Представление знаний

Приобретение знаний

Особенности разработки экспертных систем

В настоящее время сложилась определенная последовательность разработки ЭС, которая включает следующие этапы: приобретение знаний, представление знаний, реализация.

Приобретение знаний для системы, основанной на знаниях, осуществляется у эксперта в заданной прикладной области, когнитологом (инженером по знаниям).

Известны следующие способы приобретения знаний:

· наблюдение за работой эксперта;

· опрос эксперта;

· интервьюирование и др.

Приобретение знаний может осуществляться на основе:

· четко представленной информации в виде конкретных значений данных и описывающих их понятий;

· информации, представленной в виде таблиц, графиков, гистограмм;

· слабо структурированной информации, представленной в виде эвристик эксперта в заданной проблемной области.

Функции когнитолога могут выполнять человек, программа распознавания естественного языка или экспертная система.

На этапе приобретения знаний осуществляются функции:

· описание (данных, ситуаций и т.д.);

· концептуализация − описание объектов, свойств, рассуждений;

· формализация − представление информации в заданных структурах;

· реализация – разработка информационного приложения, осуществляемая с проверкой корректности и непротиворечивости поступающей информации.

Представление знаний заключается в последовательной реализации следующих этапов.

На первом этапе осуществляется описание проблемной области с помощью таксономий или онтологий [1].

Затем необходимо определить факты, правила и отношения для заданной проблемной области. Под фактами понимается описания значений данных, правила служат для интеграции фактов в каузальной форме в целях получения решения, а отношения представляют собой совокупность семантических зависимостей, используемую для интерпретации правил в стратегиях поиска решений.

На следующем этапе, на основании определенных выше фактов, правил и отношений осуществляется идентификация знаний, причем:

· факты и правила составляют главные компоненты знания;

· факты, правила и отношения определяют стратегию поиска решения;

· декларативные и процедурные знания выражаются в виде цепочки логических рассуждений в стратегиях поиска решения и лежат в основе организации логического вывода.

Очередной этап связан с разработкой моделей представления знаний на основе одного из известных подходов:

· фреймы;

· семантические сети;

· исчисление предикатов первого порядка;

· продукции;

· комбинированные модели на основе правил продукции.

Процедура лингвистической обработки проблемной информации реализует еще один этап представления знаний и заключается в формулировании предложений (совокупности фактов) и утверждений (совокупности предложений).

Следующим этапом является организация логического вывода, определяемого в виде результата совокупного применения стратегий и цепочек логических рассуждений. Цепочки логических рассуждений представляют собой интерпретацию фактов предметной области, причем может быть использована как прямая, так и обратная цепочка логического вывода. На основе цепочек логических рассуждений строится соответствующая стратегия поиска решения.

На заключительным этапе осуществляется оценка неопределенности в системах ИИ, которая может быть реализована на основе:

· коэффициентов неопределенности;

· вероятностных характеристик событий;

· факторов логической необходимости и логической достаточности событий;

· формулы Байеса для оценки вероятности событий;

· лингвистической переменной;

· переменной неопределенности.

Дата добавления: 2014-12-29