2. данные и знания. Представление знаний в интеллектуальных системах в рамках направления «Представление знаний»
жүктеу/скачать 116,17 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Семантические сети
| 2. Модели представления знаний
Существуют десятки моделей (языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам [2]: семантические сети; фреймы; формальные логические модели; продукционные. Семантические сети Термин «семантическая» означает «смысловая», а сама семантика — это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т. е. наука, определяющая смысл знаков. Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого представляют собой понятия, а дуги — отношения между ними. В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: «это», «имеет частью», «принадлежит», «любит» и т. д. Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений: класс — элемент класса; свойство — значение; пример элемента класса. Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к поиску путей на графе, позволяющих от вершин с исходными данными добраться до вершин с искомыми величинами. Такой поиск можно автоматизировать. Вывод (продуцирование) новых знаний в семантической сети может проводиться «в двух направлениях»: от известных данных к цели (результатам) или, наоборот, от цели к известным данным. Первый способ называется прямой волной, прямым поиском, прямой стратегией вывода,а второй — обратной волной, обратным поиском, обратной стратегией вывода. Пример: на рис. 1.2 изображена семантическая сеть, где вершинами являются понятия: «Человек», «Иванов», «Волга», «Автомобиль», «Вид транспорта», «Двигатель». Основной недостаток подобной модели — сложность поиска вывода на семантической сети. жүктеу/скачать 116,17 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|