Модели специального типа 09.12.2009

Реляционные модели

В основе этих моделей лежит представление информационных связей между различными понятиями в виде отношений (таблиц).

Нечеткие модели

Эти модели применяются в тех случаях, когда нет возможности дать четкое представление об объекте или каких-то его характеристиках. Например, множество высоких людей, множество способных студентов.

Наибольшее распространение получили нечеткие алгоритмы, которые условно можно разделить на три группы:

1) алгоритмы идентификации;

2) поведенческие алгоритмы;

3) алгоритмы выбора решений – наиболее часто используемые в экспертных системах.

Приведем пример нечеткого алгоритма идентификации. Допустим, в базе знаний необходимо хранить понятие ОВАЛ. Применяют такой алгоритм:

1⁰ Если Т незамкнутая кривая, то это не овал.

2⁰ Если Т самопересекающаяся кривая, то Т не овал.

3⁰ Если Т невыпуклая кривая, то Т не овал.

4⁰ Если Т не имеет двух более или менее ортогональных осей симметрии, то Т не овал.

5⁰ Если одна ось симметрии значительно не превышает по длине другую, то Т не овал.

6⁰ Т овал.

Т.о., нечеткий алгоритм идентификации заключается в замене одного нечеткого понятия другим.

Семантические сети

Они представляют собой граф. При этом вершинами являются некоторые объекты (понятия), а дугами – семантические отношения.

Выделим ряд характерных особенностей, которые присущи сетям.

1) В семантических сетях часто используются отношения ISA – отношения иерархии, поддерживающие механизм наследования свойств. Отношение ISA с формальной точки зрения является симбиозом отношений Î (принадлежность) и Í (включение). Оно используется для различных обобщений или абстракций.

isa – есть некоторый

isa

isa

isa

2) Для представления в семантических сетях событий и действий используются дополнительные понятия:

act – ДЕЙСТВИЕ,

rec – РЕЦИПИЕНТ

где ДЕЙСТВИЕ – объект, который действует,

РЕЦИПИЕНТ – объект, на который направлено действие.

Отметим, что сами действия могут выступать как в виде объектов, так и в виде связей.

3) Для представления семантических отношений большой арности можно вводить фиктивные элементы.

Например, Петр читает книгу:

act rec

В семантических сетях допускается введение фиктивных вершин или узлов, которые называются СЛОТ (дыра).

Например,

Слот А принимает значение:

<Лев> - А - грива,

isa - когти,

- клыки,

- глаза.

Выводы: С увеличением числа вершин сложность сетей возрастает, резко ухудшается наглядность сетей. Поэтому семантические сети наибольший интерес представляют в методическом плане. В тоже время в большинстве случаев семантические сети могут быть переложены на язы предикатов. Это позволяет работать с боле объемными моделями. Основные операции над семантическими сетями обычно заключаются в создании или удалении элементов этих сетей, а также в определении принадлежности к классу.

Сети фреймов Frame (каркас, скелет).

Фрейм – это фрагмент семантической сети. Основоположником фрейма является Минский. По его определению фрейм представляет собой некоторую структуру для представления стереотипной ситуации. Для описания фрейма используются слоты. Слот – пустая ролевая позиция (вращающийся вал, цилиндр).

Фрейму может сопоставляться ситуация: что следует ожидать, что сделать, если ожидание не оправдалось.

Например, Фрейм «ДАТА»

ГОД: 2002

МЕСЯЦ: ДЕКАБРЬ

ЧИСЛО: 20

Фрейм «ВСТРЕЧА»

КТО: МИША

С КЕМ: МАША

ГДЕ: БИБЛИОТЕКА

ЦЕЛЬ: КОНСУЛЬТАЦИЯ

КОГДА: дата (фрейм «ДАТА»)

ДЕНЬ: СУББОТА

В данном случае в качестве подфрейма для фрейма «ВСТРЕЧА» используется фрейм «ДАТА».

Языки представления знаний (KRL, WRL, QLISP) в качестве моделей представления знаний используют сети фреймов.

Дата добавления: 2014-01-20