Читаем Базы данных: конспект лекций полностью

По своей сути продукционные модели знаний близки к логическим моделям, что позволяет организовать весьма эффективные процедуры логического вывода данных. Это с одной стороны. Однако, с другой стороны, если рассматривать продукционные модели знаний в сравнении с логическими моделями, то первые более наглядно отображают знания, что является неоспоримым преимуществом. Поэтому, несомненно, продукционная модель знаний является одним из главных средств представления знаний в системах искусственного интеллекта.

Итак, начнем подробное рассмотрение понятия продукционной модели знаний.

Традиционная продукционная модель знаний включает в себя следующие базовые компоненты:

1) набор правил (или продукций), представляющих базу знаний продукционной системы;

2) рабочую память, в которой хранятся исходные факты, а также факты, выведенные из исходных фактов при помощи механизма логического вывода;

3) сам механизм логического вывода, позволяющий из имеющихся фактов, согласно имеющимся правилам вывода, выводить новые факты.

Причем, что любопытно, количество таких операций может быть бесконечно.

Каждое правило, представляющее базу знаний продукционной системы, содержит условную и заключительную части. В условной части правила находится либо одиночный факт, либо несколько фактов, соединенных конъюнкцией. В заключительной части правила находятся факты, которыми необходимо пополнить рабочую память, если условная часть правила является истинной.

Если попытаться схематично изобразить продукционную модель знаний, то под продукцией понимается выражение следующего вида:

(i) Q; P; A → B; N;

Здесь i – это имя продукционной модели знаний или ее порядковый номер, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукционных моделей, получая некую идентификацию. В качестве имени может выступать некоторая лексическая единица, отражающая суть данной продукции. Фактически мы именуем продукцию для лучшего восприятия сознанием, чтобы упростить поиск нужной продукции из списка.

Приведем простой пример: покупка тетради» или «набор цветных карандашей. Очевидно, что каждую продукцию обычно именуют словами, подходящими для данного момента. Проще говоря, называют вещи своими именами.

Идем дальше. Элемент Q характеризует сферу применения данной конкретной продукционной модели знаний. Такие сферы легко выделяются в сознании человека, поэтому с определением данного элемента, как правило, сложностей не возникает. Приведем пример.

Рассмотрим следующую ситуацию: допустим, в одной сфере нашего сознания хранятся знания о том, как надо готовить пищу, в другой, как добраться до работы, в третьей, как правильно эксплуатировать стиральную машину. Подобное разделение присутствует и памяти продукционной модели знаний. Это разделение знаний на отдельные сферы позволяет значительно экономить время, затрачиваемое на поиск нужных в данный момент каких-то конкретных продукционных моделей знаний, и тем самым значительно упрощает процесс работы с ними.

Разумеется, что основным элементом продукции является ее так называемое ядро, которое в нашей приведенной выше формуле обозначалось как А → В. Эта формула может быть интерпретирована, как «если выполняется условие А, то следует выполнить действие В».

Если же мы имеем дело с более сложными конструкциями ядра, то в правой части допускается следующий альтернативный выбор: «если выполняется условие А, то следует выполнить действие В1, иначе следует выполнить действие В2».

Однако интерпретация ядра продукционной модели знаний может быть различной и зависеть от того, что будет стоять слева и справа от знака секвенции «→». При одной из интерпретаций ядра продукционной модели знаний секвенция может истолковываться в обычном логическом смысле, т. е. в качестве знака логического следования действия В из истинного условия А.

Тем не менее возможны и другие интерпретации ядра продукционной модели знаний. Так, например, А может описывать какое-то условие, выполнение которого необходимо для того, чтобы можно было совершить некое действие В.

Далее рассмотрим элемент продукционной модели знаний Р.

Элемент Р определяется, как условие применимости ядра продукции. Если условие Р истинно, то ядро продукции активизируется. В противном случае, если условие Р не выполняется, т. е. оно ложно, ядро не может быть активизировано.

В качестве наглядного примера рассмотрим следующую продукционную модель знаний:

«Наличие денег»; «Если хочешь купить вещь А, то следует заплатить в кассу ее стоимость и предъявить чек продавцу».

Смотрим, если условие Р истинно, т. е. покупка оплачена и чек предъявлен, то ядро активизируется. Покупка совершена. В случае если в этой продукционной модели знаний условие применимости ядра ложно, т. е. если нет денег, то применить ядро продукционной модели знаний невозможно, и оно не активизируется.

И переходим, наконец, к элементу N.

Перейти на страницу:

Все книги серии Экзамен в кармане

Антикризисное управление: конспект лекций
Антикризисное управление: конспект лекций

Конспект лекций соответствует требованиям Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования.Доступность и краткость изложения позволяют быстро и легко получить основные знания по предмету, подготовиться и успешно сдать зачет и экзамен.Рассматриваются понятия экономических признаков на макро– и микроуровнях, принципы в тенденциях макро– и микроэкономики, признаки и порядок установления банкротства предприятий, стратегия и тактика антикризисного управления, ключевые факторы антикризисного управления, особое внимание уделено управлению персоналом кризисного предприятия.Для студентов экономических вузов и колледжей, а также тех, кто самостоятельно изучает данный предмет.

Елена Алексеевна Бабушкина , Елена Бабушкина , Людмила Верещагина , Людмила Сергеевна Верещагина , Олеся Бирюкова , Олеся Юрьевна Бирюкова

Маркетинг, PR / Управление, подбор персонала / Финансы и бизнес

Похожие книги

1С: Бухгалтерия 8 с нуля
1С: Бухгалтерия 8 с нуля

Книга содержит полное описание приемов и методов работы с программой 1С:Бухгалтерия 8. Рассматривается автоматизация всех основных участков бухгалтерии: учет наличных и безналичных денежных средств, основных средств и НМА, прихода и расхода товарно-материальных ценностей, зарплаты, производства. Описано, как вводить исходные данные, заполнять справочники и каталоги, работать с первичными документами, проводить их по учету, формировать разнообразные отчеты, выводить данные на печать, настраивать программу и использовать ее сервисные функции. Каждый урок содержит подробное описание рассматриваемой темы с детальным разбором и иллюстрированием всех этапов.Для широкого круга пользователей.

Алексей Анатольевич Гладкий

Программирование, программы, базы данных / Программное обеспечение / Бухучет и аудит / Финансы и бизнес / Книги по IT / Словари и Энциклопедии
1С: Управление торговлей 8.2
1С: Управление торговлей 8.2

Современные торговые предприятия предлагают своим клиентам широчайший ассортимент товаров, который исчисляется тысячами и десятками тысяч наименований. Причем многие позиции могут реализовываться на разных условиях: предоплата, отсрочка платежи, скидка, наценка, объем партии, и т.д. Клиенты зачастую делятся на категории – VIP-клиент, обычный клиент, постоянный клиент, мелкооптовый клиент, и т.д. Товарные позиции могут комплектоваться и разукомплектовываться, многие товары подлежат обязательной сертификации и гигиеническим исследованиям, некондиционные позиции необходимо списывать, на складах периодически должна проводиться инвентаризация, каждая компания должна иметь свою маркетинговую политику и т.д., вообщем – современное торговое предприятие представляет живой организм, находящийся в постоянном движении.Очевидно, что вся эта кипучая деятельность требует автоматизации. Для решения этой задачи существуют специальные программные средства, и в этой книге мы познакомим вам с самым популярным продуктом, предназначенным для автоматизации деятельности торгового предприятия – «1С Управление торговлей», которое реализовано на новейшей технологической платформе версии 1С 8.2.

Алексей Анатольевич Гладкий

Финансы / Программирование, программы, базы данных