Математические модели и алгоритмы функционирования продукционных баз знаний

• Автор: Иванов, Александр Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Саратов
• Количество страниц: 117 с. : ил.

Оглавление
Введение

Глава 1. Принципы функционирования продукционных баз знаний

1.1. Системы продукций.

1.2. Формальное определение продукции.

1.3. Логический вывод в продукционных системах

1.4. Области применения продукционных систем

1.6. Выводы к первой главе

Глава 2. Модели представления продукционных баз знаний на ЭВМ

2.1. Синтаксис продукционной базы знаний

2.2. Модель представления продукционной базы знаний на ЭВМ, адаптированная для реализации обратной цепочки рассуждений
2.3. Модель представления продукционной базы знаний на ЭВМ, адаптированная для реализации прямой цепочки рассуждений
2.4. Обобщенная модель представления продукционных правил на ЭВМ .
2.5. Программный комплекс Интеллектуальный помощник.
2.6. Выводы ко второй главе.
Глава 3. Контроль продукционных баз знаний
3.1. Методы контроля продукционных БЗ.
3.2. Противоречивость.
3.3. Полнота.
3.4. Избыточность
3.5. Выводы к третьей главе.
Заключение.
Приложение 1
Библиографический список.
Введение
Актуальность


Модель представления продукционных баз знаний для реализации прямой цепочки рассуждений позволяет существенно ускорить проведение обратного логического вывода. Модель представляет собой гиперграф специального вида, объединяющий в себе все сущности и зависимости, представляемые в БЗ. Алгоритм прямого вывода, разработанный для предложенной модели, функционирует эффективнее алгоритмов вывода при традиционном представлении БЗ. Алгоритм производит вывод, реализуя поиск в предложенном гиперграфе. Модель представления продукционных баз знаний на' ЭВМ, разработанная для реализации обратной цепочки рассуждений, позволяет существенно ускорить проведение прямого логического вывода. Модель представляет собой піперграф специального вида, объединяющий в себе все сущности и зависимости, представляемые в БЗ. Алгоритм обратного вывода, разработанный для предложенной модели, функционирует эффективнее алгоритмов вывода при традиционном представлении БЗ. Алгоритм производит вывод, реализуя поиск в предложенном гиперграфе. Алгоритм проверки продукционной БЗ на полноту на предложенной модели. Алгоритм выполняет автоматическое разбиение правил из БЗ на группы и, анализируя каждую группу отдельно, позволяет определить недостающие для полноты правила. Алгоритм проверки БЗ на избыточность на предложенной модели. Алгоритм выполняет автоматическое разбиение правил из БЗ на группы и, анализируя каждую группу отдельно, позволяет определить пары дублирующих друг друга правил. Все результаты, вошедшие в диссертационную работу, получены соискателем самостоятельно. Апробация. А.М. Дивноморск, ). Публикации. По результатам работы опубликовано работ, одна из которых в соавторстве. Глава 1. В теории искусственного интеллекта для организации интеллектуальных систем принято несколько моделей представления информации и механизмов ее обработки. Большая часть систем, встречающихся на практике, используют продукционную модель []. Продукционные базы знаний оказались наиболее удобными для создания интеллектуальных систем. Достоинства продукций отмечались многими авторами [9, , , ]. Их близость к логическим импликациям позволяет легко реализовать логический вывод (ЛВ). С другой стороны, продукционные эвристики близки стилю человеческого мышления эксперта, знания которого хранятся в базе знаний (БЗ). Большой вклад в развитие теории продукционных систем (ПС) внесли Фейгенбаум Е. Ньюэлл А. Саймон М. Поспелов Д. А., Вагин В. Э.В. Стефанкж В. Л. и другие [7,, , , -, -, , , 0]. Тем не менее, при работе с продукционными БЗ, приходится сталкиваться с синтаксическими и семантическими проблемами. Проверка реальной базы знаний, хранящей сотни и тысячи правил, на правильность заполнения, на полноту и непротиворечивость, структуризация базы, время, затраченное на проведение логического вывода - всё это представляет собой ряд непростых задач. Продукционная БЗ состоит из продукционных правил или продукций имеющих вид «если А то В», где А - условие применимости продукции, а В - заключение, которое делается, если установлена истинность условия применения продукции. Каждое правило продукции можно представить графом с древовидной структурой (рис. Если существует множество правил, из которых выводится одно и то же заключение, подобные правила можно изобразить графом с И и ИЛИ вершинами (рис. Следовательно, если в такой форме представить отношение между всеми правилами, используемыми в системе продукций, то всю систему продукций можно представить в виде одного И/ИЛИ графа. В самых нижних узлах этого графа будут располагаться основные системные данные, а в самом верхнем узле - заключения, выводимые системой (рис. С помощью такого графа вывод можно представить как проблему поиска пути на данном графе. Существует метод, при котором сначала происходит компиляция системы продукций в граф, а затем продукционная система реализуется как набор алгоритмов поиска в графе. Однако этот метод хорош при небольшом количестве правил. Кроме того, прямой вывод на таком графе реализовать будет гораздо сложнее []. Рис.