БЗн строятся на основе 4 основных моделях представления знаний.

1. Продукционная модель - представление знаний в виде правил "если-то"

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Механизм вывода связывает знания воедино, а затем выводит из последовательности знаний заключение.

Свойства продукционных моделей:

* модульность — отдельные продукционные правила могут быть

добавлены, удалены или изменены в базе знаний независимо от

других;

* каждое продукционное правило является самостоятельным элементом знаний;

* простота смысловой интерпретации;

*естественность с точки зрения здравого смысла.

Недостатки продукционных систем проявляются тогда, когда число правил становится большим и возникают непредсказуемые побочные эффекты от изменения старого и добавления нового правила. Кроме того, затруднительна оценка целостного образа знаний, содержащихся в системе.

2. Семантическая сеть - ориентированный граф, вершиной которого явл. некоторое понятие, а дуги - отношения между ними.

Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

* класс—элемент класса;

* свойство—значение;

*пример элемента класса.

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения :

* связи типа «часть—целое»;

* функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет» и др.);

* количественные (больше, меньше, равно и т. д.);

* пространственные (далеко от, близко от и др.);

* временные (раньше, позже и др.);

* атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);

* логические связи (И, ИЛИ, НЕ);

* лингвистические связи и др.

Достоинства сетевых моделей:

* большие выразительные возможности;

* наглядность системы знаний, представленной графически;

* близость структуры сети, представляющей систему знаний, семантической структуре фраз на естественном языке;

* соответствие современным представлениям об организации долговременной памяти человека.

Недостатки сетевых моделей:

* сетевая модель не дает ясного представления о структуре предметной области, которая ей соответствует, поэтому формирование и модификация такой модели затруднительны;

* сетевые модели представляют собой пассивные структуры, для обработки которых необходим специальный аппарат формального вывода и планирования;

* сложность поиска вывода на семантических сетях.

3. Сети фреймов - семантические сети, в которых каждый узел сети представляется в виде структуры.

Важнейшим свойством фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по связям типа «это» (АКО — А-Кind-Оf)- Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, то есть переносятся, значения аналогичных слотов, причем наследование свойств может быть частичным.

Фреймовые модели является достаточно универсальными, поскольку позволяют отобразить все многообразие знаний о мире посредством:

* фреймов-структур для обозначений объектов и понятий (заем,

залог, вексель);

* фреймов-ролей (менеджер, кассир, клиент);

* фреймов-сценариев (банкротство, собрание акционеров);

* фреймов-ситуаций (авария, рабочий режим устройства и т. д.).

К основным достоинствам фреймовой модели относятся:

* способность отражать концептуальную основу организации памяти человека;

* наглядность представления;

* модульность;

* возможность использования значений слотов по умолчанию.

Однако фрейм-представление является не конкретным языком представления знаний, а некоторой идеологической концепцией, реализуемой по-разному в различных языках. Теория фреймов послужила толчком к разработке нескольких языков представления знаний, которые благодаря своим широким возможностям и гибкости стали в последние годы довольно распространенными. Основным недостатком фреймовых моделей является отсутствие механизмов управления выводом.