автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Метод и инструментальные средства построения и применения баз знаний с семантическим контролем в человеко-машинных системах ситуационного управления

КОНИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ по ШКОРИАТЮАЦИИ

ВСЕРОССИЙСКИЙ НАУЧНО-ЙССЛЕДОВЛТБЛЬСЙШ ИНСТИТУТ ПРОБЛЕЙ ВЫЧИСЛ!'1ТЕЛЬН0й ТЕХНИКИ И ИЙС.РМШШШ

на правах рукописи УДК £81.3

ЗОЛОТАРЕВ ОЛЕГ ВАСИЛЬЕВИЧ

ИЕТОД И ИНСТРУйЕНТАЛЬШЕ СРЕДСТВА ПОСТРОЕНИЯ И ПРИЙВНЕНИЯ ВАЗ ЗНАНИЙ С СЕЙА11ТМЧЕСКЗ!И КОНТРОЛЕН В ЧЕЛОВЕКО-ШШЗИЫХ СИСТЕПАХ СИТУАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ

Специальность 05.13 = 06,, Аш-спатизировашше систачя.-!

управления

Автореферат диссертации на соискании;- ученей степени кандидата технических наук

йосква 1993

Работа выполнена в институте проблей информатики РАН

Научный руководитель — доктор технических наук,

профессор Клыков Юрий Иванович

Официальные оппоненты - доктор тежических наук,

профессор Щерс Артур Львович — кандидат физико-катенатмческизс наук Сомин Николай Владимирович

Ведущая организация - Академия нинистерегва внутренних

дел Российской Федерации

Защита диссертации состоится " ^~ 11 $

на ¡заседании специализированного совета Д 163.01.01 при Всероссийском научно-исследовательсргон институте? проблем вычислительной техники и информатизации по адресу: 1131149 г. йосква, ¿-он Кожевнический пер., д. 4/6.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-те}ши"чга;ои архиве ВННИпВТН

Автореферат разослан ^ОСО^^^И

1993 г

Ученый сек ретарь специализи рованного совета доктор технических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Несмотря на различие предметных областей методы, используемые для представления знаний в человеко'-машин-ных системах ситуационнго управления (ССУ), ииензт много общего. Одни и те же понятия переходят из одной области в другую, заполняясь каждый раз новым конкретным содержание«, но мало изменяясь по существу. Иногие алгоритмы, работающие со знаниями, разработанные для одной предметной области, могут быть использованы и в другой без <^естэенных изменений. Во кногих современных системах ввод экспертных знаний в ССУ производится на языке, доступном пользователю-непрогра^шисту. Однако системы обработки знаний обладают пока еще довольно бедным спектром возможностей и зачастую рассчитаны на конкретную предметную область. Поэтому актуальная сейчас являг-ется вопрос создания инструментальных средств обработки и коррекции знаний в ССУ, автоматизировавшего поиска логических оадебок эксперта, характерных не только для конкретной предметной области (в дальнейшем - ПО), но и для всех ПО. До сих пор идея семантического контроля баз знаний (ВЗ) рассматривалась лишь в ССУ, ориентированных на конкретную ПО. В данной работе предлагается метод построения баз знаний с семантически« контролен, не привязанных к конкретной ПО. Предлагаемые средства ориентированы на выявление- логичеких несоответствий во иведентшх знаниях, а также на поиск ошибок. Разумеется, для этого системе необходима некоторая априорная информация, которая может быть полу-хека с помощью соответствующих средств.

На современном этапе развития инструненталышх средств в решении этих проблем получены пока незначительные результаты. Достижения в этой области связаны в основном с разработкой специальных языков программирования, ориентированных на решение задач СУ, а также с освоением технологий разработки и сопровождения сложных интеллектуальных систем, с разработкой автоматизирован-

нык интеллектуальный систем проектирования.

Интеграция систем обработки зналий с системами автоматизации проектирования, с антоматизированными си с— темами управления привела к необходимости создания новых, более эффективных средств обработки знаний в ОСУ, которые- должны существенны» образом участвовать в оптимизации как процессов управления, так и процессов проектирования, планирования и др. Эти причины послужили основаниям для создания комплекса инструментальных средств для проецирования баз знаний с семантический контролем, который разрабатывается в данной работе.

Цел ь и ссяедован и я

Цолыо работы является анализ особенностей построения БЗ в человеко-машинных ССУ, основанных на семантических представлениях знаний, разрабртка метода и средств проектирования и тестирования знаний в системах ситуационного управления, а также в системах планировали? и проектирования, создание и экспериментальная проверкг практического комплекса инструментальных средств дл? построения ЕЗ.

Предает исследования

Предает исследования составили системы обработок знаний, методы и средства их построения и тестирования-

Иетоды и сследовани я

Методика проводимых в работе исследований состой' в тщательном изучении и обобщении отечественного и зарубежного опыта по созданию систем обработки знаний.' работе использовались методы ситуационного управления: метода теории семантических сетей, теории Формальны систем, теории множеств и логического вывода.

Научная новизна

Научная новизна работы состоит в следующем. 1. Разработан метод семантического контроля знаки с использованием семантических Фильтров (СФ) в система

СУ и других системах, оаюшшис на семантических представлениях*

2« предложена методика структуризации знаний на основе выделения связей между Фрагментами Б'З, ориентн-

ровагшая на использование в ССУ, оскаоашйчх на семанти.....

чесикх сетях.

3. Предложена методика локализации пространства поиска решений в ЕЗ со сложной структурой»

4. Разработан способ сокращения траектории вызода в ССУ с помощью систем ввода любой понятной ой информация и любой момент экспертизы.

Практическая ценность исследования

Продлом;еннкй в диссертационной работе комплекс инструментальных средств позволяет в существенной степени упростить и ускорить процесс проектирования и тестирования БЗ в системах ситуационного управления.

Предложенные средства проектирования баз знаний в СО-' могут быть использованы в человеко-нгд!и:шьос системах самого широкого назначения.

2» Применение предложе1*нин: средств при создании рядл ССУ позволило в существенной степени сократить возпеокгость ошибок во вводимых в ССУ знаниях, расшири ть сродства обработки знаний в ССУ,

3. Использование средств локализации пространства поиска решений в ССУ дало возможность лу-вш структурировать знания ПО, оптимизировать процесс зкспертиз-а. Также эти средства позволяют пользователе управлять процессом экспертизы, что псвшгаот его уверенность в выводах, которые делает система.

4» Комплекс инструментальных средств, предложенных автором позволяет в существенной степени сократить сроки проектирования баз знаний ССУ, а также самих систем, проводить анализ предметных областей разлмч-япс ССУ, типизировать ¡знания предметной области, сравнивать их, управлять процессом ввода знаний в систему.

Реализация результатов исследования

С помощью разработанный средств проектирования баз знаний была создана система ситуационного управления в области криминологии, ряд экспертных систем в областях диагностики оборудования, классификации, автоматизированного проектирования5 медицины, Результаты диссертационной работы внедрены на нескольких предприятиях. Разработанные средства используются в дальнейшей научной работе.

Апробация работы

ОаоБше идеи и результаты, приведенные в данной работе были доложены?

- на всесоюзной научном-техническом конференции "Человеко-машинные системы и комплексы принятия решений", Таганрог, сентябрь, 1987;

- на VII нау-шо—техничеа-::ом семинаре "Системный анализ и метода проектирования АСУ в промышленности, транспорте и связи", Ленинград, нарт, 1983;

- ка всесоюзной конференции "Человеко-машинные и обучающиеся систем", Орджоникидзе, май, 1983;

- на всесоюзной иаучно-теххшческой конференции "Человеко-машинные системы и комплексы принятия решений", Таганрог, май, 15®?;

- на научно-техническом семинаре "Технология проектирования интеллектуальных систем", Иосква, 1989.;

- на научно-техническом семинаре "Методы и средства представления знаний", Ленинград, 199(55

- на научно-технической конференции "Использование средств ИН в рыбной проиылленности", Иосква, 19931

- на международном научном семинаре "Знаиие-дйа-лог-решение-93", Киев, 1993.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ. Объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения.

Объем диссертацииг 150 е., из них основного текста -130 с», список литературы из 110 наименований, 8 рисунков .

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении анализируются новы? требования к технологии обработки информации, которые обусловлены необходимостью решать плохо формализуемые проблемы, показывается актуальность создания средств проектирования баз знаний (ВЗ) для решения задач ситуационного управления, диагностики, классификации, автоматизированного проектирования, медицины, Формулируются основные задачи работы. Кратко излагается содержание работы по главам.

В первой главе представлены вопросы обработки знаний в системах ситуационного управления. Затрагиваются проблемы семантического контроля вводимых знаний, средства взаимодействия системы с пользователем. Обсувдает— ся возможность автоматизации контроля ввода знаний. Также рассматриваются некоторые вопросы, связанные с организацией ввода данных в ССУ. Приводятся некоторые примеры решения этих вопросов в системах, основанных на семантических представлениях знаний.

Для представления знаний в ССУ сейчас используются несколько Формализмов. Это и продукции, и Фреймы, и семантические сети, и семиотические модели и весьма широкий спектр их реализации.

Традиционно в основу языков продукционного типа, используемых в ССУ закладывается следующие принципы! -возможность расширения продукционной системы за счет включения модулей программируемого поиска управления вызовом продукций и разрешения конфликтов при их вызове;

- использование идей абстрактная типов данных в рамках продукционного языка;

- объединение продукционной системы с Функциональным языком программирования.

ния общих концепций и ситуаций. Он по своей организации во многом похож на семантическую сеть. Фрейм представляется иерархической структурой со слотами, к которым могут присоединяться процедуры. В системе, основанной на Фреймах, понятие в каждом узле определяется набором атрибутов и значениями этих атрибутов, а атрибуты называются слотами. Каждый слот может быть связан с процедурами, ко-торые выполняются, когда информация в слотах меняется. С каждым слотом можно связать любое число процедур г.

Семантические сети были первоначально разработаны для использования их в качестве психологических моделей человеческой памяти, но теперь это стандартный метод представления знаний в ССУ и в экспертных системах(ЭС)= Семантическая сеть состоит из узлов и обязывающих их дуг, описывающих отношения между узлами. Узлы в семантической сети соответствуют объектам, концепциям или событиям. Дуги могут быть определены разными методами, зависящими от вида, представляемых знаний.

Ранее говорилось, что для представления знаний в ССУ чаще всего- до недавнего- времени использовались продукции и Фреймы5 в то время как сейчас все больше появляется на рынке систем, построенных на основе "семантических сетей.

Проблема семантического контроля знаний в ССУ решается в каждом конкретном случае по-своему, что влечет за собой дополнительные расходы времени при проектировании, а. также увеличение программного кода, поэтому была поставлена задача разработки универсального метода семантического контроля ВЗ в ССУ.

В результате ввода в ССУ или уже наличия в ней некорректных знаний процесс вывода в ССУ может либо затянуться, либо привести к неудовлетворительным результатам. Для решения этой проблемы необходимо было разработать метод сокращения траектории вывода, который базируется на возможности коррекции знаний в любой момент экспертизы с переоценкой возникающей при этой ситуации.

При больших объемах БЗ в ССУ весьма неудовлетвори-

телт-.ио peiuai-отся вопросы локализации пространства поиска решений в структурной БЗ. Исследования показали, что в этой случае необходимо разбивать БЗ на разделы, каждому из которых соответствует своя гипотеза. Если удается разбить ее на разделы, которые не пересекаются по данным, то вопрос снимается. В противно?; случае, т.е. если они используют одни и те же элементы данных в своих знаниях, возникает проблема различения гипотез»

Во второй главе рассмотрены различные аспекты построения икструиегггаяышк средств проектирования БЗ, сб-сувдгются вопросы контроля знаний, анализируется возможность структуризации знаний, па которой базируются метода анализ и контроля ВЗ, проводится теоретическое обоснование методов структуризации знаний, решаются вопросы построения семантических Фильтров, Рассматривается комбинированный метод ввода данных в ССУ, а также некоторые вопросы построения операционального аппарата оболочек ССУ. Сбоаювызается возможность повышения производительности систем с семантическими представлениями на основе использования альтернативных и обязательных знаний, Рассматриваются механизмы обработки знаний с использованием описанных методов, области приложения инструментальных средств. Описывается графическая компонента ВЗ.

Представленные в диссертации разработки были тнчно реализованы в системе Деклар на языке- ДЕКЛ. Это ?:з::.продукционного типа, которой служит для преобразования семантических сетей. Язык ДЕКЛ предназначен для ввода в систему правил, или продукций, которые записываются в Форме "ЕСЛИ ... ТО...". Семантика языка реализуется программна-* ядром, ргботаедим как интерпретатор. При считьззанни с диска в Оп продукции, записанные на ДЕКЛ, транслируются в язык FCC (продукционный язык рас— ширенных семантических сетей), где работает программное ядро, которое осуществляет применение продукций.

В работе предложена методика структуризации знаний в ССУ, которая позволяет систематизировать знания пред-

- ю -

метной области. Структурьим объектом В назовем такой объект, который может быть они сан с помощью других объектов (назовем их элементарными) и отношений (связей) между ними. Яри этом, элементарные объекты не являмягся сами структургшни объектами [19,213,, В дальнейшем все. знания о данном объекте 'будем называть разделом знаний по дашхогзу объекту - Z(b). Например,

R1(D2,B2/D1) R2(B3,B4/D2) R3(B5,B6/D3)

Здесь: R1,R2,R3 - имена отношений; D1,D2,D3 - имена Фрагментов

(D1 - имя всего Фрагмента) R1(D2,E2); при этом оно может опускаться, если это нетрабуется для обработки специально), EG - ВЬ - имена объектов; при этом D2 является именем Фрагмента R2(B3,B4/D2) и, одновременно именем объекта для R1(D2,E2/D1).

Фрагмент D1 в данном случае- включает в себя объект D2. D1 называется структурным объектом. D2 и D3 - элементарные объекты.

Рассматриваются инструхюнталыше средства, позволяющие выделять икожества отношений, характерный для данного структурного объекта и на их основе строить множества пар связанных отношений.

На основе анализа связгагных пар фрагментов строятся активные, т.е. связанные с опредмег-шым методом обработки и пассивные, соответственно — не сказанные с ним.

На основе выявления закономерностей в множествах связанных пар фрагментов строятся обязательные и альтернативные знания (обязательные - те знания, которые должны безусловно присутствовать в разделе ¡знаний; альтернативные - могут присутствовать). При вводе коррекции ¡знаний БЗ в роли семантических Фильтров выступают обязательные знания. Альтернативные знания служат для отслеживания возникновения новых пар связанных Фрагментов, которые могут быть либо введены в БЗ, либо запре-

щены для вводе,.

Ei БЗ, состоящих из разделов, которые могут включать похожие Фрагменты знаний, задача локализации пространства поиска решается путем ранжирования элементов данных в каждом разделе знаний. Наксимальный ранг имеет наиболее значимый элемент раздела. При заданной входном множестве данных на основе оценочных Функций, учитывающих количество входящих в раздел элементов из входного множества и их суммарный ранг, производится выбор наиболее подзодящего раздела в структурной БЗ.

В данной версии системы для визуализации структурных схем представления баз знаний была разработана графическая компонента. Она позволяет оперировать фактами базы знаний - вводить знания, удалять, отображать различные части базы ¡знаний на экране терминала. При зтон имеется возможность задавать структуру отображения знаний (граф). Возможны при этом три типа размещения графа - иерархический, центральный, сетевой.

Выбранные средства предствления знаний на язх-ске расширенных семантических сетей являются удобным механизмом для использования в рассматриваемой ПО, т.о. для представления объектов, отношений ием<ду них; и, последовательностей операций, построения метазнаний.

Предлагаемые средства семантического анализа знаний на этапе ввода их в сбр&батшелощун) си стеку позволяют обнаруживать смысловые ошибки пользователя (с использованием -семантического Фильтра), что существакксз-сокращает время отладки ССУ.

Предложенная концепция семантического Фильтра дает возможность использовать Oí' для поижа косо-вкестиг-яых знаний в данной ПО, для построения метазнаний о данной ПО, для классификации знаний, дифференциации реакций системы на ввод неизвестных структур знаний-

Разработанный метод .структуризации знаний на основе пар связан; шх Фрагментов дает достаточно удобный подход к классификации знаний, а также достаточно эффективный с точки зрения обработки в Деклар.

Разработанная графическая компонента позволяет в

- 12 -

существенной степени облегчить и упростить работу с ВЗ.

В третьей главе приведена методика реализации инструментальных средств проектирования баз знаний в ССУ с использованием системы обработки декларативных структур, сбосновьгвгмотся принятые инженерные решения, приводится- состав и структура программного обеспечения.

При вводе в ССУ знания проходят двойной контроль. В первую очередь при загрузке их в систему производится синтаксический контроль, который позволяет выявить сшибки при записи структур языка оболочки ДШБЛ(оболочка экспертный систем, ¡^зработанная в среде ДБКЛАР). Она была разработана совместно -с Шараиныа И.И. и Кузнецовым И.П» Это могут быть неправильно записанные разделители в операторах, ог ранг¡чителыше скобки, неверно выбранные позиции операторов и другие.

После этого запускается семантический анализа-тор(СА). В оболочку ДШЕЛ вошал Сй как средство анализа вводииш знаний Необходимость в нем возникла потому, что далеко не все ошибки могут быть обнаружены при синтаксическом контроле вводимой информации. Его Функции определялись уже в процессе работы с созданной ССУ, поэтому он все время пополняется новым накопленный опытом.

На этапе синтаксического контроля не проверяется правильность записи имен операторов. Зто происходит потому, что имена операторов связаны со смыслон вводимых знаний, которые преобразуются в семантическую сеть после их ввода в систему. Данная Функция позволяет выявить неправильно записанные имена операторов оболочки, знания в которой представляются как правила и сообщения. Еще один класс ошибок - несвязанные знания. С-й после окончания работы выдает пользователю информацию о найденных сшибках (или неточностях). Так называемые "висячи©" (несвя:запныа) сообщения и продукции могут не исправляться, если зто нужно пользователю, но они засоряют память»

Для построения семантического анализатора (Ся) ис~

- 13 -

пользовалось выи«? приведенное- условие связности сети. В связи с теп, что знания в системе ДЕКЛЛР представляются в виде семантических структур, в языке оболочки ДШВЛ знания представляются в довольно произвольной Форме. Оболочка ДШВЛ написана на языке системы ДЕКЛАР - ДЕКЛ. Поэтому в оболочке используются свои средства для проверки синтаксиса языка ДШЕЛ плюс средства проверки структур языка ДЕКЛ» При этом операторы языка оболочки образуют свои собственные конструкции сетей» Кроме того, в ;ш:е оболочки могут использоваться операторы языка ДЕКЛ»

При вводе в систему знания преобразуется в структуры язкка РСС, т.е. в сети» принцип работы СА ззключа-ется в анализе строящихся сетей при вводе знаний в систему. Осуществляется поиск недопустимых конструкций сети »

При разработке СА были решены сопутствующие задачи.

1. Типизация вариантов сшибок и Формирование правил их поиска.

2. Поиск разрывов сети,

3. Выработка, рекомендаций пользователю,

Работа СФ основывается на описываемом ранее методе структуризации знаний с использозаниеи Формального условия связности сети» Одна из вареных особенностей О? -его способность порождать правила в результате анализа ВЗ.

Рассмотрим простейший пример, который показывает каким образом СФ формирует метазнания. Пусть кы имеем три объекта - VI, У2 и УЗ, связанный отношением РЕ1_, а именно;

вн..(VI,У2) газ_(VI,из) ге.(У2,У1)

В результате" работы СФ в соответствии с описанными выше механизмами получаем альтернативные знания, т.е. знания типа КОМСЕТ ЕЖЬ;

га=их!,х2) <=> {Р.£1..(Х1,_) гя_{„,Х1) ва„(Х2,_)}

XI,Х2 - уже переменные, которые могут быть означены»

/шалогичньи образом строятся обязательные структуры — знания типа ДОЛЖЕН БЫТЬ;

га_<х1,х2) <=> £Р£и_,хш

На входе 04» имеем семантическую сеть в виде набора Фрагментов из БЗ с конкретными значениями оношений и объектов. На выходе получаек метазнания в виде пар типизированных Фрагментов, сформированных в правила, которые были построены.

СФ используется при вводе новых знаний для поиска несоответствий с уже введенными знаниями, для сравнения разделов знаний, относящихся к одной предметной области.

Предложенная методика семантического анализа вводимых в ССУ знаний пользователя обеспечивает достаточно эффективный поиск ошибок на этапе ввода.

Предложенная методика построения метазнаний на основе пар связанна Фрагментов семантической сети, реализованная в виде семантического Фильтра, представляет собой достаточно удобный механизм анализа предметной области пользователя, поиска семантических несоответствий в знаниях.

Представление метазнаний в виде набора правил позволяет достаточно эффективно использовать их для анализа ПО.

Выбранный аппарат автоматического формирования правил на основе анализа ПО позволяет использовать его для различных предметных областей, представление знаний в которых основывается на семантических сетях.

В четвертой главе рассматриваются области использования семантических сетей, описывается программная реализаци я разр&ботаг».шх инструментальных средств. Рассматриваются области внедрения предложенных средств, анализируются возможности их использования и специфика работы в зависимости от предметной области. Далее опи.....

сыванггся разработанные с помощью этик средств прикладные задачи. Приводятся эксплутационные характеристики комплекса инструментальных средств, результаты экспери-кентальной проверки предложенных средств.

Принцип модульности был положен в основу всей разработки. Поэтому отдельные подсистемы могут быть использованы независимо друг от друга. Это не только об.....

легчило процесс написания и отладки программ, реализующих работу этих модулей, но и заложило потенциальную возможность безкоифликтной модификации отдельных модулей и, за счет этого, возможность достаточно легкой адаптации новых методов и алгоритмов. Подробно описана реализация всех модулей проектирования БЗ.

Описанные вьш? инструментальные средства проектирования баз знаний использовались для построения системы ситуационного управления, ряда экспертных систем. Семантический Фильтр, как более универсальное средство, использовался в следующих промьшяенных системахг

система ситуационного управления для выявления структурных формирований;

- диалоговый классификатор деталей по ЕСКД;

- экспертная система подбора инструментов и приспособлений для механообработки на станках с ЧПУ»

- экспертная система для управления проектированием изделия;

- диагностическая медицинская система.

Семантический фильтр используется для анализа знаний предметной области па этапе ввода их в ССУ в следующих си стеках г

- система ситуационного управления для выявления структурных формирований|

- экспертная система для управления проектированием изделия;

- диагностическая медицинская система.

Средства локализации пространства поиска решений использовались в системах:

- экшертная система для управления проектированием изделия;

- 16 -

- диагностическая медицинская система.

Графическая конлокепта ЕЗ была использована в ССУ СПРУТ-93 для построения дедуктивгшх динамических баз знаний (БЗ) с высокими логическими. возможностями, служащих для эффективного выявления структурных связей сложных объектов.

Проблемы, рассмотренные в работе, имеют универсальный характер, гагмриан'пш, работа! от с широким клае--сои задач. первоначально все предложенные в данной работе методы и инструментальные средства разрабатывались для решения ¡задач ситуационного управления, анализа неисправностей микросхем. Как оказалось, класс задач, который может быть решен при помоги предложенных средств и методов значительно шире. Это задачи классификации, медицинской диагностики, проектирования и др.

Использование семантического анализатора в системе "КККРО" позволило обнаружить несколько десятков ошибок во вводишсс знаниях, которые иначе пришлось бы отыскивать на специальных тестовых примерах. Или же они могли проявиться {или не проявиться) в процессе использования системы. Б среднем при вводе знаний на 3000 знаков вводимой информации допускается 1-2 сшибки.

Использование семантического Фильтра при анализе знаний классификег1-ора деталей с целью семантического контроля позволило выявить около десятка противоречивых ситуаций, которые являлись следствием неправильной Формализации знаний пользователем.

Анализ эффективности методов управления ЕЗ и методики интуитивного ввода был проведен на основе сравнения двух систем - без этик средств и с ними. При этой количество шагов при доказательстве одной и той же гипотезы сократилось примерно вдвое. Были получены положительные отзывы конечных пользователей о работе системы.

Существуют врокешгые оценки в системах обработки знаний (количество выводов в секунду)» Для работы же пользователя главное - приемлемое время отклика системы. В данной системе время отклика составляет 1 сек..

что считается приемлемым г.

Предложенные средства были реализованы на компьютере серии 1Ш/РС-АТ в сис-теме МЕНХВ.

Были построены следующие системы с использованием предложенных инструментальных средств:

- ССУ для выявления структурных формирований СпРУТ-93;

- экспертная система анализа причин брака микросхем;

-- диалоговый классификатор деталей по ЕСКД;

-- ЭС подбора инструментов для станков с Ч'ПУ ?

- система расчета гираметров оптических изделий:

■-• диагностическая медицинская ЭС ТИБЕТ.

Предложенные средства проектирования баз знаний в

ССУ могут быть использованы в экспертных системах самого широкого назначения.

Применение предложенных средств при создании ряда экспертный систем позволило в существенной степени сократить возможность ошибок во вводимых в ССУ знаниях, расширить средства обработки знаний в ССУ.

Использование средств локализации пространства поиска решений в ССУ дало возможность лучше структуризо™ вать знания ПО5 оптимизировать процесс экспертизы. Также эти средства позволяют пользователю управлять процессом экспертизы, что повышает уверенность его в выводах, которые делает система.

Комплекс инструментальных средств, предложенных автором позволяет в существенной степени сократить сроки проектирования баз знаний ССУ, а также самих ССУ, проводить анализ различных предметных областей, типизировать и сравнивать знания предметной области, а также управлять процессом ввод» знаний в систему.

В заключении сформулированы основные научные результаты, полученные в работе и определены основные нправления развития диссертационной работы.

Е^ приложении приведены Фрагменты программ, инс-т-рукци и пользователи.

- 18 -

III ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате выполнения работы авторов получены следующие результаты £

1. На основе анализ« инструментальный: средств проектирования ССУ, экспертных систем и других систем обработки знаний сформулированы основные концепции инструментальных средств построения баз знаний для различных предметных областей в системах с семантическими предсталенияки,

2. В качестве базового средства для разработки и тестирования ССУ, а также для Формирования баз знаний предложены инструментальные средства проектирования баз знаний. Использование данных средств в значительной мере ускоряет сроки проектирования ССУ, их тестирования и отладки в процессе работы, повышает надежность знаний, эффективность их обработки.

3. Предложена методика структуризации знаний, ориентированная на использование в ССУ, основанных на се-кантичесикх сетях. Эта методика позволяет систематизировать знания предметной области, структурировать их в зависимости от желания пользователя на основе различных отношений, представленных в данной предметной области»

4. Предложена концепция семантического анализатора знаний, представлешшх в виде расширенных семантических сетей. Показано, что при использовании данной концепции в ССУ многие логические сшибки пользователя могут быть обнаружены уже на этапе ввода знаний в систему. В данной '-жу-х&е интерфейс с пользователем строится на альтернативной основе. Ему предлагаются возможные варианты ошибок, при этом обеспечен дружественный интерфейс с пользователем.

5. Предложен метод построения семантических Фильтров в системах СУ с семантическими представлениями. Эффективность его использования подтвергкдается внедрениями. Оценка истинности знаний в БЗ на основе выделения типизированных пар отношений, заданных или же построенных для ПО позволяют в существенной степени полу-

- 19 -

чить информацию об истинности вводимых в систему знаниях. Автоматическое .построение гипотез (представленных в виде продукций) позволило сделать инструментальные средства достаточно мобильники и эффективными в работе.

6. Предложен метод локализации пространства поиска решений в структурных ССУ. На основе данного метода были реализованы программные средства для оптимизации вывода в ССУ. Реализованы программные средства, позволяющие пользователю в любой момент экспертизы вводить информацию, понятную системе. Такая обработка позволяет пользователю чувствовать себя хозяином систегам, получая от нее аппарат для реализации запросов. Возможность организации в ССУ и других системах обработки знаний структурированных процессов и словарей элементов позволяет в значительной степени оптимизировать сам процесс логического вывода.

7. Предложена методика проектирования операционного аппарата в ССУ с реализацией арифметических операций на БЗ и обращения к БД, что существенно расширяет сферу применения оболочки ДШБЛ»

8. Разработан и реализован комплекс инструментальных средств СИ ГСХХЗ для проектирования баз знаний в составе:

- семантического анализатора |

семантического фильтра, включающего в себя компилятор с языка РСС на язык ДЕКЛ$

- расширенного Функционального аппарата облочки, включанхчего в себя средства, многопроцессорной обработки знаний, операциональный аппарат, обращение к базе данных ОВАБЕЗ.

Общий объем разработанного автором программного обеспечения составляет :

-- 370 продукций, написанных на языке ДЕКЛ;

- 8000 строк языка ТШВО РАЗЕЖ..

9. Использование комплекса инструментальных средств О-ТОО-Б позволило сократить сроки разработки при создании ССУ, упростить процессы логического вывода, а также избежать многих возможных ошибок при вводе знаний

_. 20 ~

б систему. Кроне того, использование предложенных инструментальных средств позволило проводить анализ ПО раз личных ЭС.

10. Комплекс инструментальных средств внедрен : Академи и МВД, на предприятиях ПО "Красногорский меха нический завод", ЗЮШС, где он и«пользовался для проектирования баз знаний ССУ, ЭС и других систем обработк; знаний.

Список опубликовашоых работ по теме диссертации.

1™ Золотарев О. В., Кортунов С.Н. ИнструмемтальгЕ» средства построения дружественного интерфейса конечной пользователя в проектирующих экспертных системах. ; сб. г Технология проектирования ингеллектуалы-гых систем Материалы семинара, Н., ГЩНТ11, 19Е9, сс.38-42.

2. Кортунов С.Н.5 Золотарев О.В. промышленные применения экспертных систем, аналитический обзор з-1984-1987гг. ЦНИИ информации и технико-экономически: исследований. Обзор 1М.4-7"£;.35 Носква, 1988.

-3. Золотаре» О «В. Инструментальные средства обработки знаний в интеллектуальных и экспертных системах Аналитический обзор за 19В7-1989 гг. ЦНИИ информации -технико-экономических исследований. Обзор N.5090, Коек-ва, 1939.

4. Система обработки декларативных структур зкапи ДЕКЯАР--2, препринт. И.П. Кузнецов, К.И. Шарнии, В.В Крюков, В.В. ПУ®анов, О.В. Золотарев, АН СССР, ИПИАН И., 1989.

5. Клыков Ю.И., Золотаре© О.В. Инструмеитальны средства обработки знаний, представленных на языке се нантмческих сетей. В сб.: Человеко-машинные системы комплексы принятия решений. Кат-ермалы всесоюзной конФе ренции. Таганрог, 1989, сс. 41-43.

¿>. О,В. Золотарев, И.п«Кузнецов, Н.К.Шариин Экспертные решения на основе анализа взаимосвязанных объектов в системе СПРУТ-93. ИПИРАН, И., 1994.