Функционирование базы знаний экспертной системы

 

Обычно при описании баз знаний (как правило продукционных) экспертных систем правила представляются в наглядном виде, например:

 

ПРАВИЛО 1:

 

ЕСЛИ Образование=Высшее И Возраст=Молодой И

 

Коммуникабельность=Высокая

 

ТО Шансы найти работу=Высокие КД=0.9.

 

При срабатывании этого правила в базу данных интеллектуальной системы (например, экспертной системы) добавляется факт, означающий, что шансы найти работу высоки с достоверностью 0.9 или 90 % (значение коэффициента достоверности КД). Понятия "Образование", "Возраст", "Коммуникабельность" служат для задания условия (в данном случае, конъюнкции), при котором срабатывает правило.

 

Факты хранятся в базе данных продукционной системы в форме

 

(Объект, значение, коэффициент достоверности)

 

или

 

(Объект, атрибут, значение, коэффициент достоверности).

 

Кроме правил в продукционных базах знаний могут использоваться метаправила для управления логическим выводом. Пример метаправила для гипотетической базы знаний:

 

ЕСЛИ Экономика = развивается

 

ТО Увеличить приоритет правила 1

 

При интерпретации (выполнении) правила в ходе проверки условия система проверяет факты, находящиеся уже в базе данных, и, если соответствующего факта нет, обращается за ним к источнику данных (пользователю, базе данных и т.д.) с вопросом (или запросом).

 

В БЗ ЭС могут использоваться и другие структуры для хранения фактов, такие как семантические сети или фреймы. В этом случае говорят о комбинации разных методов представления знаний или о гибридных интеллектуальных экспертных системах.

 

Для представления нечетких знаний факты и правила в продукционных системах снабжаются коэффициентами достоверности (или уверенности), которые могут принимать значения из разных интервалов в разных системах

 

(например, (0, 1), (0, 100), (-1, +1)).

 

Обратный метод логического дедуктивного вывода

 

Для решения задач в продукционной интеллектуальной системе существует два основных метода дедуктивного логического вывода: обратный и прямой. Может использоваться и комбинация этих двух методов.

 

При обратном логическом выводе процесс интерпретации правил начинается с правил, непосредственно приводящих к решению задачи. В них в правой части находятся заключения с фактами, являющимися решением (целевыми фактами). При интерпретации этих правил в процесс решения могут вовлекаться другие правила, результатом выполнения которых являются факты, участвующие в условиях конечных правил и т.д.

 

Метод обратного логического вывода можно применять тогда, когда необходимо минимизировать количество обращений к источнику данных (например, пользователю), исключив из рассмотрения заведомо ненужные для решения задачи факты.

 

В самом общем виде алгоритм обратного логического вывода, записанный на псевдокоде в виде функции, выглядит так (условие ограничено конъюнкцией элементарных условий).

 

 

функция Доказана_Цель(Цель): boolean;Поместить Цель в стек целей.

 

пока стек целей не пуст цикл Выбор цели из стека целей и назначение ее текущей.

 

Поиск множества правил, в правой части которых находится текущая цель (множества подходящих правил).

 

Считать, что Цель не доказана.

 

пока множество походящих правил не пустои Цель не доказана

Цикл

 

Выбор из этого множества одного текущего правила с использованием определенной стратегии. Считать текущим элементарным условием первое.

 

пока не проверены все элементарные условия правила и ненадо прервать проверку условия

Цикл

 

если в текущем элементарном условии участвуетфакт, встречающийся в правой части какого-то правила

то

 

если не Доказана_Цель(Этот факт) то Надо прервать проверку условия

конец_если иначе

 

Запросить информацию о факте. Проверить элементарное условие. если элементарное условие истинно то

 

Добавить факт в базу данных. Перейти к следующему элементарному Условию.

Иначе

 

Надо прервать проверку условия.

 

конец_если конец_если конец_цикла если условие правила истинно то

 

Выполнить заключение. Исключить Цель из стека целей. Считать, что Цель доказана.

конец_если конец_цикла конец_цикла конец_функции.

 

Существует много различных стратегий выбора правила из подходящих. Наиболее простой и часто встречающейся стратегией является «первая попавшаяся». При этой стратегии решение задачи зависит от порядка расположения (перебора) правил в базе знаний.