Принцип работы такой машины основан на поиске и применении подходящих продукций в базе знаний. Машина обрабатывает информацию, сравнивая ее с условиями продукций, и, если условия выполняются, применяет соответствующие действия. В процессе работы машина постепенно накапливает новые знания и оптимизирует свою работу, что позволяет ей выполнять сложные задачи более эффективно и точно.
| 1. Удобство в использовании и настройке. | 1. Необходимость определения продукции и начальных фактов. |
| 2. Гибкость в обработке и анализе информации. | |
| 3. Эффективность в автоматизации процессов. | 3. Отсутствие механизма самообучения. |
1. Применимость правила:
2. Порядок применения правил:
3. Продукция:
Когда правило применяется, оно порождает новый факт или устанавливает новое значение для уже существующего факта. Этот процесс называется продукцией.
- Продукционная модель знаний
- Поиск применимых правил-продукций
- Последовательное выполнение правил-продукций
- Достижение конечной цели
Системы экспертных систем: |
Диагностика и обучение: |
Управление производственными процессами: |
Разведка данных и прогнозирование: |
Другой моделью знаний является фреймовая модель. Фреймы представляют собой структуры данных, которые описывают объекты или ситуации, а также связанные с ними атрибуты и процедуры. Фреймовая модель позволяет более гибко и подробно описывать знания, а также учитывать контекст и условия, в которых эти знания применяются.
- Семантическая сеть.
- Фреймовая модель.
- Логическая модель знаний.
| Преимущества | Недостатки |
|---|---|
| Эффективность | Ограничения при сопоставлении знаний |
| Удобство представления знаний | Возможность избыточности правил |
| Логическое мышление системы | Потенциальная неопределенность |
| Применение в различных областях |