Продукционные системы

Вопросы, подлежащие изучению

5.1. Продукционная модель.

5.2. Машина вывода.

Пояснения к вопросам

5.1. Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить зна­ния в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)».

Под «условием» (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под «действием» (консеквентом) — действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия и терминальными или це­левыми, завершающими работу системы).

Под продукцией понимается выражение вида

где –имя продукции (слово или словосочетание: «покупка компьютера», «набор кода» или номер), - сфера применения продукции (например, область науки или техники), - ядро продукции: Если

, то (Можно «Ели , то , иначе »), -условие применимости ядра продукции (обычно- предикат), -постусловие продукции.

Когда -истинна, то ядро активируется. Если -ложна, то ядро не может быть использована.

Например, если в продукции

«НАЛИЧИЕ ДЕНЕГ; Если хочешь купить вещь х, то заплати в кассу ее стоимость и отдай чек продавцу»

ядро ложно, т.е. денег нет, то применить ядро невозможно.

Постусловие продукции становится активным, если ядро реализовалась. Постусловие продукции описывает действия и процедуры, которые необходимо выполнить после реализации .

Например, после покупки вещи в магазине необходимо уменьшить количество этой вещи на единицу в описи товаров.

Если существует набор правил, образующий системы продукций, то должно быть заданы процедуры управления продукциями, с помощью которых происходит их актуализация и выбор того или иного правила из актуализированных. Если в указывается имя продукции, которая должна выполняться после данной, то система продукций превращается в обычную программу.

5.2. При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения — к данным). Данные — это исход­ные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается маши­на вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукцион­ной базы знаний.

Пример 5.

Правило 1. Если «отдых – летом» и

«человек – активный»,

то «ехать в горы».

Правило 2. Если «любит солнце»,

то «отдых - летом».

Предположим в систему поступили данные: «человек – активный» и «любит солнце».

Прямой вывод- исходя из данных, получить совет.

1-й проход.

Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных «отдых летом»).

Шаг 2. Пробуем П2, работает, в базу поступает факт «отдых – летом».

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, работает, активируется цель «ехать в горы», которая и выступает как совет.

Правила 1 и 2 применены – происходит останов.

Обратный вывод - подтвердить выбранную цель с помощью имеющихся правил и данных.

1-й проход.

Шаг 1. Цель - «ехать в горы», пробуем П1, данных «отдых – летом» нет, они становятся новой целью и ищется правило, где они в правой части.

Шаг 2. Цель - «отдых – летом», правило П2 подтверждает цель и активирует ее.

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1- подтверждается искомая цель.

Правила 1 и 2 применены – происходит останов.

Дата добавления: 2014-12-17