и 14 4 дают
Рисунок 14.2, 14.3 и 14.4 дают представление о разнообразии способов, которыми знания могут быть выражены при помощи "если-то"-правил. На этих рисунках приведены примеры правил из трех различных систем, основанных на знаниях: медицинской консультативной системы MYCIN, системы AL/X для диагностики неисправностей в оборудовании и системы AL3 для решения шахматных задач.
Вообще говоря, если вы хотите разработать серьезную экспертную систему для некоторой выбранной вами предметной области, вы должны провести консультации с экспертами в этой области и многое узнать о ней сами. Достигнуть определенного понимания предметной области после общения с экспертами и чтения литературы, а затем облечь это понимание в форму представления знаний в рамках выбранного формального языка - это искусство, называемое инженерией знаний. Как правило, это сложная задача, требующая больших усилий, чего мы не можем себе позволить в данной книге. Но какая-нибудь предметная область и какая-нибудь база данных нам необходимы в качестве материала для экспериментов. С практической точки зрения нам для этой цели вполне подойдет "игрушечная" база знаний. На Рисунок 14.5 показана часть такой базы знаний. Она состоит из простых правил, помогающих идентифицировать животных по их основным признаками в предположении, что задача идентификации ограничена только небольшим числом разных животных.
Правила, содержащиеся в базе знаний, имеют вид
ИмяПравила : если Условие то Заключение
где Заключение - это простое утверждение, а
line();если
давление в v-01 достигло уровня открытия
выпускного клапана
то
выпускной клапан в v-01 открылся
[N=0.005, S=400]
если
давление в v-01 не достигло уровня открытия
выпускного клапана и выпускной клапан в v-01
открылся
то
преждевременное открытие выпускного клапана
(сместилась установка порогового давления)
[N=0.001, S=2000]
