автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Инструментальные средства семантического моделирования для разработки программного обеспечения автоматизированных систем

РГ Б <Ц.

УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫМ АВИАЦИОННЫП

\

ТЕХНИЧЕСКИ!! УНИВЕРСИТЕТ

Па правах рукоииси

ТЮРГАНОВ Анатолий Геннадьевич

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА СЕМАНТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ

СИСТЕМ

05.13.06 — Автоматизированные системы управления

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

УФА 1004

Работа выполнена на кафедре проектирования средств информатики Уфимского государственного авиационного технического университета.

Научный руководитель: доктор технических наук, проф.

Зверев Геннадий Никифорович.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, проф.

Куликов Геннадий Григорьевич, кандидат физ.-мат. наук Нафиков Ильдар Загитович.

Ведущая организация — Институт проблем сверхпластичности металлов1 РАН, г. Уфа.

Защита состоится «_»____1994 г. в_час.

на заседании специализированного совета К-063.17.03 по присуждению ученой степени кандидата технических наук в Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса, 12.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан «_»_1994 г.

Ученый секретарь специализированного совета кандидат технических наук,

доцент Бакусов Л. М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ "

А1сгу.шшис1сть_лш£и!еми^ Современный этап развития информатики отчетливо проявляет тенденцию интеллектуализации автоматизированных систем и с дед ста ик разработки. В настоящее время успешность использования прикладных систем во многом определяется высоким уровням дружественности человеко-машинного интерфейса. Кейс показывает практика, легкость освоения системы без предварительной подготовки Сизучения меню, команд, языков программирования, специальной терминологии и т.п.;., удобство и эффективность ее использования. трийУтли*? раскрепощение интеллектуальных потенция пользователя, достигается адекватным отражением в системе понятийного аппарата, способов постановки и решения задач, принятых а данной предметной области.

Интеллектуальный интерфейс автоматизированных систем порождает новые теоретические и прикладные решения в информатике и соответствушие им инструментальные средства. Ведущие исследовательские центры мира и фирмы-производители инструментальных систем разработки программного обеспечения заняты проблемами автоматического синтеза алгоритма по спецификации задачи, использования знаний п процессе проектирования и программирования, создания открытых, легко модифицируемых систем, адаптирующихся к изменению условий эксплуатации и требований к качеству получаемых решений. Многие особенности новых подходов к автоматизации основаны на Формализации семантики предметных областей, поэтому поиск эффективных методов моделирования семантики является одной из наиболее актуальных задач фундаментальных и прикладных исследований в современной информатике.

Все вышесказанное в полной мере относится к проблемным направлениям АСУ: принятию решений, диагностика, управлении, сбору и обработке информации, имитационному моделированию и др. Так, например, эффективная Формализация семантики реологии твердых тел в системе имитационного моделирования испытательного стенда повышает точность определения характеристик материала и сокращает время экспериментов. В медицинских диагностических

системах эффективная автоматизация диагностики. повышашая достоверность диагноза, служит решающим Фактором назначения правильного лечения и. как следствие, скорейшего выздоровления больного, отсутствия осложнений. Особую значимость ранняя диагностика с использованием экспертных систем приобретает в онкологии, так как при своевременном обнаружени рака на I - II стадиях вероятность полного излечения больного близка к 100%.

Как показывает анализ предиествуших разработок, в настоящее время не существует инструментальных средств моделирования саман-тики, в достаточной степени удовхетворяших современным требованиям. Поэтому актуальной является разработка теоретических основ, аналитических методов и инструментальных средств, решашик эти задачи инвариантно в различных предметный областях.

Прпмл пцтррггдчипннпй рнйп-пд является создание нового метода и инструментальных средств моделирования семантики предметной области на основе интеграции Формализованных знаний для генерации алгоритмического и программного обеспечения автоматизированным систем. Для достижения указанной цели были поставлены следушме ааш диссертационной работы*.

- обобщение и усовершенствование модели представления знаний для описания семантики предметной области, способов ее реализации в процедурном базисе вычислителя и преобразования предложений внодного языка системы семантического моделирования в алгоритмическую Форму;

- построение схемы процесса решения задач и структуры системы семантического моделирования:

- разработка объектно-ориентированного языка семантического моделирования:

- создание инструментальных средств проектирования и реализации интеллектуальных пакетов прикладных программ с автоматическим планированием и исполнением алгоритмов:

- разработка декларативного интерфейса пользователя прикладной автоматизированной системы, не требувдего задания

команд обработки данных.

Метопн игрпргорячие Для Формализации . теоретических положений метола семантического моделирования использовался аппарат теории множеств, теории грэФэв, теоретической семиотики и системологии. Рх>и разработке синтаксиса и семантики языка БМЬ были использованы результаты исследования в области искусственного интеллекта, объектно-ориентированного проектирования и программирования, модели и методы представления и обработки знаний. В качестве базовым методов представления знаний в 5МЬ используются семантические сети, правила продукция и процедурные знания. При Формализации предметной области структурной механики применен аппарат интегроди<Меренциалъного исчисления, структурного анализа и теории функциональных средних. Для медицинской диагностики использовались Формализмы теории вероятностей, математической статистики и логики. Для реализации программных систем использовалась методология разработки программного обеспечения АСУ и САПР, методы проектирования компиляторов, объектно-ориентированный подход и концепция событийного программирования. •

Няучняя новика- Используя современные подходы в семантическом моделировании, разработан новый метод Формализации знании о предметной области для автоматизации синтеза алгоритмов решения прикладных задач. Метод основан на естественно* декомпозиции знания на процедурные, декларативные, метазнания и представлении их в виде иерархической вычислительной метасети.

Новыми результатами являются:

- метод автоматизации решения задач с применением семантического процессора, который автоматически преобразует декларативную постановку задачи в процедурную программу ее решения:

- модель представления и обработай знаний о предметной области в Форме иерархических вычислительных метасетей, которая объединяет семантические сети, правила продукций и

процедурные знания;

- язык семантического моделирования SML, используший матасети в качестве модели представления знаний и обладавши согласованными декларативной и процедурной семантикамм:

-г метод построения программных комплексов в Сорме интеллектуальным пакетов прикладных программ' на основе монитора сомантического моделирования. обеспечивание го интеграцию программ автоматизированной системы, автоматическое планирование и исполнение алгоритмов'. : матов организации интеллектуального интерфейса пользователя программной системы типа DWIM С Do What I Mean - Делая Что Я Имев В виду), который обеспечивает декларативный характер диалога с системой и не требует от пользователя заданий команд обработки данным; Псешлмуеашя-ЛЕЫшеза. Разработанный в теоретической части диссертации метод представления и обработки знаний позволяет эффективно моделировать в информационный системах семантику предметной области. Предложенный способ автоматизации процесса решения задач служит основой реализации программных систем с интеллектуальным пользовательским интерфейсом. Предложенный метод комплексирования программного обеспечения в виде интеллектуальных пакетов прикладных программ обеспечивазт сокращение сроков, повышение качества проектирования и реализации разработок, способствует открытости целевых систем. Созданный язык семантического моделирования SML служит зйФэктавным средством описания 4опмалиэованних знаний, обладает простым синтаксисом и выразительностью, достаточной для описания традиционных формализмов моделирования систем.

- модель представления и обработки знаний о предметной области в Форме иерархический вычислительных Метасетей!

- метод автоматизации решения задач а системе семантического моделирования;

- язык семантического моделирования SML:

- схема интеллектуального пакета прикладных программ;

- способ организации интеллектуального интерфейса пользователя программной системы типа WIM:

Визжзаша—и—выЕ^Еешщ—ceayjhiaxDE-jaaSaaaL. На основв предложенного метопа и разработанных алгоритмов спроектированы и реализованы инструментальные средства разработки программного обеспечения автоматизированных систем - транслятор языка семантического моделирования SKL, и монитор интеллектуального пакета прикладных программ, с использованием который создано прикладное программное обеспечение: пакет прикладных программ "Нелинейная реология" для решения прямых и обратным задач мехэяики деформируемого твердого тела, пакет прикладных программ "Интегративная диагностика" для создания диагностических экспертных систем.

С помощью этого инструментария автором созданы и внедрены в Институте проблем сверхпластичности металлов АН PS интерактивная система изучения механизмов пластических Деформаций поликристаллических металлических материалов, в Башкирском республиканском онкологическом диспансера - экспертная система ранней диагностики редко' встречающихся заболевания органов бршной полости.

Инструментальные средства семантического моделирования используются в учебном процессе в УГАТУ при проведении лабораторных работ для студентов специальности "Системы автоматизированного проектирования" по курсам "Разработка САПР' и "Искусственный интеллект в САПР".

г; ГПСУ|ПЯП<-;ТПЙН>1Ь'ЧИ прПГРа""^"" " НИР- ТвОРИЯ И МОТОД семантического моделирования разрабатывался в рамках программы исследования лаборатории N11 ИПСМ АН Р® по темам "Машиностроение и технология". "Процессы управления" Сконтракт N2. т.9. прил. 1-4. 1991г.), хоздоговорных НИР ИФ-ПС-27-91-0Г С шифр "Улар-ГКНО". 1991-92гг.госбюджетных НИР ИФ-ПС-41-93-03 СВНТШ, инв. N 02940003145. 1993г.). ИФ-ПС-41-94-03 С 1994г.). Государственной научно-технической программы АН РБ "Исследование наиболее распространенных заболеваний в РБ" С договор N106» 1994г.)

Апроййния., работа. Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было положено на: совещании-семинаре "Интерактивное проектирование технических устройств и автоматизированных систем на ГВШ", г. Воронеж, 1991 г.; Всесоюзном семинаре по проектированию технических устройств и систем на ПЭВМ, г. Воронеж. 1992 г.; Международной школе "Проектирование автоматизированных систем контроля и управления сложными объектами", г. Туапсе. 1992 г-! Научно-технической конференции "Актуальные проблемы авиастроения", г. УФа. 1992 г.! Всероссийском совещании-семинаре "Высокие технологии в проектировании технических устройств и автоматизированных систем", г. Воронеж. • 1993 г.*. Международной научно-технической конференции "Измари-тельньи информационные системы", г. Москва. 1994г.; Международной научно-технической конференции "Идентификация. измерение характеристик и имитация случайных сигналов", г. Новосибирск, 1994г.; Международно« симпозиуме "Новыэ технологии в хирургии", г. УФа, 1994г.; семнинарах "САПР технологических процессов сверх пластичности" в Институте проблем сверхпластичности металлов АН РФ. г. УФа, 1991-1992гг.: семинарах "Искусственный интеллект" в УГАТУ, г.УФа. 1991-1994гг.

Публикации Основное содержание диссертационной работы опубликовано в 15 печатных работах.

Пб-ьры и гтпуктупя рдбптм Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заклвчения. списка использованных источников и приложений. Включает 176 страниц. 42 рисунка. 4 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТУ Во вкедвнм обоснована актуальность темы исследования, сформулированы основные цели диссертационной работ Кратко отражено содержание диссертации, охарактеризована научная новизна и практическая ценность. Приваввны результаты исследования, выносимые на защиту.

В пргачпа г,«яар диссертации "Проблема семантического

моделирования" о писана постановка задачи моделирования «няггики предметной области. Приводится сргпнительния анализ гсмлкциокнь.'Ч концепций моделирования семантики. Даго а анализируется ^¿пкту.в-ность применения этих подходов при реализации инструментальных средств разработки программного обеспечения и Фсрмулнруптся требуемые свойства системы семантического ыодалировану.я для ретения этих задач.

Выделено два аспекта интеллектуального пользовательского интерфейса информационных систем:

- "внешний" аспект характеризует удобство представления выходной информации для пользователя. Сям им из порсгоктивных направления развития данного аспекта является информационная технология МиНлМесНа, интегсмрупаая передовые разребатки в области получения, хранения, преобразования, вывода аудиовизуальной информации:

- "внутренний" аспект подразумевает "понимание", адекватное восприятие системой постановки задачи пользователя в удобном для него виде и автомаггический синтез алгоритмов решения этих задач. Эта сторона интеллектуального интерфейса реализуется с применением методов семантического моделирования.

Под семантическим моделированием понимается метод автоматизации решения задач с помощью Формализованных знания о предметной области, представляемых в Форме вычислительных метасетея. База знаний системы семантического моделирования хранит семантические (смысловые) модели объектов и процессов соответствующей предметной области, а семантический процессов осуществляет автоматическое преобразование этих моделей в алгоритмы и программы, исполняемые на ЭВМ.

ГЪи разработке метод« семантического моделирования ставилась задача создания унифицированных средств моделирования декларативной и процедурной семантики, инвариантных по отношении к предметНой области. Такой подход существенно отличается от традиционных способов моделирования семантики какой-либо отдельной предметной области, которые сводятся к разработке библиотек прикладных

программ на процедурны* языках программирования. о затем для решения каждой возникавдея задачи требуется написать прогрошу с использованием модулей этой библиотеки. В данной работе описаны мстртэнтальные средства представления и обработки знания, которые ааиеняют и/или яополмяит известные системы программирования, позволяя создавать базы знания, с помощью которых автоматизируется процесс генерации программы решения задачи пользователя.

Для выявления обш<х черт, присушх системам моделирования сомаитики. и выбора тех из них, которые воплотятся в разработанную систему, был проведен анализ основных суиесгоуивмя концепция решения ьедач на ЭВМ: процедурное программирование, Функциональное программирование, логическое программирование, моделирование с помощью праьил продукция, объоктно-сриентироашныя подход, семантические сети, дедуктивный синтез программ.

В проведенном анализе уделяется внимание не только парадигме программирования, но и всему процессу поиска реаюния. от Социализации и аналитических преобразований до автоматических вычислений. В отличие от других обзоров известных моделей представления знаний, в данной главе основной акцент делаатся на удобство и выразительность Формального аппарата' моделирования семантики предметной области, эффективность реализации в нем известных моделей и методов реизния задач.

Результаты анализа сведены в таблицу сравнительных характеристик концепций моделирования семантика. На основании этих данных сформулированы требования к разроЗатыаааюй система семантического моделирования.

Во ктпрпй "Теоретические вопросы семантического

моделирования" описаны способ автоматизации решения задач, модель представления знаний в Форме иерархических вычислительных мета-сетей и язык семантического моделирования ЗМ!~ Анализируются основные аспекты предлагаемого подхода: вычислительная модель, парадигма программирования, схема представления знаний, синтаксис

и семантика языка, процесс решения задач в система семантического моделирования, сложность ровзния задач и особенности практической реализации систем с использованием данного метода,

функциональная схема процесса ревения задач в системе семантического моделирования представлена на рис. 1.

УСЛОВИЯ

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

СИНТЕЗ АЛГОРИТМА

Рис. 1. Функциональная схема процесса рекения задач в система семантическаго моделирования

Интерактивный модуль в диалоге с пользователем поддорживедт процесс постановки задачи и выдает ее Формализованное представление на языка семантического моделирования БМЬ. Этот шдуль обеспечивает привычный для пользователя интерфейс в его профессиональной области: редактор электронных схем для инженера-элактроника, редактор математических Формул для математика, анатомический атлас для врача, структурная схема материала для задач моделирования реологии и Формоизменения, схема технологического процесса для конструктора и технолога. Условия задачи представляются семантической сетью и задаются а виде описателей и программ на языке с использованием понятий, описанных ь база знаний.

Семантический Процессор преобразует условия задачи пользователя в процедурную программу ее решения с привлечением знаний. Знания о предметной области, постановка задачи и синтезируемый алгоритм ее решения имеет внешнее представление на языка предметной облает и внутреннее - на языке БМи причем описание условий задачи носит преимиаественно декларативный характер, а алгоритм ее решения описывается процедурно.

Исполнявший новуль обеспечивает выполнение алгоритма к нахождение решения задачи пользователя. Модуль отображения

представляет результаты работы исполнявщзго модуля в удобной для пользавотодя вида (чх.-кст, таблицы. диаграммы.- графики, видео-за у к и т.п.).

ГЫ описании знания штод сомгачтичоосого моделирования опирается на положения сисгишлогии и представляет предметную обдеет.1 е/.стому. состоящуп из объектов и связей между ними. Объяты системы делятся на три типа:

- статусные объекты С 5-объекты, объекты состояния), отражл-юыис* никоторое свойство систпиы или еэ компонентов в определенный ыэыент ирсизниГ

- реляционные объекты (г-объекты). пиоажадкио смэжнью спязи С зависимости одновременна существующих объектов) в система:

- Функниональнаа оСКскты (Г~с5ъекти), списъташшо преобразования объектов состояния.

ГЪл описании структуру системы в виде гр&Ьа Г-, z~ и п-объекты лредстсшшдлся вериинаии различных типов. Эта грайовая иодель системы ь зад» мои базисе Г-. г.- и т^-объектов называется Г зг^-сстыэ.

2-Объект Г-обгнкт

г-объокт Рис. 2. Р:;г-сотъ оаония. исполъзуеыыа в процессе синтеза алгоритма решения задачи пользователя, в система семантического ш иодирования классиймцируотся. как показано на рис. 3.

Рсг-соть представляет особый вид семантической сети, пыражгаацвй структуру системы и отношения между ее компонентами.

Нормально Гэг-сеть задаотся набором троек! Гбг - <Г£,Гб>. гс - <Сг.-С51п>.-С5оиО)>. €з - <(Г.<В1п>.<аоиЪ>3>, где г - идентификатор 1^-объекта. Г - идентификатор Г-объекта: •Ся1п> ~ множество входных с-объектов г- или Г-объекта: {еоиО- - множество выходных б-объектов т4- или Г-объвкта.

На семантической ce-nt ггедиэ*гноя области юям поставить залачу;

task « <\sin>. <saut}>, здесь ísin> - ынотество исходным s-объоктов сок'йнтической сзти: <sout> - ииоизство исковых з-объектов ссшан-п!ческой corn.

знания вид г-нлния

С аичислитвдьныо ucTcvct>';vJ «- (представление)

i ----1

метазнания понятая' лредиэткоп области

(правила продукций (клжсн объектов и отнош-зиия)

процедурные докларатиэнда С алгоритмы) С в'гч'ислительныи сатл)

Рис. 3. Знания в системс сскснтичоского ьядалиросякия Функциональные} объекта в сг:л2ГО'.чоской сэта предсто&г.яягся специальными отноаэниями вьтчнслиыестя. Отноеекмэ вычисли гости использует ориентация связей Г~ и s-c6vgktob. Если связь направлена от s-объекта к f-абгег.ту, такой Е-объзкт !'.азуаг.зтся входным, при обратной ормэнтсции связи - пихоязялц Если d семантической cciv. определено отпэюэжад ецчнслиыости с ткнем F, входным Е-обюетоы sin и выходным sout, то это значит, что sout мотет быть получен из sin путем преобразования, вылолняаиэго Г-объоктои с именем F. Каждому реляционному объекту, представляющему OTHotDQHHQ вычислимости. соответствует функциональный сбъокт в программой реализации издали системы.

Fs-coстезляшая описанной семантической сети представляет собой вычислительную сеть - промежуточный вид представления знаний при их преобразовании из декларативной Ссемантичоскиэ сета) в процедурную (алгоритмы) Фэрму для использования на ЭВМ традиционной архитектуры. При автоматическом синтезе алгоритма по вычислительной сети з-объектам ставят в однозначное соответствие операнды. & f-объектаы - операторы системы команд вычислителя.

Процесс преобразования семантических сетей в вычислительный сати требует привлечения обобщенный знаний. Такио знания -метазнания, как правило, вырелаггг ¡гормализовеянью закономерности

предштной области и способы их интерпретации вычислителем (ЭЖ), Метазнания в системе семантического моделирования описываются с помощью продукционных правил преобразования исходной семантической сети С системы понятий предметной области, йормирушей входной язык приложения) в вычислительную сеть, по которой можно синтезировать алгоритм решения задачи -пользователя.

Формально продукционная р-сать задается следуиним образом: р » -CCfsrin, fsrout,)}. fsrin - входная, fsrout - в уходим f sn-соть правила.

Процедурные знания в система семантического моделирования описывают алгоритмы решения частных задач в рамках предметной. области. Из них образуется библиотеки базовых процедур. Библиотечным модулям соответствуют продадуемьв операторы языка семантического моделирования SMU на котором описывается обаий алгоритм решения задачи Пользователя.

Формальный описатель алгоритма - информационный п*й преобразований (ИГП) задается еле душим образом:

alg - <{f>, begin, end, <s>. ctrl. info>. info - <Cf. (sirt>. isout»>. Ctrl - <Cfo, fv. fn)>. Здесь <f> - функциональный базис ИГЛ, в котором выделены: begin -оператор начала программы, end - оператор окончания nporpaw&fi ■Cs> - статусная базис ИГЛ: info - описатель информационной структуры ИГП; ctrl - описатель управлявшей структуры ИГЛ. Информационная структура ИГП описывается набором троек Cf.-Csirvh-Csout», где f - идентификатор f-объекта: <sin> - множество входных s-объектов f-объекте: <sout> - множество выходных s-объектов f-объекта.

Управляющая структура ИГП описывается набором троек Cfo.fv.fn),.

где fo - ¿"-объект, которому на данном шаге вычислительного • процесса передано управление: fo выполняется и вырабатывает логический кол ааварюния. который анализируется вычислителем:

fv - f-объект. которому на следующем ваге вычислительного

npouscca бусэт передано у'прааяениз в сдучаз успешного завараакия f-объекта fo (код завершения - "истина");

Гп - f-oß-ьект. которому на следуюцам саго вычислительного процесса будот передано управление а случае неуспешного завершения f-объекто fo С код завершения - "лоясь").

Вычислительной кэтасетьп называется Формализм представления знания, объединяющий' семантический сети fsr-обгектов, инФэршционные rpaíu преобразований и продукционные сети. Вычислительная матасеть задается небором описателеп:

и « <fsr, р, а1й>.

Тегам образом, Формально процесс реаения задач в систеш семантического моделирования мзино описать так:

<a,tesk> » <fsr, р, ala. task> -> <fs, ala. tasto -> alg

Описанную пьа» еычислитслънуп штосоть назовем ординарной. Для увеличения выразительности я~кка семантического моделирования и воплощения основных системных принципов Формализм ординарных матасотая требует введения дополнительных понятий - класса, составного и виртуального объектов. Модель знаний, поядерянвашая зтн концепции, иазызяатся иерархической вычислительной кетасетъя. которая и используется в языка SHL.

Третья, гятх "Идатрумантальньэ средства семантического моделирования" посвящена исследованию алгоритмов обработки семантических шделай и способов их воплощения в программные систеш. Анализируется алгоритмы автоматического синтеза описателя вычислительного npouscca по вычислительной сети, алгоритм преобразования исходной семантической сети задачи пользователя в вычислительную сеть. Предложен способ синтеза программ, сояьря»-ших Условные выражения и циклы, с помощью виртуальных классов. Формулируется метод оптимизации алгоритмов.на основа семантмчае-кой информации. Описывается транслятор языка семантического моделирования SML. Предложи способ построения интеллектуальных пакетов прикладных программ с использованием синтвзируадаго монитора-оболочки. Описываете* технология проектирования и

генерации программный систем с интеллзктуальнш пользовательским интерфейсом типа Ш1М.

Правила продукций системы ишпт декларативную и процедурную семантику. С одной стороны, они задавт процесс преобразования семантической сети в вычислительную Спроцедурный аспект). С другой стороны, искоднуа се^онтичеекук сеть вместе с правилам оа преобразования можно рассматривать как декларативное описание результирушой сети, которая в этой случао называется семантически корректной относительно исход;юй сети и системы правил преобразования.

Для преобразования семантических сетей используется алгоритм BACKTRACK с отложенным завершением. Вывод и преобразование осуществляются на одной и той же базе знаний.

Постановка задачи синтеза алгоритма на вычислительной сети определяется заданием исходных и искомых s-объектов, образующих два множества: It - ыношство исходных s-объектов задачи t. Ot -множество искомых s-объектов задачи t

? С It > Ot).

S-объекты ре зу ль тиру ша го графа, не входящие в множества It и Ot, будем называть промежуточными (внутренними) s-объекгами. Из них образуется множество Zt. Необходимо найти последовательность f-объектов, реюаидих задачу пользователя. Эта последовательность называется полной оптимальной ре дате й схемой.

Определение полной сНемы ре нения задами зависит от стратегии вывода алгоритма. Приведем такое определение для стратегии вызова "к цели" и тактического приема поиска "в глубину":

Полной оптимальной реаашей схемой Pt задачи С It > Ot ) называется последовательность Г-объекТов -Cfi>, 1»1,...,п. для которых справедливы рекурсивные соотношения:

0 О 0 0

it 1» о. ot t- о, zt - it; ..

1 , „i-i л n ~ i «i-l, -i „»-i- 11 Л

If (-- Zt . If 11 Of - 0. Ot » Ot / Of , Zt « Zt u Of.

Ot » OS Bin^n: i-l.....n.

Задача синтеза олгоритуз ревэется з дза этепа. На первом этапе из вычислительной сети выделяется подграф. обладаний. слодупву.ии свойствам: начинается с исходных s-объектсз и закедчиваотся ncKoi&an з-обгекте&м. но содессогг циклов. обладает оптишдьныш васовьаги хпректсриетккшл'..

Такой гра4> является инФоемснионным грайои прс.сбгадо&гэгиЛ (ИГП) алгоштш решения задачи пользователя, в котором на определена передача управления. Затеи, на пторсы зтег.о. F~c6v3ktu данного грефа объедюшпт в последовательность, согласно которой передается управление в синтезируемой алгормтаэ.

Выбор метола "ветвей и границ" (BACKTRACK) в качество алгоритма синтеза оптииоДьного вычислительного процесса связан с необходимость» перебора вариантов в процессе поиска глобального минимума интегрального критерия минимальной сложности. Берхккзэ оценку сложности выпада С мгасск»юяьное число иагов) алгоритма BACKTRACK шхп можно оценить как NCN+D/2. где N - число отношний в базе знания. Таким обрезом, сложность алгоритма вывода - квадратичная.

Для оптимизации синтезируемого алгоритма используется интегральный критерий качества - критерий минимальной сложности

С - F (В , А . П ). где С - обобщенная сложность pose ни я: В - время, затрачиваемое системой на реиэниз задачи: А - адекватность результата решения информационной задачи; П - требуемая память П системы.

В работе приведен таю® алгоритм вывода линейной сложности. . Он представляет собой блок добавления F-объоютт в граф преобразований алгоритма BACKTRACK стратегии "к шли". Поскольку в этом сохраненном алгоритма отсутствует блок "обратного хода", оптимизация получаемого алгоритма на производится.

Транслятор языка семантического моделирования SML выполняет все Функции семантического процессора. Грамматика языха семантического моделирования относится к талу Ш1). что позволило реализовать быстрый однопроходный компилятор»

1 «пользуя теорию со начти часка го шдолироаания, в работе преджжен следупвдй подход к. роодизааии интерактивной среды лрижт'ния: система состоит из ионитора. пакета прикладных пгх)г-ра--!', базы даннкх и базы знаний.

Канитор семантического моделирования - это интерактивная оболочка, предназначенная для проектирования, комгиексирования, отладка эксплуатации прикладных птогк^мгда систем различного назчлчеичя. Наибольший з;1<1ект дает примэнение монитора для соапьнкя систем, совержгмих болыгоо число программных модулей: СА1Р. АСНЙ. АСУЛ, прикладньн графические систем«, базы данных и знания, экепартнио сястокъ: и т.п. Монитор семантического моделирования аышлаяат слэдушмо Функции:

- уг.Еыалениэ вычислительным процессом на основе декларативного челэвит-машинного интерфейса, ориентированного на даинью:

- синтез оптимального по времени, точности и памяти алгогчтма вычислительного процесса по интегральному ксктериш качества:

- вызов необходимых Функций визуализации и манипулирования дачик-м:

- обеспечение ыоди&шируе мости и растаряемости системы.

База знаний си стош содержит декдаративныа знания в виде въггнслителъноР. сети, описанные на упрошенном варианте языка семантического мзделирования 5МЬ. Они предстазляот информацию о библиотеке функциональных модулей, порядка их использования, о состой? и структура информационных объектов моделируемой предметной области. Эти знания используется «энитосом для автоматического синтеза алгоритмов и управления вычислительным процессом. Использование декларативных знаний значительно упрощает процесс постановки задачи: пользователю достаточно указать исходные и искомые объекты данных, а не последовательность процедур их обработки. Это способствует значительному повышению дружественности пользовательского интерфейса, улучшению характеристик гибкости и открытости системы в целом.

В новой информационной технологии реализуется объектно-ориентированое представление данных в виде семантической среды.

для поддержи которой использует СУБД нероля.циокного тиго.

В чаятзАРтой......г,зава "Приианаинэ семантнуосксго

моделирования" . описаны интеллектуальный пакеты прикладных прогреаш "Нелинейная реология" и "Интегвативная диагностика", алгоритмы их реализации и семантические юдоли соотэ-зтствуешм продмвтчых областей.

Пакет прогогагы 'ЧЬзлинчЛная реология" исгга-лъзуо'гси для изучения KexamovsoD сгсрхпдастическкх дэфориацип полмкюнстйлли-чесхих металлических пэтсриалоп, их течения в ал роком дмат-згхмк» скоростей и тешарегтур. Традиционно для зт.м излей прк'>эня1*гсд испыгготалънда мамины типа "Instron-1185". Разработанная едтоссм пгхэграммкая система позволяет пользователи перейти от г^чб-лнж-н-ных оценок состава и свойств цэггериала к mssmhvum ресчэтпч г.о aro компонентной схеме. Пси этой точность определения пйдалтров компонентов увеличивается, a обдаэ время исследования сскркааятся в 5 раз. Пакет программ "Неяикоаная реология" при^няегтея к/х: при исследовании свойств у »я суаогтауших м.-гге риалов» так и для создания новых. Он является частью С\ГР тсхнояогичаских процессов сисрипластической обработки металлов.

Пакет программ "йнтепратипная диагностика" псоднезнйчкн для разработки диагностических экспертных систем с применением *юто.аа Огпммальной средней точности для синтеза алгоритмов распознава~ ния. На основе данного пакета автором совместно с исследователями Башкирского республиканского онкологического диспансера разработана экспертная система диагностики редким заболевания органов бркиной полости, лримэнэнио которой позволяет в 2-3 раза повысить качество диагноза по результатам комгяекоюго • обследования больных.

Описанные вЬваа интеллектуальный пакаты прикладных программ Построены на базе монитора Семантического моделирования, реализованы на языка С+-+ й асвдо MS-DOS и внедрены в. эксплуатацию.

В зашшшц приводятся результаты« подученньн в диссертационной оабота. Пвидоэима- содержат акты внедрения

«иссертauiiOHwR роботы. схемы к примеры программ на языке SML.

ООШНЕ- Р£ЗУД>ТА1Ы РАБОТЫ

В диссертации разработан метод семантического моделирования, ислользуший йсрыалиэованныэ знания о предметной области для автоматической генэрацик алгоритмов ревонкя задач пользователя, В процессе работы над диссертацией получав слздупама результаты:

1. Создана модель представления знаний в вида иораркичесхоЯ вычислительной мотасетм, объединяшдя сеиздтическиэ сети, npaoyjia продукций и псошдурньи знания. Дтнная иодоль знаний используется в систею семантического моделирования для описания знаний предыотноя области.' способах их реализации в процедурной базисе вычислителя и процессом преобразования предложений входного Фор*тиэоя«чного языка автоматизированной системы в адгоритаичоскую Форму.

2. Рояреботины ютоды обработки знаний в <орне вычислительных метасетеп. поэволяшиэ использовать предложения декларативных входных языков системы семантического моделирования для гште магического синтеза алгоритма решения задачи пользователя.

3. Построена схема процесса ревония задач и системы семантического моделирования на основе семантического процессоре, который автоматически преобразует декларативную постановку задачи в прошдурную программу ее ретания.

4. Разработан объектно-ориентированный язык семантического моделирования 5ML. используюоий в качества модели представления знаний иераркнческие вычислительные мвтасети.

5. Создан мэнитор семантического моделирования, которьй служит инструментальным средством проектирования и реализации интеллектуальных пакетов прикладных программ, обеспечивает интеграцию программ целевой системы, автоматизацию планирования и исполнения алгоритма.

6. Разргйотан способ построения интеллектуального интерфейса пользоватоля прикладной системы, яеяствупвдго по принципу DW1M С Со Miat I Mean - Делай Что Я Имев В виду), не требуиаий от пользователя задания команд обработки данных.

7. Разработан интеллектуальный пакет прикладным программ "Нелинейная реология" для исследования структурных свойств и процессов деформации твердых тол.

8. Разработан интеллектуальный пакэт прикладных пгопимм "Интегратмвная диагностика". на ' ого основа реализована медицинская экспертная систоыа диагностики редко встрачаядихся. заболеваний органов брюшной полости.

Основное содаржаниз диссертации пп^^урпдчл в слояупаих работах?

1. Зверев Г, Н.. Тгоганов А. Г. Монитор системы концептуального программирования// Интерактивное проектирование токничвекин устройств и автоматизированных систем на ПЭВМ: Тез. докл. Совеаания-со«. - Воронеж. 1991. - С. 134.

2. Зверев Г. Н., Тшганов А. Г. Семантическое моделирование и генерация алгоритшв: Тез, докл. Всосошн. сои. по проектирования технических устройств и систем.- Вороне*. 1992. - С. 12.

3. Зверев Г. Н., Тюргенов А. Г. Исследование и проектирование сложных объектов на основа семантических моделей// Проектирование автоматизированных систем контроля и управления ело ¡шали объектеми: Тез. докл. Мвядунар. пк.- Харьков-Туапсе. 1992.-С, 34.

4. Зверев Г. Н.. Тврганов А. Г. Проблемы преобразования семантическим моделей// Актуальные проблем* авиастроения: Тез. докл. Научно-техи. конф,- У&а. 1992. - С. 68.

Тсрганов А.Г. Гибридная' мэдишнекая экспертная система, использушая санантическу» информацию// Высокие технологии а псоектироваши технических устройств и автоматизированных систем: Тез. докл. Всероссийского соаотания-саминаро.- Воронах. 1993. - С. 45.

В. Тюрганов А. Г. Траюлятор языка семантического моделирования// Высокие технологии в проектировании технических устройств и автоматизированных систем: Таз. докл. Всероссийского совещания-семинара,- Воронеж. 1993. - С. 110. 7. Зверев Т.Н.. Ткрганов А.Г. Информационная система ремней

диагностики окка логических эебалеиаш// Иэмврмтольнда ИнСосыацжмшиа система*. Тоэ. докл. На аду надо дно а научно-техничестоя конференции.- Москва, ЮЭ4,- С.98.

8. Зцерыв Т.Н.. Тиргшюв А.Г. Модуль объяснения медицинской экспортной системы// Идентификация. измерение характеристик н имхтйцил случайных сигналов: Таз. докл. Международной научно-, •технической конференции.- Новосибирск, 1994.- С. 142.

9. Тгргонов А. Г.. Кузнецов К. О. Интеллектуальный монитор ивдншнскаЯ диагностической экспертной системы// ИдентиЯмювгкя, измерение характеристик м им.ггеция случайна? сигналов: Тез. докл. Международной научно-технической гонФорениии,- НовосиС5;:пск. 1894.- С. 143.

10. Тдаганов А. Г.. Ганшзв Ш. X.. Зверев Г. Н. Интеллектуальный интерфейс пользователя шдицинсхой экспортной системы// Навыа технологии в хирургии: Тез. докл. Международного симпозиума.- Уфа, 19Э4,- С. 149.

11. Тшганов А. Г. Способ организации CWIH-интврФеяса пользователя медицинской экспортной системы// Математическое обеспечение высоких технологий в технике и медицине: Тез. докл. Всероссийского совечания-семинара. - Воронеж. 1904. - С. 25.

12. Разработка теоретических основ, аналитических методов и инструмонтольных средств шгтагршии априорных н экспериментальных знаний// Отчет о НИР.- ВШШвнтр. инв. N 02940003145,- 1933.- 81с.

13. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ ТО N340041. Синтезатор диагностических алгоритмов/ Тюрганов А.Г., Хасанов С.Т. (РФ).- 9.02.94.

14. Ссчдатольство об официальной регистрации программы для ЭЕМ РФ 1^40321. Редактор битовых признаков/ Тюрганов А.Г. (РФ).~ 10.03.94.

15. Свидетельство об официальной регистрации гдаограиш для ЭЖ К» N940322. Мониторная интеллектуальная синтезирушая система/ Тюрганов А.Г. (РФ).- 10.06.94.