Системы искусственного интеллекта – лабораторная работа №1 I) Классификация знаний. Исследование предметной области Цель: изучить заданную предметную область и построить модель знаний в
виде графа.
Методические указания. Для построения модели представления знаний в
виде графа необходимо выполнить следующие шаги:
1)
Определить целевые действия задачи (являющиеся решениями).
2)
Определить промежуточные действия или цепочку действий, между начальным состоянием и конечным (между тем, что имеется, и целевым действием).
3)
Опередить условия для каждого действия, при котором его целесообразно и возможно выполнить. Определить порядок выполнения действий.
4)
Добавить конкретные факты , исходя из поставленной задачи.
5)
Преобразовать полученный порядок действий и соответствующие им факты, условия и действия.
6)
Для проверки правильности построения записать цепочки, явно проследив связи между ними. Этот набор шагов предполагает движение при построении модели от результата к начальному состоянию, но возможно и движение от начального состояния к результату (шаги 1 и 2).
7)
Присвоить обозначения фактам Ф, правилам П, действиям Д.
8)
Построить граф предметной области. (пример рис.1)
Рис. 1 – Пример графа модели знаний
Системы искусственного интеллекта – лабораторная работа №1 II) Формализация знаний. Использование моделей представления знаний Семантическая сеть – это
один из способов представления знаний. Изначально семантическая сеть была задумана как модель представления долговременной памяти в психологии, но впоследствии стала одним из способов представления знаний в ЭС.
Семантика – означает общие отношения между символами и объектами из этих символов.
Простейший образец семантической сети
Вершины – это объекты, дуги – это
отношения. Семантическая модель не раскрывает сама по себе каким образом осуществляется представление знаний. Поэтому семантическая сеть рассматривается как метод представления знаний и структурирования знаний. При расширении семантической сети в
ней возникают другие отношения:
