Модели представления знаний

Продукционная модель Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).

Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием — действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил, Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения — к данным). Данные — это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода — программа, перебирающая правила из базы.

Пример MYCIN: 500 правил. одно из них: если окраска организма грамположительна и морфология организма соответствует кокку, а также если организм растёт в сгустках то имеются основания пологать (0.7), что этот организм является стафилококком.

Пример Имеется фрагмент базы знаний из двух правил:

/71: Если «отдых — летом» и «человек — активный», то «ехать в горы» ,.

/72: Если «любит солнце», то «отдых летом» ,.

Предположим, в систему поступили данные — «человек активный» и «любит «солнце» .

Прямой вывод — исходя из данных, получить ответ.

1-й проход.

Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных «отдых — летом»).

Шаг 2. Пробуем П2, работает, в базу поступает факт «отдых — летом» .

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем /7/, работает, активируется цель «ехать в горы», которая и выступает как совет, который дает ЭС.

Обратный вывод — подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил и данных.

1-й проход.

Шаг 1. Цель — «ехать в горы»: пробуем П1 — данных, «отдых — летом» нет, они становятся новой целью, и ищется правило, где она в правой части.

Шаг 2. Цель «отдых — летом»: правило П2 подтверждает цель и активирует ее.

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, подтверждается искомая цель.

Правила вывода бывает удобно представлять в виде дерева решений. Граф— множество вершин, связанных дугами. Дерево — граф, не содержащий циклов.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (язык OPS 5; «оболочки» или «пустые» ЭС — EXSYS, ЭКСПЕРТ; инструментальные системы 11ИЭС и СПЭИС и др.), а также промышленных ЭС на его основе и др.