Информацией является используемые данные, лица, принимающие решения ЛПР, данные должны представляться в виде информации, на основе которой могут быть предприняты те или иные действия. Этой задаче должны быть подчинены и системы обработки данных, которые используют имеющийся информационный ресурс. Особый интерес представляет собой процесс формирования знаний на основе данных. В знаниях можно выделить 3 составные части:
Первая часть отражает количественные и качественные характеристики объектов, эти сведения называю декларативными или фактуальными знаниями. Эти знания хранятся в БД, и хотя дают общее описание объекта не могут быть конструктивно использованы без из структуризации в конкретной предметной обрасти, что можно осуществить на основе второй части знаний. Понятийные или системные знания – в них содержится не только определение понятий, но и описываются взаимосвязи между ними и их свойства. Они определяют модель предметной области. При наличии модели декларативные знания могут быть сформированы в концептуальную модель, в которой на содержательном уровне даются постановка задачи и ограничение при ее решении. Процедурные или алгоритмические знания – задают описание способа решения, для каждой задачи формируется алгоритм решения и программа его реализующая. Совокупность алгоритмов решения взаимосвязанных задач формирует алгоритмическую модель, которая в отличие от информационного ресурса содержит не данные, а информацию. Совокупность реализующих программ составляет прикладное программное обеспечение. Совокупность декларативных, понятийных и процедурных знаний хранится в базе знаний. Создание баз знаний – новый подход, который должен основываться на широком применении методов математического моделирования и вычислительного эксперимента.
Модели представления знаний
В условиях информационной технологии процесс накопления данных в информационной базе должен быть нацелен на формирование знаний. Особое значение этот процесс приобретает при решении неформализуемых задач (которые не имеют формальных методов решения). Тогда, способность хранить, накапливать и формировать знания берет на себя ЭВМ, а способность применять знания в соответствии с поставленной целью для решения задач возлагает на себя пользователь. Технология представления знаний представляет собой, по сути, технологию автоматизации профессиональных знаний. В основе ее реализации лежит модель представления знаний. Такая модель может быть выбрана на базе моделей имитации интеллектуальной деятельности человека, разработанных в теории искусственного интеллекта.
Рассмотрим некоторые модели представления знаний:
· Продукционная модель (модель, основанная на правилах) – позволяет представить знания в виде предложения типа: ЕСЛИ (условие), ТО (действие). Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе, а под действием – действие которое система рекомендует выполнить при успешном завершении поиска. Эти действия могут быть промежуточными, выступающими далее как условие и терминальными или целевыми, т.е. завершающими работу системы. Когда действие выполняется, говорят, что правило выполнено. При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил называется машиной вывода. Вывод бывает прямой – от исходных данных к поиску цели, или обратный – от цели к данным для ее подтверждения. Данные – исходные факты, на основе которых запускается машина вывода.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.