Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...
Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
Топ:
Особенности труда и отдыха в условиях низких температур: К работам при низких температурах на открытом воздухе и в не отапливаемых помещениях допускаются лица не моложе 18 лет, прошедшие...
Устройство и оснащение процедурного кабинета: Решающая роль в обеспечении правильного лечения пациентов отводится процедурной медсестре...
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Интересное:
Финансовый рынок и его значение в управлении денежными потоками на современном этапе: любому предприятию для расширения производства и увеличения прибыли нужны...
Мероприятия для защиты от морозного пучения грунтов: Инженерная защита от морозного (криогенного) пучения грунтов необходима для легких малоэтажных зданий и других сооружений...
Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль...
Дисциплины:
2017-12-22 | 583 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Существуют следующие основные модели представления знаний: логические модели; продукционные модели; семантические сети; фреймовые модели; модели, основанные на нечетких множествах.
Согласно логическому подходу, вся система знаний, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность утверждений.
Система знаний представляется совокупностью формул логики предикатов. Эта логика оперирует простыми высказываниями, расчлененными на с убъект (нечто лежащее в основе) и предикат (нечто утверждаемое о субъекте). Предикат отображает наличие или отсутствие у субъекта того или иного признака.
Основной недостаток логических методов — отсутствие четких принципов организации фактов в базе знаний. Без формулирования таких принципов модель может превратиться в плохо обозримый конгломерат независимых фактов, не поддающихся анализу и обработке. Поэтому логические методы используются преимущественно в тех предметных областях, где система знаний невелика по объему и относительно проста по структуре.
При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Механизм вывода связывает знания воедино, а затем выводит из последовательности знаний заключение.
Свойства продукционных моделей:
♦ МОДУЛЬНОСТЬ — отдельные продукционные правила могут быть добавлены, удалены или изменены в базе знаний независимо от других;
♦ каждое продукционное правило является самостоятельным элементом знаний;
♦ простота смысловой интерпретации;
♦ естественность с точки зрения здравого смысла.
Недостатки продукционных систем проявляются тогда, когда число правил становится большим и возникают непредсказуемые побочные эффекты от изменения старого и добавления нового правила. Кроме того, затруднительна шинка целостного образа знаний, содержащихся в системе.
|
Семантическая сеть — это модель формализации знаний в виде ориентированного графа с размеченными вершинами и дугами. Вершинам соответствуют объекты, понятия или ситуации, а дугам — отношения между ними.
Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений: 1. класс - элемент класса; 2. свойство- значение; 3. пример элемента класса.
Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:
♦ связи типа «часть—целое»;
♦ функциональные связи (определяемые обычно глаголами «про-изводит», «влияет» и др.);
♦ количественные (больше, меньше, равно и т. д.);
♦ пространственные (далеко от, близко от и др.);
♦ временные (раньше, позже и др.);
♦ атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);
♦ логические связи (И, ИЛИ, НЕ);
♦ лингвистические связи и др.
Фреймовая модель, основанная на теории М. Минского, представляет собой систематизированную в виде единой теории технологическую модель памяти человека и его сознания.
Фреймовые модели является достаточно универсальными, поскольку позволяют отобразить все многообразие знаний о мире посредством: фреймов-структур для обозначений объектов и понятий (заем, залог, вексель); фреймов-ролей (менеджер, кассир, клиент); фреймов-сценариев (банкротство, собрание акционеров); фреймов-ситуаций (авария, рабочий режим устройства ит. д.).
К основным достоинствам фреймовой модели относятся: способность отражать концептуальную основу организации памяти человека; наглядность представления; модульность; возможность использования значений слотов по умолчанию.
Однако фрейм-представление является не конкретным языком представления знаний, а некоторой идеологической концепцией, реализуемой по-разному в различных языках. Теория фреймов послужила толчком к разработке нескольких языков представления знаний, которые благодаря своим широким возможностям и гибкости стали в последние годы довольно распространенными. Основным недостатком фреймовых моделей является отсутствие механизмов управления выводом.
|
В задачах, решаемых интеллектуальными системами, часто приходится пользоваться неточными знаниями, которые не всегда могут имен, четкие значения истинности.
В начале 70-х американский математик- Лотфи Заде предложил формальный аппарат нечеткой алгебры и нечеткой ЛОГИКИ.
Позднее это направление получило широкое распространение и положило начало одной из ветвей искусственного интеллекта под названием мягкие вычисления. Л. Заде ввел одно ИЗ главных понятии в нечеткой логике - понятие лингвистической переменной.
Лингвистическая переменная - это переменная, значение которой определяется набором словесных характеристик некоторого свойства.
Значения лингвистической переменной определяются через так называемые нечеткие множества.
Нечеткое множество определяется через некоторую базовую шкалу и функцию принадлежности нечеткому множеству. Нечеткие множества позволяют при определении понятия учитывать субъективные мнения отдельных индивидуумов. Для операций с нечеткими знаниями, выраженными при помощи лингвистических переменных, существует много различных способов. Эти способы являются в основном эвристиками.
|
|
История развития хранилищ для нефти: Первые склады нефти появились в XVII веке. Они представляли собой землянные ямы-амбара глубиной 4…5 м...
Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...
Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!