• Логическая модель реализует и объекты, и правила с помощью предикатов первого порядка, является строго формализованной моделью с универсальным дедуктивным и монотонным методом логического вывода «от цели к данным»;
• Продукционная модель позволяет осуществлять эвристические методы вывода на правилах и может обрабатывать неопределенности в виде условных вероятностей или коэффициентов уверенности, а также выполнять монотонный или немонотонный вывод;
• Семантическая сеть отображает разнообразные отношения объектов;
• Фреймовая модель, как частный случай семантической сети, использует для реализации операционного знания присоединенные процедуры;
• Объектно-ориентированная модель, как развитие фреймовой модели, реализуя обмен сообщениями между объектами, в большей степени ориентирована на решение динамических задач и отражение поведенческой модели.

1. Логические модели. В основе моделей такого типа лежит формальная система, задаваемая четверкой вида М=<Т, Р, А, В>. Множество Т есть множество базовых элементов различной природы, например, слов из некоторого ограниченного словаря, деталей детского конструктора, входящих в состав некоторого набора и т. п. Важно, что для множества Т существует некоторый способ определения принадлежности или не принадлежности произвольного элемента к этому множеству. Процедура такой проверки может быть любой, но за конечное число шагов она должна давать положительный или отрицательный ответ на вопрос, является ли х элементом множества Т. Обозначим эту процедуру П(Т).

Множество Р есть множество синтаксических правил. С их помощью из элементов Т образуют синтаксически правильные совокупности. Например, из слов ограниченного словаря строятся синтаксически правильные фразы, из деталей детского конструктора с помощью гаек и болтов собираются новые конструкции. Декларируется существование процедуры П(Р), с помощью которой за конечное число шагов можно получить ответ на вопрос, является ли совокупность Х синтаксически правильной.
В множестве синтаксически правильных совокупностей выделяется некоторое подмножество А. Элементы А называются аксиомами. Как и для других составляющих формальной системы, должна существовать процедура П(А), с помощью которой для любой синтаксически правильной совокупности можно получить ответ на вопрос о принадлежности ее к множеству А.

Множество В есть множество правил вывода. Применяя их к элементам А, можно получать новые синтаксически правильные совокупности, к которым снова можно применять правила из В. Так формируется множество выводимых в данной формальной системе совокупностей. Если имеется процедура П(В), с помощью которой можно определить для любой синтаксически правильной совокупности, является ли она выводимой, то соответствующая формальная система называется разрешимой. Это показывает, что именно правила вывода являются наиболее сложной составляющей формальной системы.

Для знаний, входящих в базу знаний, можно считать, что множество А образуют все информационные единицы, которые введены в базу знаний извне, а с помощью правил вывода из них выводятся новые производные знания. Другими словами, формальная система представляет собой генератор порождения новых знаний, образующих множество выводимых в данной системе знаний. Это свойство логических моделей делает их притягательными для использования в базах знаний. Оно позволяет хранить в базе лишь те знания, которые образуют множество А, а все остальные знания получать из них по правилам вывода.

2. Сетевые модели. В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная ранее семантической сетью. Сетевые модели формально можно задать в виде H=<I, C1, C2, …, Сп, Г>. Здесь I есть множество информационных единиц; C1, C2,…, Сп — множество типов связей между информационными единицами. Отображение Г задает между информационными единицами, входящими в I, связи из заданного набора типов связей.
В зависимости от типов связей, используемых в модели, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии. В классифицирующих сетях используются отношения структуризации. Такие сети позволяют в базах знаний вводить разные иерархические отношения между информационными единицами. Функциональные сети характеризуются наличием функциональных отношений. Их часто называют вычислительными моделями, так как они позволяют описывать процедуры «вычислений» одних информационных единиц через другие. В сценариях, используются каузальные отношения, а также отношения типов «средство — результат», «орудие — действие» и т. п. Если в сетевой модели допускаются связи различного типа, то ее обычно называют семантической сетью.

3. Продукционные модели. В моделях этого типа используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которые здесь называются продукциями, а из сетевых моделей — описание знаний в виде семантической сети. В результате применения правил вывода к фрагментам сетевого описания происходит трансформация семантической сети за счет смены ее фрагментов, наращивания сети и исключения из нее ненужных фрагментов. Таким образом, в продукционных моделях процедурная информация явно выделена и описывается иными средствами, чем декларативная информация. Вместо логического вывода, характерного для логических моделей, в продукционных моделях появляется вывод на знаниях.

В продукционной модели основной единицей знаний служит правило в виде: «если <посылка>, то <заключение>», с помощью которого могут быть выражены пространственно-временные, причинно-следственные, функционально-поведенческие (ситуация — действие) отношения объектов. Правилами могут быть описаны и сами объекты: «объект — свойство» или «набор свойств — объект», хотя чаще описания объектов фигурируют только в качестве переменных («атрибут — значение») внутри правил. В основном продукционная модель предназначена для описания последовательности различных ситуаций или действий и в меньшей степени для структурированного описания объектов.

Продукционная модель предполагает более гибкую организацию работы механизма вывода по сравнению с логической моделью. Так, в зависимости от направления вывода возможна как прямая аргументация, управляемая данными (от данных к цели), так и обратная, — управляемая целями (от целей к данным). Прямой вывод используется в продукционных моделях при решении, например, задач интерпретации, когда по исходным данным нужно определить сущность некоторой ситуации или в задачах прогнозирования, когда из описания некоторой ситуации требуется вывести все следствия. Обратный вывод применяется, когда нужно проверить определенную гипотезу или небольшое множество гипотез на соответствие фактам, например, в задачах диагностики.

Отличительной особенностью продукционной модели является также способность осуществлять выбор правил из множества возможных на данный момент времени (из конфликтного набора) в зависимости от определенных критериев, например, важности, трудоемкости, достоверности получаемого результата и других характеристик проблемной области. Такая стратегия поиска решений называется поиском в ширину. Для ее реализации в описание продукций вводятся предусловия и постусловия в виде:
< А, В, С ? D, Е >,
где
— импликация С ? D представляет собственно правило;
— А — предусловие выбора класса правил;
— В — предусловие выбора правила в классе;
— Е — постусловие правила, определяющее переход на следующее правило.
В предусловиях и постусловиях могут быть заданы дополнительные процедуры, например, по вводу и контролю данных, математической обработке и т.д. Введение предусловий и постусловий позволяет выбирать наиболее рациональную стратегию работы механизма вывода, существенно сокращая перебор относящихся к решению правил.

4. Фреймовые модели. В отличие от моделей других типов во фреймовых моделях фиксируется жесткая структура информационных единиц, которая называется протофреймом. В общем виде она выглядит следующим образом:
(Имя фрейма:
Имя слота 1 (значение слота1);
Имя слота 2 (значение слота 2);
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Имя слота К (значение слота К)).
Значением слота может быть практически что угодно (числа или математические соотношения, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов). В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет во фреймовых представлениях реализовать «принцип матрешки».

При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов получаются фреймы-экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму-экземпляру может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов.
Например, структура табл. 1, записанная в виде протофрейма, имеет вид
(Список работников:
Фамилия (значение слота 1);
Год рождения (значение слота 2);
Специальность (значение слота 3);
Стаж (значение слота 4)).
Если в качестве значений слотов использовать данные табл. 1, то получится фрейм-экземпляр
(Список работников:
Фамилия (Попов — Сидоров — Иванов — Петров);
Год рождения (1965 — 1946 — 1925 — 1937);
Специальность (Слесарь — токарь — токарь — сантехник);
Стаж (5 — 20 — 30 — 25)).

Связи между фреймами задаются значениями специального слота с именем «Связь». Часть специалистов по ИС считает, что нет необходимости специально выделять фреймовые модели представлении знаний, так как в них объединены все основные особенности моделей остальных типов