Kv0ЕСЛИ (Kv1)<условие> ТО (Kv2)<действие>
Вероятностные характеристики пути в графе могут быть вычислены в соответствии с разными стратегиями:
 1) демократическая: вычисление среднего по весам дуг (сложить все и поделить на количество переходов);
 2) оптимистическая: принятие решения по максимуму (поиск максимума на пути)
Типовая структура экспертной системы
           +----------------+
   --->+-+ | +-----------+  |   ---------
       |И|<+ |           |  +->|---------|
 9     +Н+   |    МЛВ    |<--->|   БД    |
       +Т+<->|           |<-+  |         |
   --->|.|   +-----------+  |   ---------
       |.|   +-----------+  |   ---------
       |.|<->+РЕДАКТОР   +  +->|---------|
       |С|   +     ПРАВИЛ+<--->|   БЗ    |
       +-+   +-----------+      ---------
1.3.4. Семантические сети
Семантическая сеть --- это совокупность вершин и связывающих их дуг. Вершины отображают объекты или процессы, а дуги --- отношения между ними.
Не существует принципиальных ограничений на количество типов вершин и типов дуг.
Можно выделить два типа семантических сетей. Первый предназначен для описания процессов (динамика), второй предназначен для описания структуры (статика).
      O Д1
     /O М1
    //O П1\
   ///    \o
  O С1      \
 /          \o
O ПИКНИК      >
 \           /o
  O С2       /
   \\\\    /o
    \\\O П2/
     \\O М2
      \O СЫН2
       O ЖУЧКА2
На практике для описания конкретных предметных областей принято типизировать и унифицировать типы вершин и дуг, то есть, фактически, ограничивать количество типов вершин и дуг.
Признаки сравнения моделей знаний:
 1) сложность элемента знаний: элемент знаний более сложен и обладает большей размерностью по сравнению с предыдущими МПЗ;
 2) универсальность: с точки зрения универсальности данная модель обладает высокой универсальностью и может быть использована в различных предметных областях;
 3) модель не обладает внутренними средствами для обучения и самообучения, для этого требуется разработка отдельных алгоритмических блоков;;
 4) модель обладает высокой наглядностью, которая на самом деле убывает с увеличением размерности предметной области;
 5) модель обеспечивает высокую эффективность проектирования реальных интеллектуальных систем, но требует специальной подготовки разработчика.
1.3.5. Сетевые нейроподобные модели представления знаний.