Смекни!
smekni.com

Представление знаний в интеллектуальных информационных системах (стр. 3 из 3)

Важным моментом во фреймовой теории является понятие фрейма. Фрейм (англ. frame – рамка, каркас) – структура данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к фрейму, содержится в составляющих его слотах. Слот (англ. slot – щель, прорезь) может быть терминальным (листом иерархии) или представлять собой фрейм нижнего уровня. Каждый фрейм состоит из произвольного числа слотов, причем несколько из них обычно определяются самой системой для выполнения специфических функций, а остальные определяются пользователем.

Фреймы подразделяются на:

  • фрейм-экземпляр – конкретная реализация фрейма, описывающая текущее состояние в предметной области;
  • фрейм-образец – шаблон для описания объектов или допустимых ситуаций предметной области;
  • фрейм-класс – фрейм верхнего уровня для представления совокупности фреймов образцов.

Состав фреймов и слотов в каждой конкретной фреймовой модели может быть разный, однако в рамках одной системы целесообразно единое представление для устранения лишнего усложнения.

Все фреймы объединяются в иерархическую структуру, интегрирующую в себе декларативные и процедурные знания. Данная структура отображает целостный образ знаний, которому свойственна иерархичность концептуального представления.

Каждый фрейм описывает один концептуальный объект, а конкретные свойства этого объекта – в слотах. В качестве слота может использоваться специфичная процедура вывода – присоединенная процедура. Фреймовую систему без механизма присоединенных процедур часто рассматривают как базу данных системы продукций.

Отличительной чертой фреймовой модели является возможность комбинации декларативных и процедурных знаний в одной единице представления знаний – фрейме, возможность иерархического построения базы знаний согласно степени абстракции понятия, а также возможность реализации любой системы вывода на основе обмена сообщениями –объектно-ориентированного метода управления выводом.

В целом фреймовая модель допускает представление всех свойств декларативных и процедурных знаний. Глубина вложенности слотов во фрейме (число уровней) зависит от предметной области и языка, реализующего модель.

3.5 Объектно-ориентированная модель

Объектно-ориентированная модель, аналогичная во многих отношениях фреймовой модели, также предусматривает инкапсуляцию процедур в структуры данных и механизм наследования. Отличия заключаются в четком различии понятий класс объектов и экземпляр объекта, а также в способе активации процедур к объектам. Для объектно-ориентированной модели характерны такие черты, как скрытие данных и их доступность только через методы (присоединенные процедуры) класса, наследование как атрибутов, так и методов (в последнем случае обеспечивается необходимый уровень абстракции данных и полиморфизм использования процедур). Обращение к объектам, то есть вызов методов класса, осуществляется либо из внешних программ, либо из других объектов путем посылки сообщений.


ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Концепция баз знаний, являясь логическим развитием монопольно-файловых систем и систем, основанных на концепции баз данных, создает предпосылки для расширения возможностей отображения закономерностей предметной области и получения новых знаний путем их вывода (манипулирования знаниями). При этом значительно ослабляется противоречие между «мягким», нечетко очерченным миром реальности и требованиями по «жесткому», формализованному представлению информации в ЭВМ.

Большинство исследователей искусственного интеллекта рассматривают задачу разработки моделей представления знаний как задачу программной реализации концепции баз знаний. Это означает, что модели представления знаний должны обладать всеми свойствами, присущими знаниям.

При проектировании модели представления знаний необходим учет факторов однородности представления и простоты понимания. Однородность представления приводит к упрощению механизма управления логическим выводом, упрощению управлением знаниями.

Простота понимания означает то, что представление знаний должно быть понятным и экспертам, и пользователям системы. Для решения практических задач в ряде случаев используется симбиоз различных моделей представления знаний.


СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Попов Э.В. и др. Искусственный интеллект. –В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы. –М.: Радио и связь, 1990.

2. Представление и использование знаний : Пер. с япон. / Под ред. Х.Уэно, М.Исидзука. –М.: Мир, 1989.

3. Уинстйн П Искусственный интеллект. М.: Мир. 1980

4. Портал искусственного интеллекта// http://www.aiportal.ru/