Modelo de producción de representación del conocimiento
La versión actual de la página aún no ha sido revisada por colaboradores experimentados y puede diferir significativamente de la versión revisada el 26 de junio de 2016; la verificación requiere 1 edición .El modelo de producción de conocimiento es un modelo basado en reglas que le permite representar el conocimiento en forma de oraciones como "Si (condición), entonces (acción)".
Modelo de producción - fragmentos de la Web Semántica , basado en la relación temporal entre los estados de los objetos.
El modelo de producción tiene la desventaja de que cuando se acumula un número suficientemente grande (del orden de varios cientos) de producciones, comienzan a contradecirse debido a la irreversibilidad de las disyunciones. En este caso, los desarrolladores comienzan a complicar el sistema al incluir módulos de inferencia difusa u otras herramientas de resolución de conflictos, como reglas de prioridad, reglas de profundidad, mecanismos heurísticos de excepciones, devoluciones, etc.
En general, el modelo de producción se puede representar de la siguiente manera:
, dónde:
- — descripción de la clase de situaciones;
- - la condición bajo la cual se activa el producto;
- - el núcleo del producto;
- es la poscondición de la regla de producción.
Modificaciones del modelo de producción
El modelo de producción a menudo se complementa con un cierto orden introducido en el conjunto de producciones, lo que simplifica el mecanismo de inferencia . El orden puede expresarse en el hecho de que un próximo producto separado en el pedido se puede aplicar solo después de intentar aplicar los productos que lo preceden. Un efecto similar en el modelo de producción puede ser el uso de prioridades de productos, lo que significa que el producto con la prioridad más alta debe aplicarse primero.
El crecimiento de la inconsistencia del modelo productivo se puede limitar introduciendo los mecanismos de excepciones y devoluciones. El mecanismo de excepción significa que se introducen reglas especiales de excepción. Se distinguen por una mayor especificidad en comparación con las reglas generalizadas. Si hay una excepción, la regla general no se aplica. El mecanismo de retroceso significa que la conclusión lógica puede continuar si en algún momento la conclusión condujo a una contradicción. Solo necesita abandonar una de las declaraciones previamente aceptadas y volver al estado anterior.
Las contradicciones en las bases de conocimiento en el lenguaje Prolog se detectan automáticamente mediante el uso de la demostración automática de teoremas con los mecanismos de búsqueda de fuerza bruta integrados en el sistema Prolog , que organiza la búsqueda de información en las bases de conocimiento y muestra la información encontrada como recuperación de información. resultados.
Literatura
- Gavrilova T. A., Khoroshevsky V. F. Bases de conocimiento de sistemas inteligentes. Libro de texto. - San Petersburgo: Peter, 2000
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