Лекції - Експертні системи

1 модуль.doc (1 стор.)
2 модуль.doc (1 стор.)
Оригінал


2.3 Класифікація знань


1. В залежності від джерела:

  1. апріорні - визначаються і закладаються в БЗ до початку функціонування ЕС.

  2. нагромаджуватимуться - формуються в процесі використання БЗ. Джерелами таких знань є експерти, зовнішні пристрої - спостерігачі (датчики розпізнавання образів), а також правила і процедури виведення знань, які діють в ЕС.


2. Залежно від характеру використання:

  1. декларативні - факти і відомості обов'язкового характеру

  2. процедурні - це інформація про способи вирішення типових завдань в деякій ПО.

  3. метазнанія - містять загальні відомості про принципи використання з. До них також відносять стратегії управління вибором і управління процедурним знанням.


3. У залежності від ступеня достовірності:

  1. з певною достовірністю

  2. з нечіткою достовірністю


Ступінь достовірності знання залежить:

- Від повноти інформації про о. ПО

- Від точності / неточності кількісних / якісних оцінок

- Від неоднозначності ряду правил виводу нових знань

- Від неузгодженості деяких положень у БЗ.


4. В залежності від глибини:

  1. знання-копії

  2. знання-знайомства

  3. уміння

  4. навички



Активність знання пов'язана з їх переходом від знань, які інтерпретуються як факти, відомості (знання-копії, знання-знайомства) до рівня умінь і навичок. Поступове засвоєння і закріплення знань має своєю метою перетворення таких знань в керівництво до дії, тобто вони оформляються у вигляді сукупності правил.


Тема3: Способи представлення знань в ЕС.

Виділяють 3 основних питання при поданні знань:

  1. визначення складу подання знання

  2. організація знання

  3. уявлення знання (визначення методу подання)



3.1 Визначення складу представлення знань


Склад ЕС визначається наступними факторами:

  1. проблемної середовищем

  2. архітектурою ЕС

  3. споживачами і цілями користувачів

  4. мовою спілкування




  1. проблемної середовищем:

Для функціонування статичної ЕС необхідні:

  1. знання про процес рішення задачі

  2. знання про мову спілкування і способах організації діалогу

  3. знання про способи уявлення і модифікаціях мови

  4. підтримання, структурування та управління знаннями, які використовуються для пояснення ходу рішення задач в ЕС.

Для функціонування д інаміческіх ЕС необхідні крім перерахованих ще 2 види знання:

  1. знання про методи взаємодії з зовнішнім оточенням

  2. знання про моделі зовнішнього світу




  1. архітектурою ЕС:

(1) інтерпретуються знання - це знання, які здатний інтерпретувати вирішувач.

а) предметні - містять дані про ПО та способи їх перетворення при вирішенні постійних завдань.




б) керуючі

в) знання про уявленнях - містять інформацію про те, яким чином у системі представлені інтерпретовані знання.


(2) неінтерпретіруемие знання

а) підтримуючі знання - використовуються при створенні системи і при виконанні пояснень. Вони виконують роль описувачів як інтерпретованих знань, так і дій системи.

б) допоміжні - зберігають інформацію про лексиці і граматиці мови спілкування та інформаційній структурі діалогу; обробляються мовою компіляції.


  1. споживачами і цілями користувачів: склад знань залежить від вимог користувача:

  1. від задач, з якими працюють користувачі і від використовуваних даних.

  2. від способів і методів рішення, які вважає за краще користувач.

  3. від обмежень на кількість результатів і від способів отримання результатів.

  4. від вимог до мови спілкування і організації діалогу.

  5. від ступеня конкретності з. про проблемної області, яка доступна користувачеві.

  6. від цілей користувача.




  1. мовою спілкування: на склад знань також впливає мова спілкування (діалог користувача і

ЕС) та рівень розуміння.

Якісні та кількісні показники ЕС можуть бути значно поліпшені за рахунок використання метазнаній. Основні призначення метазнаній:

  1. у вигляді стратегії метаправіла використовуються для вибору релевантних правил.

  2. використовуються для обгрунтування доцільності застосування правил з області експертизи.

  3. метаправіла використовуються для виявлення синтаксичних і семантичних помилок в предметних правилах.

  4. метаправіла дозволяють системі адаптуватися до оточення шляхом перебудови предметних правил і функцій.

  5. дозволяють вказувати можливості та обмеження системи, тобто визначають, що система знає, а що ні.



3.2 Організація знань


Питання організації знань необхідно розглядати в будь-якому поданні і рішення не залежить від обраного способу моделі представлення.

Виділяють наступні аспекти проблеми організації знань:

1) організація знань за рівнями представлення та рівнями детальності

2) організація знань у робочій пам'яті

3) організація знань у БЗ


  1. Рівні детальності і рівні уявлення

Для того щоб ЕС могла керувати процесом пошуку рішення, була здатна набувати нові знання і пояснювати свої дії, вона повинна вміти не тільки використовувати свої знання, але й мати здатність розуміти і досліджувати їх, тобто вона повинна мати знання про те, яким чином представлені її знання про проблемну середовищі.

Якщо знання про проблемну середовищі назвати нульовим рівнем представлення, то 1й рівень буде містити метазнанія по відношенню до нульового. Це знання про те, як представлені знання нульового рівня в системі.

Знання 1го рівня відіграють істотну роль при управлінні процесом рішення при придбанні та поясненні дій системи. У зв'язку з тим, що знання 1го рівня не містять посилань на знання нульового рівня, отже, знання 1го рівня не залежать від проблемної середовища.

Число рівнів може бути більше 2х, тоді 2й рівень буде містити знання про знання 1го рівня. Такий поділ за рівнями забезпечує

Як правило, виділяються не менше 3х рівнів детальності, які відображають загальну логічну і фізичну організацію знань. Це дозволяє забезпечувати гнучкість системи, тому дає можливість проводити зміни на одному рівні, не зачіпаючи інший.



2) Організація з. в робочій пам'яті

Робоча пам'ять ЕС призначена для зберігання д. Дані в робочій пам'яті можуть бути однорідні або розділені на рівні по типах даних. Виділення рівнів ускладнює структуру ЕС, але робить систему більш ефективною. Дані в робочій пам'яті можуть розглядатися як ізольовані і як пов'язані - в разі якщо дані є ізольованими, то робоча пам'ять буде складатися з безлічі простих елементів. Якщо дані - пов'язані, вона складається з 1го або декількох складних елементів. При цьому складний елемент відповідає безлічі простих, об'єднаних в єдину сутність. Теоретично обидва підходи забезпечують повноту, але використання ізольованих елементів у складних ПО призводять до втрати ефективності. Дані робочої пам'яті можуть бути константами або змінними. Змінні розуміються як характеристики якогось об'єкта, а константи - як значення відповідних характеристик. Якщо робоча пам'ять складається з складних елементів, то зв'язок між об'єктами вказується явному вигляді, наприклад, за допомогою завдання семантичних (значеннєвих) відносин. При цьому кожен об'єкт може мати внутрішню структуру і для прискорення пошуку і зіставлення даних, вони можуть зв'язуватися не тільки логічно, але й асоціативно.

3) Організація з. в БЗ

Показником інтелектуальності системи з точки зору представлення знань вважається здатність системи використовувати в потрібний момент релевантні знання.

У проблемі доступу до знань виділяють 3 аспекти:

1) зв'язаність знань і даних

2) механізм доступу до знань

3) спосіб зіставлення


(1) Зв'язаність знань і даних:

- Логічні

- Асоціативні

Зв'язаність знань є основним способом забезпечення прискорення пошуку релевантних знань. Знання необхідно обмежити навколо найбільш важливих об'єктів ПО і всі знання, які характеризують певну сутність, зв'язуються і представляються у вигляді окремого об'єкта. При подібній організації знання, якщо системі знадобилася інформація про деякої сутності, то вона шукає об'єкти, які описують цю сутність, а потім знаходить необхідну інформацію.

Внутрішні зв'язки об'єднують елементи єдиний об'єкт і призначені для вираження структури об'єкта.

Зовнішні зв'язки відображають взаємозалежності, що існують між об'єктами в області експертизи. Логічні зв'язки виражають семантичні відношення між елементами знань. Асоціативні зв'язки призначені для забезпечення взаємозв'язків, сприяють прискоренню процесу пошуку релевантних знань.

(2) Механізм доступу до знань

Основною проблемою при роботі з великою БЗ є проблема пошуку знань релевантних розв'язуваної задачі. У зв'язку з тим, що в оброблюваних документах може не міститися покажчиків на значення, які вимагаються для їх обробки, то необхідний більш загальний механізм доступу, ніж метод явних посилань. Завдання цього механізму полягає в тому, що по деякому опису сутності, яка мається на робочої пам'яті, знаходять в БЗ об'єкт, який відповідає цьому опису. Щоб прискорити процес пошуку необхідно впорядкувати та структурувати знання.

Етапи знаходження необхідних об'єктів:

1) він відповідає процесу вибору по асоціативним зв'язкам - вчиняється попередній вибір в БЗ потенційних кандидатів на роль бажаних об'єктів.

2) на цьому етапі шляхом виконання операції і зіставлення потенційних кандидатів між їх описами здійснюється остаточний вибір необхідних об'єктів.

При організації подібного механізму доступу виникають певні труднощі:

- Як вибрати критерії придатності кандидата

- Як організувати роботу в конфліктних ситуаціях

(3) Спосіб зіставлення

Спосіб зіставлення може використовуватися як засіб вибору потрібного об'єкта з безлічі кандидатів, може бути використаний для класифікації, підтвердження, декомпозиції та корекції об'єктів. Також цим способом можна ідентифікувати невідомий об'єкт, зіставивши його з відомими зразками з такими ж властивостями.

При пошуку об'єктів спосіб зіставлення використовується для їх підтвердження. Форми операції зіставлення стандартні:

  1. синтаксична - співвідносить зразки, а не утримання об'єктів. Успішним вважається зіставлення, в результаті якого зразки відповідають один одному. (Результат є бінарним)

  2. параметрична - вводиться параметр, який визначає ступінь відповідності

  3. семантична - співвідносяться не зразки об'єктів, а їх функції

  4. примушувати зіставлення - один співставлений зразок розглядається точки зору іншого. Ця функція завжди має позитивний результат і все залежить від сили примусу. Примусу можуть виконувати спеціальні процедури, які зв'язуються з об'єктом. Якщо ці процедури не знаходять відповідності, то система повідомляє, що успіх може бути досягнутий, якщо вважати певні частини елементів порівнянними.


Тема4: Моделі представлення знань.

4.1 Логічні моделі


У логічних моделях знання представляються у вигляді сукупності правильно побудованих формул якої формальної системи (ФС), яка задається четвіркою

(T, P, A, R) (1)

Де:

Т - Безліч базових елементів, з яких формуються всі вирази ФС;

Р - безліч синтаксичних правил, що визначають синтаксично правильні вирази з базових елементів ФС;

А - Безліч аксіом ФС, відповідних синтаксично правильним виразам, які в рамках даної ФС апріорно вважаються істинними;

R - кінцеве безліч правил виводу, що дозволяють отримувати з одних синтаксично правильних виразів інші.

Найпростішою логічною моделлю є числення висловів.

До система аксіом (А) надають вимоги для суперечливою, незалежної повноти. В якості правил вибору (R) зазвичай використовують 2 правила:

  1. правило визначення , Де х є істинним, то як наслідок у буде істинним значенням.

  2. Правило постановки. Воно дозволяє в правильно побудованих формулах замінювати всі входження одного висловлювання на інше.


Як самостійна модель знань логіка висловлювань достатня лише для опису зв'язків між висловлюваннями, які розглядаються як неподілене ціле. Логіка висловлювання реалізується за допомогою логічного програмування.


Переваги даної моделі:

Недоліки даної моделі:


Формула (1) визначає закриту формальну систему, де всі аксіоми тотожне істини, не залежно від розгляду області. У логічних моделях використовується процедура монотонного виведення, властивість монотонності означає, що цілісність отримання тверджень зберігається при розширенні БЗ.

4.2 Продукційна модель знання (ПМ).


Основним положенням ПМ яв безліч продукції або правил виводу.

(W i, U i, P i, A i → B i, C i) (2)

де:

Wi - Сфера застосування i-й продукції, що визначає клас ситуацій в деякій предметній області (або фрагменті робочої предметної області), в яких застосування даної продукції правомірно;

U i, - передумова i-й продукції, що містить інформацію про істинність даної продукції, її значущості щодо інших продукцій і т. п.;

P i, - умова i-й продукції, обумовлене факторами, безпосередньо не входять в A i, істінностное значення якого дозволяє застосовувати дану продукцію;

A i → B i - ядро i-й продукції, відповідне правилу «якщо ..., то ...»;

C i - постусловіем i-й продукції, визначальне зміни, які необхідно внести в систему продукций після виконання даної продукції.


Системи засновані на ПМ складаються з 3-х типових компонентів:

  1. База правил (продукції).

  2. База фактів (сод-т знання про ПО)

  3. Інтерпретатор продукції (реалізує функції аналізу умов застосовності, виконання і управління вибором продукції).



У таких системах застосовується два види механізмів виведення:

  1. У прямому виведенні початковою точкою міркування служать вихідні факти які далі прим-ся продукція, в процесі виведення нові факти і правила поповнюють БЗ.

  2. При зворотному виведенні метою є міркування, тобто знання істинність яких необхідно довести.


У процесі виведення може виникнути ситуація, коли виникає умова застосовності декількох продукцій. Тоді для вибору правила залучається інформація про пріоритетність, достовірності, значущості та інших властивостей продукції. Ці знання містяться в передумовах.

У системах, що використовують подібні правила повинен міститися коефіцієнт достовірності, який позначає оцінку ймовірності отримання вірного висновку за допомогою даного правила.

Переваги:

Недоліки:

Реалізація цих моделей базується на мовах типу Prolog.



Навчальний матеріал
© uadoc.zavantag.com
При копіюванні вкажіть посилання.
звернутися до адміністрації