Простейшие конструкции языка предикатов

Терм - это знак (символ) или комбинация знаков (символов), являющаяся наименьшим значимым элементом языка.

К термам относятся константы, переменные и функции.

Константа применяется для обозначения конкретных объектов реального мира. Пример: ласточка, птица, один, 2 и т.д.

Переменные используются для обозначения некоторого из возможных объектов реального мира или их совокупности (в Прологе начинаются с заглавной буквы). Пример: Некто, X, Who, Вещь и т.д.

Функции (структуры) - последовательность из нескольких констант или переменных, заключенных в круглые скобки, следующие за функциональным символом (функтором). Пример: сумма (1,2); +(1,2); удвоить (X).

Функторы обозначают операторы, которые после воздействия на объект возвращают некоторое значение.

Предикат - это логическая функция, которая выражает отношение между своими аргументами и принимает значение «истина», если это отношение имеется, или «ложь», если оно отсутствует.

Заключенная в скобки последовательность из n термов, перед которой стоит предикатный символ, называется n-местным (или n-арным) предикатом, который принимает значения «истина» или «ложь» в соответствии со значением термов, являющимися его аргументами.

Пример:

является (ласточка, птица)

отец (X, Джон)

Такого типа предикаты получили название атомарных предикатов и соответствуют наиболее простым предложениям нашего разговорного языка - нераспространенным предложениям.

В обычном языке из нераспространенных предложении с помощью соединительных местоимений, союзов, и других частей речи строят более сложные конструкции - сложные предложения.

10. Методы представления знаний. Продукции.

Позволяет представлять знания в виде совокупности специальных информационных единиц, именуемых правилами или продукционными правилами (продукциями).

Структура правила:

ЕСЛИ (перечень условий), ТО (перечень действий).

Перечень условий (антецедент) - это некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний.

Перечень действий (консеквент) – это действия, которые выполняются при успешном исходе поиска.

Действия могут быть:

Промежуточными, выступающими в дальнейшем как условия.

Терминальными или целевыми, завершающими работу системы.
Правила позволяют представлять:
Отношения объектов: пространственно-временные, причинно-следственные, функционально-поведенческие (ситуация — действие), так и сами объекты: объект-свойство, (набор свойств — объект) атрибут-заничение (используются в качестве переменных внутри правил)
Предназначение
В основном используется для описания последовательности различных ситуаций и действий. В какой-то мере, для структурированного описания объектов.
Продукционная модель (по сравнению с логической МПЗ) предполагает более гибкую организацию работы механизма вывода.
Различаются два типа продукционных систем: с прямыми и обратными выводами. В зависимости от направления вывода возможно прямая аргументация и обратная.
Прямая аргументация — управление ведется исходными данными (от исходных данных к цели).
Могут использоваться при решении задач:

интерпретация (по исходным данным нужно определить сущность следующей ситуации)

прогнозирования (из описания некоторой ситуации выводятся все следствия)
Обратная аргументация — управляемая целями (от целей к исходным данным)
Применяется для проверки определенной гипотезы или небольшого множества гипотез на соответствие факта (задачи диагностики).
Основные достоинства продукционных моделей

Модульность — продукции могут легко редактироваться в БЗ, не затрагивая при этом содержимого других продукцией.

Единообразие структуры — основные компоненты продукционной системы могут применятся для СИИ с различной проблемной ориентацией.

Естественность — ядро продукции во многом аналогично процессу рассуждений эксперта.

Не требуется явно задавать способ взаимодействия правил друг с другом.
Основные недостатки продукционных моделей

Процесс вывода менее эффективен, чем в других системах, из-за необходимости непроизводительной проверки применимости правил.

Процесс вывода трудно поддается определению

затруднительна оценка целостного образа знаний содержащихся в системе

могут возникать непредсказуемые побочные эффекты при большом числе правил продукционной системы в случаях изменения старого и добавления нового правила.

Сложно представить иерархию понятий.

11. Методы представления знаний: Фреймы

Фрейм в технологии обучения - это единица представления знаний, заполненная в прошлом, детали которой при необходимости могут быть изменены согласно ситуации. Обычно фрейм состоит из нескольких ячеек (слотов), каждый из которых имеет свое назначение. При помощи фреймовой модели можно «сжимать», структурировать и систематизировать информацию в виде таблиц, матриц.
Фрейм может дополняться, по необходимости, информацией:

· о способах применения данного фрейма

· о последствиях этого применения и т.д.
Структура фрейма аналогична структуре записи на языке высокого уровня (Delphi) - Слот и заполнитель слота
Различают:
фреймы-образцы
фреймы-экземпляры
фреймы-структуры. Обозначение объектов и понятий (подразделение, бизнес-процесс, технические узел, транзакция);
фреймы-роли (менеджер, диспетчер задач, пользователь);
фреймы-сценарии (запуск в эксплуатацию, банкротство, посвящение в студенты, принятие присяги);
фреймы-ситуации (ошибка, типовая ситуация, аварийная ситуация, аварийный режим работы) и др.
Система связанных фреймов может образовывать семантическую сеть.