автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Формализация и представление знаний в интеллектуальных системах моделирования технологии сварки

О' 3

1 АКАДЕМИЯ НАУК СССР

ЛЕНИНГРАДСКИЙ ИНСТИТУТ ИНФОРМАТИКИ И АВТОМАТИЗАЦИИ

На правах рукописи УДК 007.001.33:658.512:681.5

БОЯРОВ

Олег Дмитриевич

ФОРМАЛИЗАЦИЯ И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ СВАРКИ

СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 05.13.16. — ПРИМЕНЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ,

МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ЛЕНИНГРАД

1990

Работа выполнена в Волгодонском производственном объединении атомного энергетического машиностроения «Атоммаш».

Научный руководитель — доктор технических наук, профессор ДОМАРАЦКИЙ Александр Николаевич.

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук СОТНИКОВ Александр Николаевич,

кандидат технических наук НИКИФОРОВ Виктор Викентьевич.

Ведущая организация—Научный совет по комплексной проблеме «Кибернетика» при Президиуме АН СССР.

Защита состоится « 1990 г. в часов на

заседании специализированного совета Д 003.62.01 Ленинградского института информатики и автоматизации АН СССР по адресу: 199178, Ленинград, В. О., 14 линия, д. 39.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института.

Автореферат разослан «

/Л » 1990 г.

Ученый секретарь специализированного совета доктор технических наук, профессор

А. Н. ДОМАРАЦКИЙ

<■ ТДОЛ 1 . ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

ССемт.1г ,

1.1. Актуальность. Одной из областей, где комплексная автоматизация научных исследования и производства наиболее эффективна, является исследование сложных технологических процессов в атомном энергетическом машиностроении, - ведущим из которых является сварка. В настоящее время технология сварки является зрелой технической наукой, в которой накоплен большой обьем теоретических и экспериментальных знаний, значительными эмпирическими знаниями обладают высококвалифицированные специалисты, однако, в научных исследованиях и на производстве эти знания используются недостаточно, что приводит к снижению их эффективности.

Одним из путей решения этой проблемы является компьютеризация знаний по технологии сварки, позволяющая автоматизировать использование этих знаний специалистами - исследователями и практиками на протяжении всего цикла "исследование - производство", а также в составе автоматизированных систен проектирования, управления, прогнозирования, контроля качества сварки и т.д. в качестве концептуальных моделей предметной области. Такого рода модель вместе с программными средствами ее создания, модификации и использования в приложениях образуют интеллектуальную систему моделирования технологии сварки. В создании таких систем решающую роль играет наличие инструментальной системы Формализации и представления знаний по технологии сварки, разработке которой посвядена данная работа.

в соответствии с планами в отрасли тяжелого машиностроения проводятся теоретические и практические работы по созданию комплексных автоматизированных систем научных исследований и технологической подготовки сварочного производства. Данная работа является частью этих исследований.

1.2. Цель работы заключается в создании инструментальной системы Формализации и представления знания для разработки интеллектуальных систем моделирования технологии сварки, открывающих возможность комплексной автоматизации цикла "исследования - производство" и обеспечивающих повыаение эффективности научных

исследований и технологической подготовки сварочного производства в целом.

1.3. Методы исследования основаны на использовании системного подхода, семиотики, теории формальных грамматик и языков, моделей данных, методов проектирования Саз данных и знаний, искусственного интеллекта, логического программирования, базируются на современных достижениях вычислительной техники.

1.4. Научная новизна. Разработана инструментальная система формализации и представления знаний, которая послужила основой для создания интеллектуальных систем моделирования технологии сварки в составе автоматизированных систем научных исследований и технологической подготовки сварочного производства в отраслях тяжелого машиностроения. При этом:

1.4.1. Определена архитектура интеллектуальных систем моделирования технологии сварки на базе архитектуры информационной системы, где с целью единообразного представления интенсиональной и экстенсиональной информации различной степени общности и обеспечения эволюционирования концептуальной модели в процессе Формализации знаний число уровней представления информации должно быть увеличено до трех: данных, знаний и мета-знаний, а каждый уровень состоит из схемы и расширения. Уровни модели частично пересекаются, т.е. схема уровня данных входит в расширение уровня знаний, а схема уровня знаний - в расширение уровня мета-знаний. Разработана обьектная модель данных для представления знаний о технологии сварки в виде трехуровневых эволюционирующих концептуальных моделей, в которых используется единственная информационная структура - о О ь е к т.

1.4.2. Разработаны лингвистические средства представления и манипулирования знаниями, рассматриваемые с единой предикатной точки зрения, состоящей в том, что во-первых, пзык описания обьектов ОЭЬ использует единственную структуру данных предикатного типа, экземплярами которой оперируют операции языка описания транзакций ТРЬ, и во-вторых, в ГРЬ выполнен переход от функциональной Формы представление операций, операторов и транзакций к предикатной.

1.4.3. Организацию общения пользователей с интеллектуальной системой моделирования предложено реализовать как синтаксически

управляемый процесс обработки языка Формализации знаний с помощью класса атрибутных транслирующих- грамматик, в которых атрибуты нетерминалов получают значения путем наследования или вычисления с помощью семантических функций и эти значения влияют на процесс вывода по грамматике. Наследуемые атрибуты позволяют учитывать контекстные зависимости, связанные с Формой, а семантические Функции - контекстные зависимости, связанные с содержанием Формализуемых знаний.

1.4.4. Предложен критерий количественной оценки противоречивости концептуальной модели, представляющий собой отношение числа свойств с нарушениями ограничения целостности к общему числу свойств в текущем состоянии концептуальной модели, позволяющий оценивать адекватность модели. Установлено, что нарушения ограничений целостности концептуальной модели позволяют контролировать неполноту Формализованных знаний и могут служить в качестве эффективного эвристического механизма, направляющего процесс Формализации.

1.5. Практическая ценность и внедрение результатов. Разработан.! инструментальная система, состоящая из двух частей: системы управления базой знаний (СУБЗ) и системы общения с СУБЗ на синтаксически-ограниченном естественном языке, система реализована на языке TurboProlog v.г.О в операционной системе HS-DOS v.3.30 на персональных ЭВИ IBM PC/XT/AT. Система использована при создании интеллектуальных систем моделирования в автоматизированных системах научных исследований НПО ЦНИИТМаш (г.Москва) и Волгодонском Филиале ВНИИАИ, В ПО "Атоммаш" создается интеллектуальная автоматизированная система технологической подготовки сварочного производства, в которой существенное повышение технического уровня проектируемых технологических процессов сварки достигается за счет использования формализованных научных знаний по технологии сварки.

1.6. Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всесоюзной конференции "Автоматизированные системы управления в сварочном производстве" (г.Киев, 1982 ), конференции "Автоматизация проектирования технологических процессов" общества "знание" МВТУ им.Н.Э.Баумана (г.Москва, 1982), Всесоюзной научно- технической конференции

•Проблемы сознания и использования мияи- и микро-ЭВМ" (р. Вильнюс, 1985), Межотраслевой конференции "Разработка, внедрение и использование баз данных и баз знаний ЭВМ машиностроительного комплекса СССР" (г.Ростов-аа-Дону, 1968), Всесоюзной конференции по искусственному интеллекту (г.Переяславль-Залесский, 1966).

1.7. Дуближапии. По материалам диссертации опубликовано 14 научных трудов.

1.8. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех плав и заключения ( 137 страниц машинописного текста, списка литературы (95 наименований на Id листах), восьми приложений на 45 страницах, 13 рисунков на 11 страницах.

2. КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

2.1. В первой главе проведен анализ известных формализмов представления знаний и семантического моделирования данных как частных случаев концептуального моделирования в области экспертныхх и информационных систем.

В создании интеллектуальных систем (ИС) принципиальное значение имеют формализация и представление знаний в виде концептуально й модели предметной области и организация решения задач путем использования этой модели приложениями, В зависимости от предметной области ИС концептуальная модель либо тесно связана с приложениями, либо сравнительно независима от них, вследствие чего долговременные накопление и (ре{организация знаний становятся самостоятельной задачей. Соответствующие формализмы представления знаний можно назвать "программированием" и "накоплением" знаний.

Известные формализмы "программирования" знаний могут быть классифицированы на логические, продукционные и оббьектно- таксономические, каждый из которых использует некоторый язык "программирования" званий (ЯПЗ).

В Формализмах логического "программирования" знаний в качестве ЯПЗ использукггся языки логики. Концептуальная модель состоит из множества логических формул - фактов и правил, ко-

' т -

торые представляют истинные утверждения и выводы в описываемой предметной области. В процессе создания и использования ис концептуальная модель М может пополняться новыми Фактами и правилами в результате формализации знаний экспертом и знаний, Формируемых самой ИС.

В основе продукционных ЯПЗ лежит дедуктивный аппарат систем продукций, описывающих вычисления типа "распознавание (ситуации) --> действие (меняющее ситуацию)", организация концептуальной модели полностью определяется продукционной программой, представляющей собой (не Организованное множество продукций вида

[имя] 'если' образец (ситуации) 'то' действие. Применимость, а следовательно, исполнение продукции зависит от наличия в концептуальной модели описаний ситуаций, сопоставляющихся с образцом, используемые для описания ситуаций математические структуры выбираются из соображений адекватности предметной области и удобства программирования. Обычно ограничиваются простыми структурами типа списка или графа, хотя предпринимаются попытки использовать структуры типа семантических сетей или Фреймов.

Для Формализмов объектно- таксономического "программирования" знаний характерным является представление типов сущностей и связей предметной области в виде объектов и отношений, включая т.н. таксономические отношения. Обьект вводится путем определения его.структуры в терминах отношений с другими объектами и поведения в терминах допустимых операций. Дедуктивный аппарат соответствующих ЯПЗ является проблемно- ориентированным, т.к. он опирается на структуру и поведение обьектов - свои для каждой предметной области.

Проблема эволюции концептуальных моделей в процессе их создания и эксплуатации становится актуальной для ИС, оперирующих большими объемами знаний, в частности, в области сварки. Решение этой проблемы состоит в разработке Формализмов "накопления" знаний, позволяющих достичь сравнительной независимости концептуальной модели и приложений. Перспективным представляется метод, в котором для Формализации и представления знаний используется концепция моделирования данных.

на ».-.иованви проведенного анализа сделан вывод, что для

- в -

создания эволюционирующих концептуальных моделей необходимо иметь возможность единообразно представлять и оперировать экстенсиональной и интенсиональной информацией на трех уровнях: данных, знаний и мета-знаний.

г.г. во второй главе на основании результатов, полученных в главе 1, разработана обьектная модель данных (ОВД) для представления знаний по технологии сварки. Для оценки противоречивости модели, вызываемой (временными) нарушениями ограничений целостности, сформулирован количественный критерий противоречивости.

Обьектная модель данных (ОВД) - это набор понятий, которые позволяют создавать концептуальные модели предметной области, исходя из предположения, что предметная область характеризуется статическими свойствами, динамическими свойствами и ограничениями целостности.

Рассмотрены три вида ограничений: внутренние, явные и неявные. Внутренние ограничения образуют базовые семантические свойства ОИД, эти ограничения не могут нарушаться; явные ограничения Формулируются при разработке КМ и служат для выражения семантики предметной области в виде самостоятельных семантических объектов; ОМД допускает (временные) нарушения явных ограничений целостности и, следовательно, противоречивость КН. Зафиксированные нарушения выполняют эвристическую Функцию, направляя внимание пользователя на Формализованные неточно (неполно) свойства предметной области. Неявные ограничения являются логическими следствиями других ограничений.

Понятиями для моделирования статических свойств являются объекты и свойства. Объекты могут быть примитивными и структурными. К примитивным относятся лексические объекты - строки, числа, логические значения; структурные объекты являются нелексическими.

Свойство образовано бинарной связью - самостоятельным реляционным объектом, связывающим обьект - обладателя свойства с объектом - значением этого свойства. Свойства делятся на те, которыми обладают, и те, которые выполняются. Описания первых называются атрибутами, вторых - утверждениями. Утверждение - это пропозициональная Функция, областью определения которой являются

значения свойств объекта, с которым это утверждение связано. Для выражения общности объектов используются средства абстрагирования - классификации и связанные с ними механизмы наследования свойств. В ОНД для описания классификаций служат таксономические связи, образующие свойства - подобия.

Нелексические объекты разделены на три категории. Концептуальные обьекты служат для представления знаний о сущностях, miiuHi -я зависимостях между сущностями предметной области. Реляционные обьекты служат для представления знаний об организации концептуальных объектов, семантические обьекты служат для представления знаний о семантических ограничениях реляционных объектов. Реляционные и семантические обьекты можно рассматривать одновременно как концептуальные относительно своих предметных областей, определять собственную структуру и использовать для записи определений единую нотацию.

с позиций семиотики соотношение между обьектом и представляемым понятием (связью, ограничением) есть соотношение знакового выражения и денотата. Переход от денотатов к знаковым выражениям есть процесс знаковой абстракции, которая может быть интенсиональной и экстенсиональной, в первом случае абстрагируются общие свойства денотатов независимо от их реального в данный момент наличия в своей предметной области и представляются в виде интенсиональных объектов (и-обьектов); во-втором, напротив, .абстрагируются Фактические свойства денотатов, реально находящихся в предметной области, и представляются в виде экстенсиональных объектов (э-обьектов). В результате КМ состоит из организованных определенным образом общих и сингулярных и- и э-обьектов, где общий объект представляет 0, 1, 2, , . денотатов, а сингулярный объект - 0 или 1 денотат. Если А - общий ик-обьект (тип), X - общий эк-ооьект (класс), а - сингулярный ик-ом-.ркт (индивид), х сингулярный эк-обьект (экземпляр), в КИ между ними поддерживаются следующие межобьектные отношения:

(A has Instances/lnstancesof X),

(A lnaiviauates/nasType а),

(A lnstantiates/lnstanceOf х),

(X contains /elementOf х),

(a contemplates/represents х).

Тип А описывает множество индивидов at, ag

разделяющих

сходные свойства. Все компоненты (атрибуты и утверждения) Aj, ..., Ап типа А являются дефиниций иными, т.е.типы являются чистыми определениями терминов, примеры которых в дальнейшем используются в описании Фактического "состояния дел" в предметной области.

Сингулярные объекты описывают индивидуальные сущности. Экс-обьекты описывают известные и реально существующие сущности, икс-обьекты описывают "гипотетические" сущности, создаваемые приложениями. Концепция гипотезы принципиально отличается от концепции типа в языках программирования: в первом случае все, что хотя бы частично удовлетворяет свойствам типа, может быть гипотетически отнесено к этому типу, во втором индивид обязан иметь все свойства типа. Гипотезы позволяют делать Солее ре-алиотичепкие описания, поскольку позволяют моделировать аномалии и нерегулярности предметной области. Икс-обьекты могут быть переведены в разряд экстенсиональных, т.е. истинных, после включения их в соответствующий класс.

Понятиями для моделирования динамических свойств предметной области являются программы, простые и структурные операции, статические ограничения между операциями (управляющие структуры), динамические ограничения (т.е. ограничения на перевод КН из одного состояния в другое), и исключительные ситуации. ОМД содержит простые операции над объектами, такие как создание (createObj ect), добавление (addObJ еct), удаление (de 1 eteObJ ect), извлечение (i etcnobj ect), тестирование (testobject) и разрушение объекта (destroyobject) и позволяет определять высокоуровневые структурные операции - транзакции, включающие

- свойство ПАРАМЕТРЫ, описывающее перечень объектов, примеры которых должны быть заданы в активации транзакции;

- свойство тело, описывающее пред_условия, пост_условия и действия транзакции;

- свойство ЭФФЕКТ, описывающее перечень обьектов, созданных и продолжающих существовать после выполнения активации.

В разделе ДЕЙСТВИЯ упорядоченность примитивных операций в транзакции задана ограничениями между ними типа последовательность, выбор и повторение. Этих ограничений достаточно дли определения всех частично-рекурсивных Функций. Динамические

ограничения являются правилами, предназначенными для того, чтобы гарантировать требуемое содержание транзакций. средствами представления динамических ограничений являются ПРЕД- и ПОСТУСЛОВИЯ, ограничивающие каждую .транзакцию. В случае, когда при исполнении транзакции обнаруживается нарушение динамического ограничения, создается концептуальный объект, описывающий исключительную ситуацию, и выполняется его обработка предназначенной для этого транзакцией. Все средства моделирования динамических свойств являются объектами, для их определения применяются те же принципы абстракции.

Используя еще один принцип абстракции - ассоциацию, множество транзакций разбито на подмножества, каждое из которых содержит Фиксированный набор структурных операций над примерами некоторого типа А. Описание множества примеров типа А как целостного понятия вместе с набором структурных операций образует общий эк-обьект (класс) X. В результате взаимодополняющее определение объектов А и X обладает сходством с абстрактным типом данных и обладает достоинствами последнего:

замкнутостью, информация об интерпретации объекта описывается вместе с самим объектом,

типизацией, только явно определенные операции могут быть применены к примерам объекта;

независимостью логической организации объекта от его реализации.

2.3. В третьей главе определена организация общения пользователей с интеллектуальной системой моделирования на проблемно-ориентированных языках формализации знаний. Для реализации такого общения введен класс атрибутных транслирующих грамматик, в котором значения атрибутов нетерминальных символов могут наследоваться или вычисляться с помощью вызова семантических Функций, включающих операции манипулирования концептуальной моделью.

Установлено, что процесс Формализации знаний состоит из трех Фаз. В Фазе сбора и анализа информационных требований выясняется, какие знания должны Сыть представлены в концептуальной модели (декларативные требования) и каким образом они будут использоваться (операционные требования). В результате разра-

батывается (внешний) проблемно-ориентированный язык эксперта, на котором в дальнейшем осуществляется Формализация,

В фазе проектирования схемы ВЗ выявленные декларативные и операционные требования Формализуются и вводятся в расширение БМЗ, образуя схему БЗ, которая представляет собой грамматику нефиксированного в ОМД подмножества к-яэыка, использующегося для наполнения расширения БЗ и БД.

В фазе наполнения эксперт составляет полное описание предметной области и вводит его в расширение БЗ и БД, используя для этого видеографическую модель данных (ВМД). ВМД организует естественный для эксперта "внешний" взгляд на создаваемую концептуальную модель. ВМД создает у эксперта образ, что он работает с описаниями сущностей на проблемно- ориентированном языке. Описание каждого типа, множества или экземпляра сущностей располагается на отдельном "листе", листы собраны в "стопку" таким образом, что яа экране монитора постоянно виден верхний лист стопки. Имеется набор команд манипулирования, Формирования, изменения, просмотра, распечатки и т.п. листов. Реализующая ВМД система общения кроме указанных Функций обеспечивает ведение активного диалога, который характеризуется помощью системы с целью построения правильных Фраз на проблемно- ориентированном языке, и переводом Фраз на к-язык.

Для организации активного диалога предложен и реализован способ общения на синтаксически ограниченном естественном языке (СОЕЯ). СОЕЯ - это псевдо-естественный язык, синтаксис которого ограничен контекстно- свободной грамматикой с контекстными условиями. Известно, что следование формальному синтаксису языка общения представляет для непрофессионального пользователя ЭВМ трудную и нежелательную задачу. При общении на СОЕЯ эта задача шчюдается системе общения, которая позволяет пользователю Формировать Фразу пошагово из иерархии "меню", в которых предлагаются слова и словосочетания, допустимые в соответствии с КС-грамматикой на каждом шаге. Содержание "меню" на 1-т шаге зависит от выборов, которые пользователь делал раньше (контекст) .

Для Формального определения общения на СОЕЯ предложен специальный класс атрибутных транслирующих грамматик.

2.4. В четвертой главе приведено описание созданной инструментальной системы формализации и представления знаний. Архитектура системы основана на трехсхеыной (внешняя, концептуальная, внутренняя) архитектуре СУБД.

Внешняя схема определяет (внешние) проблемно- ориентированные языки пользователей и отображения "внешний <--> концептуальный" (подсхемы) для каждой категории пользователей или приложений. Создание и использование подсхем в процессе формализации знаний реализует интегрированная Система Общения с СУБЗ (СОС).

Функционирование сос опирается на внешнюю модель данных вид, в основе которой лежит метафора редактирования "электронного Справочника" по предметной области. Эксперт оперирует описаниями понятий декларативной и операционной составляющих КМ на соответствующих внешних языках, каждое понятие записывается на отдельном листе, множество которых и "образует" Справочник. С помощью Команд эксперт добавляет в справочник новые листы, удаляет ненужные, модифицирует, извлекает по запросу, печатает описания, контролирует целостность КМ, сохраняет КМ в Файле и восстанавливает из Файла и т.д.

сос поддерживает определенный уровень соответствия между редактируемыми понятиями и объектами, Фактически находящимися в КМ. это обеспечивается механизмом буферизации по аналогии с текстовыми редакторами. Список редактируемых листов, находящихся в буфере, который называется рабочей областью СОС, всегда виден эксперту и образует Стопку, Понятие, расположенное на верхнем листе Стопки, визуализируется в окне понятие и доступно для редактирования.

Таким образом, информационная среда СОС включает следующие информационные объекты: Справочник, листы с (декларативными) Понятиями, листы с действиями (операционными понятиями), Файлы и Стопку. Редактирование каждой категории информационных объектов осуществляется с помощью собственной подсхемы. Подсхема представляет собой совокупность окон на экране монитора, каждое из которых визуализирует определенный аспект соответствующего информационного объекта и множество команд, применимых к нему. Команды разбиты на 1) команды над Справочником, 2) команды над описаниями Понятий, 3) команды над описаниями Действий, 4) ко-

манды над Файлами и 5) команды над Стопкой. В каждой подсхеме команда Помощь выдает в окне ПОМОЩЬ справочную информацию, зависящую от состояния СОС в момент запроса Помощи.

В концептуальной схеме интегрируются частные "точки зрения" пользователей и приложений на основе ОМД, определяются структуры, операции и ограничения целостности и обеспечивается безызбыточность концептуальной модели. Внутренняя схема реализует струк туры, операции и ограничения целостности концептуальной схемы средствами системы программирования TurboProlog, т.е. выполняет отображения "концептуальный <--> внутренний". Создание и использование концептуальной и внутренней схем реализует СУБЗ. Новой по сравнению с СУБД задачей СУБЗ является контроль противоречивости КК. Когда эксперт добавляет новые объекты, удаляет или изменяет объекты КМ, задачей СУБЗ является распространение по КМ всех последствий этого акта и Фиксация всех нарушений явных ограничений целостности. В созданной СУБЗ допускаются нарушения ограничений целостности связей, Формирующих свойства объектов. Описания таких нарушений автоматически синтезируются СУБЗ в виде концептуальных объектов, называемых исключительными ситуациями и включаются в состав описания свойства добавляемого (изменяемого) объекта КН. Свойства объекта, содержащие исключительные ситуации, рассматриваются как противоречили':, и отношение количества противоречивых к-общему количеству свойств характеризует противоречивость КН. Задача эксперта состоит в Формализации знаний таким образом, чтобы этот показатель стал минимальным.

Описаны Функции, алгоритмы, структуры данных и состав программного обеспечения системы, разработанного на языке TurboProlog v.2.0 в операционной системе MS-DOS v.3.30 для персональных ЭВМ IBM PC/XT/AT.

3. общие результаты и выводы

Получено решение задачи Формализации и представления знаний, необходимое для создания интеллектуальных систем моделирования технологии сварки, при этом

3.1. Обоснована необходимость архитектуры интеллектуальной системы моделирования, имеющей архитектуру информационной сис-

темы, в которой число уровней представления информации должно Сыть увеличено до трех: данных, знаний и мета-знаний. Определено, что трехуровневая модель позволяет единообразное представление и манипулирование интенсиональной и эстенсиональной, статической и динамической информацией различной степени общности, обеспечивая эволюционирование модели в процессе Формализации знаний.

3.2. Предложена обьектная модель данных для представления знаний в виде трехуровневой эволюционирующей концептуальной модели, которая позволила представить с помощью единых лингвистических срелстк интенсиональные и экстенсиональные, статические и динамические аспекты технологии сварки.

3.3. Введен класс атрибутных транслирующих грамматик, в которых наследуемые атрибуты позволяют учитывать контекстные зависимости, связанные с Формой, а семантические функции контекстные зависимости, связанные с содержанием Формализуемых знаний. Определены атрибутные транслирующие грамматики из этого класса, положенные в основу организации общения пользователей с интеллектуальной системой моделирования на проблемно- ориентированных языках формализации знаний.

3.4. ососнована необходимость допущения противоречивости концептуальной модели вследствие временных нарушений ограничений целостности, вызванных неполнотой Формализованных знаний. Предложен количественный критерий противоречивости, представляющий собой отношение числа противоречивых свойств к общему числу свойств в текущем состоянии концептуальной модели. Разработаны средства регистрации противоречивости, которые являются составной частью модели и служат для управления процессом Формализации знаний.

3.5. Разработана инструментальная система Формализации и представления знаний о технологии сварки, позволяющая создавать трехуровневые эволюционирующие концептуальные модели с единообразным представлением интенсиональной и экстенсиональной, статической и динамической информации различной степни общности, система использована в разработках автоматизированных систем научных исследований в НПО ЦНИИТМаш и Волгодонском филиале

- IE. -

ВНИИАМ, системе технологической подготовки сварочного производства в ПО "Атоииаш".

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Бояров О. Д. О системах исследования программ для ЭВМ // Препринт.Владивосток: Изд-во Ин-та. авт. и проц. упр-я. двнц АН СССР, 1978, 21с.

г. Бояров О.Д. Модель средств реализации искусственного интеллекта. Программное обеспечение // Препринт.- Владивосток: Изд-во Ин-та. авт. и проц. упр-я. ДВНЦ АН СССР, 1978, гьс.

3. Бояров О.Д., Клещев A.C., ЛиФшиц А.Я. РЕАЛ - язык программирования прикладных систем искусственного интеллекта // препринт.Владивосток: Изд-во Ин-та. авт. и проц. упр-я. ДВНЦ АН СССР, 1979, 20С,

4. Бояров О.Д., Клещев A.C., ЛиФшиц А.Я. Синтаксис и семантика языка РЕАЛ // Препринт." Владивосток: Изд-во ин-та. авт. и проц. упр-я. ДВНЦ АН СССР, 1979, 40с.

5. Бояров О.Д. Новые направления в языках программирования для искусственного интеллекта // Препринт.- Владивосток: Изд-во Ин-та. авт. и проц. упр-я. ДВНЦ АН СССР, 1980, 35с.

6. Бояров О.Д., Скуратов В.И. Системная организация автоматизированного проектирования технологических процессов сварочного производства // энергомашиностроение.- 1984,- ян, 22-24.

7. Бояров О.Д. САПР технологических процессов термической резки на ЭВМ М-6000 // Управляющие системы и машины,- 1984.- N5, 109-112.

8. Бояров О.Д., Шаповалов Ю.В. Общение с базами данных СМ ЭВМ на синтаксически ограниченном естественном языке // Проблемы создания и использования мини- и микро-ЭВМ: Тез. докл. Всес. научно-тех. конФ. Вильнюс, 1965.- М., 1985, 69-70.

9. Акопянц А.Х., Бояров О.Д., Левенчук А.И. Автоматизация концептуального проектирования баз данных на основе Формализации знаний о предметной области // Управляющие системы и машины.-1987." N4, 80-84.

10. Бояров О.Д. Спецификация семантических баз данных в САПР

// Разработка, внедрение и использование баз данных и баз знании ЭВМ машиностроительного комплекса СССР: Тез. докл. межотрасл. конф. Ростов-на-Дону, 1988.- Ростов-на-Дону, 1986, 13-46.

11. Бояров О.Д. Производственные автоматизированные информационные системы // Энергомашиностроение.- 1988.- Н2, 39-41.

12. Бояров О.Д. Объектная модель данных для формализации и представления знаний в производственных экспертных системах // Тез. докл. всес. кокФ. по искусств, интелл., Переславль-Залес-ский, 21-25 нояб. 1988,- М., 1988, 588-593.

13. Бояров О. Д., Виниченко и.ю,, Шаповалова Г. А. Автоматизированная информационная система по сварочным материалам // энергомашиностроение.- 1988.- N9, 17-19.

14. Бояров О.Д., Павлович A.A. Технологическая прочность и экспертные системы проектирования процессов сварки // Математические методы и ЭВМ в технологии машиностроения: Труды / ЦНИИТМАШ; N210,- М. , 1989, 1 1 5-11 8.