Основу продукционной модели составляют системы продукций. Каждая продукция в наиболее общем виде записывается как стандартное выражение следующего вида:

 Основная часть продукции — ее ядро имеет вид:

«Если А, то В»,

где А – посылка правила, В – заключение правила, имеющие разные значения.

Остальные элементы, образующие продукцию, носят вспомогательный характер.

В наиболее простом виде продукция может состоять только из имени (например, ее порядкового номера в системе продукций) и ядра.

Наиболее часто используемая форма интерпретации продукции – логическая, при которой A является множеством элементарных условий, связанных логическими связками «И», «ИЛИ» и «НЕТ», B – множеством элементарных заключений. При этом правило считается сработавшим (выполняется B), если посылка A истинна. Другой формой интерпретации ядра является вероятностная интерпретация, при которой правило срабатывает с некоторой вероятностью, зависящей от истинности посылки.

В качестве заключения В обычно применяется операция добавления факта в базу данных интеллектуальной системы с указанием меры достоверности получаемого факта. В качестве постусловия могут использоваться какие-либо дополнительные действия или комментарии, сопровождающие правило.

Имя сферы указывает ту предметную область, к которой относятся знания, зафиксированные в данной продукции. В интеллектуальной системе может храниться совокупность знаний (ее называют базой знаний), относящихся к разным областям (например, знания о различных заболеваниях человека или знания из различных разделов математики).

Случай, когда ядро продукции описывает причинно-следственную связь явлений А и В:

«Если сверкнет молния, то гремит гром».

Пример когда А и В представляют собой некоторые действия:

«Если в доме вспыхнул пожар, то вызывайте пожарную команду».

Пример когда А — это некоторые знания, а В — действие:

«Если в путеводителе указано, что в городе есть театр, то надо пойти туда».

Возможны и другие варианты ядра продукции. Таким образом, при помощи ядер можно представлять весьма разнообразные знания.

Обычно при описании баз знаний или экспертных систем правила представляются в более наглядном виде, например:

ПРАВИЛО 1:

ЕСЛИ Образование = Высшее

И

Возраст = Молодой

И

Коммуникабельность = Высокая

ТО

Шансы найти работу = Высокие

КД = 0.9.

При срабатывании этого правила в базу данных интеллектуальной системы (например, экспертной системы) добавляется факт, означающий, что шансы найти работу высоки с достоверностью 0.9 или 90 % (значение коэффициента достоверности КД). Понятия «Образование», «Возраст», «Коммуникабельность» служат для задания условия (в данном случае, конъюнкции), при котором срабатывает правило.

Когда речь шла о различных A и B в ядрах продукций, то практически было показано, что в такой форме можно представлять как декларативные знания, так и процедурные, хотя сама форма продукций весьма удобна для задания именно процедурных знаний. Пример метаправила для гипотетической базы знаний, пример из которой был приведен ранее:

ЕСЛИ

Экономика = развивается

ТО

Увеличить приоритет правила 1

Для представления нечетких знаний факты и правила в продукционных системах снабжаются коэффициентами достоверности (или уверенности), которые могут принимать значения из разных интервалов в разных системах (например, <0,1>, <0, 100>, <-1,+1>). Во втором случае можно говорить об уверенности в процентах, а в последнем случае – о задании коэффициентом уверенности меры ложности или истинности факта.

Рассмотренные модели представления знаний широко используются в современных интеллектуальных системах и прежде всего в экспертных системах. Каждая из форм представлений знаний может служить основой для создания языка программирования, ориентированного на работу со знаниями. В конце 80-х годов наметилась тенденция создавать комбинированные языки представления знаний. Чаще всего комбинируются фреймовые и продукционные модели