Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).
Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием — действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).
При использовании продукционной модели база знании состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения — к данным). Данные — это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода — программа, перебирающая правила из базы.
Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.
Информационные технологии управления. Лекция 9. Экспертные системы
Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (язык OPS 5; «оболочки» или «пустые» ЭС — EXSYS, ЭКСПЕРТ; инструментальные системы ПИЭС и СПЭИС и др.), а также промышленных ЭС на его основе — ФИАКР и др.
В общем виде продукция может быть представлена выражением следующего вида:
i ; Q ; P ; A => B ; N ,
где I — имя продукции. В качестве имени может выступать порядковый номер или выражение из символов, отражающее суть данной продукции.
Q — элемент, характеризующий сферу применения. Он позволяет разделить знания на области, что экономит время поиска нужных знаний.
А => В — основной элемент продукции, называемый ядром.
Р — условие применения ядра продукции. Обычно Р представляется логическим выражениям. Если выражение Р — ложно, то ядро не может быть исполнено.
N — описание постусловия продукции. Здесь описываются действия и процедуры, которые необходимо выполнить после реализации.
Все продукции объединяют в систему. В системе продукций должны быть специальные процедуры управления продукциями, с помощью которых производится выбор продукции и актуализация имеющихся продукций.
УПРАВЛЕНИЕ СИСТЕМОЙ ПРОДУКЦИИ
Обычно условия применимости выполняются сразу для нескольких продукций. В этом случае возникают проблемы выбора конкретной продукции для реализации. Возможно два пути решения данной проблемы: централизованный и децентрализованный.
При централизованном методе решение об актуализации принимается специальной системой управления. При децентрализованном — определяются складывающиеся в данный момент ситуации. Рассмотрим несколько стратегий управления выбором продукции:
1. Принцип “стопки книг”. Основная идея состоит в том, что наиболее часто используемая продукция является наиболее полезной. Готовые продукции образуют “стопку”, в которой порядок определяется наибольшей частотой ее использования в прошлом. Подобный принцип управления удобен при оценке исполнения. Его целесообразно применять при относительной неуязвимости продукции друг от друга.
Часть 3 Модели представления знаний Логические, фреймовые, сетевые
2. Принцип наиболее длинного условия. Принцип заключается в выборе той продукции, у которой наиболее длинное условие выполнения ядра. Он опирается на соображения здравого смысла. Частные правила, относящиеся к узкому классу ситуаций важнее общих правил. Принцип целесообразно применять в случаях, когда знания и продукции хорошо структурированы и заданы соотношения “ частное — общее ”.
Принцип метапродукции. Основан на идее ввода в систему продукции управления продукциями, задача которых организовать выбор продукции из фронта готовых к актуализации.
Принцип “классной доски”. При реализации этого принципа в экспериментальной системе выделяют специальное рабочее поле — аналог классной доски. На этой доске параллельно выполняются процессы, находящие информацию, запускающую их, туда же они заносят результаты своей работы, которые могут быть полезны для других процессов. Однозначного выбора продукции часто не бывает, поэтому принцип “классной доски” может комбинироваться с другими методами, например, с принципом метапродукции.
Принцип приоритетного выбора. Связан с введением статистических и динамических приоритетов на продукции. Статистические приоритеты формируются заранее, а динамические в процессе работы.
Логический метод выбора. При этом методе существуют два типа управления системой продукции: прямой и обратный. В прямом случае поиск идет от левых частей продукции, то есть проверки условий А и их актуализации с последующим выбором (восходящий тип). Во втором случае поиск осуществляется по заключению продукции (нисходящий тип).
Управление по именам. В этом случае продукциям задают специмена, которые обеспечивают сужение фронта готовой продукции.
ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ ПРОДУКЦИОННЫХ СИСТЕМ
Популярность продукционных моделей определяется следующими факторами:
Подавляющая часть человеческих знаний может быть представлена в виде продукций.
Системы продукции являются модульными. Удаление или добавление продукций приводит к изменению остальных продукций.
При необходимости системы продукций могут реализовывать сложные алгоритмы.
Наличие в продукциях указания на сферу применения позволяет эффективно реализовать память, сокращая время поиска необходимой информации.
Объединение систем продукций с сетевыми представлениями позволяет создавать мощные экспериментальные системы.
Параллельность и асинхронность работы системы продукций делает их наиболее подходящими для ЭВМ новой архитектуры (наличие нескольких процессоров).
Продукционные модели имеют два недостатка: при большом числе продукций (> 1000) проверка непротиворечивости становится сложнее; неоднозначность выбора из фронта готовой продукции.
Источник: studentopedia.ru
Продукционные модели.
Впервые были предложены Постом в 1943 г., применены в системах искусственного интеллекта в 1972 г. При исследовании процессов рассуждения и принятия решений человеком пришли к выводу, что человек в процессе работы использует продукционные правила. Правило продукций (англ. Production) – это правило вывода, порождающее правило.
Суть правила продукции для представления знаний состоит в том, что в левой части ставится в соответствие некоторое условие, а в правой части действие: если , то . Если это действие соответствует значению «истина», то выполняется действие, заданное в правой части продукции. В общем случае под условием понимается некоторое предложение, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием – действия, выполняемые при успешном исходе поиска.
Продукционные модели – это набор, правил вида «условия – действие», где условиями являются утверждения о содержимом некой базы данных, а действия представляют собой процедуры, которые могут изменять содержимое базы данных. Например: Если коэффициент соотношения заемных и собственных средств превышает единицу при низкой оборачиваемости, то финансовая автономность и устойчивость критическая.
Правила (в них выражены знания) и факты (их оценивают с помощью правил) являются основным структурным элементом систем искусственного интеллекта. Часто в практики управления правила выводятся эмпирически из совокупности фактов, а не путем математического анализа или алгоритмического решения. Такие правила называют эвристиками.
В продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил – машина вывода, связывает знание воедино и выводит из последовательности знаний заключение.
В процессе обработки информации часто применяются два метода: прямой и обратный. В случае прямого подхода – метода сопоставления для поиска решений образцом служит левая часть продукционного правила – условие и задача решается в направлении от исходного состояния к целевому.
В случае обратного подхода обработка информации осуществляется по методу генерации или выдвижения гипотезы и ее проверки. Проверяются правые части продукционных правил с целью обнаружения в них искомого утверждения. Если такие продукционные правила существуют, то проверяется, удовлетворяет ли левая часть продукционного правила. Если да, то гипотеза подтверждается, если нет – отвергается.
В продукционных системах выделяют три основные компоненты:
– неструктурированная или структурированная БД;
– набор продукционных правил или продукций, каждая продукция состоит из двух частей:
a) условий (антецедент); в этой части определяются некоторые условия, которые должны выполняться в БД для того, чтобы были выполнены соответствующие действия;
b) действий (консеквент); эта часть содержит описание действий, которые должны быть совершены над БД в случае выполнения соответствующих условий. В простейших продукционных системах они только определяют, какие элементы следует добавить (или иногда удалить) в БД.
– интерпретатор, который последовательно определяет, какие продукции могут быть активированы в зависимости от условий, в них содержащихся; выбирает одно из применимых в данной ситуации правил продукций; выполняет действие из выбранной процедуры.
Продукционные модели близки к логическим моделям, но более наглядно отражают знания, поэтому являются наиболее распространенными средствами представления знаний. Чаще всего они применяются в промышленных экспертных системах, в качестве решателей или механизмов выводов.
Достоинства продукционных моделей:
– высокая модульность – отдельные логические правила могут быть добавлены в базу знаний, удалены или изменены независимо от других, модульный принцип разработки систем позволяет автоматизировать их проектирование;
– легкость внесения дополнений и изменений;
– простота логического вывода.
Недостатки продукционных моделей:
– при большом количестве продукционных правил в базе знаний, изменение старого правила или добавления нового приводит к непредсказуемым побочным эффектам;
– затруднительна оценка целостного образа знаний, содержащего в системе.
Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:
Источник: studopedia.ru
Продукционная модель
Продукционная модель,или модель, основанная на правилах, позволяет
представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).
Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием — действия, выполняемые при успешном исходе
поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).
При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил.
Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего
вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения — к данным). Данные — это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода — программа, перебирающая правила из базы.
Пример 16.2. Имеется фрагмент базы знаний из двух правил:
/71; Если «отдых — летом» и «человек — активный», то «ехать в горы».
П2: Если «любит солнце», то «отдых летом».
Предположим, в систему поступили данные — «человек активный» и «любит солнце».
Прямой вывод — исходя из данных, получить ответ.
1-й проход.
Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных «отдых — летом»).
Шаг 2. Пробуем 112, работает, в базу поступает факт «отдых — летом».
2-й проход.
Шаг 3. Пробуем ЯД работает, активируется цель «ехать в горы», которая и выступает
как совет, который дает ЭС.
Обратный вывод — подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правили
данных,
1-й проход.
Шаг 1. Цель — «ехать в горы»: пробуем П! — данных «отдых — летом» нет, они становятся новой целью, и ищется правило, где она в правой части.
Шаг 2, Цель «отдых — летом»: правило П2 подтверждает цель и активирует ее.
2-й проход.
Шаг 3. Пробуем П>, подтверждается искомая цель.
Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью
внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.
Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход
(язык OPS 5 [8]; «оболочки» или «пустые» ЭС — EXSYS [10], ЭКСПЕРТ [2]; инструментальные системы ПИЭС [П] и СПЭИС [3] и др.), а также промышленных ЭС на его основе
(ФИАКР [8]) и др.
Аальтернативная стоимость. Кривая производственных возможностей В экономике Буридании есть 100 ед. труда с производительностью 4 м ткани или 2 кг мяса.
Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар.
Расчетные и графические задания Равновесный объем — это объем, определяемый равенством спроса и предложения.
Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности.
Типовые ситуационные задачи. Задача 1. Больной К., 38 лет, шахтер по профессии, во время планового медицинского осмотра предъявил жалобы на появление одышки при значительной физической Задача 1. Больной К., 38 лет, шахтер по профессии, во время планового медицинского осмотра предъявил жалобы на появление одышки при значительной физической нагрузке. Из медицинской книжки установлено, что он страдает врожденным пороком сердца.
Типовые ситуационные задачи. Задача 1.У больного А., 20 лет, с детства отмечается повышенное АД, уровень которого в настоящее время составляет 180-200/110-120 мм рт Задача 1.У больного А., 20 лет, с детства отмечается повышенное АД, уровень которого в настоящее время составляет 180-200/110-120 мм рт. ст. Влияние психоэмоциональных факторов отсутствует. Колебаний АД практически нет. Головной боли нет.
Нормализовать.
Механизм действия гормонов а) Цитозольный механизм действия гормонов. По цитозольному механизму действуют гормоны 1 группы.
Алгоритм выполнения манипуляции Приемы наружного акушерского исследования. Приемы Леопольда – Левицкого. Цель.
ИГРЫ НА ТАКТИЛЬНОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ Методические рекомендации по проведению игр на тактильное взаимодействие.
Источник: studopedia.info