Преимущества и недостатки продукционных систем

Популярность продукционных моделей определяется следующими факторами:

• 1. Подавляющая часть человеческих знаний может быть представлена в виде продукций.
• 2. Системы продукции являются модульными. Удаление или добавление продукций приводит к изменению остальных продукций.
• 3. При необходимости системы продукций могут реализовывать сложные алгоритмы.
• 4. Наличие в продукциях указания на сферу применения позволяет эффективно реализовать память, сокращая время поиска необходимой информации.
• 5. Объединение систем продукций с сетевыми представлениями позволяет создавать мощные экспериментальные системы.
• 6. Параллельность и асинхронность работы системы продукций делает их наиболее подходящими для ЭВМ новой архитектуры (наличие нескольких процессоров).

Продукционные модели имеют два недостатка: при большом числе продукций (> 1000) проверка непроворечивости становится сложнее; неоднозначность выбора из фронта готовой продукции.

ЗАПОЛНЕНИЕ ЗНАНИЯМИ ОБОЛОЧКИ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ.

Для преобразования экспертных знаний в доступные для машины факты и правила их необходимо оформить в форме, доступной для оболочки экспертной системы. Для ввода информации в имеющуюся экспертную систему надо создать текст файла с именем rules, содержащий базу знаний в форме:

• 1. Вопросы
• 2. Разрешенных значений
• 3. Правил.

Порядок их написания не имеет значения.

Правила.

Правило1: Если костюм официальный То надеть галстук = да Правило2: (составить 13 — 20 правил).

Разрешенные значения.

Разрешен (костюм) = официальный, деловой, спортивный, никакой.

Разрешен (время) = рабочий день, уикенд.

Вопрос. семантический продукционный ядро Вопрос (костюм) = какой костюм наденете ?

Вопросы необходимы для уточнения задания экспертных систем.