Page 141 - 6109

використовуваних в експертних системах, можна віднести мережеві, фреймові,
продукційні і об'єктно-орієнтовані моделі. Слід зазначити, що продукційні
моделі, використовувані для представлення знань в експертних системах,
відрізняються від формальних продукційних систем тим, що вони
використовують складніші конструкції правил, а також містять евристичну
інформацію про специфіку проблемного середовища, що виражається часто у
вигляді семантичних структур.
До типових моделей представлення знань відносяться:
– продукційні моделі;
– семантичні мережі;
– фрейми;
– формальні логічні моделі.
У свою чергу цю множину класів можна розбити на дві великі групи:
– модульні (продукційні моделі і формальні логічні моделі)
використовуються для представлення поверхневих знань. Поверхневі знання 
знання про видимі взаємозв'язки між окремими подіями і фактами в наочній
області;
– мережеві (семантичні мережі і фрейми) використовуються для
представлення глибинних знань. Глибинні знання  абстракції, аналогії, схеми,
структури, що відображають природу процесів, що протікають в наочній
області. Ці знання пояснюють явища і можуть використовуватися для
прогнозування поведінки об'єктів.
Таким чином, модульні мови оперують окремими не зв'язаними
елементами знань, до них відносяться правила і аксіоми наочної області.
Мережеві мови дають можливість зв'язувати ці елементи або фрагменти знань
через стосунки в семантичні мережі або мережі фреймів. Найбільш поширеною
мовою представлення знань (МПЗ) в ЕС є продукційні моделі. Продукційна

модель часто застосовується в експертних системах завдяки своїй наочності,
високій модульності, легкістю внесення доповнень і змін, простотою механізму
логічного виводу. Є велике число програмних засобів, що реалізовують
продукційний підхід, наприклад мова високого рівня CLIPS.

141