SE20101110017

SE20101110017



Reprezentacja wiedzy za pomocą ram występuje często w powiązaniu reprezentacją w postaci sieci semantycznych, w których węzłami są ram. Zastosowanie ram w takim powiązaniu wymaga dodatkowych szczelin o’ ślających miejsce ramy w strukturze sieci oraz jej powiązań.

Wybór konkretnego sposobu reprezentacji wiedzy jest zazwyczaj po< wany charakterystyką dziedziny wiedzy, strukturą typowych problemów r wiązywanych przez ekspertów oraz narzędziami dostępnymi do budo systemów eksperckich. W pierwszych systemach do reprezentacji wiedzy uż wano reguł i do dzisiaj są one najczęściej stosowanej chociaż pojawia się cor; więcej systemów typu hybrydowego, które łączą kilka z omówionych sposobó: reprezentacji wiedzy.

2.2. STRUKTURA BAZY WIEDZY

Baza wiedzy systemu eksperckiego jęs.t jego zasadniczą częścią (obok nr szyny wnioskującej). Struktura bazy wiedzy jest bezpośrednią konsekwencj wyboru metody reprezentacji wiedzy. W bazie wiedzy zapisane są wszystki informacje, które posiada system i które może wykorzystać. Poprawny wybó struktury bazy wiedzy gwarantuje możliwość bezbłędnej pracy systemu. Błęd na etapie wyboru metody reprezentacji mogą uniemożliwić uzyskanie rozwią zania. W zależności od konkretnych rozwiązań, baza wiedzy może składać si kilku zasadniczych części. Na ogół zawiera1 2 bazę: opisów, danych, reguł faktów, modeli, zależności ogólnych oraz słowników (rysunek 2.4).

Baza opisów zawiera ogólne informacje z zakresu rozpatrywanej dziedziny. Są one przechowywane w mało sformalizowanej postaci (całe opisy lub ic' fragmenty).

Typowa baza danych może też być częścią bazy wiedzy. Dane mogą być t przechowywane na przykład w postaci relacji i przetwarzane zgodnie z przyjętymi zasadami.3 Baza danych dołączana jest do systemów eksperckich najczęściej z powodów komercyjnych, w celu! zwiększenia ich możliwości i połączenia wszystkich funkcji, które muszą wykonywać osoby obsługujące. Informacje w niej zawarte nie mają wpływu na proces wnioskowania (służy d' tego baza faktów).

Zasadniczą częścią bazy wiedzy systemu jest baza reguł. Zawiera opis' wiedzy zgodnie z przyjętą metodą reprezentacji (w naszym przypadku w postaci


irguł). Mechanizm wnioskowania operuje właśnie na tej części bazy wiedzy, pozostałe stahowią jedynie jej uzupełnienie. Baza reguł ma największy procentowy udział w bazie wiedzy (pod względem ząjętości pamięci). Ważna jest /tttuin optymalizacja wykorzystania pamięci.

B

BAZA

OPISÓW

A.

Z

BAZA

DANYCH

A

W

BAZA

REGUŁ

I

E

BAZA

FAKTÓW

D

Z

Y

BAZA

MODELI

S

BAZA

ZALEŻNOŚCI OGÓLNYCH

E

BAZA

SŁOWNIKÓW

Rys. 2.4. Struktura bazy wiedzy

lY/cd rozpoczęciem procesu wnioskowania (lub w trakcie jego wykonywa-ttln) zbierane są przez system fakty opisujące rozpatrywany problem. Trafiają one do wydzielonej części bazy wiedzy, nazwanej bazą faktów: Zebrane w sy-Mrmic fak ty stanowią punkt wyjściowy do przeprowadzenia procesu wnioskowania, w trakcie którego mogą zostać ustalone nowe fakty, także zapisywane w U j części bazy wiedzy.

Ham modeli zawiera opis tej części wiedzy, która jest dokładnie zdefiniowana, Mogą być w niej przechowywane modele obliczeniowe zjawisk fizycznych, które opisywane są przez ustaloną liczbę parametrów. Wykorzystanie mm leli polega na podaniu wartości części parametrów w celu uzyskania, war-(< i'»( i pozostałych. Umiejętne wydzielenie modeli obliczeniowych z analizowanej dziedziny może w znaczny sposób przyspieszyć" działanie systemu, a jednocześnie umożliwić uniknięcie przypadkowych błędów.

(Yęść bazy wiedzy zawierająca informacje na temat sposobów posługiwania MC wiedzą zgromadzoną w systemie to baza zależności ogólnych. Jest to tak zwana rmtamedza {ang. metaknowledge), czyli wiedza o wiedzy. Jedynie w dużych systemach w bazie wiedzy wydziela się specjalne miejsce do prze-i liowy wania zasad funkcjonowania systemu. Umożliwia to jednak łatwiejsze

33

1

   Mamy wtedy do czynienia z hybrydową reprezentacją wiedzy.

2

   Ze względu. na popularność regułowej metody reprezentacji wiedzy skupimy się na bazie wiedzy zbudowanej z wykorzystaniem tego sposobu reprezentacji.

3

   Dla medycznego systemu diagnostycznego może być to baza danych pacjentów — ich nazwiska, wyniki badań czy opisy przebiegu leczenia.


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Slajd24 (46) Pozyskiwanie wiedzy na podstawie obserwacji stanowi rozszerzenie pozyskiwania wiedzy za
Wykład 1 Psychologia jako nauka empiryczna Nauka empiryczna to zdobywanie wiedzy za pomocą możliwych
P1010521 KOLANOWEGO o Artroskopia, czyli wziernikowanie stawu za pomocą układu optycznego (często po
lab c LABORATORIUM CVII. Obrazowanie sygnałów elektrycznych za pomocą oscyloskopu. A. Pomiar częstot
mali?dacze Przedstawienie zdobytej wiedzy za pomocą opisów, rysunków, działań konstrukcyj
2 (2497) Zad. 1 Za pomocą metody symbolicznej znaleźć v(/) = v(t) + v2(/) i wyrazić v(t) w postaci:
eafnodWAFEL.COM są zaszyfrowane za pomocą algorytmu DES i można uzyskać ich postać jawną, jeżeli pos
441 § 4. Zamiana zmiennych Za pomocą znalezionych wzorów możemy im nadać postać 2) Przejście do
P6068819 nament malarski Występuje często T*’ w powiązaniu z — rołlwcrkicm oraz — na pocz. XVn
0000066 (4) Właściwości sprężyste ciał są często opisywane za pomocą modułu Younga E, zwią A / 7’ za
Slajd20 (48) Wynikiem procesu pozyskiwania wiedzy przez system doradczy realizowanego za pomocą

więcej podobnych podstron