Вопросы, подлежащие изучению

ВЫВОД НА ЗНАНИЯХ

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ И

4.1.Знания и данные. Специфика знаний как особой формы представления информации. Классификация знаний ЭС по их содержимому. Две формы представления знаний - процедурная и декларативная. Проблема представления знаний. Основные модели представления знаний [ 4, 7-9, 18 ].

4.2.Продукционная модель представления знаний: понятие продукции (правила продукции), различные виды ядер продукции; процесс логического вывода на основе продукционных правил: прямая и обратная процедуры вывода.; управление выводом в системе продукций: основные стратегии разрешения конфликтов[5 - 9].

4.3. Представление неопределенности знаний в продукционных ЭС на основе нечеткой логики: понятия нечеткого множестваи функции принадлежности. Факторы уверенности и их использование для представления неопределенности знаний в продукционных системах[6, 9].

4.4. Фреймовая модель представления знаний: понятие фрейма, общий вид фрейма, понятия протофрейма и фрейма-экземпляра; представление объектов и ситуаций с помощью системы фреймов. Принцип организации логического вывода в ЭС на основе фреймового представления знаний; поиск по образцу - одна из характерных процедур вывода[4-9].

4.1. Понятие ЗНАНИЙ

- специфическое понятие, сформировавшееся в процессе развития теории и практики ИИ на основе интеграции результатов, полученных как в этой области, так и в области представления и обработки ДАННЫХ в вычислительных и информационных системах. Оно неразрывно связано с понятием ДАННЫХ, но имеет свою специфику. Наиболее важное различие этих понятий состоит в следующем [4]:

ДАННЫЕ – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы, явления предметной области, а также их свойства.

ЗНАНИЯ– это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта человека и позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

Знания могут рассматриваться как структурированные данные или метаданные, т.е. данные о данных [4]. Специфические черты знаний (внутренняя интерпретируемость, структурированность, связность, семантическая метрика, активность) четко сформулированы Д.А. Поспеловым [18, кн. 2].

Для экспертной системы знания - это вся информация, необходимая для решения того круга задач, для которого предназначена данная система. Точнее, знания ЭС - это совокупность сведений, образующих целостное описание предметной или проблемной области и включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений этой области и о правилах использования этой информации для принятия решений.

Эти знания определенным образом представлены в базе знаний ЭС. Их состав зависит от проблемной области ЭС, от структуры ЭС, от требований и целей пользователей, от принятого языка общения.