557"><img width=«36» height=«64» src=«ref-1_252314273-471.coolpic» v:shapes="_x0000_s1556">                         П1                     П2                                     П3                                         П4                                          П5                                                                 

<img width=«37» height=«55» src=«ref-1_252314744-618.coolpic» v:shapes="_x0000_s1552 _x0000_s1553 _x0000_s1564"> <img width=«31» height=«52» src=«ref-1_252315362-568.coolpic» v:shapes="_x0000_s1554 _x0000_s1555 _x0000_s1565"> <img width=«76» height=«55» src=«ref-1_252315930-777.coolpic» v:shapes="_x0000_s1561 _x0000_s1562 _x0000_s1563 _x0000_s1567"> <img width=«24» height=«60» src=«ref-1_252316707-416.coolpic» v:shapes="_x0000_s1560 _x0000_s1566">




   С 4       С5                                  С6       С7      С8

<img width=«22» height=«21» src=«ref-1_252317123-583.coolpic» v:shapes="_x0000_s1532"> <img width=«21» height=«22» src=«ref-1_252317706-543.coolpic» v:shapes="_x0000_s1529"> <img width=«21» height=«22» src=«ref-1_252318249-552.coolpic» v:shapes="_x0000_s1530"> <img width=«21» height=«22» src=«ref-1_252318801-560.coolpic» v:shapes="_x0000_s1537"> <img width=«22» height=«22» src=«ref-1_252319361-566.coolpic» v:shapes="_x0000_s1538"> <img width=«22» height=«22» src=«ref-1_252319361-566.coolpic» v:shapes="_x0000_s1535"> <img width=«21» height=«22» src=«ref-1_252317706-543.coolpic» v:shapes="_x0000_s1533"> <img width=«21» height=«22» src=«ref-1_252318249-552.coolpic» v:shapes="_x0000_s1534"> <img width=«21» height=«21» src=«ref-1_252321588-528.coolpic» v:shapes="_x0000_s1539"> <img width=«22» height=«22» src=«ref-1_252322116-580.coolpic» v:shapes="_x0000_s1531"> <img width=«22» height=«22» src=«ref-1_252322116-580.coolpic» v:shapes="_x0000_s1536"> <img width=«21» height=«21» src=«ref-1_252323276-546.coolpic» v:shapes="_x0000_s1540">


 

   F1             F2                                              F3               F4                F5    




шага

Цель                            

Конфликтное множество правил

Выполнение

правил

Подцели

Факт

1

2

3

4

5

6

7

8


С1

С2

С3

С4

С5

С6

С7

С8

П6, П7

П1, П2
 П3



П6

П1
П3

С2, С3

С1, С5, С3
С6, С7, С8


F1

F2
F3

F4

F5



                                

Цель – «продолжительность» –цель задаётся именем объекта.

Она сопоставляется с заключением правил и выбирается правило с заключением ,

в которых есть имя объекта. Выбираем правило, которое содержит  целевой объект,

мы формируем гипотезу
<img width=«150» height=«61» src=«ref-1_252323822-562.coolpic» v:shapes="_x0000_s1568 _x0000_s1569">



<img width=«31» height=«21» src=«ref-1_252324384-275.coolpic» v:shapes="_x0000_s1571"><img width=«31» height=«21» src=«ref-1_252324659-291.coolpic» v:shapes="_x0000_s1570">                                                                        П7
В процессе гипотеза либо подтверждается либо опровергается. Выводы продолжаются до тех пор, пока какая либо не будет подтверждена, либо не будут исчерпаны все возможные гипотезы.

Используется  меньшее количество проверок, т.к. в правиле бывает несколько условий и одно заключение.


    продолжение
--PAGE_BREAK--Двунаправленные выводы.
Сначала выполняются прямые выводы, на основе небольшого количества данных, в результате формируется гипотеза для подтверждения или опровержения выполняются другие выводы.

Для проверки условий правил используется аппарат активации правил, который выделяет на каждом шаге те правила, в которых проходит проверка условий.

Должны быть использованы также условия. В условиях правил выделяются индивидуальные, а затем общие.

Общие правила – правила условий применимости. Сфера применимости.
Обобщённая структура продукционного правила.

(i); Q; P; A; =B; N

(i)– имя правила:

Q –сфера применения правила;  

 P – условие  применимости првила (логическое условие)

A=>B – ядро правило, где А- посылка, а В- заключение;

N – поставленное условие, определяетдействия, которые выполняются в случае выполнения ядра.

Р – при истинности активизируется ядро правила.

  <img width=«71» height=«26» src=«ref-1_252324950-366.coolpic» v:shapes="_x0000_s1587"> 

<img width=«73» height=«64» src=«ref-1_252325316-580.coolpic» v:shapes="_x0000_s1589"><img width=«71» height=«26» src=«ref-1_252325896-371.coolpic» v:shapes="_x0000_s1588">                 

   


    <img width=«73» height=«64» src=«ref-1_252326267-561.coolpic» v:shapes="_x0000_s1591"><img width=«64» height=«92» src=«ref-1_252326828-655.coolpic» v:shapes="_x0000_s1586"><img width=«64» height=«54» src=«ref-1_252327483-546.coolpic» v:shapes="_x0000_s1585"><img width=«61» height=«12» src=«ref-1_252328029-219.coolpic» v:shapes="_x0000_s1584"><img width=«63» height=«35» src=«ref-1_252328248-389.coolpic» v:shapes="_x0000_s1583"><img width=«62» height=«27» src=«ref-1_252328637-346.coolpic» v:shapes="_x0000_s1582">                                                                                                                          …
Фрейм – структура данных для представления стереотипной  ситуации

(к: А1К1,A2K2, ….,AnKn)

(к: A1k1, A2k2,….,An kn)

(имя файла:

                имя слота1 (значение слота1)

                имя слота2 (значение слота2)

                ………………………………..

                имя слотаn (значение слота n))

Протофрейм – знания о классе объектов.

Фрейм- экземпляр- получается из протофрейма при заполнении слотов конкретными значчениями.

В структуру фреймов обычно включают системные слоты. К системе слота относятся:

Слоты определим фреймродитель, слот, указываемый на прямые дочерние фрейма.

<img width=«40» height=«22» src=«ref-1_252328983-257.coolpic» v:shapes="_x0000_s1600"><img width=«31» height=«22» src=«ref-1_252329240-284.coolpic» v:shapes="_x0000_s1599"><img width=«2» height=«11» src=«ref-1_252329524-153.coolpic» v:shapes="_x0000_s1597"><img width=«2» height=«12» src=«ref-1_252329677-153.coolpic» v:shapes="_x0000_s1598"><img width=«50» height=«22» src=«ref-1_252329830-205.coolpic» v:shapes="_x0000_s1593"><img width=«50» height=«21» src=«ref-1_252330035-199.coolpic» v:shapes="_x0000_s1594"><img width=«50» height=«21» src=«ref-1_252330234-199.coolpic» v:shapes="_x0000_s1596"><img width=«50» height=«21» src=«ref-1_252330035-199.coolpic» v:shapes="_x0000_s1595"><img width=«50» height=«22» src=«ref-1_252330632-206.coolpic» v:shapes="_x0000_s1592"> 
В качестве системы слотов: слоты, содержащие сведения о создателе программы, о её модификации.

В структуру входят:

-          указатель наследования;

-           указатель типа данных;

-          демоны и т.п.
ЯЗЫК ФМС (FMS).

Указатели наследования могут быть:

U – unique – уникальный

S – same- какой-то

R – range – указатель границ;

0 –override – игнорировать
U – во фреймах разных уровней с одинаковыми именами будут различными.

S – слоты наследования значений из слотов высшего уровня с такими же именами

                      U

                Человек

    

<img width=«2» height=«31» src=«ref-1_252330838-157.coolpic» v:shapes="_x0000_s1604">                 

Ребёнок

<img width=«73» height=«63» src=«ref-1_252330995-365.coolpic» v:shapes="_x0000_s1602 _x0000_s1605">






Миша

 








Значение нижнего уравнения должно лежать внутри границ определённого в верхнем уравнении.                  

               R

Человек

    

<img width=«2» height=«31» src=«ref-1_252330838-157.coolpic» v:shapes="_x0000_s1609">                 

Ребёнок

<img width=«93» height=«63» src=«ref-1_252331517-401.coolpic» v:shapes="_x0000_s1607 _x0000_s1610">






Миша

 






Если значение не задано то оно наследуется из слота верхнего уравнения, а если оно задано, то наследование игнорируется.

                      О

                Человек

    

<img width=«2» height=«31» src=«ref-1_252330838-157.coolpic» v:shapes="_x0000_s1614">                 

Ребёнок

<img width=«73» height=«63» src=«ref-1_252330995-365.coolpic» v:shapes="_x0000_s1612 _x0000_s1615">






Миша

 







Лекция 11 3.12.99
Сочетание сетевой и фреймовой модели в системе представления знаний OPS-5

В этом языке есть продукционные правила и базы данных

<Аз-элемент>::=(<объект>{|<атрибут>   <значение>}+)

   {}+-  Может повторятся несколько раз

<Элемент –вектор>::=({ значение})

<ЭРП>::=< аз-элемент> | < элемент-вектор>

( Вещество <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1075">  класс   кислота

                    <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1076">   имя      <img width=«49» height=«23» src=«ref-1_252332818-259.coolpic» v:shapes="_x0000_i1077">

                    <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1078">  цвет    бесцветная ) 

(Порядок–задач:  Источник, утечки Ограждения)

Что собой представляют правила:

<Правило>::=(Р<имя правила>  <посылка><img width=«20» height=«15» src=«ref-1_252333266-191.coolpic» v:shapes="_x0000_i1079"> <заключение>)

<Посылка>::={<условие>}+

<Условие>::=<образец> | — <образец>

<Образец>::= <простой образец> | <образец  с дезъюнкцией> | <образец с конъюнкцией>

<Простой образец>::=({значение>}+) |

 

# ( Порядок задач  <первый> )

 

 (<Объект> [{<img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1080"><атрибут> <значение>}+] )

  # (Вещество )

В образце не обязательно указываются все атрибуты данного класса, т.е. мы можем записать

(Вешество <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1081"> класс кислота

                   <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1082">  имя    <вещ>  )

т.е. переменная кислота –вещ  получит значение <img width=«49» height=«23» src=«ref-1_252332818-259.coolpic» v:shapes="_x0000_i1083">

<образец  с дизъюнкцией>::= (<объект>{<img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1084"><атрибут> <<{< значение>}+>>}+)

Значение с соответствующего атрибута  элемента работой  памяти должно совпадать с одним из элементов  указанных в данном листе, хотя бы с одним. Эти значения  задаются конкретными словами.

# (Вещество  <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1085"> класс кислота

                       <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1086"> имя     <вещ>

                       <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1087"> цвет     <<бесцветный  желтый>> )

<образец с конъюнкцией>::=(< объект>{<img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1088">< атрибут>{{< значение>}+}}+)

Список значений  может задаваться и в виде ограничений

# (Двигатель <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1089"> мощность {<х>  100  <х> 200} )

   (Двигатель <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1090">  мощность  160)

<заключение>:={<действие>}+ 

<действие>::=(make < ЭРП> | remove  <ссылка> | (modif  <ссылка>{<img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1091"><атрибут>< значение>}+)
# (Р координировать _а

                (цель <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1092"> состояние  активный

                         <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1093">  имя           координировать )

Если цель находится в состоянии  координировать и порядок задач  не определён,

то  создать

                (Порядок задач ) –>

(make цель<img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1094">  состояние  активный

                    <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1095">    имя           упорядочить задачи)

<img width=«26» height=«34» src=«ref-1_252336551-354.coolpic» v:shapes="_x0000_s1498">(modif1       <img width=«15» height=«21» src=«ref-1_252332440-189.coolpic» v:shapes="_x0000_i1096"> состояние  ожидания))
ссылка указывает, что модифицироваться будет элемент рабочей памяти
Стратегия решения задач основана на явном задании цели

 Выполнение

1.       сопоставление с элементамипамяти в результате  формируется конфликтное

множество правил

2.       Выбор  правил из конфликтного множества

3.       Выполнение действий, указанных в заключении правил

Выполняется до тех пор, пока не будет достигнута цель.


    продолжение
--PAGE_BREAK--Приобретение знаний
-          извлечение знаний  из источника, преобразование их в нужную форму, а также

перенос в базу знаний  интеллектуальной системы.

      Знания  делятся на :

-          объективизированные;

-          субъективные

Объективизированные – знания, представленные  во внешних источниках –

книгах, журналах, НИР.

-          форматизированные, т.е. представлены в виде законов, формул, моделей, алгоритмов.

Субъективные – знания, которые являются экспертными и эмперическими не представлены

во внешней форме.                             

Знания экспертом является  неформализованными, представляют собой множество эвристических приёмов и правил, позволяют  находить подходы к решению задач и выдвигать гипотезы, которые  могут быть подтверждены или опровержены.

Знания могут быть получены в процессе наблюдения за каким-либо объектогм.

Режимы работы инженера по знаниям, консультолога в процессе приобретения знаний.

1.       протокольный анализ

-          записываются рассуждения  вслух в процессе решения задач.

 О.с. составляются протоколы, которые анализируются

2.       Интервью — ведется диалог с экспериментом, направленный на приобретение знаний.

3.       Игровая имитация профессиональной деятельности.
Методы интервьюирования.

1.       Рубление на ступени выделяются связи, позволяющие строить иерархические структуры

2.       Репертуальная рещётка  предлагаются 3 понятия и требуется  назвать отличие 2-х понятие 3-его. Эксперту предлагается  пара понятий и требуется назвать общие свойства =>

сформировать классы.    

 

Методика работы конитолога по формированию поля знания

Включает 2 этапа

1.       подготовительный

1.1. Чёткая подготовка задачи, которая должна решать система

1.2.  Знакомство конит с литовой

1.3.  Выбор экспертов

1.4.  Знакомство экспертов с копией

1.5.  Знакомство эксперта с популярной методикой по искусственному интеллекту

1.6.  Формирование с копии поля знания

2.       Основной этап

2.1.  накачка поля знания в режиме

2.2.  командная работа  косметолога – анализ протокола, определение  связей  между понятиями, готовит вопросы к эксперту

3.       Подкачка поля знания – задача  вопросов эксперту

4.       Формализация  концептуальной задачи.

5.       Проверка полноты модели

Если  модель неполная, то используется  2-ое приближение. 
Лекция 12 10.12. 99.

Нечёткие множества

[10,40] – толщина изделий

малая [10;20]

средняя  [20;30]

большая[30;40]
<img width=«12» height=«118» src=«ref-1_252337094-249.coolpic» v:shapes="_x0000_s1499">степень   <img width=«16» height=«17» src=«ref-1_252337343-192.coolpic» v:shapes="_x0000_i1097">

принадл

               1

  

              0.7
              0.1 

<img width=«176» height=«12» src=«ref-1_252337535-253.coolpic» v:shapes="_x0000_s1500">                                                                                х                                             

                  10     15               40                      толщина изделий  

 <img width=«16» height=«21» src=«ref-1_252337788-202.coolpic» v:shapes="_x0000_i1098"> -  нечёткое множество

  х   -  универсальное множество

 <img width=«16» height=«21» src=«ref-1_252337788-202.coolpic» v:shapes="_x0000_i1099"> х -   образуют совокупность пар А

<img width=«127» height=«25» src=«ref-1_252338192-340.coolpic» v:shapes="_x0000_i1100">

<img width=«92» height=«23» src=«ref-1_252338532-285.coolpic» v:shapes="_x0000_i1101">  — называется функцией принадлежности нечёткого множества .

Значения функции принадлежности для конкретного элемента  Х называется
    продолжение
--PAGE_BREAK--Степенью принадлежности
<img width=«21» height=«23» src=«ref-1_252338817-215.coolpic» v:shapes="_x0000_i1102">  — носитель нечёткого множества

<img width=«12» height=«14» src=«ref-1_252339032-374.coolpic» v:shapes="_x0000_s1501"><img width=«96» height=«23» src=«ref-1_252339406-296.coolpic» v:shapes="_x0000_i1103">    <img width=«75» height=«23» src=«ref-1_252339702-281.coolpic» v:shapes="_x0000_i1104">

Нормальным нечётким множеством называется множество для которого

<img width=«89» height=«43» src=«ref-1_252339983-343.coolpic» v:shapes="_x0000_i1105">
<img width=«12» height=«118» src=«ref-1_252340326-248.coolpic» v:shapes="_x0000_s1502">         <img width=«16» height=«17» src=«ref-1_252337343-192.coolpic» v:shapes="_x0000_i1106">
<img width=«107» height=«2» src=«ref-1_252340766-161.coolpic» v:shapes="_x0000_s1504">


<img width=«137» height=«12» src=«ref-1_252340927-245.coolpic» v:shapes="_x0000_s1503"><img width=«88» height=«56» src=«ref-1_252341172-759.coolpic» v:shapes="_x0000_s1505">         0.6                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                
<img width=«16» height=«21» src=«ref-1_252337788-202.coolpic» v:shapes="_x0000_i1107">  — нечёткое множество

 Х -  универсальное множество

<img width=«16» height=«21» src=«ref-1_252337788-202.coolpic» v:shapes="_x0000_i1108">Х — образуют  совокупность пар А

<img width=«127» height=«25» src=«ref-1_252338192-340.coolpic» v:shapes="_x0000_i1109">

<img width=«23» height=«23» src=«ref-1_252342675-206.coolpic» v:shapes="_x0000_i1110"> : <img width=«63» height=«21» src=«ref-1_252342881-246.coolpic» v:shapes="_x0000_i1111">   — называется функцией принадлежности нечёткого множества .

Значение функции принадлежности для конкретного элемента Х называется степенью

принадлежности

<img width=«21» height=«23» src=«ref-1_252338817-215.coolpic» v:shapes="_x0000_i1112">-  носитель нечёткого множества

<img width=«101» height=«23» src=«ref-1_252343342-309.coolpic» v:shapes="_x0000_i1113">&<img width=«75» height=«23» src=«ref-1_252339702-281.coolpic» v:shapes="_x0000_i1114">

Нормальным нечётким множеством называется множество для каждого

                                <img width=«89» height=«43» src=«ref-1_252339983-343.coolpic» v:shapes="_x0000_i1115">                 
<img width=«12» height=«118» src=«ref-1_252340326-248.coolpic» v:shapes="_x0000_s1506">                <img width=«16» height=«17» src=«ref-1_252337343-192.coolpic» v:shapes="_x0000_i1116">          
<img width=«127» height=«60» src=«ref-1_252344715-951.coolpic» v:shapes="_x0000_s1508"><img width=«176» height=«12» src=«ref-1_252345666-255.coolpic» v:shapes="_x0000_s1507">                0,6                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            x
Если приводить к нормальной форме => нужно поделить все её значения на <img width=«45» height=«17» src=«ref-1_252345921-225.coolpic» v:shapes="_x0000_i1117">.
Пример:
Пусть функция принадлежности задаётся целым числом от 10 до 40

Определить понятие малая толщина изделия.

<img width=«12» height=«205» src=«ref-1_252346146-265.coolpic» v:shapes="_x0000_s1511"><img width=«12» height=«205» src=«ref-1_252346411-266.coolpic» v:shapes="_x0000_s1509">         <img width=«16» height=«17» src=«ref-1_252337343-192.coolpic» v:shapes="_x0000_i1118">                                                                                  <img width=«16» height=«17» src=«ref-1_252337343-192.coolpic» v:shapes="_x0000_i1119">

<img width=«146» height=«186» src=«ref-1_252347061-1470.coolpic» v:shapes="_x0000_s1513">              1      . .

               .                                              <img width=«83» height=«23» src=«ref-1_252348531-281.coolpic» v:shapes="_x0000_i1120">

                 .

                   .

                     .

                        .              

<img width=«166» height=«12» src=«ref-1_252348812-251.coolpic» v:shapes="_x0000_s1512"><img width=«147» height=«12» src=«ref-1_252349063-251.coolpic» v:shapes="_x0000_s1510">                      |    |     |    |    |    |    |   |        x                                                                                            x

                 10 11 12 13 14 15 16 17 18                                                                                      18

               


    продолжение
--PAGE_BREAK--
еще рефераты
Еще работы по информатике