Продукционные модели представления знаний

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА 
 

«Продукционные модели представления знаний» 
 

по  дисциплине 

«Интеллектуальные информационные системы» 
 
 
 
 
 
 
 
 

Санкт-Петербург

2010

Продукционные модели

      Продукционные модели достаточно давно и широко используются в интеллектуальных системах. Основы продукционного формализма были заложены Э.Л. Постом (Post E.L.).  В нашей стране продукционные системы и исчисления развивались С.Ю. Масловым, Н.А. Шаниным, В.Е. Кузнецовым, Кратко М.И.

      Продукцию можно рассматривать как структуру  вида:

где a₁, a₂ … a_n – посылки ( условия) продукции, z – заключение ( действие). В словесной форме продукционные правила представляются в виде предложений типа: «Если ( условие ), то ( действие )». Под условием, называемым также антецендентом, понимается совокупность образов, имеющихся в базе знаний или рабочей памяти интеллектуальных систем, а под действием (консеквентом), действия выполняемые при успешном выполнении правила продукции.

      Продукционную систему можно определить как  структуру вида:

      SP = ( A, V, P ),

где А – алфавит условного языка, V – алфавит переменных,  Р – конкретное множество продукций.

      Интересную  классификацию продукционных правил разработал Д.А. Поспелов. Он представил интеллектуальную систему как совокупность базы знаний К и «рассуждающей» системы R (системы логического вывода). Система R обменивается информацией с базой знаний  К и внешним миром W.

      Представим  типы продукций в форме следующей  табл.9.1. 

         Таблица 9.1

Классификация продукционных правил по Д.А.Поспелову 

     Поэтому в обобщённой форме продукционные  правила могут иметь вид:

П, Р, А => В, Q,

где:  А => В – ядро продукции, Р – условие применимости, П – предусловие применимости, характеризующие сферу проблемной области БЗ, Q – постусловие продукции, определяющие те изменения, которые необходимо ввести в БЗ и в систему продукций после реализации данной продукции.

      Продукционные модели являются удобным и достаточно понятным средством представления знаний, хорошо воспринимаются психологически, что очень важно при разработке интеллектуальных и экспертных систем.

      Основными модулями продукционной системы  являются:

• БД (структурированная или неструктурированная);
• набор продукционных правил;
• интерпретатор, обрабатывающий продукции.

      База  данных хранит известные системе  факты о состоянии предметной области. В результате выполнения продукций  могут активироваться процедуры, которые  автоматически манипулируют содержимым БД, подключают новые факты, с которыми могут быть связаны новые продукции.

      Классические  продукционные системы отвечают требованиям модульности, правила  вывода могут добавляться и удаляться  без возникновения неожиданных  побочных эффектов. В традиционном виде такие системы не содержат сведений о применении, что снижает эффективность вывода, так как требуется проверять условия активации всех продукций.

      Поэтому для решения проблемы «комбинаторного  взрыва» разработаны методы структурного совершенствования БД и условий в продукциях. Если в данном цикле продукционной системы существует несколько правил, условия которых определены, то применяемое правило выбирается с помощью установленной стратегии разрешения конфликтов. Возможно также осуществление точного контроля за последовательностью выполнения продукций с помощью специальных сигналов, подключающих соответствующие продукции в других циклах.

      Существует  достаточное количество инструментальных программных средств, позволяющих  создавать продукционные интеллектуальные системы (OPS5, ПИЭС, СПЭИС).

      Для повышения быстродействия продукционных  систем исследуются методы параллельного  управления и параллельного выполнения продукционных правил, позволяющие  увеличить эффективность выполнения в десятки раз.  
 
 
 

Литература  

1. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. - М.:  «Высшая школа», 2003.
2. Колбанев М.О.,  Яковлев С.А.  Модели и методы обработки информации в интеллектуальных системах. СПб.: Изд.ГУ, 2002.
3. Швецов А.Н.,  Яковлев С.А.  Распределенные интеллектуальные информационные системы, - СПб.: Изд.ГЭТУ, 2003.