Привет, сегодня поговорим про логическая модель знаний, обещаю рассказать все что знаю. Для того чтобы лучше понимать что такое
логическая модель знаний , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Модели представления знаний.
Основная идея при построении логических моделей знаний заключается в следующем – вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода. В основе логических моделей знаний лежит понятие формальной теории, задаваемое картежем:
– счетное множество базовых символов (алфавит);
– множество, называемое формулами;
– выделенное подмножество априори истинных формул (аксиом);
– конечное множество отношений между формулами, называемое правилами вывода.
Основные достоинства логических моделей знаний:
- в качестве «фундамента» здесь используется классический аппарат математической логики, методы которой достаточно хорошо изучены и формально обоснованы;
- существуют достаточно эффективные процедуры вывода, в том числе реализованные в языке логического программирования «Пролог»;
- в базах знаний можно хранить лишь множество аксиом, а все остальные знания получать из них по правилам вывода.
В логических моделях знаний слова, описывающие сущности предметной области, называются термами(константы, переменные, функции), а слова, описывающие отношения сущностей – предикатами.
Предикат – логическая
-арная пропозициональная функция, определенная для предметной области и принимающая значения либо истинности, либо ложности. Об этом говорит сайт https://intellect.icu .
Пропозициональной называется функция, которая ставит в соответствие объектам из области определения одно из истинностных значений («истина», «ложь»). Предикат принимает значения «истина» или «ложь» в зависимости от значений входящих в него термов.
Способ описания предметной области, используемый в логических моделях знаний, приводит к потере некоторых нюансов, свойственных естественному восприятию человека, и поэтому снижает описательную возможность таких моделей.
Сложности возникают при описании «многосортных» миров, когда объекты не являются однородными. Так, высказывания:
«2 + 2 = 4»
«Москва – столица России»
имеют одно и то же значение «истина», но разный смысл. С целью преодоления сложностей и расширения описательных возможностей логических моделей знаний разрабатываются псевдофизические логики, логики, оперирующие с нечеткостями, эмпирическими кванторами, обеспечивающие индуктивные (от частного к общему), дедуктивные (от общего к частному) и традуктивные (на одном уровне общности) выводы. Такие расширенные модели, объединяющие возможности логического и лингвистического подходов, принято называть логико-лингвистическими моделями предметной области.
Вау!! 😲 Ты еще не читал? Это зря!
- представление знаний , модели знаний ,
- знания , усвоение знаний ,
- Применение знаний , использование знаний
- Обработка данных
- Семантический анализ
- Морфологический анализ
- Научное моделирование
- Защита информации
- фреймовая модель знаний , фреймовая модель ,
- семантические сети , сетевые модели знаний ,
-
- продукционная модель знаний ,
- классификация моделей представления знаний ,
- модели представления знаний ,
- проблема представления знаний ,
- приобретение знаний , получение знаний ,
К сожалению, в одной статье не просто дать все знания про логическая модель знаний. Но я - старался.
Если ты проявишь интерес к раскрытию подробностей,я обязательно напишу продолжение! Надеюсь, что теперь ты понял что такое логическая модель знаний
и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания,
то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории
Модели представления знаний
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про логическая модель знаний
Комментарии