Основні поняття предметної області

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ЗНАННЯМИ

План

1 Основні поняття предметної області

2 Системна модель інтелекту

3 Моделі й бази знань і даних в інтелектуальних системах

3.1 Нечітка логіка

3.2 Алгоритми нечіткого логічного висновку

4 Проблеми подання знань

5 Декларативні й процедурні методи подання знань

6. Способи опису знань

6.1. Логічні моделі

6.2. Мережні моделі

6.3 Фреймові моделі

6.4. Продукційні моделі

Дані – це факти, представлені в умовній формі, зручній для передачі інформації та її обробки людиною чи автоматичними засобами.

Під базою даних розуміємо іменовану сукупність даних, що відображають стан об´єктів в певній предметній чи проблемній галузі.

Знання – це закономірності в предметній чи проблемній області (принципи, закони, правила, зв´язки), отримані в результаті практичної та теоретичної діяльності і професіонального досвіду, які дозволяють спеціалістам ставити та вирішувати задачі в цій області.

Під предметною областю розуміємо - знання про об´єкти.

Під проблемною – принципи, методи, алгоритми.

Знання можуть мати такий вигляд:

- знання в пам´яті людини, у вигляді образів- іконографічних моделей (отримані в результаті мислення, навчання та самонавчання). Вони є здебільшого індивідуальними;

- знання на матеріальних носіях – підручники, статті;

- бази знань на машинних носіях – це будь-яка агрегована інформація(її можна програмувати).

За рівнем представлення знання є:

- поверхневі – це знання про видимі взаємозв´язки між окремими подіями та факторами в предметній та проблемній області;

- глибинні – це абстракції, аналогії, схеми, що відображають структуру та природу процесів, які відбуваються в предметній чи проблемній області.

В системах штучного інтелекту знання бувають: декларативні та процедурні:

- декларативні – це факти, аксіоми та правила, що відносяться до цих фактів;

- процедурні – це знання, що відносяться до процедур обробки інформації та методів логічного виведення. Ці знання задають послідовність дій, які можуть бути здійснені та послідовність цілей, які повинні бути досягнені.

Крім цих двох категорій знань система штучного інтлекту виділяє метазнання (знання про знання) та правила (знання про прийняття рішень).

В багатьох випадках декларативні знання відносять до знань першого роду. Це загальновідомі факти, явища, закономірності, які визнанні в даній проблемній чи предметній області зафіксовані в літературних джерелах, чи утворені різними системами генерації знань після обробки інформації.Це можуть бути моделі та алгоритми.

Знання 2-го роду – це процедурні знання (емпіричні правила, міркування, факти на основі досвіду), що, як правило, не публікуються, але дають змогу досвідченому фахівцю, навіть в умовах неповноти та суперечливості знань, приймати ефективні рішення.

Еврістика – у багатьох випадках в інтелектуальних системах рішення приймають на основі еврістик, які на відміну від жорстких алгоритмів є процедурами пошуку рішень в умовах відсутності шляхів пошуку рішень чи будь-яких відомостей про існування рішень. При цьому в процесі пошуку рішень, як правило, проводиться додаткове збирання необхідної інформації.

Дата добавления: 2014-01-04