Планирование работ проектной организации

Фрейм представляет собой структурированный формат для представления знаний о предметной области. Основу (скелет) фрейма составляют описания — "слоты", которые идентифицируют основные структурные элементы понятий. Взаимосвязь между фреймом и слотом иерархическая - то, что является по отношению к верхнему уровню слотом, для нижнего является фреймом.

Фрейм с заполненными слотами (значениями) представляет собой описание процесса, явления, события, факта.

Достоинство ЭС, использующей фреймы, заключается в том, что понятия ii элементы понятий, присутствующие при описании явления или сообщения, могут группироваться, извлекаться вторично и обрабатываться как единое целое. Фреймы, как правило, организуются в сети, обеспечивая запись общих понятий. К достоинствам также следует отнести сравнительную легкость их реализации с помощью средств LISP (язык списков).

Подход к представлению знании: декларативное и процедурное представление.

Процедурное представление обычно используется в традиционном алгоритмическом программировании и имеет ряд преимуществ: знания контекстно-зависимы и встроены в программный код. В результате получаются неявные или "мутные" знания, изменение и понимание которых затруднено.

При декларативном представлении знания зашифрованы, как данные, поэтому они доступны для внесения изменений и являются контекстно-независимыми.

В процедурном представлении семантики, описывающие знания, распределены по коду, в декларативном представлении — они собраны в одно место.

Таким образом, преимущества декларативного представления состоят в: простоте понимания; простоте изменения; контекстной независимости; семантической прозрачности.

Эти преимущества и составляют сущность экспертных систем. Таким образом, ЭС обычно используют декларативное представление знаний. В применении к конкретным проблемам, когда используются расчеты, наилучшим решением является процедурно-декларативное представление знаний.

Основные представления знаний из них:

· формальные методы основаны на математической логике и исчислении предикатов;

· семантические сети;

· семантические триады (объект —атрибут —значение);

· правила вывода или продукционные системы;

· фреймы, состоящие из структур групповых данных в категориях, предопределенных, информационных, категориях, называемых слотами.

· Семантические сети состоят из множества узлов для представления концепций, объектов, событий и т.д. и связей для соединения узлов и характеристики отношений между ними. Преимуществом данного метода представления является гибкость, которая означает, что новые узлы и связи могут быть добавлены там, где это необходимо. Другая черта семантической сети — наследование свойств. Т.е. каждый узел может наследовать свойства связанных с ним узлов. Хороший отчет о семантических сетях представлен Нильсеном.

Объект — атрибут — значение. Тройная семантика, или объект — атрибут — значение (ОАЭ) представляет отдельный случай семантических сетей, в которых существует только 3 типа узлов - объекты, атрибуты, значения.

Объекты могут быть физическими или концептуальными.

Атрибуты - основные свойства или признаки объектов. Значение определяется отдельным признаком атрибута в специальной ситуации. Семантические сети могут иметь сложные связи, тройка - "объект — атрибут — значение" использует только 2 вида простых связей - "объект — атрибут" и "атрибут-значение".

Правила продукций. Система продукций является наиболее удобным методом построения компьютерных ЭС. Система продукций — это множество правил, имеющих части ЕСЛИ и ТО, или предпосылка — следствие, или ситуация — действие.

Основная форма для правил имеет вид:

правило N:

ЕСЛИ [(предпосылка 1) (предпосылка n)] ТО [(следствие 1 с достоверностью C1) . (следствие m с достоверностью Cm) ].

Номер правила является уникальным для его идентификации, причем номер правила не указывает порядок его выполнения. Каждое правило представляет собой независимую порцию знаний. Предпосылки могут рассматриваться как модель (образ), а следствие как выводы или действия, которые необходимо предпринять.

Продукционные правила облегчают образование объяснений, результаты полученных выводов и расчетов. Они могут обрабатывать незапланированные, но полезные взаимодействия. Другими словами, они могут использовать порцию знании, когда это необходимо.

Сколько правил находится в базе знаний и какие будут использоваться? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо выбрать механизм вывода или контрольную стратегию, которая составляет "сердце" системы. Механизм вывода инициирует правила в соответствии с встроенным процессом рассуждений. Существуют два основных типа механизмов вывода — прямой и обратный.

1. Прямой вывод. Правила просматриваются до тех пор, пока не будет найдено такое, у которого первый операнд (в левой части) соответствует информации, находящейся в рабочей области, затем правило изменяется. Процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнута цель или не будет найдено подходящего правила. Данный механизм вывода рекомендуется, если цель неизвестна и должна быть спроектирована или число возможных результатов велико. Для комплексного решения проблем может быть использован прямой вывод.

2. Обратный вывод. Правила просматриваются, находятся те, " последовательность выполнения которых приводит к цели. Для каждого из этих правил проверяется, соответствуют ли первые операнды (предпосылки) информации в рабочей области. Если все предпосылки соответствуют этому условию, правило выполняется и задача решается. Если существует предпосылка, которая не соответствует информации в рабочей области, определяется новая подцель как "организация условий для удовлетворения этой предпосылки". Процесс выполняется рекурсивно. Если известны значения цели и их число невелико, то обратный вывод эффективен. Механизм обратного вывода часто используется в диагностических ЭС.

Соединение прямого и обратного вывода. Этот способ применим, когда используется "доска объявлений".

Модель "доска объявлений" - это структурный тип модели рассуждений, в котором наилучшим способом используются порции знаний в прямом и обратном направлениях. Знания, необходимые для решения задачи, делятся на независимые группы правил, называемых источниками знаний. "Доска объявлений" — основная база данных, играющая роль средства связи между источниками знаний и отслеживающая изменения состояния задачи, пока решение не будет найдено.

Получение знаний. В задаче проектирования знания могут быть представлены в виде графов, таблиц данных, процедур алгоритмического анализа и экспериментальных знаний. На различных этапах решении задачи можно использовать прикладные программы определенной предметной области.

При разработке ЭС источниками знании могут служить:

1. Техническая литература (книги, руководства, журнальные статьи).

2. Эксперты в конкретной области. В форме вопросов-ответов и на сеансах примерных решений задачи.

 Скачать реферат