автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Экспертная система поддержки решений по рациональной организации охранно-пожарной сигнализации

ГССЯДОРСТЯЕННЯИ КПШГГЕТ ГРССППСКОП ФЕДЕРАЦИИ ПО

мг.иг.и!! оврпзовгшнп

::огл;пвскнп нпститчт прнппрпстгоепия

На пропах ругссппсг

3 п С н п И И п АНДРЕИ В Л П Л П '! И Р О В И '!

Экспертная систена поддегзлси РсгепиП по рпкиоиальноЛ организации охранпо-позарной сигнализации

05. 13. 11. - тТЕИАТИЧЕСКОБ И ПГОГРАКЧГОг ОБЕСПЕЧЕНИЕ ШШСЛПТЕЛЫШХ илпгаь КСИПЛГССОН. СППТГ-31 И СЕТЕП.

П II 'Г О ¡' Е О Е Р П Т Диссертании н,л соискание ученой степени канпглпт;) технически:? наук.

И О С К 1! А 1993

Работа выполнена в Носковскон институте приборостроения.

Нагчпмй руководитель: заслуженный деятель науки.

академик Петров О. н.

Соруководитель: кандидат технических паук,

профессор Ашинянц Р. /

Официальные оппонента: доктор технических наук,

профессор Букреев В.;

кандидат технических наук.

доиент Соломанидин Г.I

Ведущая организация: Институт проблей передачи информации Академии наук России.

Зашита состоится ______199/^г. в __час.

на заседании совета Д. 063. 93. 01 по зашите диссертации в Московском институте приборостроения.

по адресу: г.. НОсква, ул. Строиынка 20.

С диссертацией можно ознакомиться.в библиотеке Института

Автореферат разослан __199/7 г.

Ученый секретарь сонета к. т. н., доцент Ульянов И. В.

ОБПЛЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ. Актуальность теин исследования,

Надежная запита собственности от посягательств во многом определяется правильным рчОогом тактического варианта окраны для каждого конкретного объекта. Такой выбор включает в себя определение структуры охрани, выбор количества зон контроля и технических средств охранной сигнализации, размещение аппаратуры охранной сигнализации р стеле объекта и наиболее эффективный способ подключения этих сг°дств к системам централизованного контроля при органах ^и.т/.ц'.'.и. В свои очередь, -тактические варианты размещения аппаратуры охранно-пожарной сигнализации (ОПС), зависят от.'структуры и строительных характеристик объектов охраны, характера и .способов размещения в них материальных ценностей, внешних дестабилизирую:;:::-; Факторов, платежеспособности субъекта собственности и других воздействий, под влиянием которых приходится принимать решение.

Возможность использования в системах охранной сипплнза::::;! ряда современных методов обнаружения и способов обработки информации позволило поднять надежность запиты объектов охраны (00). Наряду с этим, большое количество ложных срабатываний средств СПС стало в настояний момент одной из главных пгичин. препятствк:::т{ дальнейшему росту эффективности охраны. Ложные срабатывания наносят не только большой экономический урон, но,отвлекая силы и средства, снижают эффективность деятельности нарядов милиции и групп задержания. которые ослабляют внимание при осмотре мест происшествия, пропуская, порой, признаки явного проникновения.

Например, на пункты централизованной охраны (пцо) ежегодно поступает от 3. 4 до 3.6 миллиона ложных сигналов тг'евоги. -:•:-езд ло ложному сигналу обходится сейчас в 142-14 6 рублей, что г.ги-. жкт к ежегодным потерям 500 миллионов рублей плюс прямые потс-ри от дотушенных краж.

Поэтому вопгосы совершенствования управления в системе органов внутренних дел по централизованной охране объектов требуют глубокого и всестороннего исследования. Поскольку процессы прим? .гения средств ОПС, будучи неотъемлемой частью деятельности слул: охрачч. подчиняются ее закономерностям, то и Процедуры планнрова н;:я и использования необходимо осуществлять с учетом специфик;-. си';\.-мы, выполняющей эту работу. Ввиду своеобразности деятельности по оборудованию объектов охраны средствами сигнализации, н

управлении ею трудно, а подчас и невозможно, использовать традиционные методы и приемы.

Это обусловлено тем, что сфера деятельности службы охраны ОВД Плоко поддается Формализованному описанию и обладает рядом специфических свойств,таких как отсутствие формализованных количественно выраженных целей, динамичность, неполнота и неопределенность описания, наличие эламентов субъективности в прошэссе управления и т. п.

Сложность объектов охраны, взаимосвязь и многообразие характеристик внешней среды и средств опс, наличие больших массивов данных, требующих анализа, необходимость накопления, модификации и добавление Фактов предметной области, а также соответствующих правил над множеством данных, определило содержание исследования и разработки систем охраны , включающих в себя элементы искусственного интеллекта и, в частности, экспертных ситем ОС).

Острая необходимость в оснащении органов внутренних дел адекватными- современным требованиям системами выработки и принятия решения, основанными на анализе ситуационной обстановки и прогнозе влияния внешних Факторов на работу средств ОПС в среде охраняемых объектов и отсутствие в стране подобных разработок, определяет актуальность темы диссертационного исследования.

Объектом исследования являются технические средства опс, конструктивно - строительные характеристики объектов охраны, а также сами материальные ценности и среда их окружения.

Предметом исследования являются закономерности управления процессами применения средств ОПС в деятельности служб ОВД по охране собственности.

В диссертации рассматривается деятельность руководителей, инженерно - технического персонала и электромонтеров ОПС на уровне отделов, отделений охраны при НВД, УВД, ГРОВД по подготовке и реализации проектной документации на охранную сигнализацию.

Исследование выполнено в соответствии с утвержденной МВД СССР Программой создания, внедрения и эффективного ис; "ьэования- автоматизированных систем и средств вычислительной т< "'шки в НВД СССР до 2000 года.

Методологическую основу дисс^р.таиги составляют методы логико-семантического подхода и дедуктигного анализа, развиваемые в современной теории искусственного интеллекта, а такжэ методы логического программирования, языки программирования иысокого уговня, те' ория реляшюшшк баз д-шн:п<,

Заказ <110 от 6.12,1993 г. Тпр.100 акз. Формат 60 X9U I/I6. ' Объем 1.п.л, Офсетная лаборатория В1У.

- б -

Научная новизна работы заключается в следугшеМ:

- проведено системное исследование всей совокупности Факторов, определяющих или могуших определить выбор решения по рациональной организации охранной сигнализации;

- выявлены логико - семантические отношения между множествами, определяющими предметную область ЭС;

- определена структура системы дедуктивного вывода ЭЙ1

- разработана структура правил вывода принятия решений с учетом нечеткости определения данных;

- разработан язык Формализованного представления базы знании;

'- разработаны средства объяснения достоверности ' рекомендаций ЭС, обеспечивавшие квалифицированное решение задач.экспертизы;

- разработан интерфейс эксперт - ЭС, пользователь - ЭС; '

- разработаны прикладные подсистемы принятия решений в различных направлениях деятельности подразделений охганы;

- разработана методика использования ЭС в сФере обучения, переподготовки и повышения квалификации руководящих работников объединений "Охрана" при органах внутренних дел.

Практическая ценность и реализация результатов работы подтверждается актами внедрения прикладных экспертных систем в управленческих структурах о рганов Внутренних дел и на курсах повышения квалификации руководящих работников УВД, организованных при Воронежской высшей школе МВД России.

Апробация работы.

Р'"ультаты работы докладывались на:

- 2-й Всесоюзной школе-семинаре "экспертные системы и ПРО/ЮГ в учебном процессе" / Йошкар-Ола, 1990 Л

- Научных сессиях Воронежского ордена Ленина государственного университета имени Ленинского комсомола / 1989 - 1991 /;

- Российской Научно - ш актическоп конференции "Лсихолого-ле-дагогические проблемы совершенствования профессионального мастерства преподавателей и учебно-воспитательного процесса в высших и сгешшх специальных учебных заведениях"/ Воронеж 1992 /;

- Региональном совещании - семинаре для руководящих работни-!■.;(< ,1 преподавателей вузов ЦЧР "Компьютеризация управления качеством высшего обгазования"/ Воронеж 1992 /;

- Всего- списком совещании руководящих, работников вневедомственной охраны ¡',ВД России / Воронеж 1942 /.

пубп.нк :чии,

- т -

По теме диссертационной работы опубликовано семь печатных работ.

■ Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, списка литературы, содержащего Ьч наименования, приложений. Содержит 227 страниц машинописного текста, 17 рисунков и 1 таблицу.

' СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении обосновывается актуальность и новизна разрабатываемой проблемны, сформулирована цель исследования и дано описание структуры диссертации.

В первой,главе реализован комплексный подход к решению задачи эффективной охраны объектов различных Форм собственности. Классифицированы объекты охраны, способы проникновения в среду охраняемого объекта, а также Факторы, существенно влияющие на устойчивую работу средств сигнализации. Установлены логико - семантические связи на множествах, определяющих организацию охраны, осуществлено выделение признаков, регламентирующих использование средств охранно-- пожарной сигнализации.

Из сопоставления возможностей экспертных систем и реальных потребностей пользователей произведена постановка задачи на разработку методических и программно-технологических средств Построения систем поддержки принятия решении, ориентированных, в первую очередь, на решение задач организационного управления, обучения и проектирования.

Множество объектов охраны представляет собой практически сложившиеся структуры объектов административно-хозяйственного управления, сферы услуг, науки, культуры, здравоохранения, промышленного производства и т. п. Каждый из объектов, объединенных общим признаком принадлежности к юй или иной структуре, в свою очередь, состоит из объектов узкоспециализированного назначения, а последние, из отдельных помещений со своими строительными характеристиками, внешним окружением, наличием тех или иных движимых объектов охраны.

Классификация объектов охраны позволила выделить б множеств параметров, определяющих методику и соответствующую сп укгу)у охраны, критерии выбора средств охранно - пс-ллюй сигнализаций.

Отношения между множествами определяют экспертные правила принятия решений о рациональной организации'охраны. Одновременно с этим, классификация мнг.жее-" гр- >;.<>в и оиючетш пехпу ншш си- '

тематизирует подходы к решению задачи противодействия угрозам, в начительной степени устраняют эмпирический подход к ее решению, овышают качественный уровень рекомендуемых альтернативных реше-ий.

Выделим следующие множества, определяющие .предмет исследова-

ия:

- множество движимых объектов охраны;

- множество внешнего окружения;

.- множество конструмивных характеристик внешнего окружения;

- множество способов несанкционированного проникновения;

- множество дестабилизирующих Факторов;

- множество средств охранно - пожарной сигнализации.

Каждое из этих множеств характеризуется подмножеством пара-етров, мощность которых превышает мощность исходного чножест-а. В условиях значительных объемов информации об объектах и их ха-актеристиках, о средствах охраны и и к -Физико-технических парамет-ах и стоимостных характеристик, научно 'обоснованная организация храны заключается в оперативном установлении однозначных соответ-гвий ( отношений ) между этими множествами.

Установление логико - семантических отношений между множест-эми представляет собой Формализацию знаний эксперта на базе кото-)й Формулируется система правил.

Сочетание задачи многоаспектного поиска данных с задачей приятия решений на множестве данных, динамическое пополнение знаний 3 объекте и соответствующее изменение критериев выбора решений зебует привлечения методов искусственного интеллекта.

Система знаний а" ЗС должна позволять получ.чть рекомендации 1я каждого конкретного случая, соответствуют«;'! сог""т о наиболее !-Фе:<т;:зной организац,;п охраны.

На основе устанавливаемых отношении в клхдск '>-он:-г''-,люм сду-¡е выбора решений, имеет место пересечение мнслеств параметров. :нак'. следует иметь ввиду, что полученное подмножество решении 'ладлет нечеткостью из - за неточности эмпирических знаний и воз-жш"; случайных параметров. Поэтому правила вывода должны "уметь"

мере накопления знании уточнять вероятностные характеристики по-ченг.кх результатов.

Принятие решений на множестве Фактов и правил требует аде;с-тного метода построения логического вывода. Одной из задач не едсваний является обоснование выбора метода реализации экперт-й системы.

Дчя пользователя ЗС знания эксперта • скрыты за пользователь-им интерфейсом, который в таких сложных системах многоаспектен, одной стороны, интерфейс представляет знания эксперта пользовало в опосредованшм Фогме веш-•. ответ з на которк.? зави-г соответствующее рекомендуюяее решение или некоторое ограничен-

ное множество решений с количественными надежностными оценками.

С другой стороны, интерфейс должен давать возможность пользователю получить' обоснование принятого решения, т. е. представить цепочку-дедуктивного вывода. Такая возможность подразумевает элементы обучения, т. е. в рамках той же архитектуры реализуется задача использования ЭС как обучающей системы. В этом случае, используемый в ЭС, набор знаний становится сводом очень квалифицированных мнений и постоянно обновляющимся справочником наилучших методик и стратегий в области охраны.

В рамках предъявляемых к системе требований, сФорнулируен задачи, решаемые в работе:

1. выявить логико - семантические отношения между множествами, определяющими предметную рбласть экспертной системы.

г. определить структуру системы дедуктивного вывода эс.

3. Сформулировать правила вывода принятия решений . в том числе, при нечеткости определения данных.

4. Разработать язык Формализованного представления знаний.

5. Определить рациональную структуру ЭС.

6. Создать технологические и программные средства неограни-, ченного накопления и модификации базы знаний при реальных ограничениях ресурсов памяти.

7. Разработать методические и программно - технические средства ЭС. - '

8. Разработать средства объяснения достоверности, рекомендуемых ЭС решений, для обеспечения квалифицированной подготовки задач экспертизы.

9. Разработать интерфейс пользователь - ЭС (эксперт - ЭС) в целях обеспечения простоты взаимодействия с системой-и возможности пополнения базы знаний ЭС новыми правилами, из - за постоянного изменения состава и структуры данных.

10. Разработать' прикладные подсистемы принятия решений в различных направлениях деятельности подразделений охраны и для обучения персонала.

Во второй главе рассмотрены особенности организации и структура решаших правил базы знаний экспертной системы. Представлены доводы в пользу, использования для представленгя 'знаний моделей смешенного типа, в которых одновременно присутствуют и деклара-. тивный и процедурный компоненты, т. е. продукций, работающих над семантическими сетями.

Доказана необходимость реализации подхода, выраженного в следующем: не знания эксперта о предметной области и связях множеств .внутри" нее должна представляться в виде конструкции языков представления знаний и стаида!-гкик, оболочек ЭС, имошнхея в распоряжении конструкторов системы, но сам язык представления знак«1Й п

оболочки X должны быть реализованы таким образом, чтобы воспринимать продекларированные экспертами знания в Форме представления удобной для них и для конечных пользователей системы. Исходя из этого утверждения был разработан язык представления знанйй и обсб-пенная структура DC, описаны алгоритмы количественной оценки экспертных предложения, в том числе и при наличии нечеткой информации, достаточные для принятия пользователем (экспертом) окончательного решения иг некоторого количества альтернатив.

Проведенная в первой главе Формализация предметной области, описание множества элементов, определяющих организацию охранкой сигнализации,' выявление логико - семантических связей между множествами ставят попрос: к31с описывать эти знания ?

В силу большого разброса параметров средств охраны и отсутствия автоматизированного подхода к выбору " технических средств охранной сигнализации, в значительной степени, используются субъективные, эмпирические методы организации охраны, не- всегда экономически оправданные и обеспечивающие достаточную надежность охраны. В этой связи оправдано построение экспертных систем, однако представление экспертных правил в виде структур предикатного т.-ша (Prolog) значительно усложняет построение эс, поскольку- на одном классе средств ОПС, Использующихся в правилах, невозможно обобщенное представление в виде предикатов первого порядка. Разбгос параметров в классе требует Формул нового предиката для этого класса. Кроме этого процедура вывода в системах логического программирования использует бэктрекинг, который приводит к холостому просмотру базы Фактов. При большом числе Фактов процесс вывода замедляется.

Продукционная модель представления знаний лишена этих недостатков и обеспечивает, помимо прочего, очень простые способы объяснения полученных Утверждений, реагируя в процессе вывода на оперативные вопросы о его обоснованности.

3 этом случае в структуре правил должны быть предусмотрены ссылки на тексты объяснении - обоснований гчшояа (Нормативные документы, справочники, словари или опыт конкретного эксперта).

Кроме этого,правила вывода должны быть достаточно просты. Под этим понимается следующее:для любого множества Фактов F[(1 = 1. ,п) и для любого множества правил вывода Н\. ("1 = l..mi должна быть реализована проверка - следуют ли утверждения PL(1 = 1..V) из Факте h F[ по данному конечному множеству правил.

Систему, в которой правила логического вывода определены,назовем дедуктивной системой. Отметим, что дедуктивная система G_определена, если выполняются условия:

1. Задано конечное число элементов множества S, определяющих-' предметную область экспертизы. ■

? На множеств S выделено некоторое i \т*чество элементов F ,

- 11 -

называемых Фактами системы G.

3, Имеется конечное число правил вывода Н на множестве G.

■Выводом в tí считается' всякая последовательности утверждений P'l , такая, что для любого 1 утверждение P¡. есть либо Факт F-t системы G, либо непосредственное следствие применения правил вывода II на множестве S. Следовательно, целью работы дедуктивной системы G можно считать- вывод утверждения Р . . •

F1 FE F3 F ч' F5 • '■

\ / V \ /

ПРавило<Н1> . Правило<нг>

FB Р1 F6 FT PE Р8 \ / N \ / /

Правило<нз> Правило<М>

' ■ . Г-'! Р7 РЗ F0 Р6-

\ \

tipaBMo<H5>

F9 _ •

• Рис. 1, Дерево вывода.

На рис. 1. представлено дерево логического вывода," где факты F1...F8 представляют из себя конструкцию вида: _

F1 :' < объектР1 > = <. значениеУ.) >■, 1=1, n, "J = 1., m а утверждения Р1...Р9 - конструкцию вида: • . .

Р1 ; < объектР1 > = <,значениеУ.1 >, кд = < Q >,.' гае коэффициент доверия < Q >, лежащий в диапазоне от о до 100, указывает на Процент уверенности эксперта в .истинности данного УТ- " верждения.

Элементы множества р могут быть однозначными й многозначными. Будем считать для однозначных элементов PeII, а' д.пя многозначных Р1£Н . Эти два случая требуют газличнеп стратегии'поиска решающего правила. Кроме этого, структура правила должна учитывать достоверность утверждения, поэтому для перв'ого_ случая любой элемент множества Р связан с конечным множеством 0 - достоверных утверждений. Стратегия поиска решающих прашч- при этом зависит от значения элемента ж=0 в гон смысле, что поиск reшаших правил на ¿¡сей совокупности навил будет вестись до тех пор, пока значение, ч не получит значение 100.

Для множества Pl£N стратегия поиска решающего правила не 'зависит от значений 4 6Q, и поиск осуществляется на леей совокупности правил с последовательной активизацией ссек V г Fi.

. \.

Структура правил вывода ка Приведенном дереве логического вы->да с учетом конструкции Фактов Fe.ll и утверждений Pe.Hi для пер* >го случая-, ti Pife К для .второго случая имеет вид:

.Правило<Н4>:ЕСЛИ

< опьектРб > = < значением > и

г

< объект?? > = < значение?? > и

< обье'ктРа > .= < значениеРЗ > и

< обьектРб > = < значениеРВ >

. ТО

< обкектРЗ >.= < значенйеРЗ > и

< объектРЗ > = < зиачениеРЗ >, кд = < Q5 > и

< объектР<5 > = < значениеВв > :

• < КОННЕНТАРИЕ > •

« -

•Такая структура правил позволила экспертам в простой' и дос-упноя Форме отображать.ход своих умозаключений при .Решении .за* .ач экспертизы в различных областях знаний.

Язык представления знаний» отвечающий приведенной ■ структуре Фавна базы знаний, в своп очередь, должен отвечать следующим крновным требованиям:

- простота- в .изучении и использовании экспертами, не имеющими гавкков в программировании;

* наличие общедоступной среды программирования;

-■ возможность обработки Основных типов данных (символ, .целое-гасло,- вещественное число, символьная строка, список);

-.динамическая модификация Фактов и правил;

- наличие средств ввода - вывода;

- организация диалогового интерфейса.

Подготовка решавших правил, размещаемых в текстовом Файле,-' с «пользованием обычного текстового редактора, как показала прак-гака, оказалось наилучшим ' способом представления знания. . Этот :пособ не вызывал затруднений в освоении ни У экспертов, ни у пользователей. Синтаксис представления знаний в текстовом Файле достаточно прост. Места нахождение прдвкча, а также любых других ct-рок текста базы знания, равно как и имя правила, значения не имеет. Это позволяет свободно добавлять или исключать правила иэ базы знаний, модифицировать их, не заботясь о соблюдении порядка их :ледовання. Однако, для лучшей читаемости базы знаний, следует все правила, • относящиеся к одной экспертной цели, объединять в отдельные блоки со свсей нумерацией правил, а.также строками, опи-снвзшнми:

- объекта экспертизы;

.-• признак многозначности;

- газресенные значения объектов; ,

- смысловое значение вводимых объектов; ■

- вопросы к объектам. Рассмотрим синтаксис представления знаний в текстовой Файле.

эксп (<имя>) многозначный (<иня>) зн-кимя>) = <имя> 1.<имя>) сн (<имя>) = <текст> вопрос (<имя>) = <строка> вопрос (<имя>) <СК> (<строка>) # правеимя>:еспн

(<имя> <операиия> <имя>. И<С!!>1 <имя> <оперлиия> <имя>

то ■ '

1<имя> = <имя> [. кд=<цифра> 1<цифра>П н<С1?>)

<имя> = <имя>[, кл=<цифра>[<циФга>]1<окончание_правипа>

<буква> ::= А1Б1В1 . , . х|у|г

<цифра> ;:- ОI . . . 9

<знак> ::=_!"!; | ?1 I (х \ -

<символ_имени> ::= <буква>I<иифра>I<знак>

<символ_текста> ::= <симвоп_иМени>|, ) Ц>

<операдия> ::= =И ' I >= I <= I >1 < ' ' '

<имя> <сиивол_имени>Г<иия>!

<текст> ::= <скмвол^текста>[<текст>1

<строка> ::= <текст> <СИ>

<окоичание_правила> :.:= . <СИ>I: <СК> (<строка>1 # Известно, что для систем знании, основанных на логическом программировании, принципиальных трудностей в динамическом 'расширении базы знаний нет, т. к. это обеспечено языковыми средствами. Для продукционных систем это не так.

Показано, что если систему продукций рассматривать как некоторое функциональное пространство отображения исходных Фактов (А) в 1А1 I то эта система правил может быть отображена в пространство состояний х - булевских переменных, где к = 1, если "Факт А установлен их = О - если нет. Тогда исходная система продукций отображается в динамическую систему X ' = РХ , при условии независимости применения конкретной продукций.

динамическая система может интерпретироваться, как множество траекторий вывода, среди которых есть оптимальная траектория. Решение по выбору такой траектории возможно методами динамического программирования,

На основании исследований, изложенных: во второй глаао. предложена обобщенная структура ЗС ( рис.2 ). реализация которой приведена в третьей главе,

I-1

¡Пользователь!

Эксперт

г-

-1 Г~

! Меню ; ! Язык :консульт.! ¡запросов! ■——,-1 '-.-'

нойитор

Вывод

¡Объяснения!

'.Язык работы! ! с базой зн. !

С V Б. з

! Меню I

¡КОНСУЛЬТ. !

! Проверка

1 непротиворич.

Б 3

Рис. г. В третьей главе

Обобщенная структура ЭС. решаются задачи программно - методического обеспечения экспертной системы.

Приведен механизм, использовавшийся автором при определении С'1 лпстической значимости экспертных оценок, построения на их основе ограниченных деревьев поиска оптимальных решений и формулирования правил вывода на построенном дереве. Рассмотрена возможность использования коэффициентов корреляции для каждой пары критериев,с последующей оценкой значимости вычисленных коэффициентов на основе критериальной статистики Стьюдента.

Разработан алгоритм функционирования основной программной части ЭС - машины вывода.

Знания экспертной системы, представленные в виде обычных текстовых Файлов при помощи любого текстового редактора, хранятся, на 1агнитных дисках . (дискетах).

В процессе работы ЭС янеинее придстае 1ение Фактов и правил 'V ^ ..сотовых Файлов пероподитсл во внутреннюю Форму £ля разместил в оперативной памяти. Обычно использование оперативной

памяти вместо магнитных дисков значительно повышает быстродействие системы, однако создает дополнительные трудности, связанные с нехваткой памяти компьютера. Это происходит в связи с тем, что новые порции Фактов и правил, загружаемые в процессе проведения экспертизы," содержат в правилах ссылки на объекты уже загруженные в оперативную память. Поэтому возможны дублтрования имен, необоснованное использование оперативной памяти и, как следствие, ограничение на число одновременно загружаемых правил. Исследования показали, что в таком варианте возможно использование не более 350 правил при величине оперативной памяти 610 К.

В работе реализован метод динамической компиляции. С этой целью разработан однопроходный компилятор для языка представления Фактов и правил со всеми атрибутами компиляции.■

Одной из особенностей работы компилятора является динамическая компиляция отдельных Файлов базы знаний по мере необходимости в процессе экспертизы с созданием единой таблицы имен и списка указателей на правила. Такой подход позволил значительно увеличить число загружаемых правил ( более £000 ), а реализацию ЭС представить в виде интегрированной среды с определенным спектром функциональных возможностей, активизируемых из системного меню.

Существенно заметить, что данная методика не оказывает отрицательного влияния на быстродействие системы, а лишь незначительно увеличивает время работы компилятора. В свою очередь компилятор системы состоит из двух основных блоков: - сканера ( лексический анализатор ) и дешифратора конструкций ( синтаксический анализатор). Сканер реализован в виде конечного автомата по классической схеме. Работа же дешифратора конструкций, заключавшаяся в распознавании каждой конструкции, заполнении таблицы имен и Формировании соответствующих структур базы знаний в динамической памяти, не является сложной, поскольку достаточно прост сам-язык представления знаний.

Для исключения взрывного увеличения количества правил логического вывода на деревьях вывода при подготовке правил была использована концепция ограниченных деревьев поиска допустимых решении. Такой подход позволил построить для каждого модуля ( всего их десять) ограниченные деревья вывода, позволяющие сократить число возможных путей перебора за счет отсечени,. ложных путей.

В дедуктивных моделях представления и обработки знаний решаемая проблема записывается в виде утверждений Формально;! логики, а . цель - в виде утверждения, справедливость которого следует установить или опровергнуть на основе Фактов бз:*н санкь:,". и правил вывода.

В соответствии с правилами, установленными в Формальной логи-,ке. утверждению Р-приписывается значение ' ИСТИНА, ее ли каждом'/ Факту множества и, овродёлпядаа Р. -"'ла тиаислио ;п;.>и>ние ИСТнНА.

В ЭС по раииональнси органьзздии охрогшек С-.г-ч-нзаши иг,-

пользуется обратный вывод или вывод "от цели", При такой способе рассуждений' система ишет прапило, из которого можно было бы определить значение объекта, являющегося целью экспертизы. Если при этом в части "если", найденного правила, содержится утверждение, истинность которого еще не проверена, то система ише.т правило, которое помогло бы установить истинность этого утверждения и т. д.

Дерево, возникающее в ходе такого процесса, называется деревом поиска, которое превращается в дерево вывода (рис.1) в тот момент, когда все его "листья" окажутся истинными фактами системы.

Другим элементом, характеризующим состояние машины вывода, является база данных, содержащая значения объектов, которые системе уже удалось определить к настоящему времени.

К началу работы системы в списке целей одна цель - цель экспертизы, база данных, как правило, но не обязательно - пустд. Рассмотрим алгоритм работы машины вывода ЭС.

1. Заносим имя объекта, значения которого необходимо определить, в список целей. Пусть это будет объект Р„ .

2. Проверяем базу данных, если значение объекта Р не от «делено (Р» = ?) - переходим к п. 3.. если определено - к п. б.

3. Если в системе предусмотрен вопрос к объекту р^, задаем его пользователю. Ответ на вопрос считаем значением объекта Ро , заносим это значение в базу данных как Факт системы и переходим к п. б, если вопроса нет - переходим к п. 4.

4. Просматриваем части "то" правил базы знаний в поисках предиката Р0 = У0, где Ус - некоторое значение. Если такого правила нет перекодим к п. 7, если есть - к п. 5.

5. Предположим, что в п. 4. найдено правило вида:

если Рл = Рг =

Р1 =

то

Ро = РгС =

3 этом случае возможны следующие варианты:

5.1. Значение хотя бы одного из объектов Р1 известно и не рав-ю VJ ( 1 = 1,п; J = 1, ш ). В этом случае правило считается не-1гимеш!мым и осуществляется переход к п. 4;

5. 2. Значения всех объектов Р1 ( 1 = 1, п ) известны и равны г.]. в этом случае правило считается применимым. Объекту Р„ присва-гоа^тйя значение Ча , которое заносится в базу данных. Если объ-жт Г не являртсч иио го •.• нашими 'I п = 100 - перехолим к п. б. В ¡«тих случаях переходим к п. 4.

V, и Уг и

VJ

Ус И V«

- 17 __

5.3. Среди объектов Р1 ( 1 - 1,п ) имеется Р1 = ?. В этом случае заносим объект Р1 в начало списка целей и переходим к п. 2.

6. Удаляем объект Р„ из списка целей, если список при этом оказывается пуст, считаем что цель экспертизы достигнута, если нет -переопределяем-цель и переходим к п. г.

7. считаем, чТо определить значение объекта не представляется Возможным, сообщаем об этом пользователю, удаляем объект из списка Целей. Если список оказывается пуст - заканчиваем работу, если нет-переопределяем цель и переходим к п. 2.

Теперь, весь алгоритм работы машины вывода оказывается чрезвычайно прост : берется* исходное состояние системы ( база данных пуста в списке целей один элемент - цель системы), шлете я "первая применимая продукция, она применяется, в результате чего система переходит в новое состояние, затем снова шлется'применимая Продукция, применяется к новому состоянию и процесс повторяется до тех пор, пока список целей не окажется пустым (задача решена), либо пока алгоритм- не столкнется с .отсутствием применимой ситуации ( задача не может быть решена ).

Хотя приведенный алгоритм не может й деталях описать работу машины вывода, ' но он дает достаточно полное представление о механизме выводов на ограниченных деревьях поиска допустимых решений. .

В четвертой главе рассмотрена практическая реализация экспертных систем в области охранной сигнализации, выполненных при помоши оболочки эс "£иза", разработанной в ходе решения задач диссертационного исследования. Описывается примерный диалог пользователя с эс, даются методические рекомендации по ее использованию в других областях знаний и в обучении. В главе также приводится вэрн-• ант аппаратной реализации эс и ее программное обеспечение.

Инструментальное средство РИЗА, разработанное в процессе соз-, дання ЭС по рациональной организации охганной сигнализации, представляет собой оболочку, способную настраиваться на решение конкретной задачи с учетом присущих ей особенностей. Важно отметить, что настройка системы под конкретную область знатг- осуществляется не за счет выбора некоторого конечного (небольшого) множества блоков (например, как в ПИЭС), а за счет модернизации базы знаний в соответствии с логикой рассуждений эксперта, а также, введения дополнительных встроенных процедур, позволяющих обращаться к внешним Программам, базам данных и т. п. В оболочке РИЗА предусмотрены два уровня настройки под конкретную облашь знании. На перьом уровне перенастроить оболочку может конечный пользователь, подготавливая ба^у знаний с включением в нее дополнительных процедур из библиотеки оболочки. На втогон'-ос» псс •.. .-¡его: разгабо';'"; «с ::о.::штельныг. процедур с последующим включением ■:■. в <>иЗДиут<" " ' ■ '.почки. Вгорой,

>лее глубокий уровень, реализуется разработчиками системы, так как ¡бота по Создании новых процедур -ребует знания внутренней орга-1зации оболочки и языка программирования С++, Однако и эта работа ? затрагивает основного "ядра" системы - машины вывода, поскольку :е изменения вносятся лить в базу знании.

Оболочка эс РИЗА на сегодняшний день включает в себя следующие роцедуры:

- процедура печати правил при считывании их в оперативную паять)

- процедура синтаксического анализа правил базы знаний;

- процедура выбора конечных целей экспертизы!

- процедура ввода вопроса об-объекте;

- процедура ввода разрешенных значений объекта;

- процедура ввода многозначного объекта;

- процедура ввода(вывода) комментария к правилу;

- процедура ввода смысловой характеристики объекта; .

- процедура вывода активизированных правил на экран;

- процедура возвратов по дереву решений;

- процедура удаления значений объектов или всей базы;

- процедура экспорта результатов экспертизы в базу данных, в айл данных или на печать;

- процедура импорта данных из Файла данных и(или) базы данных;

- процедура поиска правила по идентификатору или просмотр всех равил;

- процедура поиска значений объекта по имени или просмотр всех ■екуших значений;

- процедура добавления новой базы знаний к существующей в про-ессе проведения экспертизы с удалением последней или без такового, то открывает новые возможности увеличения гибкости и мощности ЭС;

- процедура смены (добавления) цели экспертизы;

- процедура присвоения объекту, значение которого невозможно пределить из правил, используемой базы знаний, значения " ? ".

Поскольку за основу в ЭС по рациональной организации охраной сигнализации взята продукционная модель представления знаний, •о это позволило реализовать достаточно простые способы объяснения ода принятия решения. Объяснение хода рассуждений в системе орга-;изовано в два уровня. На первом уровне при помоши процедуры еыео-:а активизированных правил на экран пользователь имеет возможность накомства с правилом, в результате применения которого промежуточен или конечным целям присваиваются конкретные значения. Посколь-:у знания о целях представлены в структуре правила, знакомства с [им бывает достаточно для понимания хода вывода. Если же этого 'г'.чзивается недостаточно пол1?опя гель и<?ж?т, воспользовавшись про-;>лурой ввода/выво;т комментария к"правилу, получить более подроб-;ые разъяснения о причинах, побудивших эксперта применить именно

зто прэшшо.

ЗС функционирует поп управлением операционной системы IIS DOS 3, 30 и выше и наличии оперативной памяти бЮК. от величины которой зависит количрстро одновременно используемых правил. Величина загрузочного модуля составляет 91r08 байт.

Основный научные н практические результат:.!.

В ходе проведения исследований и разгаботкп инструментальных средств для экспертных систем достигнуты следующие теоретические и практические результаты:

- выявлены логико - семантические отношения иежду множествами определяющими пгедметную область экспертной системы:

- сформулированы правила вывода принятия решений , в том числе при нечеткости определения данных;

- разработан язык Формализованного представления знаний;

- определена рациональная структура ЭС;

- созданы технологические и программные средства неограниченного -накопления и модификации базы знаний при реальных ограничениях ресурсов памяти;

- разработаны .методические и программно - технические средства ЭС;

- разработан способ объяснения достоверности, рекомендуемых. ЭС решений, для обеспечения квалифицированной подготовке задач экспертизы;

- разработан интерфейс пользователь - ЭС (эксперт - ЭС) е целях обеспечения простоты взаимодействия с системой и возможностг пополнения базы знаний ЭС новыми правилами, из - за . постояниогс изменения состава и структуры данных;

- разработаны прикладные подсистемы принятия решений в различных направлениях деятельности подразделений охраны и для обучения персонала.

Новизна практических результатов заключается в том. что:

- работа является одной из немногих реально действующих £ стране экспертных систем и первой в конкретной предметной области. Целевое назначение системы направлено на постижение существенного экономического эффекта, что очевидно при массовом использовании ее в ведомствах охраны;

- впервые проведена работа по классификации множеств объектов охраны, средств сигнализации и Факторов внеснего воздеиствш на аппаратуру охраны с одновременным установлением логико - семантических связей между ними;

- создана достаточно представительная баз;: знании, включающая структурированные данные вирокого спектра объектов экспертизы, оказыра» иг '.шгодсл^«.^ « с чг.сйстпи-? на оггаштп»« охран

го

них мероприятии;

- разработана оболочка экспертной системы инвариантная к предметным областям и предоставляющая пользователю (эксперту) инструмент для самостоятельного создания прикладных экспертных систем без непосредственного участия разработчика, инженера знаний и системного программиста;

- реализована возможность практически неограниченного нараши-вания базы знаний и ее модернизации без существенного увеличения используемых размеров памяти компьютера;

- решены задачи практической реализации интерфейса пользователя;

- созданная оболочка экспертной системы соответствует современным требованиям дружественности, дизайна, документированное™, что делает ее вполне конкурентоспособной;

- ориентированность разработки на обучение; простота.в изучении и использовании, существенно расширяет сферу ее практического применения.

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

1. АшиняНц P.A., Засыпкин A.B. Проект гибридной экспертной системы ОХРАНА // Тез. докл. 2-й Всесоюзной щколы-семинара Экспертные системы и ПРОЛОГ в учебном процессе. Йошкар-Ола, 1990.- с. 4-9.

2; Ашинянц Р. А. , Засыпкин А. В. Структура базы знаний в экспертной системе охранной сигнализации. // Сб. научн. тр. системный анализ, информация и вычислительная техника. Москва, 1992. - с. 128- 133.

3. Засыпкин A.B. Структура экспертной'системы в обучении //Тез. докл. Регионального совешання-семинара для руководящих, работников и преподавателей вузов ЦЧР. Компьютеризация управления качеством высшего образования. - Воронеж: 1992. - с. 48-49.

4. Засыпкин А. В. Камышников А. И. Структура базы знаний экспертной системы в обучении // Тез. докл. Регионального совешания-семи-пара для руководящих, работников и преподавателей вузов ЦЧР. Компьютеризация управления качеством высшего образования, - Воронеж: ! 992. - с. 53-54.

5. Засыпкин А. В. Зубак А. Д. Сборник электрических принципиальных схем приборов ОПС: Нетодическос погоб. - Воронеж: ВССШК КЗД СССР, 1990. - 71 с.: ил.

6. Засыпкин Л. В. Экспертная система поддержки решений в обучении и в практической деятельности // Тез. докл.' Научно - практ, конФер. Психолого - педагогические проблемы совершенствования профессионального мастерства преподавателей и учебно-воспитательного процесса п высших и средних специальных учебных заведениях, - Воронеж: вш нвд РФ, 1992.

7. засыпкин А. В.' Технические средства ОПС и тактика их использования. Учебное пособие. - Воронеж: ВССШН МВД СССР, 1985. - 213 е.: ил.

/7