Osnovi programiranja i programski jezici

Neke tehnike sticanja znanja za ES, navedeni su u poglavlju ‘Sticanje znanja za
ekspertne sisteme’. Ovo stečeno znanje se organizuje u bazi znanja ES na sledeće
načine:
• kao produkcioni sistem,
• kao struktuirani objekti, tipa:
o semantičke mreže,
o trojke objekat-atribut-vrednost,
o frejmovi,
• upotrebom predikatske logike.
PREDSTAVLJANJE ZNANJA PRODUKCIONIM PRAVILIMA I SISTEM
ZAKLJUČIVANJA
Procedura je takva metoda, u kojoj se korak po korak postiže neki specifični rezultat.
Produkcioni sistemi se sastoje od:
• globalnog memorijskog područja,
• skupa produkcionih pravila i
• interpretera koji ispituje trenutna stanja i izvršava pravila.
Globalni memorijski elementi su memorijska područja, koje se koriste za validno
stanje posmatranog okruženja. Namenjeno je otkrivanju stanja posmatranog sistema, i
sastoji se od niza memorijskih elemenata. Svaki elemenat sadrži opis jednog objekta,
koji je bitan za posmatrani problem. Ovaj opis je u obliku simboličkog identifikatora.
Svakom opisu se udružuje par atribut-vrednost. Svaki takav par opisuje trenutna,
aktuelna stanja i vrednosti pridruženih atributa.
Skup produkcionih pravila je tehnika predstavljanja znanja, koja ukazuje na odnos
izmedju preduslova i posledica. Ima sledeći oblik:
IF uslov THEN akcija.
Interpreter je potreban za prepoznavanje i izvršavanje pravila. On uporedjuje preduslov
pravila sa stanjem memorijskih elemenata i u slučaju podudarnosti aktivira pravilo.
Proces se završava uspešno dolaskom do rešenja ili neuspešno usled nepostojanja
pravila koje bi se moglo aktivirati.
ZAKLJUČIVANJE
Sukcesivnim aktiviranjem više pravila, nastaje lanac zaključivanja. U zavisnosti od
načina aktiviranja pravila, dobijamo dva različita mehanizma:
• ulančavanje unapred to je strategija vodjena podacima, jer korisnik zna
uslove a traga za posledicama,
• ulančavanje unazad to je strategija vodjena ciljem, jer su poznati
simptomi, rezultati, posledice, a traga se za uzrocima koji su do njih
doveli.
Kod ulančavanja unapred se traga za novim informacijama, koji su potrebni za
rešavanje problema. Mehanizam zaključivanja nastoji da na osnovu postojećih
podataka u memoriji, dođe do željenog zaključka. Ako nema dovoljno podataka za
aktiviranje nekog pravila, kontrola se vraća korisničkom interfejsu, u suprotnom se
110