автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Методология поддержки согласованности активных систем знаний интеллектуальными диалоговыми средствами

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЦЕНТР

На правах рукописи

. Д У Л И н Сергей Константинович

МЕТОДОЛОГИЯ ПОДДЕРЖКИ СОГЛАСОВАННОСТИ АКТИВНЫХ СИСТЕМ ЗНАНИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМИ ДИАЛОГОВЫМИ СРЕДСТВАМИ

05.13.16 - применение вычислительной техники, математического моделирования• и математических методов в научных исследованиях

- АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва - 1992

Работа выполнена в Вычислительном центре Российской Академии наук.

Научные консультанты: доктор технических наук, профессор Поспелов Д.А. доктор технических наук, профессор Солодов В.М.

Официальные оппоненты: академик, доктор технических наук, профессор Поспелов Г.С. доктор физико-математических наук, профессор Федоров В.В. доктор технических наук, профессор Вагин В.Н.

Ведущая организация - Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования

Защита состоится «¿Г« I1992 г. в часов на заседании специализированного Совета Д 002.32.06 при Вычислительном центре РАН.

г. Москва, ул. Вавилова, д. 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИ РАН. Автореферат разослан " У С". ^^сх^к. 1992 г.

Ученый секретарь специализированного Совета Д 002.32.06 при ВЦ РАН

кандидат физ.-мат. наук Швартин С.М.

Актуальность теыы и цель работы. До последнего времени казалось возможным, что приобретение знаний будет развиваться как профессия на одном уровне с анализом систем и программированием и что первые недостатки профессиональных инженеров знаний будут обусловлены проблемами, постепенно преодолеваемыми по мере совершенствования этой профессии. Однако этот сценарий сейчас представляется все менее и менее вероятным. Это усилило интерес к разработкам систем поддержки знания, способным автоматизировать приобретение знаний и сопровождение системы знаний. Автоматизация приобретения и сопровождения знаний сейчас находит применение во многих разработках экспертных систем.

Существующие средства сопровождения характеризуются пассивностью (включаются только по команде человека), низким уровнем языка и тем, что все мероприятия реализуются в терминах программированияа не в терминах предметной области. Построение интеллектуальных средств сопровождения знаний - самостоятельная сложная проблема, по сложности соизмеримая с задачей построения экспертных систем.

В общей схеме функционирования процедур сопровождения системы знаний особое место занимают процедуры, связанные с контролем согласованности взаимосвязанных компонентов. Методика анализа и контроля согласованности до сих пор специально не разрабатывалась, можно лишь указать некоторые программные средства, которые в какой-то мере могут быть отнесены к категории таковых.

Постановка проблемы представления знаний была подготовлена рядом фундаментальных исследований в искусственном интеллекте. В частности, основы формирования концепции знания как элемента моделирования проблемной среды были заложены профессором Поспе-

ловым Д.А. Среди особенностей знания он выделил наличие классифицирующих связей с соответствующими процедурами обобщения, пополнения, а также выявления противоречивых или несовместимых в рамках одного описания знаний. Одним из важных атрибутов системы знаний является ее активность, при которой "внутренние потребности самой системы знаний становятся потребностями в реализации определенных программ деятельности". Возможность корректного функционирования процедур сопровождения активной системы знаний во многом определяется согласованностью ее компонентов. Среди возглавляемых Поспеловым Д.А. направлений в области представления знаний выделилось исследование условий функционирования активной системы знаний, в рамках которого одной из самых открытых проблем оказалось создание методологии контроля внутренней согласованности компонентов системы знаний. Необходимость создания такой методологии и определила актуальность темы представленной диссертации и ее основную цель.

Научная новизна. Выполненная диссертационная работа является первой и пока единственной попыткой создания методологии управления согласованностью компонентов знаний. Для ее реализации автору потребовалось сосредоточить усилия по двум основным направлениям: разработка формального аппарата моделирования рассогласованности в сетевых структурах и разработка алгоритмического и программного обеспечения управления согласованностью. Индуктивно-комбинаторный метод моделирования рассогласованности разработан автором впервые. Полученные цри этом результаты в основном являются новыми, хотя некоторые из них могут быть подтверждены ранее выполненными исследованиями специалистов по знаковым графам. Алгоритмическое и программное обеспечение, реализованное в описанных автором в пятой главе диалоговых систе-

мах, разрабатывалось специально без привлечения готовых программных средств. Причем, если для меню-системы и системы управления информационными ресурсами ИНФОРМАРИУС можно указать классы подобных по назначению систем, то системы БИБОП и НЕЗТНисТОН уникальны как по разработке, тай и по назначению.

Практическая значимость. В целом диссертационная работа имеет экспериментальный характер, хотя предложенная теория и алгоритмы целиком реализованы в эксплуатируемых программных продуктах. Разработанные в работе методы представляют собой новый эффективный и удобный инструмент в научных исследованиях, связанных с проектированием и совершенствованием баз знаний широкого профиля. Применение предложенной в работе методологии позволяет существенно расширить возможности информационного моделирования сложных динамических объектов. Полученные в работе метематические результаты закладывают основы нового перспективного научного направления в моделировании гомеостазиса систем знаний. Диссертация выполнялась в рамках плана научно-исследовательских работ ВЦ РАН по теме "Разработка принципов и методов построения прикладных интеллектуальных систем в области планирования, проектирования, управления" (НГР 01.86.0130496) и в соответствии с научно-технической программой развития средств организации баз данных и знаний Научного Совета "Искусственный интеллект" при Президиуме РАН. Результаты работы используются также в фундаментальных прикладных исследованиях (ФПИ) "Кит-АН", "Бита-АН", "Жакерия-АН".

Постановка задачи. Перед автором диссертации была поставлена задача разработки подхода к моделированию, анализу и контролю согласованности структурных компонентов системы знаний с последующей реализацией основных методов и алгоритмов интел-

- 4 -

лектуальными диалоговыми средствами.

Апробация работы и публикации. Результаты работы докладывались и обсуждались на Международных конференциях: на 2-м Че-хословацко-советском совещании молодых ученых по математической информатике в Братиславе, ЧССР в 1982 году; на 2-й Международной конференции "Искусственный интеллект и информационно-управляющие системы роботов" в Смоленице, ЧССР, в 1982 году; на 1-м Симпозиуме ИФАК по искусственному интеллекту в Ленинграде, в 1983 году; на 3-м Чехословацко-советском совещании молодых ученых по математической информатике в Смоленице, ЧССР в 1984 году; на 4-й Венгерской конференции по информатике, в Дьере, ВНР, в 1985 году; на Скандинавской конференции по искусственному интеллекту БСА1"88 в Тромсе, Норвегия, в 1988 году;

на Всесоюзных совещаниях: на 1Х-м Всесоюзном симпозиуме по кибернетике в Тбилиси, в 1981 году; на Всесоюзном семинаре "Фи-лософско-методологический анализ противоречия..." в Иркутске, в 1985 году; на Всесоюзной конференции "Применение мед. техники...", в Иркутске, в 1985 году; на Всесоюзной конференции "САПР-85", в Москве, в 1986 году; на Всесоюзном совещании "Программа исследований по интегрированным и гибридным интеллектуальным системам", в Твери, в 1990 году; на Всесоюзном семинаре "Программное обеспечение новых информационных технологий", в Твери, в 1991году;

а также на научных семинарах Вычислительного центра РАН и Московского физико-технического института.

Основное содержание работы отражено в 30 публикациях, из них 15 - в центральных научных журналах и периодических сборниках, кроме того, изданы монография и учебное пособие.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения,

пяти глав и списка литературы (147 наименований). Объем работы - 271 страница машинописного текста, включая 30 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается обоснование темы диссертации, кратко излагается содержание работы и приводятся основные результаты.

В первой главе обсуждается подход к абстрагированию систем и изучению их поведения и характеристик на основе структурного анализа обобщенных систем. Этот подход предложенный специалистами по системологии предназначен для исследования самого широкого класса объектов из различных предметных областей, т.е. для исследования на базе выявляемых общезначимых структурных закономерностей, а цельное описание характеристик и свойств объекта на любом эпистемилогическом уровне и представляет собой систему знаний об этом объекте.

Рассматриваются положения еще одного направления гомеостатики, идеология которой является важной для развиваемого в диссертации подхода. Гомеостатика декларирует'целенаправленное использование противоречия при конструировании систем знаний, так как системы представления знаний, лежащие в основе почти всякой интеллектуальной деятельности, как правило, в традиционном смысле являются внутренне противоречивыми.

Далее приводится анализ существующих представлений данных и знаний. Из перечисленных возможностей представления данных и знаний следует, что вопросы структуризации и контролируемой противоречивости наиболее подходящим образом могут обсуждаться в рамках сетевого подхода к организации систем знаний. Рассмат-

риваются также некоторые вопросы проектирования информационных моделей с учетом фактически существующих возможностей и ограничений компьютерной технологии. Эти проблемы не связаны непосредственно с управлением согласованностью, однако они оказались весьма важными при реализации конкретных диалоговых систем, описанных в последней главе, в которых была предпринята попытка впервые реализовать разработанные методы управления согласованностью системы знаний.

Поскольку автором выбран подход к анализу согласованности в сетевых моделях систем знаний, далее обсуждается вопрос выбора базисных компонентов сети, совокупность которых может рассматриваться в качестве модели объекта для поддержания в нем согласованности. Наиболее реалистичным компонентом в настоящее время представляется набор КОДАСИЛ. Кроме того, указывается на возможность использования концепций КОДАСИЛ в качестве канонических категорий концептуального проектирования.

В заключение этой вводной главы рассматривается специфика системы управления информационными ресурсами, разрабатываемой и эксплуатируемой на ПЭВМ с учетом возможности реализации в ней механизмов управления согласованностью информационных ресурсов. Сама по себе методология управления согласованностью, разработанная автором диссертации, имеет машиннонезависимый характер. Тем не менее, разработанные диалоговые средства, непосредственные вычислительные эксперименты и форма представления данных и знаний существенно зависят от множества факторов, определяемых, в том числе, и совокупностью требований и ограничений, связанных с ПЭВМ.

Вторая глава посвящена выбору и обоснованию подхода к анализу согласованности компонентов системы знаний.

Рассмотрение совокупности бинарных оценок некоторого отношения, заданного над всевозможными парами однородных объектов изучаемого множества, дает возможность

классифицировать получаемую в результате установления существования этого отношения структуру только по количеству установленных отношений. Качественно новый анализ этой структуры возникает, если оценку устанавливаемого отношения между каждой парой объектов сопоставлять всякий раз со всеми остальными оценками этой пары объектов. Другими словами, оценка между каждой парой объектов дополняется всеми оценками этой пары ко всем остальным объектам. Если рассуждать с позиции каждого объекта, то все оценки его отношений к остальным объектам множества рассматриваются в совокупности с оценками между остальными объектами. Минимальный набор, в котором сохраняется возможность такого рассмотрения, - это тройка объектов. Таким образом, выбрав критерий состояния тройки объектов и разбив всю структуру сценок на тройки, мы получаем систему классификации внутреннего состояния множества взаимосвязанных объектов.

Особенность выбранного подхода к анализу совокупности взаимосвязанных объектов с точки зрения структурной согласованности заключается в рассмотрении совокупности объектов с целью их классификации или разбиения на определенное количество подмножеств исключительно на основе анализа структур связей объектов этой совокупности. Понятно, что при таком подходе объекты могут быть и данными, и знаниями, и убавляющими элементами, и социальными элементами - главное, чтобы характер решаемой задачи определял в качестве доминирующего признака каждого объекта структуру его связей с остальными объектами.

Удобным инструментом для анализа тернарных отношений является геометрическая интерпретация множества элементов со связями как совокупности взаимосвязанных треугольников.

Треугольник Хайдера, интерпретирующий тернарное отношение, представляет собой тройку элементов некоторого множества, связанных попарно определенным отношением Я, и в зависимости от оценки г этого отношения между парами элементов треугольник считается либо в состоянии консонанса, либо в состоянии диссонанса. Число различных состояний у треугольника

Хайдера, исходя из бинарной оценки, - восемь, из-них - четыре

А

консонансных и четыре диссонансных. Сопоставляя" оценку "+" с единицей, а - с нулем, можно ввести формальное правило ■соотнесения состояния треугольника Хайдера с одним из двух различимых состояний. Назовем это правило консонансной функцией К{х , хг, х3) и выразим с помощью известных операций математической логики К(х1, хг, х3) = х^&(хг н х3) V х^&{х~5 х~), где х^, хг, х^ - двоичные числа, соответствующие бинарной оценке отношения Я между элементами в треугольнике. Можно определить состояние треугольника и по знаку произведения г,г г (где г{ - это либо +, либо -): если знак произведения -плюс, то консонанс, иначе - диссонанс. Операция отрицания консонансной функции заключается в отрицании всех значений х^, хг, х3, что соответствует переводу треугольника в альтернативное состояние.

Рассмотрим множество из п объектов (элементов), между каждой парой которых можно установить отношение й так, что возникает С^ связей. При этом образуется С^ треугольников Хайдера, в которых перечисляются всевозможные сочетания этих объектов по три с оценками отношения Д.

Хотя идея распространения согласованности Хайдера ня множество объектов принадлежит не автору диссертации, тем не менее, развитый им индуктивно-комбинаторный мэтод рассуждений и взятие за основу именно состояний троек объектов, а не характеристик граф? дали возможность с других позиций рассматривать свойства множеств со связями и получать результаты, интерпретируемые с течки зрения исследования внутренней противоречивости совокупности взаимосвязанных объектов.

(Нумерация теорем, следствий, лемм и определений в автореферате соответствует сквозной нумерации, принятой в диссертации.)

Определение 2. Консонансным множеством * назовем множество, в котором не существует диссонансных треугольников.

Определение 3. Ассонансным (или неполностью согласованным) множеством МА назовем множество, в котором одновременно присутствуют как диссонансные, так и консонансные треугольники.

Определение 4. Диссонансным множеством Иъ назовем множество, в котором не существует консонансных треугольников.

Диссонансное и консонансное множества будем называть тривиальными и обозначать М^ и соответственно, если все связи в них имеют один и тот же знак.

Теорема 1. Если установить новую связь некоторого знака с объектом консонансного (диссонансного) множества, не нарушая при этом состояния множества, причем у выбранного объекта есть положительные (отрицательные) связи, то множество сохранит консонансность (диссонансность) только в том случае, если установить связи того же знака, что и новая связь, со всеми объектами данного множества, у которых были положительные (отрицательные) связи с рассматриваемым объектом.

- 10 -

Теорема 2. Коноонансное множество представляет собой пару подмножеств, взаимосвязанных отрицательными отношениями

' — * т

вида {П^ р П^}, где подмножество П^. - это или два

объекта, связанных положительной связью, или один объект, или 0; р~ - связи только отрицательного знака, установленные между

г т

каждым объектом и каждым объектом П^.

Диссонансное множество представляет собой пару подмножеств, взаимосвязанных положительными отношениями вида Шд р+ Пд}, где подмножество - это или два объекта, связанных отрицательной связью, или один объект, или р+ -связи только положительного знака, • установленные между каждым

г к

объектом и каждым объектом

Существует 1гг/2]+1 типов консонансных (так же, как и диссонансных) множеств, таких, что у тривиального множества нет отрицательных связей; у множества с одной вершиной, имеющей все отрицательные связи со всеми остальными вершинами, -отрицательных связей п-1; у множества в котором к таких вершин, между которыми положительные связи, - к(п-к) отрицательных связей. Отсюда максимальное количество отрицательных (положительных) связей в консонансном (диссонансном) множестве равно пг/4 при к = 1п/2].

Ассонансное множество не имеет ограничений на структуру.

Определение 5. В полном множестве назовем сильными консонансными (диссонансными) связями те связи, которые входят по одной или по три в консонансные (диссонансные) треугольники и которые могут входить только парами в диссонансные (консонансные) треугольники.

Теорема 3. Для перевода ассонансного множество в кон-сонансное (диссонансное) множество необходимо и достаточно

изменить знаки сильных диссонансных (консонансных) связей на противоположные.

Определение 8. Назовем зоной ассонансности матрицы связности консонансного множества квадрант с отрицательными знаками связей.

Определение 9. Определим поликонсонанс степени п как согласованное состояние множества, при котором это множество состоит не более, чем из п подмножеств, таких, что объекты внутри каждого из них связаны только неотрицательными связями, а вне - только неположительными связями.

Согласно этому определению обычный консонанс по критерию Хайдера - это поликонсонанс степени 2, а множество из п объектов, согласованное в смысле транзитивности, поликонсонанс степени гг. Поликонсонанс степени п означает, что множество не содержит замкнутых цепей связей более, чем из п • объектов, связанных только отрицательными связями.

Определение 10. Консонансом степени п назовем согласованное состояние множества, при котором это множество состоит точно из п подмножеств, таких, что объекты внутри каждого из них связаны только неотрицательными связями, а вне -только неположительными связями.

Консонанс степени п соответствует разности условий поликонсонанса степени п и поликонсонанса степени 71-1.

Для возможного рассмотрения случая неполной структуры связей (разреженного знакового графа) введем понятие индифферентной связи, соответствующей отсутствию информации о связи между парой объектов. Будем помечать ее символом О и считать, что ее отсутствие не влияет на определение вида состояния множества.

- 12 -

Определение 11. Структуры двух объектов считаются неразличимыми, если с каждым из остальных объектов системы эти два объекта связаны либо совпадающими по значению связями, либо одна из двух не совпадающих связей индифферентная.

Определение 12. Объекты считаются принадлежащими одному подмножеству (классу), если они имеют неразличимые структуры.

Множеству в состоянии консонанса степени п соответствует блочно-диагональная симметричная матрица связности, состоящая в точности из п блоков, содержащих все имеющиеся в структуре множества положительные связи. Если одно или несколько подмножеств (блоков) оказываются пустыми, то степень консонанса множества понижается. Возможность рассмотрения множества в консонансе с ограниченным сверху числом подмножеств связывается с понятием поликонсонанса.

Тип консонансного (или диссонансного) множества степени п из N объектов задается соотношением N^:Nz:N3...Nn числа

п

объектов в п подмножествах, так что 2 N.= N. При этом

t=i*

типы N. :N„zN„..,N и N. ..N эквивалентны, если

ico П Ico TI

соотношения составлены из одних и тех же чисел, т.е. соответсвующие этим типам множества имеют одно и то же разбиение объектов на подмножества, заданное с точностью до порядка перечисления.

Проанализированы основные свойства треугольника с направленными связями и совокупности таких треугольников, образованной как и ранее на множестве объектов, между каждой парой которых устанавливается связь, но здесь в отличие от предыдущего случая неориентированного треугольника со знаками, связь имеет не знак, а направление. Принципиальное отличие этого случая заключается в том, что знак связи - абсолютная

величина для всех включающих эту связь треугольников, в то время как направление связи - ориентированно и потому относительно каждого треугольника, включающего направленную связь, имеет собственное значение для определения состояния треугольника.

Существует всего два типа треугольников с направленными связями. Назовем их условно "цикл" и "сумма". У треугольника типа "сумма" можно указать некоторый главный объект, которому, будем считать, подчиняются два остальных объекта: промежуточный объект, которому подчиняется один объект, и подчиненный объект, у которого нет подчиненных объектов. У треугольника типа "цикл" все объекты равноподчиненны. Последовательное подчинение в треугольнике типа "сумма" назовем треугольной иерархией. Определим треугольник типа "суша" консонансным в смысле треугольной иерархии, а треугольник типа "цикл" - диссонансным в том же смысле. .

Основной смысл введения направленных связей - это фиксация в треугольнике иерархии элементов. Введение консонансности направленных связей означает некую упорядоченность каждого объекта относительно всех пар остальных объектов.

Теорема 6. Любое полное множество объектов с направленными связями, в котором не существует ни одного треугольника типа "цикл", представляет собой полную иерархию объектов по количеству подчинений.

Теорема 8. Максимальное количество треугольников типа "цикл" в полном множестве из п (п>4) объектов с направленными связями не превышает верхней оценки к :

пк /(п-3) , если п - нечетное

к

(кл = 2)

и

'п-1

- 14 -

В третьей главе на основе индуктивно-комбинаторного метода развиваются исследования рассогласованных структур: ассонансного и диссонансного множеств,- с точки зрения нахождения ближайшего консонансного прообраза.

Поставим задачу: для п объектов найти структуру ассонансного множества, минимально равноудаленного по количеству изменяемых знаков связей от любого типа (й,п-й) консонансного множества. Переформулируя эту задачу в терминах главы II, скажем, что необходимо найти структуру ассонансного множества, равноудаленного от всех типов консонансных прообразов этого множества. Таким образом, будем искать структуру ассонансного множества, альтернативные наборы сильных диссонансных связей (изменение знаков этих связей приводит к консонансу) которого минимальны по количеству связей. Исследуем сначала вопрос существования такой структуры.

Теорема 9. Из четного числа объектов невозможно построить равноудаленное ассонансное множество.

Теорема 10. Структура равноудаленного ассонансного множества для нечетного количества объектов п описывается матрицей связности, в которой 1-й и 11-й квадранты

(п-1 гн-1 1 2*2

а зона ассонансности содержит равные количества положительных и отрицательных связей так, что количество отрицательных связей убывает по одной при некотором перечислении столбцов группы

из объектов. Тогда полученное ассонансное множество

2

равноудалено по количеству изменяемых связей на (п2- 1 )/8 от консонансных множеств (а^ад....»^); (а^;аг,а3...ап);

'аг'аз'ал-• -ат> • • • • (а1 'аг-■ ^п-!10^' ■ • -

2 2

являющихся представителями всех возможных типов.

Для четного числа объектов п можно построить ассонансное множество, равноудаленное в зависимости от к от консонансных

П/2

множеств типов (й, п-к) на N. = —---1(1) + 1 при

0 8 4

"/2

й - нечетном и на = —---1(1) при Ь - четном).

0 8 4

На первый взгляд кажется, что всегда существует предельно минимальное покрытие совокупности диссонансных треугольников, то есть, не более, чем по одной связи в каждом диссонансном треугольнике, - однако это не так.

Теорема 11. Диссонансное множество из п (п>4) объектов не может быть переведено в консонанс предельно минимальным набором сильных диссонансных связей, то есть таким, чтобы в каждом треугольнике было не более одной связи из этого набора.

Следствие 13. Ассонансное множество (л>5) в общем случае не может быть переведено в консонанс предельно минимальным набором сильных диссонансных связей.

Лемма 2. Для тривиального диссонансного множества любой набор сильных диссонансных связей эквивалентен структуре консонансного множества.

Теорема 12. Диссонансное множество Т) (гг. + п0 = п)

п 1 .п2 1

2

минимально равноудалено на —---— изменений знаков связей

4 2

от типов консонансных множеств К (а. + а„ = п или а. + а =

т, п-т л с. 1с.

= п-т, где а1 объектов взято из числа п1 одного подмножества

Оп п и аг объектов взято из числа пг другого подмножества

гс - гс

В ), для которых выполняется условие а. - а_ = —-— .

п1,Г1г 1 2 2

Данная теорема конструктивна, так как помимо результата она указывает алгоритм приведения диссонансного множества в консонанс с минимальными затратами.

Следствие 14. Консонансное множество Кп с подмножествами из тех же объектов, что и подмножества диссонансного множества Ь , максимально удалено от И

п 1п г п1'пг

Следствие 15. Диссонансное множество Вп/г п/г из четного

гс числа объектов минимально равноудалено от всех типов консо-

нансных множеств К , где т - четно. В частности, В ,„ -те,п-т ' п/г,п/г

единственное множество, минимально равноудаленное от тривиального консонансного множества .

Утверждение. Все результаты для исследуемых множеств со связями верны, если под объектом множества понимается произвольное тривиальное консонансное множество.

Одновременная инверсия всех знаков консонансного множества любой степени переводит его в диссонанс и наоборот. Изменение у объекта отрицательных знаков его связей с объектами одного из подмножеств с одновременным изменением всех положительных знаков его связей переводит объект в другое подмножество. При этом изменение положительных знаков на отрицательные обеспечивает вывод объекта из связи с объектами того подмножества, в котором он находится, а изменение отрицательных знаков - включение объекта в другое подмножество. Эта

процедура может интерпретироваться как перевод вершины адекватного системе знакового графа из одной компоненты в другую, поэтому она названа повершинным изменением.

- 17 -

Лемма 3. Совокупность повершинных изменений любого множества, выполненных последовательно, приводит к состоянию, отличному от получаемого при одновременном изменении всех знаков связей у вершин, задающих эту совокупность.

Лемма 4. Пусть имеется два типа консонансных(диссонансных) множеств (п1: п ) и (т : т ), причем п1 + пг - т^ + тг = п. Тогда структура связей любой вершины одного из типов множеств отличается от структуры связей любой вершины другого типа множества либо на (} - , либо на п-Щг - СЗ.,), где = ш1п(ш1 ,п1), а С!г = шах(т1 .п,).

Теорема 13. Перевод одного экземпляра консонансного (диссонансного) множества типа (гц: п ) в другой экземпляр типа (ш1: т ) не зависит от типов этих множеств, а определяется только суммой количества конкретных объектов й , общих для подмножеств (компонентов) из п и п1 объектов, и количества объектов общих для подмножеств из п_ и объектов. Для

С ¿.С.

перевода одного из множеств в другое требуется либо к либо ) повершинных изменений. При этом, общее количество изменяемых знаков связей в обоих случаях одинаково и равно

Эта теорема, так же как и теорема 12 конструктивна, так как помимо результата указывает способ перевода одного множества в другое.

Следствие 17. Минимально удаленные по суше изменяемых связей на г = п-1 - это ближайшие по типу и переводимые друг в друга одним повершинным изменением экземпляры консонансных (диссонансных) множеств. Максимально удаленные на г = Гп/2] (л-Сп/23) - переводимые друг в друга [тг/21 изменениями.

Следствие 18. Любой экземпляр консонансного

(диссонансного) множества можно получить из некоторого заданного экземпляра консонансного (диссонансного) множества, состоящего из тех же п объектов, в результате не более, чем In/Z] повершинных изменений.

Теорема 14 (устойчивости). Любая последовательность повершинных изменений не выводит множество из вида состояния.

Следствие 19. Набор сильных диссонансных (консонансных) связей сохраняется при любых повершинных изменениях.

Определение 13. Контуром множества т назовем совокупность множеств, получаемых из т всевозможными повершинными изменениями.

Контур - это класс эквивалентности множеств одного вида состояния, заданных с точностью до операции повершинного изменения.

Определение 14. Подмножество контура множества т, получаемое при условии повершинного изменения каждой вершины не более одного раза назовем циклом.

Следствие 20. Множество экземпляров консонансных (диссонансных) множеств образует контур.

Следствие 21. Контур любого множества из п объектов включает 2"-1 - 2~1C^n/2](n-2tn/2]-1) множеств.

Это следует из однозначного соответствия в смысле повершинных изменений ассонансных множеств экземплярам консонансного множества из тех же объектов. Для каздого повершинного изменения в ассонансном множестве можно указать соответствующее повершинное изменение той же вершины в консонансном множестве.

В качестве характеристики различия двух множеств, состоящих из одних и тех же объектов, введем набор из п

чисел (г1 ,г2, ...,гп), так что каждое из г{ равно числу несовпавших знаков связей у объекта (вершины) а{ в том и другом множествах. Ясно, что всегда находится в пределах О ^ г{ « п-1.

Определение 15. Назовем упорядоченный набор чисел

(г1 ,гг..... г ) = г, характеризующий повершинное различие в

знаках у двух множеств, состоящих из одних и тех же объектов, вектором повершинных различий.

Сумма чисел определенного таким образом набора равна удвоенной сумме несовпавших у этих множеств знаков связей.

Лемма 5. Задание множества посредством вектора повершинных различий от некоторого другого множества т в общем случае неоднозначно.

Лемма 7. Рассмотрим последовательность повершинных изменений из к вершин. Если начальные значения повершинных различий у этих вершин с теми же вершинами другого множества были {г{), {= Т7Б; то после изменений они станут равными {п --к) - г{ + 2р{, где р{ - количество позиций в {-той строке, в которых находятся знаки взаимных связей к вершин, одновременно являющихся знаками различения, учитываемыми в г{.

Следствие 25. В результате к повершинных изменений вершин множества, для которых (п-к)/2 получается вектор с минимальными значениями компонентов, если в множестве существует два подмножества из к и п-к вершин, внутри каждого из которых все 0, а повершинные изменения

производятся со всеми вершинами одного из подмножеств.

Примем для дальнейшего следующие обозначения: верхний индекс у г^ будет означать, что г* соответствует (-той строке матрицы связности, полученной в результате произведенных

к поваршинных изменений, причем, те вершины, которые вошли в последовательность повершинных изменений будут иметь нижний индекс J, остальные вершины - нижний индекс I. Для

упрощения формулировок будем называть множества, составляющие цикл, состояниями множества, из которого они получены поверишнными изменениями.

Теорема 17. Пусть множество т имеет с некоторым другим множеством вектор повершинных различий г = (г{>. После к повершинных изменений множества т этот вектор изменится и станет равным гк = Тогда компоненты этих векторов

будут связаны следующим соотношением:

п—к , к .

Е I?- V = Е (у*- у).

Следствие 28. Если рассмотреть два состояния множества т, полученных ' к1 и (к2>к1) повершинными изменениями, то

для компонентов векторов этих трех состояний можно указать следующую зависимость:

Ь2~Ь1 к. А.

Е (Г{1 -г,) =Е (г/ - г/).

При 1^= п эта зависимость переходит в результат теоремы 17. ь п~к ъ к .

Обозначим через Уг = У г. + Е г, сумму компонентов векто-

I 1 J }

ра гк, полученного после к повершинных изменений, а через -значение повершинного различия к-той вершины, соответствующей к-тому повершинному изменению.

Следствие 29. Приращение суммы компонентов вектора г1® на к-том шаге повершинных изменений зависит только от и равно Е* - Е3®-1 = - (1-1))-

Теорема 18. Пусть множества т1 и т2 состоят из одних и тех

же объектов. Рассмотрим в цикле множества ш1 состояние т^, полученное к повершинными изменениями, и в цикле множества и2 состояние тполученное к повершинными изменениями тех же к вершин. Тогда вектора повершинных различий множества т1 от т£ и множества тг от т* совпадают.

Эта теорема подвела нас к существенному моменту. Рассматривая в качестве т1 произвольное ассонансное множество, а в качестве тг- консонансное, мы можем искать минимально удаленный консонансный прообраз, находясь в цикле ассонансного множества т1, поставив затем в соответствие т1 множество т^, полученное той же последовательностью повершинных изменений, что и найденное нами минимально удаленное от тг состояние т^.

Теорема 19. Если в цикле множества я существуют состояния, в которых вектора повершинных различий с заданным множеством тг имеют все компоненты меньше половины связей вершины, то минимально удаленное от тг множество находится среди этих состояний.

Теорема 20. В цикле множества из п объектов может существовать несколько векторов повершинных различий, у каждого из которых все компоненты меньше половины количества связей вершины. Причем существующие состояния отстоят друг от друга не менее, чем на два повершинных изменения для четного п, и не менее, чем на три - для нечетного.

Рассмотрим последовательность к повершинных перебросов из подмножества № в подмножество Яг. В условиях поликонсонанса любой г{ может быть записан как г{ = + ф{ + где - количество различающихся знаков связей между к объектами переброса, (|>{ - количество различающихся знаков с остальными + - к объектами обоих подмножеств и vl -

различающиеся знаки с N -(¡У1 + Иг) объектами, не принадлежащими

рассматриваемым подмножествам. Если начальные - значения

повершинных различий у этих объектов с теми же объектами

другого множества были {г{>, 1=Т7К , то после произведенных

перебросов они станут равными # 1 к- г{+2р{+2г>{. Обозначим

через 7 число ^/2^N^+Nг-1). Различающиеся знаки vl можно

опустить из рассмотрения, т.к. они не имеют отношения к

проводимым перебросам. Итак, до проводимых перебросов каждый

объект из группы перебрасываемых объектов имел Р4+Ф{

/

различающихся знаков со всеми остальными АГ= ^ объектами обоих подмножеств. После проведенных перебросов число различий стало (ЛГ +1Г -й)- ф{ + Пусть априори ни один объект из группы перебрасывать было нецелесообразно, т.е. все Р{+Ф4 < 7> аналогично, после произведенных перебросов мы вновь не должны выйти из локального минимально удаленного состояния, т.е. все (Л^+^-й) - ф{+р{ ^ 7. Отсюда возникают ограничения на р{:

и на ф{: р4+т-СЛ-1 > < <РС < Т~РС-Значит, условие улучшения минимальной удаленности по знакам

к к к , к к к Е Р4 + Е Ф{ > Е -Ъ) - Е Ф4 + Е Р дает 2 ф{ >1/2 Ы-к)к.

Кроме того, | + | р{ ^ -]к, значит, | < } .

Предположим, что последовательность из £-1 переброса еще не обеспечивает улучшение локального минимума, т.е.

гм'А.Ъл.1 ИЬ-1 >

£ ф. < и ' . Тогда переброс группы из к объектов 1 * 2

будет целесообразен, если существует а^: 2 ф{+ фь > т.е. фь > 7-(й-1).

- 23 -

Четвертая глава посвящена прикладным вопросам реализации контроля согласованности. В начале обсуждается проблема обеспечения гомеостазиса системы знаний, одним из центральных вопросов которого является выбор уровня контролируемой рассогласованности компонентов знаний. Процесс реструктуризации знаний представляется как процедура возможного порождения новых знаний, моделирующая переосмысливание внутреннего содержания системы знаний.

Как обычно, при информационном моделировании каждый объект а1 представляется как вектор признаков (атрибутов) а{=

{р*, р*, ..., р^}, среди которых можно использовать любое подмножество (р1)^ для сравнения объектов друг с другом. Будем считать, что значения признаков зафиксированы как оцифрованные либо приведены к оцифрованному виду для сравнения.

Рассмотрим функцию Р, которая позволяла бы получать оценку отношения Я между каадой парой компонентов знаний с точки зрения их близости в смысле некоторой проблемы или возможного (желательного) совместного участия в решении некоторой проблемы. Назовем такую функцию проблемной функцией сходства. Запишем эту функцию в виде Р(а±Г1(р1> р2,...рт )) = Н, где важнейшие показатели близости или соучастия по группе существенных для заданной проблемы признаков, свойств, которыми обладают компоненты рассматриваемой системы, а± - важности или веса важнейших показателей, кооректирущие их вклад в оценку отношения, рк - существенные для заданной проблемы признаки, свойства компонентов системы.

В качестве упрощенного варианта проблемной функции сходства можно указать / - функцию сходства объектов по совокупности к

выбранных признаков, нормированную на максимальный диапазон значения признака на множестве из п объектов. Для двух объектов а и а,, сходство которых устанавливается с точностью до к признаков {р*}^ функция равна:

к

1Р-х' - Р^х!

у _ 1__1 V т1 т1 _ ж

- гЪ «ж|р:тг,1 иг

Здесь - важность п!-того признака.

При этом 0 ^ ^ 1. Очевидно, что 0 < / < 1, где / = 1 -полное сходство, и / = 0 - отсутствие сходства. Допустимо полагать р^ =0 у если а{ не обладает признаком рт1. В результате каждой паре объектов а{ и а^ = 1,...п) будет поставлено в соответствие число 0 с | ^ 1, характеризующее интегральное сходство объектов по & выбранным признакам.

Одной из важных задач формирования структуры знаковых связей для последующего распределения п объектов по N классам на основании этой структуры является выбор порогового значения а функции /, до которого (т.е. когда 0 £ ^ а) объекты а. и а. считаются несходными по & признакам и после которого (а < ^ 1) - сходными. Если присвоить знак всем связям с 0 ^ £ < а и знак "+" - в противном случае, то получится структура множества со знаковыми связями, рассмотренная в предыдущих главах.

Более общий случай возникает, если задать два пороговых значения а и р и присваивать знак если 0 < ^ а, значение О, если а < £ < р, и знак "+", если р < £ < 1.

1,7 > J

Этим вводится диапазон индифферентности (а,р), значение связи внутри которого говорит об индифферентности к сходству по к выбранным признакам.

Определение 17. Нечувствительность структуры по нижнему

пороговому значению а и по верхнему пороговому значению ß определяется диапазонами значения а е (ан,ав) и р е (ßH,ßB), при варьировании внутри которых аир соответственно знаковая структура множества не меняется.

Например, для а: min (£..- а) = А..; min (а- £..) = «и*» J «13<а

ав- ан = Х1 + \2. Аналогичным образом можно записать для р.

Определение 18. Устойчивость знаковой структуры по а и р определяется как сохранение согласованного состояния при варьировании а и р в некотором диапазоне 0 i а < а* и р* < р i 1.

В работе рассматривается инвертированная относительно начальной постановка задачи, которая может оказаться полезной в некоторых приложениях. Среди имеющихся признаков (р1Уп выбрать к признаков {р4}^ таких, чтобы разбиение п объектов на N классов на основе сходства по этим признакам требовало наименьших затрат в смысле суммарного изменения значений функции сходства /. Еще более сложная модификация этой задачи возникает, когда требуется найти максимальное (или минимальное) количество признаков, за счет сходства по которым удается добить^-ся требуемого уровня согласованности системы.

Рассматривается задача концептуальной кластеризации, весьма близкая к обеспечению структурной согласованности по цели и характеру комбинаторных проблем. Цель концептуальной кластеризации состоит в том, чтобы по данному конечному множеству элементов найти главную кластеризацию, покрывающую множество, такую, что каждый кластер этой кластеризации покрывает сходные элементы (то есть является плотным), а различные кластеры покрывают несходные элементы (то есть имеют большое расстояние). При этом, определения плотности и расстояния должны зависеть только от кластеров, то есть от утверждений на языке описания

- 26 -

кластера, а не от точек, покрываемых этими кластерами.

Специалисты по концептуальной кластеризации вместо общепринятой функции сходства Р(А,В) двух объектов А и В предлагают рассматривать концептуальную связность (conceptual cohesiveness) F(A,B,E,C), где Е - влияние окружающих объектов(среды), а С -набор понятий, применимых для описания как А,так и В.

В значительной степени подход, предлагаемый в предыдущих главах, моделирует концептуальную связность посредством сравнения структур связей объектов А и В со всеми остальными структурированными объектами множества. Этот подход предусматривает учитывать свойства, которые характеризуют кластер как целое и которые невыводимы из свойств индивидуальных сущностей. Для того, чтобы обнаруживать такие свойства, система знаний должна быть снабжена способностью распознавать конфигурации объектов, которые соответствуют определенным концепциям.

В заключение обсуждаются некоторые существенные проблемы поддержания системы знаний в согласованном состоянии в рамках существующих и проектируемых средств управления базами знаний. Анализ большого числа зарубежных источников подводит к назревшей проблеме создания средств поддержки и сопровождения БЗ, позволяющих оценивать состояние БЗ, выявлять элементы рассогласованности и обладающих способностью в нужный момент интегрировать разрозненные знания в единую БЗ и наоборот, производить проблемно-ориентированную децентрализацию. Рассматриваются также некоторые аспекты построения систем управления мультибазами знаний.

В пятой главе излагаются принципы создания диалоговых систем с минимальной потребностью адаптации к ним пользователя, т.е. ориентирующихся в процессе эксплуатации на уровень подго-

товки пользователя. Эти принципы были изложены в ряде публикаций, но здесь важно было их сформулировать применительно к разрабатываемым диалоговым средствам управления согласованностью. Дальнейшее описание разработанных систем дает возможность проследить, как и в какой мере реализованы в них эти принципы.

Первой представлена инструментальная сетевая меню-система. Использование меню-системы для создания сложных информационных моделей показало, что в результате генерации меню-графа у пользователя при корректных взаимодействиях с системой образуется сетевая структура с четко выраженными кластерами из меню-файлов. Это происходит в результате того, что согласование генерируемой структуры практически заложено в правила ее построения. При формировании меню-графа пользователь объединяет меню-файлы нужными ему путями прохождения по содержимому меню-таблиц. Тем самым, в каадом проблемно-ориентированном кластере будут объединены меню-файлы с информационными ресурсами, необходимыми для решения некоторой проблемы.

Рассмотрены состав и функциональное назначение системы управления информационными ресурсами ИНФОРМАРИУС.

С точки зрения пользователя ПЭВМ система ИНФОРМАРИУС является средством управления информационными ресурсами ПЭВМ при создании прикладных систем моделирования с большим объемом переработки данных, таких, как расчетно-логические и экспертные системы, пакеты прикладных программ, системы инженерной графики.

Отдельной проблемой управления информационными ресурсами в ИНФОРМЛРИУСе представляется проблемная реструктуризация записей, которая реализована автономным модулем. Задачи, решаемые этим модулем, не являются традиционными. Он используется, во-первых, на стадии загрузки экземпляров, если возникает необходимость

контроля согласованности сходства загружаемых данных по ряду указанных пользователем признаков. Так, например, при загрузке экземпляров записей набора ПОСТАВЩИК==ПАРТИЯ-ТОВАРА удается произвести проблемную кластеризацию экземпляров ПАРТИИ-ТОВАРА так, чтобы в каждой поставляемой партии оказались изделия, наиболее сходные по ряду указанных признаков. Во-вторых, этот модуль аналогичным образом может использоваться при динамичном обновлении текущего состава экземпляров некоторого типа. В-третьих, его функционирование необходимо при принудительном изменении количества экземпляров наборов (числа проблемных кластеров), например, если число груш студентов на факультете меняется при том же составе студентов. Здесь требуется перераспределение всех студентов по вновь заданному количеству групп с соблюдением, например, сходства изучаемых дисциплин студентами каждой вновь образованной группы (приоритетный признак) и некоторых индивидуальных признаков студентов. В-четвертых, он используется для глобальной реструктуризации, когда необходимо производить модификации на уровне существующих и добавляемых типов данных. Поскольку функционирование этого модуля является прозрачным средством для пользователя системы ИНФОРМАРИУС, демонстрация его возможностей была отдельным образом реализована и оформлена в системе ВИЗОИ.

Далее описана действующая версия системы ШБЗОМ, которая представляет собой диалоговую систему анализа структурной согласованности множества компонентов знаний, объединенных знаковой стуктурой связей.

Для реализации в системе ИЗБОИ анализировалось несколько вариантов алгоритма уменьшения рассогласованности. Среди них было выбрано два варианта. Первый, принятый за основу реализа-

ции, базируется на уменьшении вектора повершинных различий исходного множества и произвольно взятого консонансного множества посредством процедуры повершинных перебросов компонентов (инвертирования всех знаков связей), у каждого из которых суммарное отличие знаков связей больше половины числа СЕязей. Тем самым, за основу этого алгоритма взята операция повершинного изменения связей компонентов, входящих в структуру, что приводит к их перераспределению по подмножествам (кластерам) всей совокупности. Второй алгоритм основан на попарном сравнении знаков связей у всех компонентов исходного множества с целью разбиения его на два или большее число заданных кластеров, содержащих компоненты, минимально отличающиеся по связям внутри каждого из кластеров. В обоих алгоритмах используется покомпонентное сравнение знаков связей.

Разработанный алгоритм уменьшения рассогласованности объединяет действие обоих вышеупомянутых алгоритмов. Второй алгоритм используется как вспомогательный для отыскания наиболее вероятного консонансного прообраза, компенсируя тем самым основную слабость первого алгоритма. Затем первый алгоритм в пошаговом режиме обеспечивает минимальное удаление от выбранного прообраза, используя при этом не только отдельные повершинные перебросы, но и перебросы компонентов блоками.

Система DISS0N является законченным программным продуктом, полностью готовым к работе. Все те требования и характеристики которые предъявлялись к ней на этапе проектирования нашли свое отражение в реализации. Система реализована на ПЭВМ типа IBM АТ/ХТ на языке TURBO-PASCAL 5.5. Система обладает возможностью подстыковки к другой системе, а также выходом в режим DOS с сохранением текущего состояния.

- 30 -

Завершает главу описание системы RESTRUCT0R, реализующей алгоритмы выявления и уменьшения рассогласованности в структурах взаимосвязанных объектов, которые могут находиться в разных системах знаний, поддерживаемых различными средствами управления. Система реализована на ПЭВМ типа IBM AT/XT на языке TURBOPAS С АЬ 6.0. Эта система обладает собственными средствами генерации и наращивания системы знаний непосредственно самим пользователем. Кратко приводятся сведения об условиях эксплуатации, алгоритмах функционирования, логической структуре и типах используемых данных: Интерфейс системы с пользователем построен на основе вложенных меню, позволяющих выбирать режим работы с с программой. Каждый режим имеет свое меню, что обеспечивает актуальность каждого конкретного подменю для текущего состояния системы. Режим "Импорт", в частности, позволяет загружать объекты из других баз данных (например DBase, FoxBase и др.).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение перечислим основные результаты работы:

- сформулирована проблема накопления активных знаний в базе знаний в виде сетей сложноструктурированных взаимодействующих компонентов;

- сформулированы основные требования к средствам информационного моделирования данных и знаний на ПЭВМ с позиций структурного анализа;

- выбран и обоснован подход к анализу согласованности системы знаний; введены понятия структурной, семантической и проблемной согласованности; предложен способ моделирования структурной согласованности, основанный на понятии тернарного консонанса Хайдера;

- 31 -

- предложен и развит индуктивно-комбинаторный аппарат исследования согласованности структур связей; с помощью этого аппарата исследованы основные свойства введенных типов множеств: консонансных, диссонансных и ассонансных;

- сформулирована задача приведения ассонансного множества в консонанс при различных условиях;

- введено понятие консонанса структур с направленными связями и исследованы некоторые свойства таких структур;

- проведено исследование рассогласованных структур: ассонансного и диссонансного множеств,- с точки зрения нахождения ближайшего консонансного прообраза;

- найден специальный тип ассонансного множества - равноудаленного по сумме изменяемых знаков связей от всех возможных типов консонансного множества; произведен параметрический анализ равноудаленности соответствующего этому типу равновесного слабосогласованного состояния;

- предложена эффективная процедура приведения диссонансного множества в равноудаленные консонансные множества с минимальными затратами;

- исследованы условия изменения состояния структуры знаний; доказана устойчивость вида состояния по отношению к процедуре повершинных изменений; показана неоднозначность задания состояния множества посредством покомпонентных различий структур связей;

- проведен параметрический анализ удаленности множества по знакам связей в результате проведения последовательности перебросов структурных компонентов между кластерами; показана неэффективность алгоритма поиска минимально удаленного состояния на основе уменьшения покомпонентных различий структур связей; по-

- 32 -

лучены условия уменьшения локальной удаленности;

- предложена новая постановка задачи классификации структурированных объектов, основываясь исключительно на структуре связей каждого объекта; введена проблемная функция сходства для поддержания проблемной согласованности системы знаний;

- введено понятие поликонсонанса степени N как обобщение, покрывающее диапазон между классическим консонансом Хайдера н транзитивностью; разработан алгоритм уменьшения рассогласованности для поликонсонанса степени N;

- проведены исследования, позволяющие оценить эффективность поддержания согласованных структур в системах переработки информационных ресурсов; реализовано согласование структуры, заложенное в правила построения меню-графа созданной автором (в соавторстве с Родиным С.Р.) инструментальной сетевой меню-системе, ориентированной на пользователя с неопределенными характеристиками;

- сформулирован принцип реструктуризации знаний как источник порождения знаний;

- продемонстрированы возможности реализации рассмотренной технологии управления согласованностью как составной части разработанной автором (в соавторстве с Родиным O.P.) системы управления информационными ресурсами ПЭВМ ИНФОРМАРИУС;

- создана система DISSON (в соавторстве с Киселевым И.А.), где реализованы разработанные автором алгоритмы управления согласованностью на основе матрицы связности в условиях поликонсонанса; система DISSON апробирована в ряде приложений;

- создана система RESTRUCTOR (в соавторстве с Киселевым И.А.), представляющая собой автономный модуль управления согласованностью разнородных баз знаний; проведены вычислительные

эксперименты по подключению и эксплуатации системы гаБТГОСТОН в среде других функционирующих систем.

Основные результаты работы отражены в следующих публикациях:

1. Аверкин А.Н., Дулин С.К. Логическая модель внутреннего противоречия, основанная на треугольнике Хайдера. //IX Всесоюзный симпозиум по кибернетике, Тбилиси, Научный совет "Кибернетика" АН СССР, 1981. т.1. с.192-195.

2. Аверкин А.Н., Дулин С.К. Активные системы знаний //2-е Че-хословацко-советское совещание молодых ученых по мэтрмэти-ческой информатике, Братислава, ЧССР: ООзор, 1932. с.13-19.

3. Аверкин А.Н., Дулин С.К. Нечеткое отношение моделирования для роботов //1-й Симпозиум ИФАК по искусственному интеллекту, Ленинград, 1983. т.1. с.10-20.

4. Дулин С.К. Введение в диссонансную логику. //Вычислительные машины и искусственный интеллект, ЧССР, 1982. т.1, » 4. с.291-299.

5. Дулин С.К. Исследование сетей с диссонансами // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1982. Л 5. с.74-85.

6. Дулин С.К. Использование консонансной функции для анализа состояния внутреннего противоречия множества объектов // 2-я Международная конференция "Искусственный интеллэкт и информационно-управляющие систем роботов", Смоленице, ЧССР, 1982. С.5Т-59.

Т. Дулин С.К. Логика консонанса при изучении гнутреннего состояния множества объектов //Вопросы кибернетики. Логика рассуждений и ее моделирование, Научный совет "Кибернети-

- 34 -

ка" АН СССР, 1983. с.172-179.

8. Дулин С.К. Об одном подходе к моделированию внутренней противоречивости социальных структур //Всесоюзный семинар "Философско-методологический анализ противоречия...", Иркутск, 1985. с.85.

9. Дулин С.К. Принцип конкретизации знаний при проектировании базы данных // 4-я Венгерская конференция по информатике, Дьер, 1985. с.21-25.

10. Дулин С.К. О некоторых свойствах структур с противоречиями //Всесоюзная конференция "Применение мед. техники...", Иркутск, СФ ВНЦХ АМН СССР, 1985. часть 1. с.73-74.

11. Дулин С.К. Анализ структуры рассогласованных множеств // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1985. № 5. с.18-28.

12. Дулин С.К. Введение в проектирование баз данных. М.: МФТИ, 1987, 80 с.

13. Дулин С.К. Об одной процедуре уменьшения структурной рассогласованности системы знаний // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1987. №2. с.22-34.

14. Дулин С.К. Состояние системы, оцениваемое по структурному признаку. М.: ВЦ АН СССР, 1987. 22 с.

15. Дулин С.К. Согласование структур в условиях расширенного понятия консонанса // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1989. № 5. с.86-93.

16. Дулин С.К. Знаковая интерпретация сходства для согласованности множества объектов // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1990. Ji 5. с.22-25.

17. Дулин С.К. Моделирование рассогласованности и противоречий в системе знаний //Всесоюзное совещание "Программа исследований по интегрированным и гибридным интеллектуальным

- 35 -

системам", Тверь: Центрпрограммсистем, 1991. с.38-43.

18. Дулин С.К. О проблеме гомеостазиса активной системы знаний //Проблемы искусственного интеллекта, 1992. M 1. с.3-31.

19. Дулин O.K., Киселев И.А. Система согласования структурных компонентов базы знаний //Всесоюзный семинар "Программное обеспечение новых информационных технологий", Тверь: Центрпрограммсистем , 1991. с.89-92.

20. Дулин С.К., Киселев И.А. Управление структурной согласованностью в базе знаний // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1991. * 5. с.29-39.

21. Дулин С.К., Киселев И.А. Активная система обнаружения диссонансов в базе знаний. М.: ВЦ АН СССР, 1991. 23 с.

22. Дулин С.К., Родин С.Р. Инструментальная сетевая меню-система // Изв. АН СССР. Техн.кибернетика, 1988. * 5. с.146-151.

23. Дулин С.К., Родин С.Р. ИНФОРМАРИУС -система управления информационными ресурсами ПЭВМ. М.: ВЦ АН СССР, 1989. 36 с.

24. Дулин С.К., Родин С.Р. Методология проектирования информационных моделей на ПЭВМ. М.: Наука, 1990. 150 с.

25. Дулин O.K., Третьяков В.А., Ханыков А.В. Концептуальные модели систем управления базами данных. Обзорная информация ВНИИСЭНТИ. Обзор. М.: ВНИИСЭНТИ, 1986. серия IX, 38 с.

26. Дулин С.К., Яким В.В. Оценка рассогласованности компонентов при проектировании базы знаний //Всесоюзная конференция "САПР-85", Москва: МЭИ, 1986. с.199-200.

27. Averkin A.N., Dulin S.К. Consonance of active knowledge base with fuzzy relations //3-rd International Meeting oi Young Computer Scientists, Smolenlce, CSSR, 1984. pp.145-148.

28. Averkln A.N., Dulin S.K. Fuzzy modelling relation for robots //International Symposium on Artificial Intelligence (IFAC), N.Y. 1984. pp.97-102.

29. Averkln A.N.. Dulin S.K. Decrease of contradiction In active knowledge system //Computers and Artificial Intelligence (CSSR) 1986. V.5, * 3. pp.235-240.

30. Dulin S.K., Ehrllch A.I. Structural contradictions In knowledge base. //SCAI"88, Springfield, VA, Amsterdam, 1988. pp.361-372.

С.К. Дулин

Методология поддержки согласованности активных систем знаний интеллектуальными диалоговыми средствами

Подписано в печать 27.04.92 Формат бумаги 60x80 1/16 Тираж 100 экз. Заказ 53. Бесплатно

Отпечатано на ротапринтах в ВЦ РАН. 117333, Москва, ул. Вавилова, 40.