Метод управления концептуальными моделями данных в системе представления знаний

• Автор: Мамедниязова, Натали Сердаровна
• Шифр специальности: 01.01.09
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 163 с.

Оглавление
Введение
1) Модели представления знаний
2) Практические предпосылки исследования.
Постановка задачи. Краткое содержание работы
1. Формальный язык. Денотативная семантика отношений языка
1) Основные определения
2) Семантическая интерпретация. Денотативная семантика отношений
2. Дедуктивная модель предметной области. Реализация логического вывода в рамках дедуктивной модели
1) Эрбрановская интерпретация конструкций языка
2) Алгоритм доказательства запроса к базе знаний без учета семантики отношений
3. Интегрированная модель предметной области
1) Семантическая память
2) Предварительные определения и обоснование выводимости
3) Общий алгоритм доказательства запроса к базе знаний 110 Выводы

Введение
Модели представления знаний
Среди различных моделей, лежащих в основе современных систем представления знаний, можно выделить два класса, получившие наиболее широкое распространение: класс дедуктивных и класс концептуальных моделей.
Системы, основанные на дедуктивных моделях, обычно применяются для представления знаний дедуктивной природы, когда связи между утверждениями удобно выражать каузальными конструкциями “если-то”.
В тех же случаях, когда система знаний о предметной области сводится к иерархии понятий, определению их свойств и наследованию свойств в рамках иерархии, удобно строить ее на основе концептуальных моделей данных.
На практике описание предметной области всегда содержит и иерархически связанные понятия и каузальные связи между утверждениями о понятиях.
В данной работе исследуется возможность интеграции методов этих двух моделей в общей системе представления знаний.
В основе дедуктивных моделей лежит эрбрановская интерпретация данных. В формализмах такого рода основными элементами языка являются термы (константы, переменные, функции), служащие для обозначения различных объектов, и п-местные предикаты (имеющие термы в качестве аргументов), предназначенные для фиксации отношений между объектами. В эрбрановской интерпретации любая константа представляет собой лишь цепочку символов, а интерпретация предиката отношения задается множеством значений аргументов, на которых этот предикат истинен. Истинность предиката в базе знаний задается либо фактом — явным указанием константных термов, на которых предикат истинен, либо вычисляется при помощи заданных пользователем правил (логической программы). Таким образом, множество значений аргументов, на которых

предикат истинен, определяется результатом работы логической программы. Это означает, что интерпретация данных отделена от самих данных и перенесена на работающие с ними логические программы. Сами данные без соответствующих программ представляют собой не более чем набор символов, которому различные программы могут придать различную интерпретацию. Таким образом, представление знаний в системах на основе дедуктивных моделей определяется способом его обработки.
В этих условиях произвол в выборе набора отношений, связывающих данные, определения их местности и назначения каждого из мест создает серьезные технологические трудности при формировании систем знаний достаточно большого объема. В результате, разработка системы представления знаний на основе дедуктивных моделей сопровождается разработкой внесистемных соглашений о смысле занесенных в базу отношений.
Другой технологический недостаток эрбрановской интерпретации, также обусловленный ее общностью: построение описания той или иной предметной области сопряжено с необходимостью каждый раз заново описывать универсальные отношения, свойственные окружающему миру. Иными словами, дедуктивной системе изначально свойственна низкая степень автоматизации процесса построения описания.
Классическими примерами языков, в основу определения которых положена дедуктивная модель, являются язык логического программирования Пролог [40, 39, 44] и логический язык
программирования баз данных Дейталог [8, 9, 53].
Важное преимущество Пролога — мощный аппарат оперирования с данными (списки, структуры, арифметические операции), обеспечивающий вычислительную полноту языка. Аппарат оформлен в виде встроенных функций, представляющих собой надстройку над инструментом логического вывода. В рамках языка интерпретация данных предметной

(УХ,У) [~Х(У) <-> ~ ((Ух) (X : х -> х(У); ~ х(У) -> ~ X : х))],
(УХ, У) [~Х(У) <-> ~ ((Ух) (~ X : х V х(У))) ],
(УХ,У) [~Х(У) <-> (Эх) (X : х; ~ х(У)) ].
Мы получили тот же результат, что и при рассмотрении только теоретико-множественных операций.
Пример
Если в концептуальной памяти есть факт: ~ Человек(Длина_волос), то это значит, что существует некий экземпляр класса Человек, обозначим его #, для которого выполняется:
Человек : #; ~ #(Длина_волос).
Как мы видим, в языке введено всего одно отношение типа СОВт и одно отношение типа ОСВт. Разумеется, можно было и не выделять отдельные типы для отношений конкретизации и “атрибут”, а лишь исследовать эти отношения сами по себе. Однако проведенное исследование отношений указанных типов позволяет выделить свойства, обш.ие для всего типа, а не характерные лишь для конкретного отношения. На данный момент язык имеет фиксированный набор отношений, однако он не ограничен этим набором. При дальнейшем практическом использовании может возникнуть необходимость введения в язык новых отношений. Поэтому в данной работе введена общая интерпретация и семантика для всех отношений типа СОВт и ОСВт, что позволит в дальнейшем вводить новые отношения этих типов.
В языке есть средство для задания произвольных бинарных отношений между экземплярами. Такое отношение называется связкой. В качестве связки, т.е. имени отношения, может выступать любой класс, имя которого пишется в кавычках. Если связка задается между классами или между классом и экземпляром, то по умолчанию принимается, что данное отношение распространяется на все экземпляры данного класса. Если же мы хотим указать, что данное отношение выполняется только для