Примеры фреймовых моделей представления знаний

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 13 Июня 2013 в 18:21, реферат

Краткое описание

Модели представления знаний – это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Почему одно из важнейших? Да потому, что без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе. Действительно, представьте себе человека, который абсолютно ничего не знает. Например, он не знает даже таких элементарных вещей как:
для того, чтобы не умереть от голода, необходимо периодически есть;
необязательно из одного края города в другой идти пешком, если для этих целей можно воспользоваться общественным транспортом.

Содержание

1. Введение……………………………………………………………………………………….1
2. Классификация моделей представления знаний…………………………………………….3
3. Представление знаний фреймами. Фреймовая модель знаний…………………………….5
3.1. Понятие фрейма………………………………………………………………….….5
3.2. Особенности фреймового представления знаний…………………………………6
3.3. Основные свойства фреймов…………………………………………………….…6

3.4. Структура данных фрейма…………………………………..….…………………..7

4. Примеры фреймовых моделей представления знаний………..………………………..…11

5. Заключение…………………………………..……………………………………………….14

6. Список литературы……………………………………………..……………

Вложенные файлы: 1 файл

представление знаний на основе фреймов.docx

— 36.49 Кб (Скачать файл)

 

Пример№ 4: Описание с помощью фреймов понятия письменного отчета. В виде семантической сети «отчет» можно представить следующим образом.

Приведем представление  понятия отчёта с помощью фреймов. 

 

 

  

 

 

  

 

5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

 

 

     Главная особенность применения  языка представления знаний фреймами –простота написания программ для решения интеллектуальных проблем. Высокая универсальность языка позволяет с помощью присоединенных процедур эффективно реализовывать любую программу управления выводом, но это требует определенной квалификации разработчика. Это позволяет квалифицировать язык представления знаний фреймами как язык, ориентированный на специалистов в области искусственного интеллекта.      

     

 Поскольку большинство  систем, ориентированных на решение  сложных проблем, содержат в  качестве составляющей продукционную  систему, то в ряде случаев  допускается использование продукционных  правил в качестве типа данных  фрейма.

Весьма серьезной и  сложной задачей является обнаружение  семантических противоречий во фреймовой  системе. Поиск эффективных научных  подходов для ее решения связан с  исследованием по машинному обучению.    

 Применение модели  знаний на основе фреймов и  фреймовых сетей при реализации  инструментальных средств позволяет  описывать достаточно широкий  класс технологических объектов. Используемая унифицированная структура  фреймов и небольшое число  стандартных правил обработки  позволяют описывать более сложные  правила обработки и делают  систему гибкой в построении  различных объектно-ориентированных  структур знаний. Построенная модель информационной структуры и соответствующая модель выбора удовлетворяют поставленным требованиям, характерным для новых информационных технологий, а именно: проблемно-независимое представление информации, обеспечение создания и корректировки базы знаний, данных и фактов на информационном уровне, поддержка выбора на качественном и количественном уровне, возможность описания на информационном уровне различных правил выбора, достаточно простой перевод модели в машинное представление.  

 

 

  

 

 

  

 

 

  

 

 

  

 

 

  

 

 

  

 

6. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 

 

  1. Представление и использование знаний : Пер. с япон. / Под ред. Х.Уэно, М.Исидзука. –М.: Мир, 1989. С. 55-98.

 

 

  1. АпресянЮ.Д. Избранныетруды. В двухтомах. Т.1. Лексическаясемантика. Синонимическиесредстваязыка. -М.: Школа"Языкирусскойкультуры", 1995. С. 79-94, 119-163

 

 

  1. ЛеонтьеваН.Н. Русскийобщесемантическийсловарь(РОСС) : структура, наполнение. // НТИ. Сер. 2. 1997. №12. С. 5-20.

 

 

  1. МельчукИ.А.,ЖолковскийА.К.Толково-комбинаторный словарь современного русского языка.Опыт семантико-синтаксического описания русской лексики. -Вена, 1984.

Информация о работе Примеры фреймовых моделей представления знаний