Презентация на тему Переход от инфологического моделирования к моделям данных и знаний. Логико-лингвистические модели представления знаний

ЗНАНИЙ
Для построения модели знаний можно использовать, как базовую,

инфологическую модель предметной области.
Представим:
Инфологическую модель в виде множества
{ E, R }, где E – множество объектов предметной области, R – множество отношений между объектами предметной области;
Датологическую модель в виде множества
{ D, M }, где D – множество описания данных,
M – множество операторов манипулирования данными;
Модель знаний в виде множества { C, P },
где C – описания описаний знаний, P – множество операторов манипулирования знаниями.
Рассмотрим отображения моделей данных и знаний для одной и двух предметных областей.

ЗНАНИЙ

ЗНАНИЙ
Комментарии к рисункам:
Fd – отображение инфологической модели в модель

данных; Fc - отображение инфологической модели в модель знаний; Fdc и Fcd – взаимные отображения моделй данных и знаний; Ft – отображение моделей данных и знаний в транзитную область.
Индекс j относится к описаниям данных, знаний и инфологической модели j-й предметной области; индекс k - к описаниям данных, знаний и инфологической модели k-й предметной области.
{D, T, C} – гибридная модель данных и знаний;
Т – множество операторов преобразования данных и знаний.
Транзитная область – область для временного хранения данных и знаний.

ДЛЯ ДВУХ ПРЕДМЕТНЫХ ОБЛАСТЕЙ
Эта часть схемы совпадает со схемой

экспертной системы

комплекс можно назвать гибридной экспертной системой.
Существует два типа гибридных

экспертных систем:
использующие разные модели представления знаний;
такие, которые кроме БД и БЗ, включают и прикладные программы конкретной предметной области.

– это модель представления знаний, в основе которой лежит

формальная система (например, исчисление предикатов).
Логико-лингвистическая модель – это модель, основанная на расширении формальной системы, в рамках которого вводятся процедуры изменения всей или части элементов формальной системы в зависимости от решаемых задач.
Из предыдущей лекции

в основе которой лежит продукция, т.е. правила типа «если

… , то … ».

модель представления знаний, в основе которой лежат семантические сети,

в вершинах которых лежат информационные единицы, а дуги характеризуют отношения и связи между ними.

в основе которой лежат фреймы. Фрейм состоит из конечного

числа слотов (или составных ячеек), каждый из которых имеет имя и значение. Последнее может быть ссылкой на другие слоты или фреймы.

правила продукции
БД, которая отображает текущее состояние некоторой задачи
Управляющая структура,

решающая, какое из правил продукции требуется применить первым

в управлении» ТО «он старший управляющий или управляющий или

клерк»
ЕСЛИ «служащий – старший управляющий и дипломированный специалист» ТО «продолжительность отпуска 8 недель»
ЕСЛИ ««служащий – старший управляющий, но не имеет диплома» ТО «продолжительность отпуска 6 недель»
ЕСЛИ «служащий – управляющий и дипломированный специалист» ТО «продолжительность отпуска 5 недель»
ЕСЛИ «служащий – управляющий, но недипломированный специалист» ТО «продолжительность отпуска 4 недели»
ЕСЛИ «служащий – клерк, но имеет стаж работы»
ТО «продолжительность отпуска 3 недели»
ЕСЛИ «служащий – клерк, и не имеет стажа работы»
ТО «продолжительность отпуска 2 недели»

из двух компонентов: узлов и связывающих их дуг. Каждый

узел представляет собой некоторое понятие, а дуга – отношения между ними.
Наибольшее сходство с семантическими сетями имеют модели Чена, или ER-модели (модель «сущность-связь»)

Специальность: СЛУЖАЩИЙ

Имя: ___________________
Возраст: ________________
Адрес: __________________
Отдел: __________________
Заработная плата: _________
Дата начала работы: _______
До: _____________________

Специальность: СЛУЖАЩИЙ

Имя: агрегат (Ф.И.О.)
Возраст: агрегат (годы)
Адрес: АДРЕС
Отдел: диапазон (производство, администрация)
Дата начала работы: агрегат (месяц, год)
До: агрегат (по умолчанию – текущая дата)

структурой, позволяющей широко использовать вложенность составляющих его структур. Фреймовые

структуры могут связывать правила (продукции), данные, описывающие состояние объектов и вычислительные процедуры. В зависимости от выбора стратегии реализации могут быть определены разные типы и разная степень вложенности фреймов.

ДЛЯ ДВУХ ПРЕДМЕТНЫХ ОБЛАСТЕЙ (из лекции 2)
Эта часть схемы

совпадает со схемой экспертной системы

внешних моделей данных прикладных программ;
Фреймы типа Ф2 – для

представления фрагментов баз знаний экспертных систем;
Фреймы типа Ф3 раскрывают значения слотов в экземплярах Ф1 и Ф2

транзитной областью были разработаны специальные средства, которые включают язык

манипулирования данными-знаниями и язык управления заданиями.
Макрооператоры языка манипулирования данными знаниями выполняют необходимый минимум функций: ввод, удаление, копирование и редактирование фреймов
Язык управления заданиями позволяет описать вычислительную цепочку: перечислить этапы вычислительного эксперимента, каждый из которых может быть описан во фрейме типа Ф1

предикатов обозначения вложенных фреймов, которые, в свою очередь, могут

быть фреймами продукций, процедур, данных, можно с их помощью описывать стратегии вывода в интеллектуальной системе.