Базы данных: конспект лекций
Добавить в закладки К обложке
- Лекция № 1. Введение - Страница 1
- 2. Реляционные базы данных - Страница 2
- Лекция № 2. Отсутствующие данные - Страница 4
- 1. Пустые значения (Empty-значения) - Страница 5
- 2. Неопределенные значения (Null-значения) - Страница 6
- 3. Null-значения и общее правило вычисления выражений - Страница 7
- 4. Null-значения и логические операции - Страница 8
- 5. Null-значения и проверка условий - Страница 9
- Лекция № 3. Реляционные объекты данных - Страница 10
- 2. Домены и атрибуты - Страница 11
- 3. Схемы отношений. Именованные значения кортежей - Страница 12
- 4. Кортежи. Типы кортежей - Страница 13
- 5. Отношения. Типы отношений - Страница 14
- Лекция № 4. Реляционная алгебра. Унарные операции - Страница 15
- 1. Унарная операция выборки - Страница 16
- 2. Унарная операция проекции - Страница 17
- 3. Унарная операция переименования - Страница 18
- 4. Свойства унарных операций - Страница 19
- Лекция № 5. Реляционная алгебра. Бинарные операции - Страница 20
- 2. Операции декартового произведения и естественного соединения - Страница 22
- 3. Свойства бинарных операций - Страница 24
- 4. Варианты операций соединения - Страница 26
- 5. Производные операции - Страница 31
- 6. Выражения реляционной алгебры - Страница 33
- Лекция № 6. Язык SQL - Страница 35
- 1. Оператор Select – базовый оператор языка структурированных запросов - Страница 36
- 2. Унарные операции на языке структурированных запросов - Страница 37
- 1. Операция выборки. - Страница 38
- 2. Операция проекции. - Страница 39
- 3. Операция переименования. - Страница 40
- 3. Бинарные операции на языке структурированных запросов - Страница 41
- 1. Операция объединения. - Страница 42
- 2. Операция пересечения. - Страница 43
- 3. Операция разности. - Страница 44
- 4. Операция декартова произведения. - Страница 45
- 5. Операции внутреннего соединения. - Страница 46
- 6. Операция естественного соединения. - Страница 47
- 7. Операция левого внешнего соединения. - Страница 48
- 8. Операция правого внешнего соединения. - Страница 49
- 9. Операция полного внешнего соединения. - Страница 50
- 4. Использование подзапросов - Страница 51
- Лекция № 7. Базовые отношения - Страница 53
- 1. Базовые типы данных - Страница 54
- 2. Пользовательский тип данных - Страница 56
- 3. Значения по умолчанию - Страница 57
- 4. Виртуальные атрибуты - Страница 58
- 5. Понятие ключей - Страница 59
- Лекция № 8. Создание базовых отношений - Страница 61
- 1. Металингвистические символы - Страница 62
- 2. Пример создания базового отношения в записи на псевдокоде - Страница 63
- 3. Ограничение целостности по состоянию - Страница 66
- 4. Ограничения ссылочной целостности - Страница 67
- 5. Понятие индексов - Страница 70
- 6. Модификация базовых отношений - Страница 71
- Лекция № 9. Функциональные зависимости - Страница 72
- 2. Правила вывода Армстронга - Страница 74
- 3. Производные правила вывода - Страница 76
- 4. Полнота системы правил Армстронга - Страница 78
- Лекция № 10. Нормальные формы - Страница 80
- 2. Первая нормальная форма (1NF) - Страница 82
- 3. Вторая нормальная форма (2NF) - Страница 84
- 4. Третья нормальная форма (3NF) - Страница 86
- 5. Нормальная форма Бойса – Кодда (NFBC) - Страница 87
- 6. Вложенность нормальных форм - Страница 88
- Лекция № 11. Проектирование схем баз данных - Страница 89
- 1. Различные типы и кратности связей - Страница 91
- 2. Диаграммы. Виды диаграмм - Страница 92
- 3. Связи и миграция ключей - Страница 93
- Лекция № 12. Связи классов сущностей - Страница 95
- 1. Иерархическая рекурсивная связь - Страница 96
- 2. Сетевая рекурсивная связь - Страница 97
- 3. Ассоциация - Страница 98
- 4. Обобщения - Страница 100
- 5. Композиция - Страница 102
- 6. Агрегация - Страница 104
- 7. Унификация атрибутов - Страница 105
- Лекция № 13. Экспертные системы и продукционная модель знаний - Страница 106
- 2. Структура экспертных систем - Страница 109
- 3. Участники разработки экспертных систем - Страница 110
- 4. Режимы работы экспертных систем - Страница 111
- 5. Продукционная модель знаний - Страница 112
5. Продукционная модель знаний
По своей сути продукционные модели знаний близки к логическим моделям, что позволяет организовать весьма эффективные процедуры логического вывода данных. Это с одной стороны. Однако, с другой стороны, если рассматривать продукционные модели знаний в сравнении с логическими моделями, то первые более наглядно отображают знания, что является неоспоримым преимуществом. Поэтому, несомненно, продукционная модель знаний является одним из главных средств представления знаний в системах искусственного интеллекта.
Итак, начнем подробное рассмотрение понятия продукционной модели знаний.
Традиционная продукционная модель знаний включает в себя следующие базовые компоненты:
1) набор правил (или продукций), представляющих базу знаний продукционной системы;
2) рабочую память, в которой хранятся исходные факты, а также факты, выведенные из исходных фактов при помощи механизма логического вывода;
3) сам механизм логического вывода, позволяющий из имеющихся фактов, согласно имеющимся правилам вывода, выводить новые факты.
Причем, что любопытно, количество таких операций может быть бесконечно.
Каждое правило, представляющее базу знаний продукционной системы, содержит условную и заключительную части. В условной части правила находится либо одиночный факт, либо несколько фактов, соединенных конъюнкцией. В заключительной части правила находятся факты, которыми необходимо пополнить рабочую память, если условная часть правила является истинной.
Если попытаться схематично изобразить продукционную модель знаний, то под продукцией понимается выражение следующего вида:
(i) Q; P; A → B; N;
Здесь i – это имя продукционной модели знаний или ее порядковый номер, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукционных моделей, получая некую идентификацию. В качестве имени может выступать некоторая лексическая единица, отражающая суть данной продукции. Фактически мы именуем продукцию для лучшего восприятия сознанием, чтобы упростить поиск нужной продукции из списка.
Приведем простой пример: покупка тетради» или «набор цветных карандашей. Очевидно, что каждую продукцию обычно именуют словами, подходящими для данного момента. Проще говоря, называют вещи своими именами.
Идем дальше. Элемент Q характеризует сферу применения данной конкретной продукционной модели знаний. Такие сферы легко выделяются в сознании человека, поэтому с определением данного элемента, как правило, сложностей не возникает. Приведем пример.
Рассмотрим следующую ситуацию: допустим, в одной сфере нашего сознания хранятся знания о том, как надо готовить пищу, в другой, как добраться до работы, в третьей, как правильно эксплуатировать стиральную машину. Подобное разделение присутствует и памяти продукционной модели знаний. Это разделение знаний на отдельные сферы позволяет значительно экономить время, затрачиваемое на поиск нужных в данный момент каких-то конкретных продукционных моделей знаний, и тем самым значительно упрощает процесс работы с ними.
Разумеется, что основным элементом продукции является ее так называемое ядро, которое в нашей приведенной выше формуле обозначалось как А → В. Эта формула может быть интерпретирована, как «если выполняется условие А, то следует выполнить действие В».
Если же мы имеем дело с более сложными конструкциями ядра, то в правой части допускается следующий альтернативный выбор: «если выполняется условие А, то следует выполнить действие В1, иначе следует выполнить действие В2».
Однако интерпретация ядра продукционной модели знаний может быть различной и зависеть от того, что будет стоять слева и справа от знака секвенции «→». При одной из интерпретаций ядра продукционной модели знаний секвенция может истолковываться в обычном логическом смысле, т. е. в качестве знака логического следования действия В из истинного условия А.
Тем не менее возможны и другие интерпретации ядра продукционной модели знаний. Так, например, А может описывать какое-то условие, выполнение которого необходимо для того, чтобы можно было совершить некое действие В.
Далее рассмотрим элемент продукционной модели знаний Р.
Элемент Р определяется, как условие применимости ядра продукции. Если условие Р истинно, то ядро продукции активизируется. В противном случае, если условие Р не выполняется, т. е. оно ложно, ядро не может быть активизировано.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- 68
- 69
- 70
- 71
- 72
- 73
- 74
- 75
- 76
- 77
- 78
- 79
- 80
- 81
- 82
- 83
- 84
- 85
- 86
- 87
- 88
- 89
- 90
- 91
- 92
- 93
- 94
- 95
- 96
- 97
- 98
- 99
- 100
- 101
- 102
- 103
- 104
- 105
- 106
- 107
- 108
- 109
- 110
- 111
- 112
- 113