Дерево прийняття рішень - Розробка прототипу експертної системи з вибору оптимальної мови програмування

Існує декілька методів представлення знань:

Концептуальний граф;

Семантична мережа;

Фрейми.

Продукційна модель знання - модель, заснована на правилах, дозволяє представити знання у вигляді пропозицій типу "Якщо (умова), то (дія)". Продукційна модель - фрагменти семантичної мережі, засновані на тимчасових відносинах між станами об'єктів. Продукційна модель має такий недолік, що при накопиченні досить великого числа (порядку декількох сотень) продукцій вони починають суперечити один одному.

Семантична мережа - інформаційна модель предметної області, що має вигляд орієнтованого графа, вершини якого відповідають об'єктам предметної області, а дуги (ребра) задають відношення між ними. Об'єктами можуть бути поняття, події, властивості чи процеси. В семантичній мережі роль вершин виконують поняття бази знань, а дуги (зазвичай, спрямовані) задають відношення між ними. Таким чином, семантична мережа відображає семантику предметної області у вигляді понять і відношень.

На рисунку 3.1 представлений орієнтований граф, що відображає знання експертної системи. Граф представлений у вигляді семантичної мережі. Початкова точка "0", з якої починається опитування користувача. В залежності від відповіді на питання, користувач зможе побачити або наступне логічне питання, або кінцеву рекомендацію, зважаючи на всі відповіді отримані у конкретній гілці питань.

дерево прийняття рішень

Рисунок 3.1 - Дерево прийняття рішень

Похожие статьи




Дерево прийняття рішень - Розробка прототипу експертної системи з вибору оптимальної мови програмування

Предыдущая | Следующая