7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.)

^ 7. Логические модели представления познаний в умственных системах
Описания предметных областей, выполненные в логических языках, именуются логическими моделями
^ ОПРЕДЕЛЕНИЕ И СТРУКТУРА ЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
В базе моделей такового типа лежит формальная система, задаваемая четверкой вида:
 M=
Структурные части 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.): T
Множество  Т – огромное количество базисных частей различной природы (алфавит),
Структурные части: S
Огромное количество S – огромное количество синтаксических правил.
С помощью их из частей Т образуют синтаксически правильные 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) совокупы (формулы). Декларируется существование процедуры P(S), при помощи которой за конечное число шагов можно получить ответ на вопрос, является ли совокупа X синтаксически правильной.
Структурные части: A
Элементы А именуются теоремами.
Должна существовать процедура 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) P(А), при помощи которой для хоть какой синтаксически правильной совокупы можно получить ответ  на вопрос о принадлежности ее к огромному количеству А.
^ Теорема – утверждение, которое априорно считается настоящим
Структурные 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) части: B
Огромное количество В – огромное количество правил вывода. Применяя эти правила к элементам А, можно получать новые синтаксически правильные совокупы, к которым опять можно использовать правила из В. Если имеется процедура P 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.)(В), при помощи которой можно найти для хоть какой синтаксически правильной совокупы, является ли она выводимой, то соответственная формальная система именуется разрешимой. Конкретно правила вывода – более непростая составляющая формальной системы.
В реальный 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) момент в логических моделях обширно употребляется логика выражений и предикат 1-го порядка.
Исчисление выражений – формальная система, базисными элементами которойявляются выражения.
Исчисление выражений изучает связи меж этими высказываниями, которые задаются логическими связками 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) (отрицанием, дизъюнкцией, конъюнкцией, импликацией и др.)
Исчисление, в каком вместе с формулами исчисления выражений употребляются формулы, в каких могут заходить дела (предикаты), связывающие меж собой группы частей исчисления и кванторы общности и существования – исчисление предикатов 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.). Исчисление предикатов, в каком под знаком квантора не могут находиться знаки предикатов.

^ 8. Нечеткая логика. Особенности нечетких моделей представления познания

Математический аппарат теории нечетких множеств позволяет обрисовывать нечеткие понятия и познания, делать операции над 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) ними, производить нечеткие выводы, т.е. ориентирован на формализацию познаний человека о реальном мире, характеризующихся неопределенностью.

^ Соответствующие черты:

Достоинства нечетких моделей:

Приложения:

Главные понятия:

^ Точка перехода – элемент со степенью принадлежности 0,5

Х- универсальное огромное количество

х€Х- элемент Х

R- некое свойство

μ А(х)- характеристическая функция

α – имя переменной, X – огромное количество 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) частей либо область определения,

А={<μA(x)/x>} – нечеткое огромное количество на Х, описывающее вероятные значения нечеткой переменной(определяет семантику):



К примеру 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.): ЛП «Рост» = {карликовый, маленький, средний, высочайший, гигантский}

Определяется <β, Т, Х, G, M>, где

β – имя, Т - базисный терм (огромное количество значений ЛП), Х – огромное количество определения ЛП,

G – синтаксическая процедура, позволяющая оперировать элементами из ^ Т-множества, генерировать новые 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) значения лингвистической переменной, исходя их базисного Т-множества, логических операций (и, либо, не) и модификаторов (очень, немного)

^ М – семантическая процедура – позволяет перевоплотить новое значение ЛП, образуемое процедурой G в нечеткую переменную, методом 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) формирования соответственного нечеткого огромного количества.

К примеру: М(α1 либо α2) = А1UА2; М(α1 и α2) = А1∩А2; М(не α1) = ⌐А1;

М(очень α1) = con (A1); - концентрация

М(немного α1) = dil (A1); - растяжение
^ 9. Предназначение, функции и структура 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) экспертных систем
Экспертные системы – это сложные программные продукты, аккумулирующие познания профессионалов в определенных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций наименее обученных юзеров.

Экспертная система – это программка для компьютера, которая 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) оперирует со познаниями в определенной предметной области с целью выработки советов либо решения заморочек.


^ Обобщенная структура экспертной системы





Реальные ЭС могут иметь более сложную структуру, но обозначенные на рис. блоки находятся в хоть 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) какой ЭС.

Процесс функционирования ЭС можно представить последующим образом:

Юзер – спец предметной области, для которого предназначена система. Его квалификация может быть недостаточно высока и он нуждается в помощи со стороны ЭС.

^ Инженер по познаниям (когнитолог, инженер-интерпретатор 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.), аналитик) – спец в области ИИ, выступающий в роли промежного буфера (звена) меж профессионалом и базой познаний.

^ Интерфейс юзера – комплекс программ, реализующих диалог юзера с ЭС как на стадии ввода инфы, так и 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) при получении результатов.

База познаний (БЗ) – ядро ЭС, совокупа познаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной профессионалу и юзеру (обычно на языке, приближенном к естественному). Параллельно такому «человеческому 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.)» представлению существует БЗ во внутреннем «машинном» представлении.

^ Решатель(дедуктивная машина, машина вывода, блок логического вывода) – программка, моделирующая ход рассуждений профессионала на основании познаний, имеющихся в БЗ.

^ Подсистема разъяснений – программка, позволяющая юзеру 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) получить ответы на вопросы: «Как была получена та либо другая рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?». Ответ на вопрос «как» - это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.), другими словами всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос «почему» - ссылка на умозаключение, конкретно предшествовавшее приобретенному решению, другими словами отход на один шаг вспять. Развитые системы разъяснений поддерживают и другие типы вопросов.

^ Умственный редактор 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) БЗ – программка, предоставляющая инженеру по познаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Содержит в себе систему вложенных меню, шаблонов языка представления познаний, подсказок и других сервисных средств, облегчающих работу с БЗ.



С 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) техн. т.з. ЭС – программный пакет для решения неформализованных задач на базе познаний о предметной области и опыта профессионалов. Технологию построения ЭС именуют инженерией познаний

ЭС используются: интерпретация, прогноз, диагностика 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.), планирование, наблюдение, отладка, ремонт, обучение и т.п.

В современных ЭС есть 3 главных способа представления познаний.

  1. Правила (Если то )

  2. Семантические сети. СС – направленный граф, верхушки которого – понятия, а дуги – дела меж ними

  3. Фреймы 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.). {,,,…,,}N – имя фрейма, Si – имя слота, Vi – значение слота

^ 10. Предназначение и структура умственных подсистем в современных САПР

Специфичность ИСАПР состоит в моделировании процесса проектирования, а в более широком плане, в управлении актуальными циклами как продукта проектирования 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) (продукта), так и процесса, так и средств проектирования. Грубо говоря, ядро ИСАПР = (система моделей продукта + система моделей процесса проектирования).
ИСАПР есть рядовая САПР плюс надстройка, обеспечивающая работу со познаниями, ассоциативный поиск и 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) т.п.
^ Умственные составляющие в САПР ТП Автопроект («АСКОН»).
В базу работы САПР ТП «КОМПАС – АВТОПРОЕКТ» положен принцип заимствования ранее принятых технологических решений. В процессе использования системы скапливаются типовые, групповые 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.), единичные технологии, унифицированные операции, планы обработки конструктивных частей и поверхностей. Разработка технологических процессов осуществляется в последующих режимах:

Одним из главных преимуществ КОМПАС – АВТОПРОЕКТ является возможность модернизации 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) системы без роли разработчика самими юзерами. Корректируются состав и структура всех баз данных, настраиваются формы технологических документов, подключаются новые программные модули.
Упругость программного и информационного обеспечения позволяет стремительно адаптировать систему к хоть 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) каким производственным условиям. Инструментальные средства системы позволяют разрабатывать на ее базе пользовательские приложения.
^ Умственные составляющие в САПР ТП TechCARD (НПП «Интермех»).
Одной из главных целей, поставленных при разработке системы TECHCARD, всегда была очень 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) вероятная автоматизация труда юзеров. В этой системе можно найти правила автоматического подбора оснастки, оборудования, исполнителей и вспомогательных материалов. Автоматический подбор оснастки может использовать сложные условия и выбирать инструменты подходящих размеров 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.), при этом при всем этом можно использовать не только лишь характеристики той операции либо перехода, для которой происходит подбор. В состав системы TECHCARD заходит полномасштабная экспертная система TECHEXP, которая позволяет организовать произвольные расчеты с внедрением 7. Логические модели представления знаний в интеллектуальных системах - Дисциплина: «Интеллектуальные подсистемы сапр» (Шкаберин В. А.) математических формул и технологических таблиц. На многих предприятиях эта система позволила на сто процентов заавтоматизировать расчет режимов резания, допусков и припусков при обработке деталей, также нормирование.




6slovar-terminov-poyasnitelnaya-zapiska-4-tematicheskij-plan-7-soderzhanie-disciplini-13-materiali-k-promezhutochnomu.html
6soderzhanie-disciplini-programma-disciplini-mirovaya-politika-i-mezhdunarodnie-otnosheniya-dlya-napravleniya-030200.html
6tehniko-ekonomicheskie-pokazateli-generalnogo-plana-poseleniya-generalnij-plan-voronskogo-selskogo-poseleniya.html