时间：2022-12-10 10:30:02 | 来源：信息时代
时间：2022-12-10 10:30:02 来源：信息时代
知识模型 : 以形式化和结构化的知识来描述某一领域相关的专家知识的信息模型。如对某个产品设计领域,其知识模型是将专家知识、产品设计过程知识和环境知识等明确地表示于产品信息模型中,以支持系统中的智能模块的信息表达和传递。实际上,在某种意义上,模型就是知识。它们的一端与数据紧密联系,在一定程度上,它们为数据提供解释具有一定的意义,并且以知识作为结束。从另一意义上说,模型把出现在数据中的信息封装到某个特定框架中。但是,在合适的环境下,模型可以超越这些数据的限制,采用一种方法或结构来描述模型的相关特征,以便观察模型和它们的运作。
知识获取是以原有知识为基础而不断获取新知识的过程,其中原有知识中的核心部分正是知识模型,因此,有时也称知识模型为背景知识。
对知识模型进行研究具有实用意义。在专家系统研究中,不同领域的专业知识被按它们的推理方式分类成不同的知识模型。基于模型的推理已成为专家系统的基本技术之一。基于模型的知识获取更是构造知识库的有力手段。建模概念在人工智能以外的领域,如数据库、软件工程和系统工程中也起到重要作用。目前以下几类模型特别值得重视和研究: 面向Agent的模型、面向本体的模型、面向并行推理的新一代黑板模型、面向分布式推理的网络模型、面向移动通信的推理模型、能演化的模型、自组织模型、容错模型、共生模型等。
大规模的知识模型开发必然会提出一个标准化问题,否则就无法交流和推广使用。国外在20世纪80年代已开始研究知识表示的工业化标准。90年代以来人们深入开展了对知识共享技术的研究,其中斯坦福大学研究的知识交换格式(KIF)和本体建模语言较为有名。马里兰大学研究的知识查询和处理语言(KQML)面向的是知识库查询和知识库通信技术,已被许多学者作为一种事实标准而接受。
1.知识模型框架
知识模型本身是一个阐明“知识一密集型信息—处理结构”的工具,一个知识模型可提供应用所需要的数据和知识结构的规范性说明,通常包含一组相关的知识结构,即知识范畴。所以,经典的知识模型包括产生式系统、框架、语义网络、面向对象的知识模型等。在分布智能中研究面向主体(Agent)的模型、面向本体的模型; 在分布、开放、动态、海量的知识环境中要提高知识的共享程度和使用效率,必须研究更新型的知识模型。
模型使用的框架包括数据、信息和知识。知识工程的KADS方法将知识模型划分为三个不同的层次: 领域层、推理层和任务层,分别对应着知识库系统的静态视图、功能视图和动态视图。其中,领域层包含了求解问题所需的特定领域内的知识及对该领域概念的描述。构建领域层的一个重要目标就是使其尽可能多地被重用于求解各种不同的问题。推理层指明了求解问题采用的方法,包含推理步骤和领域知识在其中所起的作用。任务层则将所需求解的问题分解成子任务,并为每一个子任务确定目标,同时明确了对子任务的控制。使用该方法,领域知识与问题求解方法被明确地划分到领域层和推理层,这将有利于两种类型的重用: 一方面,对特定领域的描述可以被不同的问题求解方法所重用;另一方面,问题求解方法通过定义新的领域视图可以被不同的领域所重用。对知识模型结构层次的划分使知识库的可维护性大大提高,并使知识的重用成为可能。
2. 经典知识模型
可以从多种不同的途径描述模型。但在应用中,模型可以有效地描述成五个连续统一体。它们是:推理的/预测的、关联的/系统的、静态的/动态的、定性的/定量的、比较的/交互的。这五个连续统一体当然不能穷尽模型分类或用来描述所有的途径,但是所有应用模型都可以有效地描述成从某处沿着这些维度,并且通过这种描述得到有效的理解。因此,值得更仔细地考虑这个描述框架中的维。
(1)推理模型: 推理模型将对象相互联系起来,对象必须用数据表示,并且通常以变量的形式(或单个变量或一组变量)表示。这样,对象被表示为一组值,这些值描述所讨论对象的一个或多个特征。从一定程度上讲,所有模型都可以被视为推理的。
(2)预测模型:预测模型是根据数据可能提供的线索,在某些方面超出数据本身的解释,这些解释描述了哪些现象是“因”,哪些现象是“果”。预测性的模型都是在尝试着确定一个前驱情形的后续结果。
(3)关联模型:也被称作相关性模型,依赖于发现对象属性之间的关联或相关关系。
(4)系统模型: 系统模型将世界视为相互连接、相互联系、相互影响的事件网。关联模型和系统模型之间存在两个显著的差别:①在一个关联模型中,所有的相互关系都是对称的,而系统模型包括了非相关的、非对称的相互作用。②在关联模型中,是关联关系形成了模型的整个结构,而系统模型将数据看成是描述某种更大现象或现象集合的不完全的实例集。
(5)静态模型:静态模型指一旦由数据创建,其结构就不受任何其他数据的影响的模型。在某些时候,或环境发生变化时,可能会发现静态模型对被创建时的目标不再有效。
(6)动态模型: 动态模型包括信息表示和解释器,它的核心是增量学习,被嵌入到动态模型的结构中,动态模型在运行中连续不断地学习,新的信息被持续地加入到已有的领域信息中。
(7)定性模型:定性模型是基于概括的数据,并根据经验赋予了意义和目标,且是描述性的形式。即定性模型确定数据、数据概述中的相关对象,以及在数据中出现的对象间关系。
(8)定量模型:定量模型通常基于数值度量,数量都是以预先指定的刻度来记录的,通常情况下,或者是数值的或者是分类的。收集起来的量化数据通常组织成表结构,其中列表示变量,而行表示同时记录的度量值实例。
(9) 比较模型:比较模型处理数据源中的比较关系,意指数据集合中实例(或者说行或记录)的比较。构建模型所用的数据包括了对不同事件的描述报告,用以表示发生了值得注意的事件。比较模型从整体上关注发掘实例之间的相似和区别。
(10)交互模型: 交互模型是观察随着度量值的变化发生在度量之间的交互。因此,交互模型关注的是变量,它刻画发生在变量之间的变化情况,刻画列与列之间的交互关系。
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