Статья:

Основные подходы к организации баз знаний интеллектуальных систем

Конференция: XVIII Студенческая международная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум»

Секция: Технические науки

Выходные данные
Мальцев А.В. Основные подходы к организации баз знаний интеллектуальных систем // Молодежный научный форум: электр. сб. ст. по мат. XVIII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 17(18). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_interdisciplinarity/17(18).pdf (дата обращения: 08.12.2019)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Основные подходы к организации баз знаний интеллектуальных систем

Мальцев Александр Владимирович
студент, Лесосибирский педагогический институт – филиал СФУ, РФ, г. Лесосибирск
Киргизова Елена Викторовна
научный руководитель, канд. пед. наук, доцент, и.о. декана физико-математического факультета, Лесосибирский педагогический институт – филиал СФУ, РФ, г. Лесосибирск

 

База знаний – комплекс программных средств, которые обеспечивают хранение, преобразование, поиск и запись в памяти ЭВМ информационных единиц (знаний), имеющих сложную структуру [1].

База знаний — это своеобразного рода база данных, которая разработана для управления знаниями (метаданными) [3].

Несомненно, одним из первостепенных составляющих любой интеллектуальной системы выступает база знаний. Ее функция состоит не только в реализации функции памяти вышеупомянутой системы, но в осуществлении механизмы взаимодействия между интеллектуальной системой и её знаниями. Формирование универсальной архитектуры базы знаний, которая была бы направлена на различные предметные области, чрезвычайно важно для любой интеллектуальной системы. Такая архитектура позволяет длительное время содержать информацию о различных предметных областях в рамках одной архитектуры интеллектуальной системы.

Пожалуй, наиболее значительный параметр баз знаний — качество содержащихся знаний. Наилучшие базы знаний содержат, самую свежую, достоверную и релевантную информацию, обладают совершенными системами поиска информации, имеют формат знаний и тщательно продуманную структуру.

Простые базы знаний наиболее часто используются при формировании экспертных систем, а также для того, чтобы данные об определённой организации хранились в одном месте: документация, руководства, статьи технического обеспечения. Одна из главных целей создания таких баз — прийти на помощь менее опытным людям найти самые существенные описания способа решения какой-либо проблемы предметной области. Обширная область интуитивных знаний специалистов, необходимые для успешной работы интеллектуальных систем, остаётся недоступной из-за отсутствия средств их извлечения и представления [4].

В последнее время термин «знание» стал часто находить применение в сфере информатики. Эксперты отмечают, что для модернизации интеллектуальных систем (информационно-поисковых систем высокого уровня, диалоговых систем, которые базируются на естественных языках, интерактивных человеко-машинных систем, используемых в управлении, проектировании, научных исследованиях) нужно знать, как именно успешно будут решаться задачи (проблемы) представления знаний.

На рисунке 1 изображена архитектура интеллектуальной системы.

 

Рисунок 1.Архитектура информационной системы, как интерфейс взаимодействия пользователя с базой знаний

 

В данной модели база знаний решает следующие задачи:

Поиск информации, необходимой пользователю (заложенной в базе знаний, так и косвенной информации, выведенной на основе существующей); трансформирование полученной информации в модель знаний, применяемая внутри интеллектуальной системы, которая взаимодействует с базой знаний; своевременное обновление знаний внутри себя; поддержание адекватности и целостности информации.

На рисунке 2 представлена общая архитектурная модель базы знаний интеллектуальной системы.

 

Рисунок 2. Архитектурная модель базы знаний информационной системы

 

Согласно [2] существует три основных типа моделей представления знаний в ИС: формальные; неформальные; интегрированные, или смешанные. Формальные модели состоят из множества сущностей (алфавит, аксиомы, правила вывода, синтаксические правила и др.). У этих моделей хорошо разработаны методы логического вывода, зато отсутствует гибкость модели. Для того чтобы хранить, обновлять и использовать знания применяют основные подходы к организации баз знаний интеллектуальных систем (рисунок 3).

 

Рисунок 3. Организация баз знаний интеллектуальных систем

 

Представление знаний.  Знания, хранящиеся в ИИС, после объединения знаний интегрируются, которые поступили от многих индивидуальных экспертов, и могут осуществлять формы правила вывода и баз данных. Довольно часто элементы знаний проявляются на одном из этих языков. Они агрегированы в гибридное представление знаний под видом одного источника знаний, который далее уже может быть агрегирован в глобально совместную базу знаний.

Организация знаний. Для организации баз знаний используются фундаментальные знания, проблемно-ориентированные знания, знания для поддержания диалога. Специфичные для диалога знания, обладают стандартизированной процедурой диалога, которая состоит из анализа пользовательских запросов и требований, интерпретации этих запросов по отношению к прикладной системе, она основана на знаниях и генерации ответа на основе кооперативного диалога.

Если база фактов стала большой или необходим доступ к внешним базам фактов, то нужно воспользоваться механизмами систем управления баз данных и экспертных систем.

Окружение. Доступ к базе данных будет скрыт от пользователя в методологии (тесное связывание). Перед началом запуска диалога консультаций, в методологии (слабое связывание), пользователю понадобиться загрузить внешние данные эксплицитно. Необходимость в окружении очень важна, так как через него самые различные базы знаний должны быть заполнены.

Связывание. Помимо обеспечения доступа к внешним базам данных, таким как численные вычисления или графика, экспертным системам очень часто нужно установить связь с другими средствами информационных систем.

 

Список литературы:
1. Аверкин А.Н., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992.
2. Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях: учеб. / ФГБОУ ВПО РГУИТП; ФГАУ ГНИИ ИТТ «Информика». М.: Финансы и статистика, 2012.
3. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем. / Хорошевский В.Ф. // СПб.: Питер, 2001 – 384с.
4. Интеллектуальные информационные системы и технологии : учебное пособие /Ю.Ю. Громов, О.Г. Иванова, В.В. Алексеев и др.  – Тамбов : Изд-во ФГБОУВПО  «ТГТУ»,  2013.  –  244 с.