10.2.2. Факты
Факты являются одной из основных форм представления информации в системе CLIPS. Каждый факт представляет собой фрагмент информации, помещенный в текущий список фактов, − так называемый fact-list. Факт представляет собой основную единицу данных, используемую правилами.
Количество фактов в списке и объем информации, который может быть сохранен в факте, ограничивается только размером памяти компьютера. При попытке добавления к списку нового факта, идентичного одному из фактов, уже включенных в список, операция игнорируется (хотя такое поведение можно изменить).
Факт может описываться индексом или адресом. При каждом добавлении или изменении факта, ему присваивается уникальный целочисленный индекс. Индексы фактов начинаются с нуля и для каждого нового или измененного факта увеличиваются на единицу. Каждый раз после выполнения команд reset и clear выделение индексов начинается с нуля.
Факт также может задаваться при помощи адреса. Адрес факта может быть получен путем сохранения возвращаемого значения команд, которые возвращают в качестве результата адрес факта (таких как assert, modify и duplicate), или путем связывания переменной с адресом факта в левой части правила (см. далее).
Идентификатор факта – это короткая запись для отображения факта на экране, состоящая из символа f и записанного через тире индекса факта. Например, запись f-10 служит для обозначения факта с индексом 10. Существует два формата представления фактов: позиционный и непозиционный.
Позиционные факты
Позиционные факты состоят из выражения символьного типа, за которым следует последовательность (возможно, пустая) из полей, разделенных пробелами. Вся запись заключается в скобки. Обычно первое поле определяет «отношение», которое применяется к оставшимся полям.
Пример.
(The pump is on)
(Altitude is 10000 feet)
(Grocery_list bread milk eggs)
Поля в позиционных фактах могут быть любого простого типа (за исключением первого поля, которое всегда должно быть типа symbol). На порядок следования полей также не накладывается никаких ограничений.
Ряд символьных выражений зарезервированы и не должны использоваться в качестве первого поля любых видов фактов, как позиционных, так и нет: test, and, or, not, declare, logical, object, exists u forall.
Непозиционные факты
Для того чтобы обратиться к информации, содержащейся в позиционном факте, пользователь должен знать, не только какие данные содержатся в факте, но и то, в каком поле они хранятся. Непозиционные (шаблонные) факты дают возможность пользователю абстрагироваться от структуры факта, задавая имена каждому из полей факта. Для задания шаблона, который затем может использоваться при доступе к полям по именам, используется конструкция deftemplate. Эта конструкция подобна структуре или записи в языках программирования Borland C и Pascal.
Конструкция deftemplate позволяет наряду с определением именованных полей, или слотов, вводить имя шаблона. В отличие от позиционных фактов слоты шаблонного факта могут быть ограничены по типу, значению, числовому диапазону. Кроме того, для любого слота можно определить значения по умолчанию. Слот состоит из открывающейся скобки, за которой следует имя слота, полей (могут отсутствовать) и закрывающейся скобки. Заметим, что слоты не могут использоваться в позиционных фактах, так же как позиционные поля не могут использоваться в шаблонных фактах. Общая структура конструкции deftemplate имеет вид:
(deftemplate <имя шаблона>) (slot-1) (slot-2) … (slot-N)
Пример. Шаблон со значениями слотов, заданными по умолчанию
(deftemplate prospect)
(slot name
(default ?DERIVE)
(slot assets
(default rich)
(slot age
(default 80)))
Шаблонные факты отличаются от позиционных первым полем в факте. Первое поле всех фактов должно быть типа symbol, но если это символьное выражение соответствует имени шаблона, то этот факт – шаблонный. За первым полем шаблонного факта следует список из нуля или более слотов. Как и позиционные, шаблонные факты заключаются в скобки.
Пример. Шаблонные факты
(client (name "Joe Brown") (id X9345A))
(point-mass (x-velocity 100) (y-velocity -200))
(class (teacher "Martha Jones") (#-students 30)
(room "37A"))
(grocery-list (#-of-items 3) (items bread milk eggs))
Заметим, что порядок следования слотов в шаблонном факте не важен.
Манипуляции над фактами
Факты могут добавляться к списку фактов (с помощью команды assert), удаляться из него (с помощью команды retract), изменяться (с помощью команды modify) и дублироваться (с помощью команды duplicate) самим пользователем или программой. Например: (assert (light green)).
Кроме того, конструкция deffacts позволяет определить множество исходных или априорных знаний в виде набора фактов.
Пример.
(deffacts walk "Some facts about, walking"
(status walking)
(walk-sign walk))
Когда производится сброс состояния среды CLIPS (с помощью команды reset), все факты, описанные в конструкции deffacts, добавляются к списку фактов. Кроме того, по этой команде в список фактов заносится исходный факт (initial-fact). Этот факт включается в список фактов всегда с идентификатором f-0. Его назначение будет рассмотрено далее.
- Содержание
- 1. Базы данных, ориентированные на искусственный интеллект 18
- 2. Формализация знаний о проблемной области 37
- 3. Инструментальные средства логического программирования 67
- 4. Организация принятия решений в экспертных системах 100
- 5. Интеллектуальные технологии обработки информации 115
- 6. Система моделирования эо kappa 158
- 7. Стандартные функции эо kappa 180
- 8. Работа с правилами в эо kappa 193
- 9. Создание интерфейса пользователя в эо kappa 206
- 10. Инструментальная оболочка разработки эс − clips 223
- 10.2.3. Правила 231
- 11. Разработка экспертной системы в ио clips 261
- 12. Создание проекта онтологии с помощью ис Protégé 291
- Предисловие
- Список сокращений
- Введение
- 1. Базы данных, ориентированные на искусственный интеллект
- 1.1. Экспертные системы и их особенности
- 1.2. Основные типы задач, решаемых с помощью экспертных систем
- 1.3. Особенности разработки экспертных систем
- 1.3.1. Приобретение знаний
- 1.3.2. Представление знаний
- 1.3.3. Реализация
- 1.4. Виды экспертных систем
- 1.5. Представление знаний в системах искусственного интеллекта
- 1.5.1. Данные и знания
- 1.5.2. Представление знаний в рабочей памяти эвм
- 1.5.3. Представление знаний в базе знаний
- Контрольные вопросы
- 2. Формализация знаний о проблемной области
- 2.1. Таксономическая классификационная схема
- 2.2. Онтологический подход к представлению проблемной информации
- 2.2.1. Цели разработки онтологий
- 2.2.2. Фундаментальные правила разработки онтологии
- 2.2.3. Определение области и масштаба онтологии
- 2.2.4. Рассмотрение вариантов повторного использования существующих онтологий
- 2.2.5. Перечисление важных терминов в онтологии
- 2.2.6. Определение классов и их иерархии
- 2.2.7. Определение свойств классов – слотов
- 2.2.8. Определение фацетов слотов
- 2.2.9. Домен слота и диапазон значений слота
- 2.2.10. Создание экземпляров
- 2.3. Модели представления знаний
- 2.3.1. Фреймы
- 2.3.2. Семантические сети
- 2.3.3. Исчисление предикатов первого порядка
- 2.3.4. Модель представления знаний в виде правил продукции
- Контрольные вопросы
- 3. Инструментальные средства логического программирования
- 3.1. Язык логического программирования Пролог
- 3.2. Основные разделы программы
- 3.3. Рекурсивные вычисления в Пролог-программе
- 3.4. Процесс реализации вывода
- 3.5. Предикаты
- 3.6. Списковые структуры
- 3.7. Вызов внешних функций из Пролог-программы и интерфейс с программами на других языках программирования
- 3.8. Пример реализации экспертной системы на языке Пролог
- 3.9. Диалекты и языки, используемые для задач искусственного интеллекта
- Контрольные вопросы
- 4. Организация принятия решений в экспертных системах
- 4.1. Организация логического вывода в экспертных системах
- 4.2. Правила
- 4.3. Поиск решений
- 4.4. Управляющая структура
- 4.5. Технологии принятия решений в системах с базами знаний
- 4.6. Методы поиска, реализованные в экспертных системах
- 4.7. Использование процедур
- 4.8. Представление неопределенности в информационных приложениях с базами знаний
- Контрольные вопросы
- 5. Интеллектуальные технологии обработки информации
- 5.1. Интеллектуальные системы, основанные на нечеткой логике
- 5.2. Нейронные сети
- 5.2.1. Биологический и искусственный нейроны
- 5.2.2. Классификация нейронных сетей
- 5.2.3. Задачи, решаемые с помощью нейронных сетей
- 5.3. Эволюционные вычисления
- 5.3.1. Основные определения
- 5.3.2. Процесс работы генетического алгоритма
- 5.3.3. Пример решения задачи с использованием генетического алгоритма
- 5.3.4. Достоинства и недостатки генетических алгоритмов
- 5.4. Комплексный подход к проектированию систем искусственного интеллекта
- 5.5. Инструментальные средства представления знаний
- 5.5.1. Классификация оболочек эс
- 5.5.2. Уровни реализации экспертных систем
- Контрольные вопросы
- 6. Система моделирования эо kappa
- 6.1. Представление знаний в эо kappa
- 6.2. Начало работы с эо kappa
- 6.3. Окно иерархии объектов (Object Browser)
- 6.4. Окно инструментов (Knowledge Tools) и редакторы знаний
- 6.4.1. Редактор классов (Class Editor)
- 6.4.2. Редактор объектов (Instance Editor)
- 6.4.3. Редактор слотов (Slot Editor)
- 6.4.4. Редактор методов (Method Editor)
- 6.4.5. Редактор функций (Function Editor)
- 6.4.6. Редактор правил (Rule Editor)
- 6.4.7. Редактор цели (Goal Editor)
- 6.5. Окно интерпретатора (kal Interpreter)
- 6.6. Окно сеанса (Session)
- 6.7. Окно связи правил (Rule Relations)
- 6.8. Окно трассировки правил (Rule Trace)
- 6.9. Окно просмотра иерархии выводов (Inference Browser)
- 6.10. Средство объяснений эо kappa
- Контрольные вопросы
- 7. Стандартные функции эо kappa
- 7.1. Функции манипулирования знаниями
- 7.1.1. Функции работы с классами
- 7.1.2. Функции работы с объектами
- 7.1.3. Функции работы с иерархией объектов
- 7.1.4. Функции работы со слотами
- 7.1.5. Функции работы с методами
- 7.1.6. Функции работы с правилами
- 7.1.7. Функции работы с целями
- 7.2. Математические функции
- 7.3. Функции работы со строками
- 7.4. Функции работы со списками
- 7.5. Логические функции
- 7.6. Функции работы с файлами
- 7.7. Функции управления
- 7.8. Функции работы с окнами
- 7.9. Функции работы с компонентами
- 7.10. Функции, определенные пользователем
- Контрольные вопросы
- 8. Работа с правилами в эо kappa
- 8.1. Создание и редактирование правил
- 8.2. Формирование списка правил
- 8.3. Создание и редактирование цели
- 8.4. Рассуждения в прямом направлении
- 8.4.1. Стратегии принятия решения
- 8.4.2. Формирование прямой цепи рассуждений
- 8.4.3. Активная трассировка при формировании прямой цепи рассуждений
- 8.5. Рассуждения в обратном направлении
- Контрольные вопросы
- 9. Создание интерфейса пользователя в эо kappa
- 9.1. Стандартные компоненты интерфейса пользователя
- 9.1.1. Компонент Button
- 9.1.2. Компонент Text
- 9.1.3. Компонент Transcript
- 9.1.4. Компонент Edit
- 9.1.5. Компонент BitMap
- 9.1.6. Компонент Drawing
- 9.1.7. Компонент StateBox
- 9.1.8. Компонент Meter
- 9.1.9. Компонент LinePlot
- 9.1.10. Компонент Slider
- 9.1.11. Компонент SingleListBox
- 9.1.12. Компонент MultipleListBox
- 9.1.13. Компонент CheckBox
- 9.1.14. Компонент CheckBoxGroup
- 9.1.15. Компонент RadioButtonGroup
- 9.2. Особенности русификации эо kappa
- Контрольные вопросы
- 10. Инструментальная оболочка разработки эс − clips
- 10.1. Общие сведения об ио clips
- 10.2. Программирование в ио clips
- 10.2.1. Основные элементы программирования
- 10.2.2. Факты
- 10.2.3. Правила
- 10.2.4. Переменные
- 10.2.5. Дополнительные средства
- 10.3 Интерфейс ио clips
- 10.3.1 Интерфейс командной строки
- 10.3.2. Графический интерфейс пользователя
- 10.3.3. Интерфейс встроенного редактора
- 10.4. Организация работы в ио clips
- 10.4.1. Постановка задачи и составление программы
- 10.4.2. Запуск ио clips
- 10.4.3. Ввод программы
- 10.4.4. Загрузка и запуск программы
- 10.4.5. Работа программы
- 10.4.6. Сохранение результатов работы
- Контрольные вопросы
- 11. Разработка экспертной системы в ио clips
- 11.1. Подготовка исходных данных
- 11.2. Выделение сущностей
- 11.3. Сбор информации
- 11.4. Диагностические правила
- 11.5. Листинг программы
- 11.6. Выполнение программы
- Контрольные вопросы
- 12. Создание проекта онтологии с помощью ис Protégé
- 12.1. Создание нового проекта
- 12.2. Структура проекта
- 12.3. Работа с классами
- 12.3.1. Создание нового класса
- 12.3.2. Создание экземпляра класса
- 12.3.3. Инструменты работы с классами
- 12.4. Работа со слотами
- 12.5. Сохранение проекта в формате rdf
- 12.6. Экспорт онтологии в формат эо clips
- Контрольные вопросы
- Заключение
- Глоссарий
- Библиографический список