Табличное представление продукционных знаний
|
| УДК 519.68:[681.3.06+007.51] Алимагамбетова А.З., Кантуреева М.А. (Астана, КазУЭФиМТ) Табличное представление продукционных знаний При создании систем базы знаний, главной задачей является представление описываемой модели системы предметной области (СПО) в виде знаний. Эта задача требует не только алгоритмического решения, но и определения некоторых понятий связанные с представлением информации в виде знаний. Важно, чтобы при описании СПО, использовались те термины и понятия, которые используются специалистами, и не вводились бы специальные термины и понятия с тем, чтобы сохранить и перенести в модель представления знаний семантику внешнего мира. В работе [3] все модели представления знаний разделили на следующие классы: декларативные, процедуральные, специальные. Понятно, что каждый класс моделей обладает определенными свойствами, которые отличают его от других. Но, следует, отметить, что это различие вырисовывается не всегда с одинаковой четкостью. Это связано с онтологическим свойством знаний, выражающееся в «следственно-причинных» свойствах элементарных знаний. Обычно, знания, имеющие такие свойства, называют продукционными знаниями. В большинстве современных системах управления очень остро встал вопрос о придании им свойства принятия решений, свойства интеллектуальности, то есть реализации в них каких-то моделей принятия решений интеллектом (человеком). Одной из существенных особенностей таких систем является наличие внутри системы модели внешнего мира, которая называется внутренним представлением. В процедуре внутреннего представления центральное место занимает создание базы знаний (БЗ) выбранной системы предметной области (СПО). Внутренние представления СПО определяется своим опорным множеством Х. Сведения только об объектах из этого множества помещаются в базу данных (БД). Кроме этого БД ориентирована на вполне определенную совокупность возможных свойств объектов их Х. Только эти свойства фиксируется в БД. Для описания такой совокупности допустимых свойств введены решетки  для множества ^ . Так как всякое свойство объектов из Х однозначно выделяет подмножество в Х, то решетка  определяется семейством подмножеств из Х. Допустимыми свойствами для данной БД является только свойства из соответствующей фиксированной . Другими словами, решетка для ^ – это словарь свойств, из которых составляются тексты для помещения их в БД. Эта БД определяется своим опорным множеством Х и своей . Схематически БД можно можно изобразить следующим образом (рисунок 1): Рисунок 1. База данных БД отвечает только на запросы извне от пользователей. Ответом в БД является информация о некотором объекте  .База знаний является преобразователем информации  , т.е. она выступает пользователем данных БД. БЗ в общем случае определяется несколькими опорными множествами объектов, и для каждого из этих множеств должна быть определена своя решетка. В БЗ хранятся знания об отношениях между объектами опорных множеств. Схематически БЗ можно можно изобразить следующим образом (рисунок 2): Рисунок 2. База знаний Здесь для простоты рассмотрены только два опорных множества Х1 и Х2 с соответствующими решетками  и  . БЗ отвечает только на запросы, в отличие от БД она должна для ответа выработать новые сведения на основе имеющихся у нее знаний. Для этого ей потребуется входные из БД. После получения входных об объекте , БЗ преобразует их в выходные знания об объекте  , т.е. запрашиваемый ответ. Примером БЗ может служить различного рода специалисты (знающие люди), компетентные органы и т.д. Еще примерами могут служить автоматизированные интеллектуальные системы различного назначения, где БЗ является основной частью этих систем, например, контроля, прогноза, диагностики, принятия решения и т.д. Здесь  выражает отношения между . Очень интересным отношением является импликативные отношения между , выражающий причинно-следственные свойства объекта. Схемы БД и БЗ показанные на рисунках 1 и 2 являются концептуальной основой создания интелектуальной информационной системы.Что интересно, свойства объекта имеющие «причинно-следственные» связи этих понятий представляют знания большего объема о СПО [1 - 4]. Здесь мы хотели упомянуть, что в последнее время в литературе появляются множество статей, связанных с миварным пространством. Мы думаем, что это один из подходов представления знаний в виде продукций [5]. Продукционное представление знаний в миварном пространстве, т.е. в пространстве, где «предметный объект, свойство, отношения» имеют свои определенные недостатки. В этом случае представление продукционной базы знаний в табличной форме затрудняется. Еще в этой работе не определяется получение знаний из информации. В миварном пространстве информационная семантика СПО учитывается в понятийной цепочке. Но пока алгоритмические вопросы обработки знаний в таком пространстве до конца не разработаны. Если СПО будем рассматривать как явление, то секвенция превращается в импликативную связь. Тогда продукция не будет означать замены фрагментов, а будет выражать «причинно-следственную» связь. В этом случае мы можем намного глубже (в физическом смысле) понять семантику СПО, взаимосвязь отношений частей происходящих в СПО. Мы можем понять переходы отношения в связи, связи в сущности, сущности в отношения и т.п. В этом случае СПО представляется как совокупность информационных сущностей, где каждая сущность характеризуется информационными единицами, изменяющимися во времени. Предположим, что имеется возможность для любой точки из некоторого множества Χ проверять выполнение какого-либо свойства и тем самым выделить актуально или потенциально подмножество  для тех точек из Χ, которые обладают этим свойством. В дальнейшем будем отождествлять понятие свойство и понятие подмножество точек из Χ, обладающих данным свойством. В свою очередь для любого подмножества можно определить такое свойство, которое целиком определяло бы это подмножество. В связи с этим будем обозначать одной буквой (символом) свойство и подмножество всех точек из Χ, обладающих этим свойством системы предметной области (СПО). Пусть S0 –точка Х и - некоторые непустые множества Χ, которые определяются свойством . Тогда факт принадлежности S0  или истинное высказывание “точка S0 из Х обладает свойством ” будем называть элементарным сведением о точке S0 из Χ и записывать в виде одноместного предиката (1)В формуле (1) предикатный символ является символом свойства и одновременно символом подмножества  а предикатный аргумент является семантическим указателем, т.е. символом (идентификатором) точки  Набор  выражает свойства системы предметной области (СПО). Так, если некоторую описываемую СПО обозначить как Si, а свойства соответственно  то ПО будет допустима, если  Очевидно, что в предлагаемой концепции, набор значений  будет информационными единицами если  При этом  - будет информационной совокупностью, состоящей из их информационных сущностей  База знаний. Пусть задан набор  , элементарные информации  об и носитель знаний  . Тогда множество  будет продукционной базой знаний для в контекстной решетке .  (2)Таблица  выражает информационную совокупность  в виде данных. Эти данные собираются следующим образом: ПО  разделяется на  информационные сущности, где каждая информационная сущность характеризуется набором свойств . Данная процедура показана на рисунке 3.(uе)2    S S s1  (ue)1 s2  s3 sn  (uе)n   а) б) в) …    (s) 
Рисунок 3. а) Предметный объект, б) ПО представленный в виде базы данных, в) ПО представленной в виде БЗ. Здесь каждая  описывается совокупностью наборов свойств  , и эти данные сводятся в таблицу . По строкам этой таблицы ставятся информационные сущности, а по столбцам информационные единицы  , где эти сущности интерпретируются как (3)В этой таблице по строкам ставится информационная сущность  , здесь каждая точка  отождествляется информационной сущностью. По столбцам - информационные единицы, на пересечении строки и столбца ставится соответствующая продукция, таким образом, у нас получится следующая процедура: ТП:  (4)Эту процедуру назовем процедурой табличного представления продукционных знаний. При определении релевантности продукции, очень важную роль играет построение J  ( ) и  (  ) на основе первичных данных сведенных в таблицу  . Во многих случаях J() и( ) определяются с помощью экспертных оценок. Это во многом сделает объективность БЗ зависимой от субъективности экспертов. Если мы сумеем определить эти значения алгоритмической процедурой, то такая зависимость не существовала бы. В работах [2, 5] приводятся алгоритмы оценивающие J() и ( ).Литература:
Түйін Белгілі бір пәндік салада білім қорының жүйесін құру мен қарастыру кезінде алгоритмдық шешімдер ғана емес, сонымен қатар кейбір ұғымдардың кестелік түрдегі ақпараттың өнімдік білімдер түрімен байланысты анықтамалары қолданылады. Summary On consideration and formation of the system of the base of education of definite subject field used not only on decision on algorithm, and definition of several notion, connected with tabled presentation of information as productive knowledge. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
…,
…,
,…,
,…,
… … … .... ....
,…,
,…
,…,
,…,
,…,
Похожие:
 | Урок математики во 2 классе Цель: систематизация знаний и способов действий по теме «Двузначные числа. Табличное умножение и деление» | | ТабличноеПоле ТабличноеПоле Поставщики данных обеспечивают специальный интерфейс, через который табличное поле получает данные. Само табличное не работает с... |
| Тесты для про верки знаний. Ход урока Оргмомент Проверка знаний и умений Тестирование Дать представление о комплексах, производящих конструк ционные материалы и химические вещества, их составе и значении в хозяйстве... | | Конспект лекций Представление знаний в информационных системах Задача курса – изучение моделей знаний: модели на основе нейронных сетей, фреймы, семантические сети, продукционные модели, логические... |
| Лекция №1 в россии исторически сложилось так, что представление об образовании включает в себя органичное единство школы как системы приобретения знаний, фундаментальной В россии исторически сложилось так, что представление об образовании включает в себя органичное единство школы как системы приобретения... | | Конспект урока. Предмет: математика. Класс Учитель: Тюменцева Т. С. Тема: Табличное умножение и деление. Цели Знать правила умножения и деления с числом 1и 0 и уметь применять их в вычислениях |
| Урок знаний «Мое творчество тебе, край родной» Формировать представление о творческой личности, о возможности каждого ребенка для раскрытия собственных способностей и желаний | | Лекция. Представление видео и звука в компьютере Представление звука в ЭВМ Вне среды переноса звуковых волн звук не существует. Однако звуковые колебания можно перевести на другой носитель: изменить представление... |
| Конспект урока по теме "Сложное предложение. Бессоюзное сложное предложение" Цель: систематизировать и расширить представление учеников о сложном предложении на основе имеющихся знаний | | Конспект урока русского языка. Тема: Обобщение и систематизация знаний об имени существительном Цель: Развивать обобщённое представление об именах существительных Способствовать развитию речевых и коммуникативных способностей, групповой формы организации деятельности учащихся |