Гибридные модели представления знаний

Для проектирование БЗ сложных предметных областей, в которых необходимо представление знаний всех известных типов — иерархического, декларативного, процедурного, разрабатываются гибридные модели, сочетающие продукционную, семантическую и фреймовую модели.

Наиболее популярными являются следующие гибридные модели: семантико-продукционная, семантико-фреймовая, фреймо-продукционная, семантико-фреймо-продукционная. В таких моделях разработчики стремятся компенсировать недостатки моделей одного типа достоинствами других. Например, недостатком продукционной модели является неэффективность вывода и нечитабельность (т.е. трудность понимания того, что делает система в процессе вывода) при больших БЗ. Этот недостаток сполна компенсируется фреймовой моделью, когда декларативные знания представляются в виде фреймов иерархического типа, а процедурные знания — в виде слотов обращения к присоединенным процедурам. В итоге формируется иерархия, вершинами которой являются фреймы, моделирующие левую часть правил-продукций, а правая часть правил моделируется слотами — присоединенными процедурами. Если знания имеют слабую иерархичность или вложенность, то удобнее семантико-фреймовая модель, в которой вершины задаются фреймами, а связи между ними описываются семантической сетью.

Во фреймо-продукционной модели БЗ состоит из продукций, задающих причинно-следственные отношения между простыми и сложными объектами (любыми сущностями) моделируемой предметной области. При этом в качестве сложных объектов выступают фреймы. На основе объектов-условий определяется значение выделенного объекта-цели, играющего роль одной из гипотез решения. Вывод истинной (т.е. наилучшей с точки зрения имеющейся БЗ) гипотезы-решения может осуществляться как по прямой, так и по обратной стратегиям. При прямом выводе обход дерева условий выполняется от корня до соответствующей заданным условиям гипотезы. При обратном выводе выполняется проверка истинности условий, при которых предполагаемая гипотеза оказывается истинной. Возможно применение и смешанной стратегии вывода.

В следующем параграфе мы предложим пример представления знаний в виде гибридной модели, сочетающей в себе все рассмотренные типы МПЗ.