Слайд 1Министерство образования Российской Федерации
Казанский государственный технический университет им. А.Н.Туполева
Кафедра АСОИУ
Интеллектуальные
информационные системы
ЛЕКЦИЯ № 2
Модели представления знаний
Семантические сети
2011
Слайд 7Модель представления знаний
Знания
Знания в Знания на МПЗ БЗ
памяти носителях
ЕС ИС
ИИС
Источники МПЗ БЗ
знаний
Слайд 9Модели представления знаний
Логические модели
Семантические сети
Продукционные модели
Фреймовые модели
Слайд 10Логические модели
Закономерности предметной области
выражаются через логические формулы
Достоинства:
теоретическая обоснованность.
Недостатки: трудность восприятия человеком.
Слайд 11Продукционные модели
Закономерности ПО представлены продукциями
если A то B
или ( A B )
Достоинства: : понятное представление,
простота вывода
Недостатки: усложнение вывода при росте базы правил
Слайд 12Продукционные модели
( Wi. Ui, Pi, Ai
Bi, Ci)
Ядро продукции
A - антецедент, B - консеквент
Слайд 14Продукционные модели
Прямой вывод
Слайд 15Продукционные модели
Обратный вывод
Слайд 16
Структура продукционной системы
Рабочая
память
Сопоставление
База правил
Слайд 17
Структура продукционной системы
Рабочая
память
Сопоставление
Конфликтное Критерий
База правил множество
Разрешение
конфликта
Срабатывание
правила
Слайд 18Фреймовые модели
Фрейм - структура данных, дающая стереотипное
представление об
объекте
Достоинства: интеграция декларативных и
императивных знаний
Недостатки: высокая сложность реализации
Слайд 19Фреймовые модели
Фрейм - структура данных, дающая минимальное
представление о некотором
объекте
Слайд 20Фреймовые модели
Фрейм - структура данных, дающая минимальное
представление о некотором
объекте
Слайд 21Фреймовые модели
Фрейм - структура данных, дающая минимальное
представление о некотором
объекте
Слайд 22Фреймовые модели
Фрейм - структура данных, дающая минимальное
представление о некотором
объекте
Слайд 23Фреймы
( n, ( v1, g1, p1
), (v2, g2, p2 ), . . . , (vk,
gk, pk ) )
Имя фрейма Слот
Имя слота Значение слота
Процедура
Слайд 24
Фреймовые модели
Пример: фрейм “ Дата ”
Прототип
Год :
x1
Месяц : x2
Число : x3
День: x4.
Слоты
Слайд 25
Фреймовые модели
Пример: фрейм “ Дата ”
Прототип
Экземпляр
Год : x1 Год : 2010
Месяц : x2 Месяц : Март
Число : x3 Число : 12
День: x4 День : Пятн.
Слоты Значения слотов
Слайд 26
Фреймовые модели
Пример: фрейм “ Дата ”
Прототип
Год :
F1
Месяц : x2
Число : x3
День: F2
Слайд 27
Фреймовые модели
Пример: фрейм “ Дата ”
Прототип
Год :
F1 Процедуры
Месяц : x2
Число : x3
День: F2 «Демоны» «Слуги»
Слайд 28Семантические сети
( O, R )
O = { oi} , i = 1,n
R = { Rj } , j = 1, m
Достоинства: наглядность представления,
разнообразие отношений
Недостатки: сложность логического вывода
Слайд 29
Семантические сети
( O, R )
O - множество вершин (объекты, понятия)
R - множество дуг (отношения).
Пример: R1 - быть президентом страны
R2 - быть предшествующим президентом страны
R3 - is_a
R3 МУЖЧИНА R3
МЕДВЕДЕВ ПУТИН
R1 СТРАНА R2
R3
РОССИЯ
Слайд 30
Структурные отношения
is-a x
is-a y
x y
inst-of x inst-of y x ∈ y
comp-of число
дата месяц
год
part-of
Слайд 31Классификация семантических сетей
Простые
Иерархические
Структурные
Временные
Пространственные
Вычислительные (функциональные)
Каузальные
Сценарии
Слайд 32Семантические сети
ПРИМЕР. Робот грузит кассету на робокар. Кассета содержит деталь.
Робосар перевозит кассету на склад.
Объекты: робот
кассета
робокар
деталь
склад.
Отношения:
R1(x,y,z) грузит (объект,субъект,место)
R2(x,y) содержит (целое,часть)
R3(x,y,z) перевозит (объект,субъект,место)