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产生式系统的利弊

所在栏目:人工智能 时间:10-07 12:50 分享:

产生式系统是目前在人工智能中应用最广泛的知识表示方法,主要原因在于产生式规则最适合表示各种启发式的经验性关联规则,领域专家可以无需知识工程工具就能够把自己的知识转换为IF-THEN规则形式。产生式系统由3大部分组成,规则库、综合数据库或工作区,以及控制系统。产生式系统的基本控制流是识别—动作循环,对规则搜索和匹配,从问题的初始状态到达目标状态,这可能是一种最简单的表示和利用领域知识的策略。这种方法的优点如下:

(1)模块化。规则使得知识容易封装并不断扩充。

(2)解释机制。通过规则容易建立解释机,这是因为一个规则的前件指明了激活这个规则的条件。通过跟踪已触发的规则,解释机可以得到推出某个结论的推理链。

(3)类似人类认知过程。规则似乎是模拟人类怎样解决问题的一个自然方法。

因此,产生式方式是当今最流行的专家系统设计模式。

但是随着要解决的问题越来越复杂,规则库越来越大,则产生式系统问题也会越来越多。主要的问题如下:

(1)难以扩展。尽管规则形式上相互独立,但实际问题中往往彼此是相关的。这样当知识库不断扩大时,要保证新的规则和已有的规则没有矛盾就会越来越困难,知识库的一致性越来越难以实现。

(2)规则选择效率较低。在推理过程中,每一步都要和规则库中的规则做匹配检查。如果知识库中规则数目很大,显然效率会降低。

(3)控制策略不灵活。产生式系统往往采用单一的控制策略,如顺序考察规则库中的每一条规则,这同样会降低系统的效率。

(4)知识表示形式单一。产生式系统比较适合于表示非结构化的知识,对于结构化的知识可能用语义网络或框架或面向对象的表示方式更为合适。

以纯粹的产生式系统表示复杂的知识结构比较困难,因此发展了一系列知识的结构化表示方法,如框架和语义网络等。知识以这类形式表示的系统,称为基于知识的系统。

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