· явно из диалога с пользователем;
· из базы данных.
Важнейшим свойством теории фреймов является заимствование из теории семантических сетей – так называемое наследование свойств. И вофреймах, и в семантических сетях наследование происходит по AKO-связям. Слот AKO указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов. Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.
Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Language), KRL (Knowledge Representation Language), фреймовая оболочка Kappa и другие программные средства позволяют эффективно строить промышленные ЭС. Широко известны такие фрейм- ориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС, TRISTAN, ALTERID.
Формальные логические модели
Традиционно в представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов I-гопорядка, когда предметная область или задача описываются в виде набора аксиом. Чаще всего эти логические модели строятся при помощи декларативных языков логического программирования, наиболее известным представителем которых является язык Пролог (Prolog). Начало истории языка относится к 70-м годам XX века. Интерес к Прологу поднимался и затихал несколько раз, энтузиазм сменялся жестким неприятием. Наибольшее внимание Пролог привлек к себе как к языку будущего во время разработок японской национальной программы «Компьютеры пятого поколения» в 1980-х годах, когда разработчики надеялись, что с помощью Пролога можно будет сформулировать новые принципы, которые приведут к созданию компьютеров более высокого уровня интеллекта. Неправильная оценка этой перспективы явилась одной из причин неудачи проекта. В настоящее время Пролог, несмотря на неоднократные пессимистические прогнозы, продолжает развиваться в разных странах и вбирает в себя новые технологии и концепции, а также парадигмы императивного программирования. Базовым принципом языка является равнозначность представления программы и данных (декларативность), отчего утверждения языка одновременно являются и записями, подобными записям в базах данных, и правилами, несущими в себе способы их обработки. Сочетание этих качеств приводит к тому, что по мере работы системы Пролога знания (и данные, и правила) накапливаются. Поэтому Пролог-системы считают естественной средой для накопления базы знаний.
Заключение
При проектировании модели представления знаний необходим учет факторов однородности представления и простоты понимания. Однородность представления приводит к упрощению механизма управления логическим выводом упрощению управления 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. Алиев Р.А., Алиев P.P. Теория интеллектуальных систем. Баку: Чашигоглу. 2001.
2. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. СПб.: Питер, 2001.
3. Попов И.И., Максимов Н.В., Храмцов П.Б. Введение в сетевые информационные ресурсы и технологии: Учеб. пособие для вузов. М.: Изд-во РГГУ, 2001.
4. Теперман В.В, Методы представления и обработки знаний (недоопределенные модели)
Методическое пособие. - Новосибирск, Изд-во НГУ, 1996.
5. Филиппов В.А. Интеллектуальный анализ данных: методы и средства.- М.: Едиториал, 2001.