Дерево вывода. Создание, использование

Базы знаний. Их применение для решения экономических задач

Базы знаний – это знания человека, представленные в памяти компьютера в соответствии с какой-либо моделью. Обычно под базами знаний понимают совокупность фактов и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. Наиболее распространенными моделями в настоящее время являются: деревья выводов (правила, продукции), деревья целей и семантические сети

Чаще всего БЗ используются в экспертных системах, обеспечивающих создание и использование баз знаний экспертов и системах искусственного интеллекта. База знаний здесь предназначена для хранения экспертных знаний о предметной области, коотрые используются при решении задач экспертной системой.

Знания в БЗ можно разделить на алгоритмические и неалгоритмические.

Алгоритмические (процедурные) знания - это алгоритмы (программы, процедуры), вычисляющие функции, выполняющие преобразования, решающие точно определенные конкретные задачи..

Неалгоритмические знания - состоит из объектов, называемых понятиями. Понятие обычно имеет имя, определение, структуру (составные элементы), связано с другими понятиями и входит в какую-то систему понятий. Другие неалгоритмические знания - это связи между понятиями или утверждения о свойствах понятий и связях между ними.

Для создания баз знаний разрабатываются специальные программные средства. Они позволяют обеспечить загрузку, актуализацию, поддержание в достоверном состоянии, расширение базы знаний, формирование, обработку и включение новых знаний, соответствующих текущей ситуации.

Дерево вывода – это множество объединенных правил, отражающих условия выполнения некоторого процесса. Правил представляют собой языковую конструкцию вида:

ЕСЛИ <условие, ct(условия)>, TO <заключение, ct(заключения)> ct(правила), где

Ct(условия), ct(заключения), ct(правила) соответственно коэффициенты определенности условия, заключения и правила. Значение ct, равное 0, указывает на полную неопределенность, а 1 – на полную определенность. В дереве указываются значения в этом диапазоне. Множество правил объединяются в дерево вывода.

В правиле может быть несколько условий, связанных между собой союзами И или ИЛИ. С помощью специальных формул рассчитывается коэффициент определенности для заключения.

Для простого правила, содержащего лишь одно условие, например, ЕСЛИ Е, ТО С, коэффициент определенности для заключения С рассчитывается так:

Ct(C) = ct(E) · ct(правила)

Если в правиле несколько условий, связанных союзом И, то для расчета коэффициента определенности заключения применяется следующая операция:

ЕСЛИ (Е1 и Е2), ТО С:

Ct(C) = min (ct(E1), ct(E2)) · ct(правила).

Для правила, в котором присутствуют несколько условий, связанных союзом ИЛИ применяется операция вида:

ЕСЛИ (Е1 Или Е2), то С:

Се(С) = max(се(У1)б се(У2)) · се(правила)

Дата добавления: 2014-01-04