автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Математическое и программное обеспечение ситуационной инструментальной экспертной системы

.. 6 ОД МОСКОВСКИЙ ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ИНЖЕНЕРНО-ФИЗИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

5 / И!0Л >393

Дата защиты будет

сообщена дополнительно ' На правах рукописи

ДЗЕНГЕЛЕВСКИЙ Андрей Евгеньевич

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИТУАЦИОННОЙ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

05.l3.il - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов, систем и сетей

• Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Автор

Москва 1893 г.

Работа выполнена в Московском ордена Трудового Красного Знамени инженерно-физическом институте.

Научный руководитель:

- кандидат технических наук, доцент Румянцев В.П.

Официальные оппоненты:

- доктор технических наук Гадасин В.А.;

- кандидат технических наук, старший научный сотрудник Фоминых И.Б.

Ведущая организация: - Институт Системного Анализа РАН.

Защита состоится: "_"__ 1993 г.в_час. _мин.

на заседании . специализированного совета Д053.03.04 в Московском инженерно-физическом институте по адресу: 115409. Москва, Каширское шоссе, дом 31, тел. 324-84-98.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИФИ.

Автореферат разослан: I Ш-'Мк 1993 г.

Просим принять участие'в работе совета или прислать отзыв в 1-ом экземпляре, заверенный печатью организации.

Ученый секретарь специализированного совета В.Э.Вольфенгаген

Подписано в печать Тираж 80 экз. Заказ

Типография МИФИ, Каширское шоссе, 31

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время с развитием теории искусственного интеллекта в задачах принятия решений в сложных проблемных областях все большее значение приобретает использование экспертных систем (X). При этом решаются две основные проблемы:

- использование неспециалистами квалифицированных знаний при решении практических сложных задач;

- помощь эксперту в систематизации своих знаний и выявлении ошибок рассуждений.

Однако до сих пор разработчиками ЭС не решены или решены только частично следующие задачи:

- общение эксперта с . системой без посредника (инженера знаний);

- поиск компромисса мевду прямыми методами приобретения знаний. близкими к свободному диалогу с экспертом и косвенными, когда последовательность диалога определяется заранее заданной моделью представления знаний;

- обработка неполных и противоречивых знаний.

- обнаружение ошибок эксперта на всех этапах формирования база знаний (БЗК

Цели работы и задачи исследования. Основными целями диссертации являются:

- обзор существующих моделей, методов и средств обработки знаний; ,

- разработка модели представления знаний о принятии решений в сложных проблемных областях;

- разработка технологий извлечения и использования знаний, удобных для эксперта и пользователя;

- разработка программных средств - оболочки ЭС, реализующей метода обработки знаний;

- реализация баз знаний в областях прикладной статистики и проектирования организационно - технических структур.

Методы исследования. В работе используются методология искусственного интеллекта, системного анализа и теории принятия решений, метода ситуационного .управления, теории множеств и алгебраических систем.

Научная новизна. В диссертации получены следующие новые результаты: ■

- построена и реализована модель представления знаний для проблемных областей, характеризующихся: взаимосвязанными '! ситуациями с малым пространством поиска, в каждой из которых требуется принятие решения; корреляцией, факторов, влияющих на принятие решения, а также требованиями по максимальной полноте и минимальной противоречивости обрабатываемых знаний;

-разработана и реализована методика извлечения знаний, позволяющая минимизировать нарушения логической целостности ВЗ в ходе диалога с экспертом; .

- предложена и реализована методика использования БЗ в процессе консультации, минимизирующая количество обращений к пользователю; . • -

- предложены и реализованы процедуры, повышающие удобство работы с базой знаний, а именно процедуры количественной оценки, оптимизации представления, повышения целостности и визуализации базы знаний.

На защиту выносятся следующие результаты:

- модель представления знаний для сложных проблемных областей, характеризующихся связностью, неполнотой и противоречивостью знаний;

- методика извлечения знаний от эксперта, ' позволяющая сокращать пространство выбора на этапе формирования модели проблемной области и минимизировать сложность, неполноту и противоречивость знаний на' этапе . ввода знаний;

- реализованный на основе предложенных модели представления знаний и процедур обработки знаний программный комплекс "Ситуационная Инструментальная Экспертная Система (СИЭС}", предназначенный для ПЭВМ типа 1вм рс.

Практическая ценность работы. Разработанная оболочка СИЭС подверглась проверке в следующих областях:

. - проектирование организационно - технических систем на примере производственно - транспортных.систем;

- использование процедур прикладной статистики для анализа свойств конструкционных материалов;

- формирование логически корректных документов на основе стандартных фрагментов текстов;

- управление авиационными приборами ид борту интегрированного аппаратного комплекса.

Апробация работы. Результаты диссертации докладывались на следующих конференциях: Всесоюзная : конференция "Диалог "человек-ЭВМ" (Свердловск, 1989), Зональная научно-техническая конференция "Датчики и средства первичной обработки информации" (Курган, 1990), Вторая Всесоюзная конференция "Искусственный интеллект-90" (Минск, 1990), Всесоюзное совещание по экспертным системам (Суздаль. 1990), Всесоюзная конференция "Диалоговые экспертные., обучающие и контролирующие системы и процедуры по общенаучным и инженерным'дисциплинам" (Москва, 1991), Всесоюзный научно-технический семинар "Программное обеспечение новых информационных технологий" (Тверь, 1991), Пятая Всесоюзная научно-техническая конференция "Однородные вычислительные системы, структуры и среды" (Москва, 1991), Всесоюзная научно-техническая конференция "Микросистема-91" (Суздаль, 1991), Конференция "Восток-Запад" по, новым информационным технологиям в образовании (Москва, 1992).

Структура и объем работы. _ .

Диссертация состоит из введения, четырех 'глав, заключения, глоссария и трех приложений. Общий объем работы {без библиографии, глоссария и приложений) составляет 129 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В ходе работы была поставлена задача создания Ситуационной Инструментальной Экспертной Системы: описаны характеристики ее проблемных областей,, проведен обзор наиболее подходящих моделей представления и методов обработки знаний и сформулированы требования к системе. , :

Под сложными проблемными областями (СПО), объединяющими класс задач в диагностике, проектировании и управлении, понимаются проблемные области, для которых характерно: _ большое количество относительно независимых ситуаций, требующих принятия решения, наличие связей разного уровня между ситуациями, разнообразие взаимозависимых факторов, влияющих на принятие решения в ситуациях, неполнота и противоречивость знаний.

Под ситуацией понимается состояние (набор признаков) объекта и/или среды, требующее принятия решения и знания о выборе решения.

Использованы сведения об оболочках для построения экспертных систем, включающих зарубежные: GURU, DETAPRO, LEOHARDO, Personal

Consultant Plus. TEIRESIAS, ACLS, ROGET. EXPERT-EASE, Т1ИН, 1st Class, Cristal, exTran, Student, Rule Haster и отечественные: ЭКО, SIMER+MIR, ПиЭС, ДРИАДНЛ+КЛАСС, JSH, ITS. СПЭИС. ЭКРАН.

Проведений обзор существующих моделей представления знаний показал, что важным требованием к современным система;/, основанным на знаниях, является открытость БЗ - возможность отслеживать влияние вновь вводимых знаний на уже хранящиеся в БЗ.

Создание реальных ЭС характеризуется переходом от формальных к семиотическим моделям представления знаний, допускающим немонотонный характер рассувдений и использование эвристических правил. В ситуациях принятия решений для представления знаний чаще всего используются системы продукций, которые обладают по сравнению с другими средствами модульностью, однородностью и легкостью представления процедурных знаний. Распространенной разновидностью продукционных систем, иногда выделяемой в отдельный класс, являются реляционные или табличные модели.

В результате обзора проблем приобретения знаний были сделаны следующие выводы.

По роли участников и источникам знаний выявлена тенденция ко все большему приближению современных систем к непосредственным носителям знаний - экспертам.' Это связано и с использованием экспертных систем не только для консультаций, но и для помощи самому эксперту в систематизации знаний.

Существуют два основные метода приобретения знаний: прямые (от данных к.модели, снизу вверх) и косвенные (от модели к данным, сверху вниз}.. Знания, полученные прямыми методами, труднее отслеживать на нарушения целостности базы знаний, а использование косвенных методов обычно утомительно для эксперта, так как выбранная модель редко полностью соответствует структуре проблемной области. В результате делается вывод о необходимости метода, позволяющего эксперту управлять режимом диалога, выбирая степень подробности ввода знаний для каждого конкретного случая.

Существующие системы в разной степени позволяют работать с неполными.и противоречивыми знаниями. Однако в большинстве из них не решается задача представления неполной и противоречивой информации. При этом если неполнота базы ■ знаний рассматривается как характерная особенность, "простительная слабость" экспертных систем, то ее противоречивость чаще всего объясняется ошибками

эксперта при вводе знаний..Однако нецелостность знаний возможна не только ча этапах накопления, но и на стадии использования. Предлагается дать пользователю системы возможность отслеживать и минимизировать нарушения логической целостности как при накоплении знаний, так и при их использовании. -

В настоящее время тестирование баз знаний выполняется на промежуточных или конечных этапах, тогда как наиболее опасные ошибки могут возникать на самых начальных этапах, при формировании структуры проблемной области и фазе первичного извлечения знаний.

В качестве требований к СИЭС были указаны:

- возможность непосредственного общения эксперта - с системой на всех этапах создания БЗ;

- оптимальное- сочетание свободы эксперта при управлении процессом ввода знаний и объема запрашиваемых системой сведений;

- возможность извлечения,' хранения, оценки, и' использования как неполных, так и противоречивых знаний;

- возможность активной отладки БЗ, то есть.устранения сшибок несоответствия базы знаний со знаниями эксперта на всех этапах извлечения знаний. - ■.",:.

В работе предложен понятийный и математический аппарат для обработки знаний в сложных проблемных областях, описано построение модели представления знаний в СПО и методы извлечения и .использования знаний для построенной модели.

Рассматривается . семиотическая реляционно-сетевая модель представления знаний. Узлы ' однородной семантической сети (сценария) представляют собой'ситуации (С), связанные отношением строгого порядка, определяющим порядок выполнения. Каждой ситуации соответствует набор продукций, в антецедентной части которых -комбинации возможных значений признаков С, а в консеквентной -цепочки решений, хранимых в текстовом виде. ,и (или) ссылок на другие ситуации. При организации диалога в системе используется терминология вопросов (В) и ответов (0), как наиболее удобная для неподготовленных пользователя и, эксперта. Тогда С. можно представить в виде: ,

С = < {В, {О}}, СД) >

В и О, в общем случае, могут быть взяты из другой ситуации.

Д является подмножеством набора процедур, применимых в данной ситуации или, точнеепринадлежит булеану множества процедур (Пр):

Д е в< и Пр )

- ■ .'•.'•' - - ■ 1=1 • ".'•••..."•••'

где КПр - количество процедур. В свою очередь . ,

/' ■■'. ' ...>' ■■ Коп ;. 'л':'.'- ' • ■'.' ;

. : пр = и <оп*>, ;;

где Кот, - количество.операций, Оп - операция вида:

оп^ с {{Р},{С),{6}} '

где Р - текстовая рекомендация; С - ссылка на ту же и/или другие ситуации; 0 - означивание ответа в другой ситуации. ;

Такая организация ' позволяет естественным образом , структурировать проблемную область, разбивать ее на фрагменты и строить иерархию задач.

Для формализации рассуждений были рассмотрены следующие алгебраические системы:

й = < Е(И), о >

Здесь |м - декартово произведение множеств значений признаков, е(1М) - булеан т, п - сигнатура, включающая операции алгебры отношений (пересечение, объединение и разность). Пусть для а определены также отношения эквивалентности по каждому из возможных действий (Д). . .

Предложенный формализм позволяет перейти к следующим определениям компонентов модели представления знаний.

Определение 1 : . .л. / ;;

Элемент множества м назовем условием (У).

Определение 2 ''.;." / . ': " . ■ /

Ситуацией (С) назовем набор правил типа <У, Д>, где условие У попадает в класс эквивалентности по Д, а все У принадлежат одному множеству м. .'■■;-.■'■.'■•'.■'

Характеристикой отдельной ситуации могут служить теоретико -множественная сложность (количество компонентов) и логическая целостность (полнота и непротиворечивость)..

С точки зрения сложности ситуации для эксперта важную роль играют количество-правил или условий, вопросов и полей.

С точки зрения целостности в общем случае С в антецедентной части может как иметь несколько одинаковых условий из и (противоречивость), так и не иметь некоторых (неполнота).

Что же касается консеквентной части, действие (Д) может

представлять собой нисколько.5 бдну илй несколько процедур (П), то есть цепочек решений и ссылок на другие ситуации. В первом случае можно говорить о неполных, а в последнем - о противоречивых знаниях. ."."■■'-.' ■

Следующие определения позволяют перенести логическую нёцелостность из антецедентной в консеквентную часть условий.

, Определение 3 .

, . С формально полна, если она либо не содержит У, либо V У е ш: у «= с. ; /..

•. Определение 4, • •••'

. С формально непротиворечива, если она либо не содержит У,

либо V у£, ^ « с: у^ : ' :

Введем, еще два определения, . связанные с фактической целостностью. С. .

Определение 5 ;

С фактически полна, если \

1) С формально полна;

. 2) V у е С: э Пр. (Кпр г 1)

Определение 6

С фактически непротиворечива, если : 1) С формально непротиворечива;

2) V У 6 С: з ! Пр ила -> э Пр (КПр 5 1).

Таким образом, можно говорить о выделении "степеней" целостности 0. При этом нарушения фактической . целостности затрагивают ' лишь консеквентную часть продукций. Поэтому представляется эффективным постоянно поддерживать С формально целостной. При этом .подразумевается,-' что в • случае- фактической неполноты в качестве консеквента выступает пустое действие, не содержащее процедур, а в случае - фактической противоречивости -действие, в?Ш)чащев несколько альтернативных'Процедур.

Разделение на указанные четыре степени целостности, позволяет: .'••.."-.' Во-первых, явно оценивать С (и ВЗ) да нарушение фактической целостности. Степенью лолногы в этом случае может . быть доля условий с пустой процедурой (эксперт не знает, что предпринять). В ■свою очередь, характеристикой противоречивости может служить доля .условий.с действиями, содержащими более одной процедуры (эксперт затрудняется выбрать одно решение из нескольких). •

■ Во-вторых, эффективно следить за нарушениями полноты и

• '' - 1° - V /V - .--Г;

непротиворечивости при вводе новых знаний. Так как по определению любая фактически• целостная С является и формально целостной, проверка корректности получающейся С может проводиться в два этапа - на проверку формальной целостности , или синтаксической (контролируемой системой) и на проверку фактической целостности или семантической (контролируемой экспертом). При этом С в любой момент остается формально целостной. Соответствующий алгоритм ввода знаний описан ниже.

При работе с формально целостными С возникает также проблема хранения и обработки условий, носящая комбинаторный характер. На . самом деле эксперту не нужно иметь дело со всеми возможными сочетаниями значений признаков. Достаточно рассмотреть только комбинации признаков, влияющие на результат. При этом особую роль • играют' случаи пересечения условий, когда для этого случая необходимо выбрать одно решение из нескольких.

Таким образом, возможна постановка .задачи оптимизации в направлении упрощения работы эксперта и пользователя, количественным критерием которой служит степень сложности ЕЗ -количество объектов, с которыми им приходится иметь дело, а ограничением - сохранение как содержания ситуации, так и ее логической целостности.

Оптимизировать модель позволяют три процедуры обобщения, не изменяющие содержания ситуаций:

объединение условий, попадающих в один . класс эквивалентности по действию; • ■ ' *

- удаление неинформативных вопросов, не' '. влияющих на логический вывод; • .

фрагментация ситуаций, полезная для областей с-взаимозависимыми признаками объектов. *

Для этого использовался переход к Новой алгебраической системе Л': - .

д* .= < , о >

где м' представляет собой декартово произведение не множеств значений признаков, а их булеанов:

М- = В(0КОг) х ... х В(0*Ч> х ... х В(0К°К ) 1 1 в

Процедуры оптимизации используются двумя путями. Во-первых, непосредственно при вводе знаний эксперт может учитывать несколько условий сразу, используя комбинации ответов, а также разбивать

одну ситуацию на несколько подчиненных. Во-вторых, после ввода или корректировки знаний при выполнении функции системы "Оптимизация ситуации", где, если это возможнобудутудалены неинформативные вопроси и объединены условия с одинаковыми действиями.

.,; Разработаны и математически обоснованы процедуры -реализации отношений над условиями ситуаций (элементами и* ) - включения, пересечения,. объединения и разности■ с помощью теоретико множественных отношений над' множествами возможных ответов. С помощью , созданной библиотеки процедур удалось эффективно реализовать алгоритмы извлечения и использования знаний.

Традиционная процедура ■ извлечения знаний дополнена этапом использования ограничений на СПО, что позволяет заранее сузить пространство решений эксперта при проектировании структуры проблемной области. На следующих этапах извлечения знаний, которые могут выполняться параллельно, используется комбинация методов моделирования сценария и обучения на примерах.

Основной принцип извлечения знаний в отдельную ситуацию следующий. Ситуации БЗ в' любой момент формально целостны. При вводе нового знания автоматически выявляются случаи нарушения формальной целостности и предъявляются эксперту. Эксперт вправе как устранить их, так и оставить, внося фактическую нецелостность. Однако за счет того, что все эти случаи предъявляются эксперту, данная процедура в целом ведет к повышению фактической целостности исходных знаний.

Ниже приводится последовательность работы СИЭС с экспертом при вводе в ситуацию нового рекомендуемого действия:

- эксперт вводит очередную рекомендацию - новое действие Дн;

- система запрошивает у эксперта кортеж ответов для Дн, получая новое условие Ун;

- система поочередно сравнивает условия из С с Ун. В случае, если есть пересечение, эксперту предлагается выбрать способ разрешения противоречия.(в скобках указаны действия системы):

- "Старое" (оставить старое действие со старым условием);

- "Новое" (ввести пересечение условий с новым действием и разность старого и нового условий со старым действием);

- "Вопрос" (запросить у эксперта новый признак (вопрос), разделяющий новое и старое действие);

- "Оба" (оставить старое условие, указав в качестве действия-

объединение. старого, и нового действия, то есть явно.' ввести противоречие); '. / • ; ■

- "Ничего" (оставить старое условие с пустым действием, то -есть явно ввести неполноту). '''.'•'•. .•''•' •••-■' -О'

Таким образом, расширение пространства решений (ввод нового вопроса) происходит лишь' в. случае необходимости разделения конфликтующих рекомендуемых действий. При этом; вновь 'возникающие условия предъявляются для оценки эксперту. '; .! ' ■■-'. . "

В режиме консультации (использования знаний из ситуации) • текущее состояние из базы фактов СИЭС поступает на вход: машины вывода, где условия в основном уже классифицированы действиями на этапе ввода знаний.1 Если данных для однозначного выбора . действия не хватает, система обращается к пользователю за очередным ответом на вопрос.. Используемый, вопрос может''быть'как'из'текущей,'так и из., другой ситуации БЗ. Если вопрос взят из другой ситуации и он уже. был задан, ответ берется из рабочей памяти системы. ';

Для определения очередного, наиболее информативного признака,' который должен быть означен, используется ме^од, близкий к „методу наименьшей суммы из теории таблиц решений. ; В данном случае определяется минимальное количество полных множеств ответов, . соответствующих вопросу в правилах .ситуации. В результате минимизируется количество обращений, к пользователю.

После выбора "'. определения рекомендуемого .действия анализируются соответствующие/ е'му; процедуры. В случае, если действие содержит несколько ; '. рекомендуемых' процедур (противоречивость), они выдаются в.порядке предпочтения, заданном инженером знаний или.экспертом. В случае отсутствия рекомендуемых процедур (неполнота), пользователю. ■.предлагается ' . Еыбрать из процедур, наиболее совпадающих по используемым признакам ситуации.

После выбора процедуры . анализируются составляющие ее операции. В случае, если операция является. ссылкой на ситуацию, текущая процедура запоминается в стеке и управление передается новой ситуации. В случае, "если операция является; .означиванием' ответа в другой ситуации, данное значение запоминается в текущей базе фактов. В случае, если операция является рекомендацией, она выдается пользователю. Таким.образом формируется.план действий или. порядок решения задачи. : ■■ ;■';".-..

В работе описаны структура, реализация и отличительные

качества СИЭС. разработанной на основе /предложенных модели представления и методах обработки знаний; а также проведен сравнительный анализ с существующими оболочками экспертных систем.

.Описаны функции основных блоков СИЭС, с которыми работает только эксперт: извлечения,.показа в виде графа ситуаций. матрицы связей или текстов правил, оценки, знаний, оптимизации ситуаций, ввода текстов и подключения программ; и блоков, с которыми, имеет дело как эксперт, так и пользователь:/; консультации, ■ объяснения, использования текстов и программ. . . ' •

• Блок объяснения расширен подсистемой,гипертекстового ввода и использования понятий и их /определений, связанных с конкретной ситуацией. ' . ,' . .. .

Блок подключения текстов позволяет формировать логически корректные документы (уставы, договора, акты, условия поставки, коммерческие заявки и т.д.). используя возможность подключения к рекомендациям СИЭС фрагментов текста. Используя и дополняя набор часто используемых фрагментов, можно автоматически формировать документ или его схему в зависимости от ситуации. где предполагается его использование. С помощью средств СИЭС удается легко учесть все возмозшне ситуации и избежать нарушений полноты и непротиворечивости.

Создание мета-БЗ для настройки схемы организации диалога на конкретного пользователя является альтернативой использования системы меню и упрощает диалог при закрепленной схеме общения.

СИЭС разработана на языке Turbo Pascal 5.5. При создании интерфейсов использовались средства меню, . окон, графики, строки состояния и контексно-зависимой помощи. Для системы существует подробная документация и обучающий ролик. •'-"■'.'

Приведен сравнительный анализ восьми наиболее распространенных оболочек экспертных систем и текущей версии СИЭС, по результатам которого сделаны следующие выводы:

1. По ряду качественных показателей-. СИЭС сравнима с рассматриваемыми системами:

- возможность прямой работы с экспертом; •- контроль неполноты и противоречивости;

- графические средства визуализации базы знаний.

2. Существуют функции, по которым СИЭС. превосходит рассмотренные системы:

\

- активная отладка при вводе новых знаний;

- количественная оценка целостности БЗ;

- генерация документов с помощью . подключаемых фрагментов текстов;

- создание Мета-Баз Знаний для проектирования схемы диалога.

Апробация возможностей СИЭС описана для двух СПО

"Проектирование организационно - ". технических структур" и "Прикладная статистика". Описаны преимущества СИЭС , перед другими ЭС, использующихся в данных областях. Приведены примеры традиционных и специфических возможностей СИЭС.

При решении обеих задач использовались возможности СИХ. по извлечению и использованию знаний непосредственно от эксперта с активным контролем полноты .и непротиворечивости. '

При использовании СИЭС для проектирования организационно — технических структур использовались возможности СИЭС по сокращению пространства принимаемых решений на основе известных заранее ограничений и по созданию Мета-БЗ СИЭС для .планирования процесса диалога с пользователем-непрограммистом. "

База знаний по проектированию организационно - технических систем (ГоСИШАС) решает следующие задачи:

- на этапе предварительного проектирования :

- ведение номенклатуры функциональных модулей, их." типов и объединений;

- планирование взаимного расположения модулей;

- проектирование связей между модулями;

- определение условий взаимодействия между модулями;

- нз этапе динамического проектирования:

- имитационное моделирование работы модулей;

- корректировка структуры, состава и связей между модулями в зависимости от результатов работы комплекса.

Работа с БЗ "СТАТИСТИКА" показала возможность использования СИЭС на следующих уровнях решения задач прикладной статистики:

- постановка задачи;

- выбор методов решения; ... . - использование методов;

- выбор процедуры ППП для выбранного метода;"

- использование выбранной процедуры.

БЗ "СТАТИСТИКА" включает базу понятий, основанную на

гипертекстовой модели.

Результата диссертационной работы подтверждены:

- актом о внедрении СИЭС при проектировании организационно -технических структур в работе Государственного НИИ Авиационных Систем;

- актом о внедрении средств работы с квалифицированными знаниями экспертов по статистике при анализе свойств конструкционных материалов в составе АИС КМ в Научно Исследовательском и Конструкторском Институте Энерготехники;

- актом о внедрении результатов диссертационной работы для формирования стандартных деловых документов в ходе разработки единой системы автоматизированного формирования и использования базы данных (знаний) на основе анализа текстовой информации в НИИ Информэлектро;

- актом об использовании результатов диссертации для анализа полноты и непротиворечивости используемых знаний экспертов и. имитационного моделирования работы аппаратно-интегрированного комплекса.

В качестве приложения представлены доказательства

утверждений о свойствах модели представления знаний, основные экраны СИЭС и алгоритмы извлечения и использования знаний. реализованные на основе доказанных свойств модели представления знаний, а также акты об использовании результатов диссертационной работы.

РЕЗУЛЬТАТЫ и вывода

1. Проведен анализ исследований и разработок в области инженерии знаний и сформулированы следующие основные требования к Ситуационной Инструментальной Экспертной Системе (СИХ): открытость создаваемых баз знаний; возможность непосредственного общения эксперта с системой; возможность • регулирования объема запрашиваемых у эксперта сведений при создании БЗ; возможность работы с неполными и противоречивыми знаниями; контроль и ликвидация ошибок на всех этапах извлечения знаний.

2. Предложен понятийный и математический аппарат для представления знаний, в соответствии с которым были даны определения формально и фактически неполной и противоречивой ситуации, возникающей в проблемной области, что позволило явно

оценивать сложность и логическую целостность ситуаций и баз знаний.

3. В качество критериев сложности ситуации для эксперта и пользователя предложено использовать количество условий, вопросов и полей в ситуации. Поставлена задача минимизации сложности хранимых знаний, для решения которой разработаны процедуры объединения условий с действиями из одного класса эквивалентности, удаления неинформативних вопросов и фрагментации, ситуации, с взаимозависимыми факторами. В результате указанные' процедуры позволяют уменьшить сложность ситуаций , на этапах извлечения и корректировки знаний и тем самим упростить работу эксперта и пользователя. . . •

4. Разработаны и ;• математически обоснованы ; процедуры, преобразования отношений и операций над условиями отдельной ситуации в теоретико-множественные отношения и операции над полями условий, что позволило эффективно реализовать алгоритмы извлечешп и использования знаний., ;

5. Разработана и реализована методика извлечения знаний от эксперта, позволяющая сокращать пространство выбора на" этапе формирования модели проблемной области и минимизировать сложность, неполноту и противоречивость знаний на этапе ввода знаний.

6. Разработан и реализован алгоритм использования знаний, минимизирующий количество обращений к пользователю ' за счет динамического построения в ходе консультации оптимального по длине дерева решений.

7. Разработана и реализована на языке Turbo Pascal 5.5 оболочка СИХ, обладающая дружественным интерфейсом типа меню, окон и графики, и позволяющая в; единой среде создавать, использовать, корректировать, просматривать и оценивать базы знаний. - ..'

8. С помощью СИЭС были . разработаны БЗ "СТРУКТУРА", использовавшаяся для проектирования производственно - транспортных систем, и "СТАТИСТИКА", использовавшаяся для задач анализа данных,-, о конструкционных материалах. Результаты работы с указанными БЗ позволяют сделать вывод об эффективном использовании СИЭС для указанных областей. Прилагался акты о внедрении в этих и других • областях.

Содержание диссертации отражено в следующих работах: ;

1. Дзенгелевский А.Е. : Навигационная экспертная система по статистике. Всесоюзная ;сонф. "Диалог. "человек-ЭВМ", Свердловск, 1989, Тез. докл., Т.Я, с.25-27.

2. Дзенгелевский А.Е. Использование экспертной подсистемы но статистике. Зональной н.-т. конф. "Датчики и средства первичной обработки информации" , Курган, 1990, Тез. докл. 0.93-94.

3. Дзенгелевский А.Е. Структура базы знаний по регрессионному анализу. Тез. докл. Зональной н.-т. конф. "Датчики и средства первичной обработки информации" , Курган, 1990, с.95-97.

А. Дзенгелевский А.Е. Экспертная система для • выбора статистических процедур. Вторая Всесоюзная конференция "Искусственный интеллект-90" .Минск, 1990, Доклады, том 3, с.58-60.

5. Дзенгелевский А.Е. Представление ' знаний с помощью модифицированной таблицы решений. Всесоюзное совещание по экспертным системам, Суздаль, 1990, Тез. докл., с. 71-72.

6. Дзенгелевский А.Е. Ситуационная экспертная система по статистике. Всесоюзный научно-технический семинар "Программное обеспечение новых информационных технологий". Тверь, 1991, Тез. Докл., с.197-198.

7. Дзенгелевский А.Е. Использование знаний в системе СИЭС. Пятая Всесоюзная научно-техническая конференция "Однородные вычислительные системы, структуры и среды", Москва, -1991, Тез. докл.. с.75-76.

8. Дзенгелевский А.Е. Извлечение знаний для советующей системы по статистике. Всесоюзная научно-техническая конференция "Микросистема-91", Суздаль, 1991, Тез.докл., с.77-78.;

9.- Румянцев .В.П., Низаметдинов Ш.У., Дзенгелевский А.Е. Использование профессиональной экспертной системы в ВУЗе. Кибернетика и ВУЗ. Сборник n 27, Томск, 1992, 11 с.

10. A.Dziengelewski, S . Nisametdinov, V.Rumjantzev. Tutoring Expert System for Data Analysis, EAST-WEST CONFERENCE on Emerging Computer Technologies in Education. Abstracts, Moscow, 1992, p.48-49.

11. A.Dzcngeleuski, V.Rumjantzev, A. Zarovny. The Situation Expert Systen. Annual Report "92 of Hoscow Engineering Phisics Institute, Moscow, MEPhl, 1992, p.185-191.