Главная

— області можливих значень відповідних слотів наповнюючи слоти конкретним вмістом можна отримати фрейм конкретною ситуації наприклад «радіомонтажник сполучає мікросхему з конденсатором способом паяння» заповнення слотів шанциями називають активізацією фрейма за допомогою фреймів можна моделювати як процедурні так і декларативні знання на рис представлений приклад представленияпроцедурных знань на рис наведений приклад фрейма «технологічна операція» що ілюструє представлення декларативних знань для вирішення завдання проектування технологічного процесу значення слотів можуть містити ссьшки на так звані приєднані процедури фрейми дозволяють використовувати багато властивостей знань і досить широкий вживаються їх.Достоїнства і недостатdz «об'єкт» «суб'єкт» —— «за допомогою чого » фрейм ситуації «соединять»глава автоматизація підтримки ухвалення управлінських рішень ки схожі з достоїнствами і недоліками семантичних мереж які будуть розглянуті нижче модель семантичній мережі модель куилиана семантична мережа — це направлений графс пойменованими вершинами і дугами причому вузли позначають конкретні об'єкти а дуги — стосунки між ними як випливає з визначення дана модель представлення знань є загальнішою по відношенню до фреймової моделі іншими словами фреймова модель — окремий випадок семантичної мережі семантичну мережу можна побудувати для.Будь-якої наочної області і для найрізноманітніших об'єктів і стосунків на рис представлена семантична мережа для пропозиції ситуації «студент табуреткин сумлінно вивчає новий план рахунків перед складанням іспиту по дисципліні «бухгалтерський облік» рис содержитфрагмент семантичною мережі для поняття «автомобіля» позначення isa — є є haspart — має частину з наведених прикладів зрозуміло чому багато фахівців по ии вважають фрейм частным випадком семантичної мережі із строго структурованими знашанции слотів рис фрейм поняття «технологічна операция»рискменеджмент рис семантична мережа для пропозиції ситуації рис фрагмент семантичної мережі поняття «автомобіля» ниями.Основна гідність методів моделювання знань за допомогою семантичних мереж і фреймів — універсальність зручність вистави як декларативних так і процедуральных знань мають місце і два недоліки —громоздкость складність побудови і зміни — потреба у всіляких процедурах обробки пов'язана з різноманітністю типів дуг і вершин глава автоматизація підтримки прийняття управленческихособенности розробки і вживання систем штучного інтелекту структура і призначення експертних систем в даний час серед всіх систем штучного інтелекту ии найбільше поширення по деяких оцінках до % отримали експертні системи эс різних типів величезний інтерес до.Эс обумовлений трьома основними обставинами эс орієнтовані на вирішення широкого круга завдань в раніше областях що не формалізуються які вважалися малодоступними для использованияэвм эс призначені для вирішення завдань в діалоговому режимі з фахівцями кінцевими користувачами від яких не вимагається знання програмування — це різко розширює сферу використання обчислювальної техніки яка в даному випадку виступає як інструмент підкріплення підтримки пам'яті фахівця і посилення його здібностей до логічного виводу фахівець використовуючий эс для вирішення своїх завдань може досягати а інколи і перевершувати за результатами можливості експертів в.