Системы продукций с обратными выводами

В системе продукций с обратными выводами с помощью правил строится дерево И/ИЛИ, связывающее в единое целое факты и заключения; оценка этого дерева на основании фактов, имеющихся в базе данных, и есть логический вывод. Логические выводы бывают прямыми, обратными и двунаправленными. При прямом выводе отправной точкой служат предоставленные данные, процесс оценки приостанавливается в узлах с отрицанием, причем в качестве заключения (если не все дерево пройдено) используется гипотеза, соответствующая самому верхнему уровню дерева (корню). Однако для такого вывода характерно большое количество данных, а также оценок дерева, не имеющих прямого отношения к заключению, что излишне. Преимущество обратных выводов в том, что оценивается только те части дерева, которые имеют отношение к заключению, однако если отрицание или утверждение невозможны, то порожденное дерево лишено смысла. В двунаправленных выводах сначала оценивается небольшой объем полученных данных и выбирается гипотеза, а затем запрашиваются данные необходимые для принятия решения о пригодности данной гипотезы. На основе этих выводов можно реализовать более гибкую и мощную систему.

Системы продукций с прямыми выводами

Системы продукций с прямыми выводами среди систем, основанных на использовании знаний, имеют наиболее древнюю историю, поэтому они являются в некотором смысле основополагающими. Эти системы включают три компонента: базу правил, состоящую из наборов правил (правила вывода), базу данных, содержащую множество фактов, и интерпретатор для получения логического вывода на основании этих знаний. База правил и база данных образуют базу знаний, а интерпретатор соответствует механизму логического вывода. Вывод выполняется в идее цикла «понимание - выполнение», причем в каждом цикле выполняемая часть выбранного правила обновляет базу данных. В результате содержимое базы данных преобразуется от первоначального к целевому, т.е. целевая система синтезируется в базе данных. Иначе говоря, для системы продукций характерен простой цикл выбора и выполнения (или оценки) правил, однако из-за необходимости периодического сопоставления с образом в базе правил (отождествлением) с увеличением числа последних (правил) существенно замедляется скорость вывода. Следовательно, такие системы не годятся для решения крупномасштабных задач. Итак, упорядочим сильные и слабые стороны хорошо известных систем продукций.

Сильные стороны:

1.
Простота создания и понимания отдельных правил;

2.
Простота пополнения и модификации

3.
Простота механизма логического вывода.

Слабые стороны:

1.
Неясность взаимных отношений правил

2.
Сложность оценки целостного образа знаний

3.
Крайне низкая эффективность обработки

4.
Отличие от человеческой структуры знаний

5.
Отсутствие гибкости в логической выводе.

Таким образом, если объектом является небольшая задача, выявляются только сильные стороны системы продукций.