Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України Національний університет "Львівська політехніка" Кафедра "Інформаційні системи та мережі "
Контрольна робота з предмету: " Інтелектуальні системи " Контрольні питання: 1.Моделі подання знань та механізми логічного виведення(продукційна система подання знань.Механізм міркування). 2.Штучні нейронні мережі(Основні поняття штучних нейронних мереж.Архітектура шт.нейр.мереж). 3.Основні поняття мультиагентних систем.Аналіз сучасних досліджень у розробках мультиагентних систем. 1.Моделі подання знань та механізми логічного виведення(продукційна система подання знань.Механізм міркування) Модель подання знань — це множина синтаксичних та семантичних погодженостей, що робить можливим описання предмету. Під «предметом» тут розуміється стан ПО, тобто об'єктів певної області, їх властивостей, відношень, які існують між об'єктами в деякий фіксований момент часу. Розрізняють два типи моделей подання знань: декларативні (знати, що подавати) і процедурні (знати, як подавати). Кожна з цих двох моделей має свої переваги та недоліки. Процедурна модель подання базується на тому, що інтелектуальна діяльність розглядається як знання ПО, вкладене у програми. Тобто знання про те, як можна використати ті чи інші сутності ПО. Декларативна модель базується на тому, що знання сутностей не має глибоких зв'язків із процедурами, що використовуються для опрацювання цих сутностей. Модифікація знань здійснюється простим додаванням або видаленням тверджень про сутності ПО. Важливим для моделювання інтелектуальних систем є питання, чим відрізняються знання від даних. У роботі Поспелов відзначає чотири ознаки що відрізняють знання від даних: внутрішня інтерпретованість знань; структурованість знань; зв'язність компонентів знань; активність знань. Структурованість розглядають як властивість декомпозиції складних об'єктів на простіші та встановлення зв'язків між простими об'єктами. Зв'язність практично неможливо знайти в базах даних. Знання зв'язані не тільки у сенсі структури, вони відображають закономірності щодо фактів, процесів, подій і причинно-наслідкові відношення між ними. Активність — нові знання є програмами, а дані пасивно зберігаються у пам'яті машини. Наприклад, стимулом активності є неповнота знань, що змушує до необхідності їх поповнення. Відмінність між даними та знаннями привели до появи спеціальних формалізмів у вигляді моделей подання знань, що відображають всі чотири ознаки. На сьогодні найпоширенішими є такі моделі подання знань: -семантичні мережі; -системи фреймів; -логічні моделі; -продукційні системи; -об'єктно-орієнтована модель. Продукційна система подання знань Значна кількість інтелектуальних систем ґрунтується на понятті “формальна продукційна система”. Продукційна система РS визначається таким чином: PS= (E, B, I), де E – база даних, яка містить біжучі дані;B – база знань, яка містить множину продукцій (правила вигляду “умова ® дія”); іншими словами це інформація про можливі способи перетворення даних; I – інтерпретатор (машина логічного виведення), що реалізує процес виведення; в циклі виконуються такі дії: визначається множина пар (правило , набір поточних даних , на якій цей модуль (правило) задовольняється); цей модуль виконує відповідні дії над даними, тим самим здійснюючи зміни в базі даних. Процес інтерпретації задається як пошук розв'язку в просторі станів ПО, що визначається вмістом бази даних. Оскільки не можна побудувати відразу всі шляхи розв'язування задачі, то вибір стану здійснюється відповідно до деяких евристичних функцій . Семантичні мережі Семантичну мережу можна визначити як множину об'єктів, на якій задано множину відношень. Об'єктами можуть бути як одиничні дані, так і класи даних. Аналогічно відношеннями можуть бути як одиничні зв'язки між об'єктами (об'єкт х летить до об'єкта у), так і узагальнені (об'єкт х рухається до об'єкта у). Переведення речень з природної мови у семантичні мережі є на сьогодні однією з актуальних проблем. Отримані резу...