Страница 94

Страница 94: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

Рабочую память Shelly составляют база знаний, базы данных о разработках ЭС и база внешних форм. В базе знаний хранятся описания объектов KADS-методологии и соответствующих видов деятельности. Каждый вид деятельности представлен фреймом со следующим набором слотов

Пример 6.1

 описание: <текст>

цель: <текст>

когда: <текст>

как: <текст>

вход: <объект КАВ8-методологии>

выход: <объект КАВ8-методологии>

связан с: <вид деятельности>

поддерживается: AST

Кроме того, в базе знаний имеется набор правил, позволяющих управлять процессом разработки прикладной ЭС.

Пример 6.2

ЕСЛИ <деятельиость1> по проекту X = «завершена» И

<деятелыюсть2> по проекту X = «завершена»

ТО возможно начать <деятельностьЗ> по проекту X.

В базах данных о разработках ЭС представлены примеры объектов KADS-методологии, построенные на конкретном предметном материале, а также информация о текущем статусе каждого вида деятельности («завершена», «начата», «не начата»).

Понятно, что фрагментарный обзор WorkBench-систем, приведенный выше, не дает полного представления обо всех их функциональных возможностях. Однако для нас важна, прежде всего, тенденция развития инструментальных средств поддержки разработки интеллектуальных систем, состоящая в том, что уже имеются положительные примеры WorkBench-инструментария, ориентированного на весь жизненный цикл создания систем, основанных на знаниях.

Пример разработки системы,

основанной на знаниях

¨ Продукционно-фреймовый ЯПЗ PILOT/2

¨ Психодиагностика — пример предметной области для построения экспертных систем

¨ Разработка и реализация психодиагностической ЭС «Cattell»

7.1. Продукционно-фреймовый ЯПЗ PILOT/2

В любом языке программирования можно выделить три составляющие: декларативную (описания данных), процедурную (правила преобразования данных) и инференциальную (правила управления компонентами процедурной, а иногда и декларативной составляющих). Не исключение в этом смысле и языки представления знаний, но их специфика в том, что описания здесь в основном структурные, а данные могут быть активными за счет присоединенных процедур, обеспечивающих «вычисление» их значений; правила преобразования данных ориентированы скорее на то, чтобы явно специфицировать, что должно быть получено, не концентрируя без необходимости внимание программиста на том, как достигается результат. Но самое большое отличие ЯПЗ от других языков в инференциальной компоненте, которая реализует некоторую (чаще всего встроенную) стратегию поиска решения. Такой подход предполагает, что при выполнении ЯПЗ-программ всегда существует «арбитр», функцией которого является оценка «текущей ситуации» и выбор пути движения от нее к целевой.

В разных ЯПЗ имеются различные средства определения декларативной, процедурной и инференциальной составляющих. Отличия же здесь связаны, в первую очередь, с использованием того или иного подхода к представлению знаний.

В качестве примера развитых средств продукционно-фреймового программирования баз знаний ниже обсуждается ЯПЗ PILOT/2, разработанный в рамках проекта PiES WorkBench [Khoroshevsky, 1994b]. Его специфика в том, что здесь введены явно достаточно мощные средства программирования инференциальной составляющей и выразительные описания образцов, а также удобный и открытый для расширения набор операторов преобразования данных в основной и внешней памяти.

7.1.1. Структура ПИЛОТ-программ и

управление выводом

В общем случае PILOT-программа содержит две основные (декларативная и процедурная) и две вспомогательные (включение файлов и переопределение строк) компоненты. Декларативная часть состоит из элементов, специфицирующих переменные, прототипы функций и/или процедур, а также необходимые базы знаний. Продукционная часть состоит из секций, которые, в свою очередь, содержат продукции. Инференциальная составляющая присутствует в ЯПЗ PILOT/2 неявным образом в виде встроенного «арбитра», алгоритм работы которого описывается ниже, и, кроме того, определяется средствами настройки и перепрограммирования такого «арбитра».

Разбиение на секции и правила и специальные условия в виде секционных и пра-виловых разрешений необходимы для того, чтобы обеспечить многоуровневое управление выполнением PILOT-программ. Как известно [Форсайт, 1987], «арбитр» продукционной системы функционирует следующим образом: сначала для всех продукций проверяются условия применимости и из тех продукций, для которых эти условия истинны, формируется конфликтное множество. Из этого множества по определенному критерию выбирается исполняемая продукция; она реализуется (то есть отрабатывается ее правая часть), и цикл управления работой «арбитра» повторяется, пока конфликтное множество на некотором шаге не станет пустым (тогда работа продукционной системы завершается естественным образом) или функционирование не будет прервано явным образом, например с помощью специального действия из правой части исполняемой продукции (в этом случае работа продукционной системы завершается принудительно).

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 94: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем