Понятие базы знаний
Структура базы знаний
Базы знаний
Аналогично БД база данных существует понятие база знаний БЗ. Чаще всего БЗ используются в экспертных системах , обеспечивающих создание и использование баз знаний экспертов и системах искусственного интеллекта. В англоязычной литературе кроме понятия Artificial Intellect используется также термин - Knowledge Based Systems KBS - системы, базирующиеся на знаниях СБЗ. Таким образом, СБЗ - система, дающая возможность использовать подходящим образом представленные знания с помощью компьютера. Самая характерная черта СБЗ - использование базы знаний. Общепринятого определения базы знаний нет. На практике во многих экспертных системах и СБЗ содержимое базы знаний подразделяют на "факты" и "правила". Факты - элементарные единицы знания простые утверждения о характеристиках объекта , правила служат для выражения связей, зависимостей между фактами и их комбинациями. Таким образом, классификацию знаний можно представить следующим образом:. Прямое использование знаний из базы знаний для решения задач обеспечивается механизмом получения решений inference engine - машина вывода - процедурой поиска, планирования, решения. Механизм решения дает возможность извлекать из базы знаний ответы на вопросы, получать решения, формулируемые в терминах понятий, хранящихся в базе. Интерфейс - обеспечивает работу с базой знаний и механизмом получения решений на языке высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов в той прикладной области, к которой относится СБЗ. Для иллюстрации приведем пример, заимствованный из книги К. Создадим экспертную систему, с помощью которой можно отличить птицу от самолета. В следующей таблице представлен массив FACTS факты , который фактически является в нашем случае базой знаний. В нем перечислены некоторые характеристики объектов "птица" и "самолет", наличие данной характеристики и объекта отмечено цифрой 1, отсутствие - 0. Характеристика Птица Самолет RULES Крылья 1 1 0 Хвост 1 1 0 Клюв 1 0 1 Двигатель 0 1 -1 Перья 1 0 1 Шасси 0 1 -1 Сформируем теперь правило вывода. Для этого тем характеристикам, которые присущи обоим объектам, присвоим нулевые весовые коэффициенты. Характеристикам присущим только "птице" поставим в соответствие весовой коэффициент 1, присущим только объекту "самолет" Массив RULES, содержащий правило вывода представлен в крайнем правом столбце таблицы. Тогда механизм получения решений будет иметь вид:. Массив VALUES заполняется при опросе пользователя. Нетрудно убедиться, что при полном и правильном указании всех характеристик объектов механизм получения решений дает 2 для "птицы" и -2 для "самолета". При неполном указании характеристик объекта вывод о его принадлежности можно сделать на основании того, насколько близок полученный результат к одному из этих предельных значений. Из этого примера видно, что необходимая таблица может храниться в реляционной или объектной БД и БЗ, представляют собой некий аналог обычных баз данных, но хотя и содержат информацию в виде таблиц, состоящих из записей с полями, но должны интерпретироваться СБЗ как утверждения о чем-либо, например "анальгин обладает болеутоляющим действием" или "зубная боль иногда сопровождается повышением температуры". Доступ к этой информации в СБЗ осуществляется не через команды поиска, а с помощью формулируемых на ограниченном естественном языке вопросов, например "может ли анальгин помочь при зубной боли? Таким образом, хотя СБЗ может быть создана на основе реляционной или объектной СУБД, более производительно создавать СБЗ с помощью специализированных средств, располагающих особым языком представления знаний ЯПЗ. Чаще всего интеллектуальные системы ИС применяются для решения сложных задач, где основная сложность решения связана с использованием слабо-формализованных знаний специалистов-экспертов и где логическая или смысловая обработка информации превалирует над вычислительной. Например, понимание естественного языка, поддержка принятия решения в сложных ситуациях, постановка диагноза и рекомендации по методам лечения, анализ визуальной информации, управление диспетчерскими пультами и др. Прикладные интеллектуальные системы используются в тысячах приложений. Годовой доход от продаж программных и аппаратных средств искусственного интеллекта еще в г. Однако главная проблема использования таких систем, на мой взгляд, лежит не столько в области их проектирования и разработки, а в области практического использования, так как за окончательное принятие решения, сгенерированного интеллектуальной системой, отвечает человек.
Языки программирования Паскаль Си Ассемблер Java Matlab Php Html JavaScript CSS C Delphi Турбо Пролог 1С. Компьютерные сети Системное программное обеспечение Информационные технологии Программирование. Аналогично системе баз данных существует понятие системы баз знаний СБЗ. В последнее время, однако, предпочтение отдается терминам, подчеркивающим знания, а не интеллект. Такие системы демонстрируют шаблонное использование знания, а не интеллекта, которые предполагает творческий подход, нешаблонность. Это соответствует и точному переводу английского названия таких систем - Knowledge Based Systems KBS - система, базирующаяся на знаниях. Таким образом, окончательное определение: Самая характерная черта системы баз знаний - использование базы знаний. К сожалению, общепринятого определения базы знаний нет. Понятие обычно имеет имя, определение, структуру составные элементы , оно связано с другими понятиями и входит в какую-то систему понятий. Другие неалгоритмические знания - это связи между понятиями или утверждения о свойствах понятий и связях между ними. На практике во многих экспертных системах и СБЗ содержимое базы знаний подразделяют на "факты" и "правила". Факты - элементарные единицы знания простые утверждения о характеристиках объекта , правила служат для выражения связей, зависимостей между фактами и их комбинациями. Таким образом, классификацию знаний можно представить следующим образом:. Прямое использование знаний из базы знаний для решения задач обеспечивается механизмом получения решений inference engine - машина вывода - процедурой поиска, планирования, решения. Механизм решения дает возможность извлекать из базы знаний ответы на вопросы, получать решения, формулируемые в терминах понятий, хранящихся в базе. Интерфейс - обеспечивает работу с базой знаний и механизмом получения решений на языке высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов в той прикладной области, к которой относится СБЗ. Не нашли то, что искали? Google вам в помощь! Понятие системы баз знаний. Компоненты системы баз знаний: Знания в базе знаний можно разделить на алгоритмические и неалгоритмические. Таким образом, классификацию знаний можно представить следующим образом: Структура сервера базы данных. Общие вопросы практического программирования.
Клеить плитку на шифер
Подушка игрушка совасвоими руками
Мотивирующие игры для сотрудников
Запуск айфона без сим карты
Городской транспорт гродно схема