ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Сетевые структурно-лингвистические модели представления знаний из "Экспертные системы в химической технологии" Для разработки логических МПЗ используют исчисление высказываний (пропозициональное исчисление), исчисление предикатов 1-го порядка (исчисление предикатов узкое), псевдофизические логики (временные, пространственные и причинные логики) и нечеткие логики, которые относятся к дедуктивным формальным системам, а также индуктивные формальные системы, которые отображают в общем случае правдоподобные рассуждения, порождающие индуктивные обобщения из имеющихся частных утверждений [3, 4, 9, 15, 16, 23]. [c.48] Основной недостаток логических моделей — отсутствие четких принципов структурной организации фактов в БЗ. Без них большая МПЗ превраш,ается в неструктурированное множество независимых фактов, трудно поддающихся анализу и обработке. Этот недостаток является одной из причин того, что до начала 1980-х годов логические МПЗ использовались преимущественно в тех ПО, где объем знаний невелик и структура знаний относительно проста. [c.49] Исчисление высказываний рассматривает высказывания, или утверждения, которые могут быть либо истинньши (Г), либо лож-ньши (Г). Например, высказывание Колонна ректификации разделяет гомогенную смесь жидкостей, имеющих различную летучесть , — научный факт, который всегда является истинным для зеотропных смесей. Каждое простое высказывание можно записать в следующей символической форме, или нотации А = насос увеличивает давление жидкости В = теплообменник применяют для передачи теплоты (где Л и В—истинные простые высказывания, или атомы). [c.49] Для представления сложных высказываний, или формул, необходимо простые высказывания объединять с использованием логических связок (1 — отрицание Л — конъюнкция V — дизъюнкция - — импликация = ( ) — эквивалентность) и скобок ( ). [c.49] Рассмотрим запись в символической форме сложного высказывания Е = В технологическую схему входят насос и фильтр-пресс . Имеются два простых истинных высказывания С = В технологическую схему входит насос О - В технологическую схему входит фильтр-пресс . [c.49] Сложное высказывание Е представляет собой конъюнкцию, т. е. (С л В). [c.49] Сложное высказывание Я = Давление можно увеличить как центробежным, так и поршневым насосом представляет собой дизъюнкцию двух простых высказываний К = Давление можно увеличить центробежным насосом , Р = Давление можно увеличить поршневым насосом , г. е. Н = К У Р. [c.49] О = жидкость пропустить через фильтр-пресс N = твердые частицы отделяются от жидкости . [c.49] Исчисление предикатов 1-го порядка является расширением классического исчисления высказываний, в котором каждое высказывание рассматривается как единое целое, не обладающее внутренней структурой, а истинность и ложность формул и атомов фиксированы. В исчислении предикатов основным элементом является предикат — переменное высказывание [т. е. логическая функция—/ (дс , дГг,. ..,х )], истинность или ложность которого зависит от значений входящих в предикат предметных переменных, или аргументов л 1, Х2,-,Х . Исчисление предикатов включает все формулы исчисления высказываний, а также формулы, которые кроме символов высказываний содержат символы предикатов, предметные переменные и символы кванторов Е — квантор общности ( для всех ) 3 — квантор единственности ( существует такой ). Кванторы употребляют только, с предметными переменными. [c.50] Бинарное отношение — это совокупность пар элементов данного множества. Про элементы а А и Ь Л, входящие в одну из заданных пар элементов множества/1, говорят, что они находятся в отношении К между собой, и обозначают это формулой аКЬ. [c.50] Отношением на множествах А1, называют произвольное подмножество К декартова произведения этих множеств, т. е. Л = = А ХА2Х. .. хА . [c.50] РЕАКЦИЯ-В-ЭКЗОТЕРМИЧЕСКАЯ Реакция В экзотермическая и т. д. для каждой экзотермической реакции. [c.51] Модели представления знаний на основе исчисления высказываний и исчисления предикатов относятся к дедуктивным моделям. [c.51] Близки к этому методу исследования по вероятностной логике [29, 30], где развиваются частотная концепция интерпретации вероятности и концепция индуктивной вероятности. Основной идеей такого направления является распространение вероятностной схемы на процедуры индуктивного характера. [c.52] Логико-математический подход к индуктивному выводу базируется на многозначных логиках, формальных уточнениях методов сходства и различия, а также на некоторых обобщениях и модификациях этих уточнений. В предложенном подходе существенную роль играют правила вывода по аналогии, посредством которых порождаются индуктивные обобщения. С помощью формальных уточнений выводов по аналогии и правдоподобных выводов по методам сходства и различия, а также путем использования их модификаций и обобщений формулируется ДСМ-метод (автор метода Д. С. Миль) автоматического порождения гипотез [3, 9, 30 . Метод генерирует специфические предикаты, применяемые как к множеству положительных примеров, так и к множеству отрицательных. Поэтому оценка существования гипотезы и оценки ее несуществования являются независимыми. [c.52] Так как в ДСМ-методе имеется набор различных предикатов, то конкретная процедура установления связи или опровержения ее зависит от последовательности использования этих предикатов. Каждая такая последовательность образует стратегию эвристики ДСМ-метода. Выбор той или иной стратегии приводит к различной эффективности установления гипотез, что, в свою очередь, делает актуальной задачу выбйра эффективных стратегий. [c.53] Новое и важное направление по индуктивному выводу основано на наборе правил индуктивного вывода, которые достаточно часто позволяют, например, по описанию работы алгоритма на конкретных примерах получить описание алгоритма для общего случая либо по формальному доказательству для частного случая получить доказательство для общего случая. Подход использован для автоматического синтеза программ. К классу правдоподобных выводов относятся выводы, использующие нечеткие правила и базирующиеся на теории нечетких множеств [14]. [c.53] Для отображения фактов и утверждений реального окружающего мира с учетом изменения явлений во времени, пространственных и причинных отношений между объектами и явлениями используют псевдофизические логики, описывающие субъективное восприятие окружающего мира человеком [3, 23]. Применение псевдофизических логик как МПЗ позволяет имитировать нестрогие человеческие рассуждения об окружающем его физическом мире (рассуждения о временных соотношениях событий, пространственном расположении объектов, причинно-следственных связях между физическими явлениями, частоте их возникновения и т. п.) генерировать на основе правил вывода новые знания. Эти знания пополняют описания ситуаций, полученные из текстов на ЕЯ или от контрольно-измерительных систем, и вводятся в память интеллектуальных систем. [c.53] Основная проблема, связанная с псевдофизическими логиками, заключается в разработке такой совокупности этих логик (пространственная, временная, причинная, логика действий), которая позволит решать задачу имитации нестрогих рассуждений ЛПР и задачу получения новых знаний с необходимой для функционирования интеллектуальной системы полнотой. [c.54] Приведем примеры лингвистических переменных ЛП температура принимает значения низкая, нормальная, средняя, высокая ЛП величина принимает значения очень малая, малая, средняя, большая, очень большая ЛП состояние вентиля принимает значения открыт полностью, открыт немного, закрыт, неизвестно ЛП качество продукта — высокое, хорошее, среднее, низкое, плохое ЛП время взаимодействия — малое, среднее, большое, очень большое ЛП размещение аппарата — вплотную, очень близко, далеко, очень далеко Л П утечка вещества — отсутствует, очень малая, малая, средняя, большая, очень большая . [c.54] Вернуться к основной статье