Логические модели баз данных. Логические модели данных

Логические модели реализуются средствами так называемой логики предикатов.

Предикат – функция, принимающая только два значения – «истина» и «ложь» и предназначаемая для выражения свойств объектов и связей между ними.

Выражение, в котором подтверждается или опровергается наличие каких-либо свойств у объекта наз. высказыванием.

Константы логики предикатов служат для именования объектов предметной области.

Логические выражения (или высказывания) образуют атомарные (простейшие) формулы.

Интерпретация предикатов – множество всех допустимых связываний переменных с константами. При этом связывани я – подстановка констант вместо переменных.

Высказывание логически следует из заданных посылок. Оно истинно всегда, когда истинны посылки.

Наиболее простым языком логики является исчисление высказываний, в которых отсутствуют переменные. К каждому высказыванию можно приписать значение «истинно» или «ложно». Отдельные высказывания могут соединяться связками «и», «или», «не», которые называются бумейми операторами.

Основу исчисления высказываний составляют правила образования сложных высказываний из атомарных.

Пример сложных высказываний.

А – истинно и В – ложно.

А и В истинно.

А и В – логические высказывания, о которых можно сказать, что они истинны или ложны. Исчисление высказываний – недостаточно выразительное средство для обработки знаний, так как в нем не могут быть представлены выражения, включающие переменные с кванторами.

Исчисление предикатов с кванторами (логика предикатов) является расширением исчисления высказываний, в которых для выражения отношений предметной области могут использоваться предложения, включающие не только константы, но и переменные.

Предикаты: clear (a), clear (c), ontable (a), ontable (c), on (c,b), cube(a), cube(b), pyram.de(c).

В общем случае модели, основанные на логике предикатов, описываются формальной системой, которая задается четверкой:

М = {Т, Р, А, П}

Т – множество базовых элементов (алфавит)

Р – множество синтаксических правил, на которых можно строить синтаксически корректные предложения

А – множество аксиом или несколько синтаксически правильных предложений, заданных априорно

П – правила продукций (правило вывода или семантическое правило, с помощью которого можно расширить множество А, добавляя в него синтаксически правильные предложения

Главное преимущество логических моделей: возможность непосредственно запрограммировать механизм вывода логически правильных предложений. Однако, с помощью правил, задающих синтаксис языка, нельзя установить истинность или ложность того или иного высказывания. Это распространяется на все языки программирования, реализующие логику предикатов.

Высказывание может быть построено синтаксически правильно, но оказаться совершенно бессмысленным.

Логические модели представления и манипулирования знаний были особенно популярны в 70-х годах 20 века, особенно с появлением языка пролог.

По мере того, как в поле зрения исследователей включались все новые интеллектуальные задачи, стало ясно, что говорить о доказательном выводе можно в небольшом числе случаев, когда проблемная область, в которой решалась задача, формально описана и полностью известна. Но в большинстве задач, где интеллект человека позволяет найти решение, связанное с областями, где знания принципиально не полны, не точны и не корректны. При таких условиях речь может идти только о правдоподобном выводе, при котором окончательный результат получается лишь с некоторой оценкой уверенности в его истинности.

Поэтому дальнейшее развитие баз знаний, использующих логические модели, шло по пути работ в области так называемых индуктивных логик, логик «здравого смысла», логик «веры» и др. логических систем, имеющих мало общего с классической логикой.

ФРЕЙМ

Фрейм – структура данных для представления стереотипных ситуаций. Модель представления данных на основе фреймов использует концепцию организации памяти понимания и обучения человека, предложена в 1979 году М. Минским.

Фрейм (рамка) – единица представления знаний, детали которой могут изменятсяв соответствии с текущей ситуацией. Фрейм в каждый момент времени может быть дополнен различной информацией, касающейся способов его применения, последствий этого применения и т.п.

Структура фрейма – характеристика описываемой стереотипной ситуации и их значения, которые называются слотами и заполнителями слотов .

Структура:

(Имя фрейма: Имя слота 1 (значение слота 1); Имя слота 2 (значение слота2); . . . Имя слота N (значение слотаN))

Значением слота может быть практически что угодно: числа, формулы, тексты на естественном языке, программы, правила вывода или ссылка на другие слоты данного фрейма или других фреймов.

В качестве значения слота может быть значение слота более низкого уровня, что позволяет реализовать «принцип матрешки».

Фрейм – структура данных, представляющая стереотипную ситуацию. К каждому фрейму присоединяется несколько видов информации. Часть этой информации о том, как использовать фрейм, другая часть – о том, что можно ожидать далее, еще одна часть – что следует делать, если ожидания не подтвердятся.

Фрейм можно представить в виде своеобразной таблицы.

В таблице дополнительные столбцы предназначаются для описания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов.

В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма. Так образуются сети фреймов.

Существует несколько способов получения слотом значения во фрейм экземпляре:

1) по умолчанию от фрейма образца;

2) через наследование свойств от фрейма указанного в слоте АКО;

3) по формуле, указанной в слоте;

4) через присоединяющуюся процедуру;

5) явно из диалога с пользователем;

6) из БД.

Важнейшим свойством теории фреймов является так называемое наследование свойств. Это наследование происходит по АКО – связям. A KIND OF (AKO)

Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов.

В сети фреймов на рисунке понятие «ученик» наследует свойства фреймов «ребенок» и «человек», которые находятся на более высоком уровне иерархии. Так, на вопрос «любят ли ученики сладкое», следует ответ «да», так как этим свойством обладают все дети, что указано во фрейме «ребенок».

Наследование может быть частичным, так как возраст учеников не наследуется из фрейма «ребенок», так как указан явно в своем собственном фрейме.

Различают статические и динамические системы фреймов.

В статических системах фреймов фреймы не могут быть изменены в процессе решения задачи, а в динамических системах фреймов этот допустимо.

В системах программирования, основанных на фреймах, говорят, что они являются объектно-ориентированными. Каждый фрейм соответствует некоторому объекту предметной области, а слоты содержат описывающие этот объект данные, т.е. в слотах содержатся значения признаков объекта.

Фрейм может быть представлен в виде списка свойств, а если использовать средства БД, то в виде записи.

Наиболее ярко достоинства фреймовых систем представления знаний проявляются в том случае, когда родовидовые связи изменяются нечасто и предметная область насчитывает немного исключений.

Во фреймовых системах данные о родовидовых связях хранятся явно как и значения других типов.

Значения слотов представляются в системе в единственном экземпляре, так как включаются только в один фрейм, описывающий наиболее общие понятия из всех тех, которые содержит слот с данным именем. Такое свойство систем фреймов обеспечивает экономное размещение базы знаний в памяти компьютера.

Еще одно достоинства фреймов – значение каждого слота может быть вычислено с помощью соответствующих процедур или найдено эвристическими методами. Фреймы позволяют манипулировать как декларативными, так и процедурными знаниями.

Недостатки фреймовых систем: относительно высокая сложность.

Логическая модель данных является визуальным графическим представлением структур данных, их атрибутов и связей. Логическая модель представляет данные таким образом, чтобы они легко воспринимались бизнес-пользователями. Проектирование логической модели должно быть свободно от требований платформы и языка реализации или способа дальнейшего использования данных.

При разработке используются требования к данным и результаты анализа для формирования логической модели данных. Логическую модель приводят к третьей нормальной форме, и проверяет ее на соответствие модели процессов.

Основными компонентами логической модели являются:

Сущности;

Атрибуты сущности;

Связи между сущностями.

Сущность.

Сущность моделирует структуру однотипных информационных объектов (документов, хранилищ данных, таблиц базы данных). В пределах модели данных сущность имеет уникальное имя, выраженное существительным. Например: студент, счет-фактура, справочник_товаров.

Сущность является шаблоном на основании которого создаются конкретные экземпляры сущности. Например: экземпляр сущности студент – Иванов Иван Иванович.

Сущность обладает следующими свойствами:

Каждая сущность имеет уникальное имя, и к одному и тому же имени должна применятся одинаковая интерпретация;

Сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые либо принадлежат сущности либо наследуются через связь;

Сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые однозначно идентифицируют каждый экземпляр сущности;

Каждая сущность может обладать любым количеством связей с другими сущностями модели.

На диаграмме сущность обычно изображается квадратом разделенным на две части рис.

Рис. 40 Сущность модели данных.

Сущность в методологии IDEF1X является не зависимой, если каждый экземпляр сущности может быть однозначно идентифицирован без определения его отношений с другими сущностями. Сущность называется зависимой, если однозначная идентификация экземпляра сущности зависит от его отношения к другой сущности.

Зависимая сущность изображается прямоугольником со скругленными углами рис. (сущность льгота зависимая от сущности житель_бийска)

Атрибут - любая характеристика сущности, значимая для рассматриваемой предметной области и предназначенная для квалификации, идентификации, классификации, количественной характеристики или выражения состояния сущности. Атрибут представляет тип характеристик или свойств, ассоциированных со множеством реальных или абстрактных объектов (людей, мест, событий, состояний, идей, пар предметов и т.д.). Экземпляр атрибута - это определенная характеристика отдельного элемента множества. Экземпляр атрибута определяется типом характеристики и ее значением, называемым значением атрибута. В ER-модели атрибуты ассоциируются с конкретными сущностями. Таким образом, экземпляр сущности должен обладать единственным определенным значением для ассоциированного атрибута.

Атрибут может быть либо обязательным, либо необязательным (рисунок 2.23). Обязательность означает, что атрибут не может принимать неопределенных значений (null values). Атрибут может быть либо описательным (т.е. обычным дескриптором сущности), либо входить в состав уникального идентификатора (первичного ключа).

Уникальный идентификатор (ключ) - это минимальный набор атрибутов, предназначенный для уникальной идентификации каждого экземпляра данного типа сущности. Минимальность означает, что исключение из набора любого атрибута не позволит идентифицировать экземпляр сущности по оставшимся. В случае полной идентификации каждый экземпляр данного типа сущности полностью идентифицируется своими собственными ключевыми атрибутами, в противном случае в его идентификации участвуют также атрибуты другой сущности-родителя через связь.

Атрибуты входящие в состав ключа должны быть обязательными и не изменятся во времени. Атрибуты входящие в состав ключа должны быть обязательными и не изменятся в времени. Например: имеем сущность Житель_Бийска.

Атрибут возраст не может входить в состав ключа, так как он изменяется ежегодно, номер паспорта не может входить в состав ключа, так как экземпляр может и не иметь паспорта. В качестве ключа лучше здесь использовать номер страхового свидетельства.

Связь (Relationship) - поименованная ассоциация между двумя сущностями, значимая для рассматриваемой предметной области. Связь - это ассоциация между сущностями, при которой, как правило, каждый экземпляр одной сущности, называемой родительской сущностью, ассоциирован с произвольным (в том числе нулевым) количеством экземпляров второй сущности, называемой сущностью-потомком, а каждый экземпляр сущности-потомка ассоциирован в точности с одним экземпляром сущности-родителя. Таким образом, экземпляр сущности-потомка может существовать только при существовании сущности родителя.

Связь изображается линией, проводимой между сущностью-родителем и сущностью-потомком с точкой на конце линии у сущности-потомка.

Связи может даваться имя, выражаемое грамматическим оборотом глагола и помещаемое возле линии связи. Имя каждой связи между двумя данными сущностями должно быть уникальным, но имена связей в модели не обязаны быть уникальными. Имя связи всегда формируется с точки зрения родителя, так что предложение может быть образовано соединением имени сущности-родителя, имени связи, выражения степени и имени сущности-потомка.

Например, связь продавца с контрактом может быть выражена следующим образом:

продавец может получить вознаграждение за 1 или более контрактов;
контракт должен быть инициирован ровно одним продавцом.

Связь может дополнительно определяться с помощью указания степени или мощности (количества экземпляров сущности-потомка, которое может существовать для каждого экземпляра сущности-родителя). В IDEF1X могут быть выражены следующие мощности связей:

каждый экземпляр сущности-родителя может иметь ноль, один или более связанных с ним экземпляров сущности-потомка;
каждый экземпляр сущности-родителя должен иметь не менее одного связанного с ним экземпляра сущности-потомка -P;
каждый экземпляр сущности-родителя должен иметь не более одного связанного с ним экземпляра сущности-потомка - Z;
каждый экземпляр сущности-родителя связан с некоторым фиксированным числом экземпляров сущности-потомка.

Если экземпляр сущности-потомка однозначно определяется своей связью с сущностью-родителем, то связь называется идентифицирующей, в противном случае - неидентифицирующей.

Идентифицирующая связь изображается сплошной линией,

Рис. 43

Неидентифицирующая изображается штриховой линией.

Рис.44.

При идентифицирующей связи ключ родительской сущности переносится в область ключа зависимой сущности с указанием в скобках (FK)- внешний ключ. При неидентифицирующей связи ключ родительской сущности переносится в область атрибутов дочерней сущности с указанием в скобках (FK)- внешний.

Рис. 45 Идентифицирующая связь.

Рис. 46 Неидентифицирующая связь.

На начальных этапах моделирования могу быть выявлены связи многие ко многим. Наличие таких связей говорит о незавершенности анализа. Обычно такие связи преобразуют в идентифицирующие и неидентифицирующие связи.

Рис. 47 Связь многие ко многим.

В процессе моделирования данных, могут быть выявлены сущности часть атрибутов и связей которых одинаковы. Для моделирования таких случаев используется иерархия категорий. Все общие атрибуты выделяются в сущность называемую супертипом. Оставшиеся атрибуты помещаются в сущности называемые подтипоми. И они связываются с супертипом связью называемой ДИСКРИМИНАНТ.

Например:

Рис. 48 Пример иерархии категорий.

Аннотация

В данной курсовой работе описывается проектирование базы данных центральной городской больницы и ее реализация в Oracle Datebase. Была представлена предметная область, разработаны концептуальная, логическая и физическая модели данных. Средствами Oracle Datebase созданы необходимые таблицы, запросы, отчеты. Курсовая работа состоит из.

Введение 3

1.Предметная область 4

2.Концептуальная модель 5

3.Логическая модель базы данных 7

4.Модель физической организации данных 9

5.Реализация баз данных в Oracle 9

6.Создание таблиц 10

7.Создание запросов 16

8.Заключение 27

Список литературы 28

Введение

База данных – это единое, вместительное хранилище разнообразных данных и описаний их структур, которое после своего определения, осуществляемого отдельно и независимо от приложений, используется одновременно многими приложениями.

Кроме данных база данных может содержать средства, позволяющие каждому из пользователей оперировать только теми данными, которые входят в его компетенцию. В результате взаимодействия данных, содержащихся в базе, с методами, доступными конкретным пользователям, образуется информация, которую они потребляют и на основании которой в пределах собственной компетенции производят ввод и редактирование данных

Целью данной курсовой работы является разработка и реализация базы данных для центральной больницы, что бы обеспечить хранение, накопление и предоставление информации о деятельности больницы. Создаваемая база данных предназначена в основном для автоматизации деятельности основных подразделений больницы.

Предметная область

Предметной областьюназывается часть реальной системы, представляющая интерес для данного исследования. При проектировании автоматизированных информационных систем предметная область отображается моделями данных нескольких уровней. Число уровней зависти от сложности решаемых задач, но в любом случае включает концептуальный и логический уровни.

В данной курсовой работе предметной областью является работа центральной больницы, которая занимается лечением больных. Организационная структура больницы состоит из двух отделов: регистратуры и приёмного покоя. В регистратуре проводятся записи на приём, выдаются направления, распределяют пациентов по палатам, фиксируют номера страховых полюсов. Приёмный покой, в свою очередь, ведет учет поступления и выписки, диагнозы пациентов, историю болезни.

База данных предназначена для хранения данных о больных, их размещении, выписываемых препаратах и о лечащих врачах.

Концептуальная модель

Первая фаза процесса проектирования базы данных заключается в создании для анализируемой части предприятия концептуальной модели данных.

Концептуальная модель - это модель предметной области. Компонентами модели являются объекты и взаимосвязи. Концептуальная модель служит, средством общения между различными пользователями и поэтому разрабатывается без учета особенностей физического представления данных. При проектировании концептуальной модели все усилия разработчика должны быть направлены в основном на структуризацию данных и выявление взаимосвязей между ними без рассмотрения особенностей реализации и вопросов эффективности обработки. Проектирование концептуальной модели основано на основе анализа решаемых на этом предприятии задач по обработке данных. Концептуальная модель включает описания объектов и их взаимосвязей, представляющих интерес в рассматриваемой предметной области. Взаимосвязи между объектами являются частью концептуальной модели и должны отображаться в базе данных. Взаимосвязь может охватывать любое число объектов. С другой стороны, каждый объект может участвовать в любом числе связей. Наряду с этим существуют взаимосвязи между атрибутами объекта. Различают взаимосвязи типа: "один к одному", "один ко многим", "многие ко многим".

Самой популярной моделью концептуального проектирования является модель «сущность-связь» (ER-модель), она относится к семантическим моделям.

Основными элементами модели являются сущности, связи между ними и их свойства (атрибуты).

Сущность – это класс однотипных объектов, информация о которых должна быть учтена в модели.

Каждая сущность должна иметь наименование, выраженное существительным в единственном числе. Каждая сущность в модели изображается в виде прямоугольника с наименованием.

Атрибут – характеристика (параметр) не которой сущности.

Домен – множество значений (область определения атрибутов).

У сущностей выделяются ключевые атрибуты – ключ сущности – это один или более атрибутов, уникально определяющих данную сущность.

Набор сущностей для центральной больницы (в скобках указаны атрибуты сущностей, подчёркнуты ключевые атрибуты):

ПАЦИЕНТЫ (Код пациента , фамилия, имя, дата рождения, номер страхового полиса, код отделения);

ЛЕЧЕНИЕ (Код больного , диагноз, дата выписки, код врача, стоимость);

ОТДЕЛЕНИЯ(Код отделения , название отделения, количество палат);

ПОСТУПЛЕНИЯ (Код больного, дата поступления, код палаты);

ПАЛАТЫ (Код палаты , кол-во мест, код отделения);

ВРАЧИ (Код врача, фамилия, имя, дата рождения, номер личного дела, код отделения);

Диаграмма «сущность-связь» для районной больницы изображена на рисунке 1.

Логическая модель базы данных

Версия концептуальной модели, которая может быть обеспечена конкретной СУБД, называется логической моделью. Процесс построения логической модели базы данных должен опираться на определённую модель данных (реляционная, сетевая, иерархическая), которая определяется типом предполагаемой для реализации информационной системы СУБД. В нашем случае база данных создается в среде Oracle и будет представлять собой реляционную базу данных.

Реляционная модель характеризуется своей простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для манипулирования данными..

В реляционных моделях данных объекты и взаимосвязи между ними представляются с помощью таблиц. Каждая таблица представляет один объект и состоит из строк и столбцов. Таблица в реляционной модели называется отношением.

Атрибут (поле) – любой столбец в таблице.

Кортежи (записи) – строки таблицы.

Таблицы связаны между собой при помощи ключевых полей.

Ключ – это поле, позволяющее однозначно идентифицировать запись в таблице. Ключ может быть простым (состоит из одного поля) или составным (из нескольких полей).

В реляционных базах данных логическое проектирование приводит к разработке схемы данных, которая представлена на рисунке 2.

Рис.2.
4. Модель физической организации данных

Физическая модель данных описывает то, как данные хранятся в компьютере, представляя информацию о структуре записей, их упорядоченности и существующих путях доступа.

В физической модели описываются типы, идентификаторы и разрядность полей. Физическая модель данных отражает физическое размещение данных на машинных носителях, то есть какой файл, какие объекты, с какими атрибутами содержит и каковы типы этих атрибутов.

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-26

Для представления математического знания в математической логике пользуются логическими формализмами - исчислением высказываний и исчислением предикатов. Эти формализмы имеют ясную формальную семантику и для них разработаны механизмы вывода. Поэтому исчисление предикатов было первым логическим языком, который применяли для формального описания предметных областей, связанных с решением прикладных задач.

Логические модели представления знаний реализуются средствами логики предикатов.

Предикатом называется функция, принимающая два значения (истина или ложь) и предназначенная для выражения свойств объектов или связей между ними. Выражение, в котором утверждается или отрицается наличие каких-либо свойств у объекта, называется высказыванием . Константы служат для именования объектов предметной области. Логические предложения или высказывания образуют атомарные формулы . Интерпретация предиката - это множество всех допустимых связываний переменных с константами. Связывание представляет собой подстановку констант вместо переменных. Предикат считается общезначимым, если он истинен во всех возможных интерпретациях. Говорят, что высказывание логически следует из заданных посылок, если оно истинно всегда, когда истинны посылки.

Описания предметных областей, выполненные в логических языках, называются логическими моделями .

ДАТЬ (МИХАИЛ, ВЛАДИМИРУ, КНИГУ);

($x) (ЭЛЕМЕНТ (x, СОБЫТИЕ-ДАТЬ) ? ИСТОЧНИК (x, МИХАИЛ) ? АДРЕСАТ? (x, ВЛАДИМИР) ОБЪЕКТ(x, КНИГА).

Здесь описаны два способа записи одного факта: «Михаил дал книгу Владимиру».

Логический вывод осуществляется с помощью силлогизма (если из A следует B, а из B следует C, то из A следует C).

В общем случае в основе логических моделей лежит понятие формальной теории , задаваемой четверкой:

S = ,

где B - счетное множество базовых символов (алфавит) теории S;

F - подмножество выражений теории S, называемые формулами теории (под выражениями понимаются конечные последовательности базовых символов теории S);

A - выделенное множество формул, называемые аксиомами теории S, то есть множество априорных формул;

R - конечное множество отношений {r 1 , …, r n } между формулами, называемые правилами вывода .

Преимущество логических моделей представления знаний заключается в возможности непосредственно запрограммировать механизм вывода синтаксически правильных высказываний. Примером такого механизма служит, в частности процедура вывода, построенная на основе метода резолюций.

Покажем метод резолюций.

В методе используется несколько понятий и теорем.

Понятие тавтологии , логической формулы, значением которой будет «истина» при любых значениях входящих в них атомов. Обозначается?, читается как «общезначимо» или «всегда истинно».

Теорема 1. А?В тогда и только тогда, когда?А В.

Теорема 2. А1, А2, ..., Аn ? В тогда и только тогда, когда? (A1?A2?A3?…?An) В.

Символ? читается как «верно, что» или «можно вывести».

В основе метода лежит доказательство тавтологии

? (X ? A) ?(Y ? ? A)?(X ? Y ) .

Теоремы 1 и 2 позволяют записать это правило в следующем виде:

(X ? A), (Y ? ? A) ? (X ? Y ),

что дает основания утверждать: из посылок и можно вывести .

В процессе логического вывода с применением правила резолюции выполняются следующие шаги.

1. Устраняются операции эквивалентности и импликации:

2. Операция отрицания продвигается внутрь формул с помощью законов де Моргана:

3. Логические формулы приводятся к дизъюнктивной форме: .

Правило резолюции содержит в левой части конъюнкцию дизъюнктов, поэтому приведение посылок, используемых для доказательства, к виду, представляющему собой конъюнкции дизъюнктов, является необходимым этапом практически любого алгоритма, реализующего логический вывод на базе метода резолюции. Метод резолюции легко программируется, это одно из важнейших его достоинств.

Предположим, нужно доказать, что если истинны соотношения и , то можно вывести формулу . Для этого нужно выполнить следующие шаги.

1.Приведение посылок к дизъюнктивной форме:
, , .

2.Построение отрицания выводимого заключения . Полученная конъюнкция справедлива, когда и одновременно истинны.

3.Применение правила резолюции:

(противоречие или «пустой дизъюнкт»).

Итак, предположив ложность выводимого заключения, получаем противоречие, следовательно, выводимое заключение является истинным, т.е. , выводимо из исходных посылок.

Именно правило резолюции послужило базой для создания языка логического программирования PROLOG. По сути дела, интерпретатор языка PROLOG самостоятельно реализует вывод, подобный вышеописанному, формируя ответ на вопрос пользователя, обращенный к базе знаний.

В логике предикатов для применения правила резолюции предстоит осуществить более сложную унификацию логических формул в целях их приведения к системе дизъюнктов. Это связано с наличием дополнительных элементов синтаксиса, в основном кванторов, переменных, предикатов и функций.

Алгоритм унификации предикатных логических формул включает следующие шаги.

После выполнения всех шагов описанного алгоритма унификации можно применять правило резолюции, Обычно при этом осуществляется отрицание выводимого заключения, и алгоритм вывода можно кратко описать следующим образом: Если задано несколько аксиом (теория Тh) и предстоит сделать заключение о том, выводима ли некоторая формула Р из аксиом теории Тh, строится отрицание Р и добавляется к Тh, при этом получают новую теорию Тh1. После приведения и аксиом теории к системе дизъюнктов можно построить конъюнкцию и аксиом теории Тh. При этом существует возможность выводить из исходных дизъюнктов дизъюнкты - следствия. Если Р выводимо из аксиом теории Тh, то в процессе вывода можно получить некоторый дизъюнкт Q, состоящий из одной литеры, и противоположный ему дизъюнкт . Это противоречие свидетельствует о том, что Р выводимо из аксиом Тh. Вообще говоря, существует множество стратегий доказательства, нами рассмотрена лишь одна из возможных - нисходящая.

Пример: представим средствами логики предикатов следующий текст:

«Если студент умеет хорошо программировать, то он может стать специалистом в области прикладной информатики».

«Если студент хорошо сдал экзамен по информационным системам, значит, он умеет хорошо программировать».

Представим этот текст средствами логики предикатов первого порядка. Введем обозначения: X - переменная для обозначения студента; хорошо - константа, соответствующая уровню квалификации; Р(Х) - предикат, выражающий возможность субъекта X стать специалистом по прикладной информатике; Q (Х, хорошо) - предикат, обозначающий умение субъекта X программировать с оценкой хорошо ; R (Х, хорошо) - предикат, задающий связь студента X с экзаменационной оценкой по информационным системам.

Теперь построим множество правильно построенных формул:

Q(Х, хорошо) .

R (Х, хорошо) Q (Х, хорошо).

Дополним полученную теорию конкретным фактом
R (иванов, хорошо) .

Выполним логический вывод с применением правила резолюции, чтобы установить, является ли формула Р(иванов ) следствием вышеприведенной теории. Другими словами, можно ли вывести из этой теории факт, что студент Иванов станет специалистом в прикладной информатике, если он хорошо сдал экзамен по информационным системам.

Доказательство

1. Выполним преобразование исходных формул теории в целях приведения к дизъюнктивной форме:

(Х, хорошо) Р(Х);

(Х,хорошо) (Х,хорошо);

R (иванов , хорошо).

2. Добавим к имеющимся аксиомам отрицание выводимого заключения

(иванов).

3. Построим конъюнкцию дизъюнктов

(Х, хорошо) Р(Х) ? ? P (иванов, хорошо) ? ? Q (иванов, хорошо), заменяя переменную X на константу иванов .

Результат применения правила резолюции называют резольвентой . В данном случае резольвентой является (иванов).

4. Построим конъюнкцию дизъюнктов с использованием резольвенты, полученной на шаге 3:

(Х, хорошо) (Х, хорошо) (иванов, хорошо) (иванов, хорошо).

5. Запишем конъюнкцию полученной резольвенты с последним дизъюнктом теории:

(иванов, хорошо) (иванов, хорошо) (противоречие).

Следовательно, факт Р(иванов ) выводим из аксиом данной теории.

Для определения порядка применения аксиом в процессе вывода существуют следующие эвристические правила:

На первом шаге вывода используется отрицание выводимого заключения.
В каждом последующем шаге вывода участвует резольвента, полученная на предыдущем шаге.

Однако с помощью правил, задающих синтаксис языка, нельзя установить истинность или ложность того или иного высказывания. Это распространяется на все языки. Высказывание может быть построено синтаксически правильно, но оказаться совершенно бессмысленным. Высокая степень единообразия также влечет за собой еще один недостаток логических моделей - сложность использования при доказательстве эвристик, отражающих специфику конкретной предметной проблемы. К другим недостаткам формальных систем следует отнести их монотонность, отсутствие средств для структурирования используемых элементов и недопустимость противоречий. Дальнейшее развитие баз знаний пошло пути работ в области индуктивных логик, логик «здравого смысла», логик веры и других логических схем, мало что имеющих общего с классической математической логикой.

1.1 Логические модели

Логическая (предикатная) модель представления знаний основана на алгебре высказываний и предикатов, на системе аксиом этой алгебры и ее правилах вывода. Из предикатных моделей наибольшее распространение получила модель предикатов первого порядка, базирующаяся на термах (аргументах предикатов - логических констант, переменных, функций), предикатах (выражениях с логическими операциями).

Пример. Возьмем утверждение: "Инфляция в стране превышает прошлогодний уровень в 2 раза". Это можно записать в виде логической модели: r(InfNew, InfOld, n), где r(x,y) - отношение вида "x=ny", InfNew - текущая инфляция в стране, InfOld - инфляция в прошлом году. Тогда можно рассматривать истинные и ложные предикаты, например, r(InfNew, InfOld, 2)=1, r(InfNew, InfOld, 3)=0 и т.д. Очень полезные операции для логических выводов - операции импликации, эквиваленции.

Логические модели удобны для представления логических взаимосвязей между фактами, они формализованы, строги (теоретические), для их использования имеется удобный и адекватный инструментарий, например, язык логического программирования Пролог.

В основе моделей такого типа лежит понятие формальной системы. Постановка и решение любой задачи связаны с определенной предметной областью. Так, решая задачу составления расписания обработки деталей на металлорежущих станках, мы вовлекаем в предметную область такие объекты, как конкретные станки, детали, интервалы времени и общие понятия "станок", "деталь", "тип станка" и т.д.

Все предметы и события, которые составляют основу общего понимания необходимой для решения задачи информации, называются предметной областью. Мысленно предметная область представляется состоящей из реальных объектов, называемых сущностями. Сущности предметной области находятся в определенных отношениях друг к другу. Отношения между сущностями выражаются с помощью суждений. В языке (формальном или естественном) суждениям отвечают предложения.

Описания предметных областей, выполненные в логических языках, называются логическими моделями. Логические модели, построенные с применением языков логического программирования, широко применяются в базах знаний и экспертных системах.

1.2 Продукционные модели

Продукционная модель представления знаний является развитием логических моделей в направлении эффективности представления и вывода знания.

Продукция – это выражение, содержащее ядро, интерпретируемое фразой «Если А, то В», имя, сферу применения, условие применимости ядра и постусловие, представляющее собой процедуру, которую следует выполнить после успешной реализации ядра. Все части, кроме ядра, являются необязательными.

Взаимосвязанный набор продукций образует систему. Основная проблема вывода знания в системе продукций является выбор для анализа очередной продукции. Конкурирующие продукции образуют фронт.

Продукции (наряду с сетевыми моделями) являются наиболее популярными средствами представления знаний в системах ИИ. Импликация может истолковываться в обычном логическом смысле как знак логического следования B из истинного А. Возможны и другие интерпретации продукции, например А описывает некоторое условие, необходимое, чтобы можно было совершить действие B.

Если в памяти системы хранится некоторый набор продукций, то они образуют систему продукций. В системе продукций должны быть заданы специальные процедуры управления продукциями, с помощью которых происходит актуализация продукций и выполнение той или иной продукции из числа актуализированных.

В состав системы продукций входит база правил (продукций), глобальная база данных и система управления. База правил - это область памяти, которая содержит совокупность знаний в форме правил вида ЕСЛИ - ТО. Глобальная база данных - область памяти, содержащая фактические данные (факты). Система управления формирует заключения, используя базу правил и базу данных. Существуют два способа формирования заключений - прямые выводы и обратные выводы.

В прямых выводах выбирается один из элементов данных, содержащихся в базе данных, и если при сопоставлении этот элемент согласуется с левой частью правила (посылкой), то из правила выводится соответствующее заключение и помещается в базу данных или исполняется действие, определяемое правилом, и соответствующим образом изменяется содержимое базы данных. В обратных выводах процесс начинается от поставленной цели. Если эта цель согласуется с правой частью правила (заключением), то посылка правила принимается за подцель или гипотезу. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение подцели с данными. При большом числе продукций в продукционной модели усложняется проверка непротиворечивости системы продукций, т.е. множества правил. Поэтому число продукций, с которыми работают современные системы ИИ, как правило, не превышают тысячи.

Уровня. В общем случае в качестве вариантов решений можно использовать классы стратегий, предлагаемых в экономической литературе. 16. Особенности проектирования интеллектуальной экономической информационной системы Проектирование ИИС начинается с обследования предметной области. Современные технологии такого обследования базируются на концепции и программных средствах реинжиниринга бизнес- ...

Прогрессивными в этом направлении считаются американские и западноевропейские учебные заведения, с готовностью разрабатывающие такие курсы. Основные виды и технологии интеллектуальных информационных систем Знание – основа интеллектуальной системы Многие виды умственной деятельности человека, такие, как написание программ для вычислительной машины, занятие математикой, ведение рассуждений на...

М. Нострадамусом пророчеств: выходит издание большинства его центурий. Обращает на себя внимание взаимосвязанность этих Книг, а также Авесты. Если в Библии Заратуштра говорит о приходе в будущем пророка М. Нострадамуса, то в Пророчествах самого М. Нострадамуса мы многократно обнаруживаем его обращение к учению Заратуштры. В этом отношении весьма характерен катрен 83 центурии 8 (цитируется по...