автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Представление знаний о динамической предметной области методами теоретико-множественного анализа

ГАВРИЛЕНКО Тарас Владимирович

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ О ДИНАМИЧЕСКОЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ МЕТОДАМИ ТЕОРЕТИКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА

05.13.01. - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Сургут-2004

Работа выполнена на кафедре автоматизированных систем обработки информации и управления в Сургутском государственном университете

Научный кандидат технических наук, доцент

руководитель Иванов Федор Федорович

Официальные доктор технических наук, доцент оппоненты Анохин Алексей Никитич

кандидат технических наук, доцент Алфимов Роман Валерьевич

Ведущая Санкт-Петербургский институт информатики и

организация автоматизации Российской академии наук

(СПИИРАН)

Защита состоится « _2004 г. в /У^ часов на

заседании диссертационного совета КР 800.005.42 в Сургутском государственном университете по адресу: 628400, г. Сургут Тюменской обл.,'ул. Энергетиков, 14, зал заседаний ученого совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сургутского государственного университета

Автореферат разослан _2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета к.т.н., доцент

Ф.Ф. Иванов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертационного исследования обусловливается необходимостью создания особого подхода формализации данных и знаний с возможностью динамической адаптации модели предметной области с учетом временных характеристик объектов предметной области и их элементов, а также с возможностью самообучения и изменения границ компетентности с целью автоматизации процессов моделирования и автоформализации знаний о предметной области/

Интеллектуализация информационных систем приводит к объективной необходимости разработки формальных подходов, моделей, методов и средств, позволяющих интегрировать базы знаний и базы данных в единой структуре.

В области информационных и интеллектуальных систем одной из основных задач является формализация и представление знаний о предметной области и процессах, протекающих в ней.

Немаловажным является тот факт, что разработчики экспертных и информационных интеллектуальных систем постоянно сталкиваются с проблемой недостаточного формального описания методов, подходов и моделей представления знаний, зачастую имеющих только словесное описание без использования формального аппарата. Разработчикам приходится каждый раз самостоятельно вырабатывать теоретические, методические и технические решения, что малоэффективно и нецелесообразно.

Из вышесказанного следует, что в настоящий момент актуальной является разработка формальных подходов к построению моделей предметных областей, обладающих динамической структурой, с возможностью самообучения и изменения границ компетентности, формализация объектно-ориентированной модели представления данных и знаний, а также ускорение разработки и адаптации информационных интеллектуальных систем.

Объект исследования. Методы и модели представления данных и знаний предметной области.

Предмет исследования. Способы формализации знаний динамических и структурно-динамических предметных областей, основанные на объектно-ориентированном подходе.

Цель работы. Разработка формального объектно-ориентированного подхода к представлению знаний предметных областей, обладающих динамической структурой, с учетом временных характеристик, с возможностью самообучения и изменения границ компетентности, разработка методов и средств создания модели предметной области на основе разработанного подхода.

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА

Методика исследования. Для решения поставленных задач в диссертационной работе рассматривались существующие, наиболее часто используемые модели и методы представления знаний, используемые при создании экспертных и информационных интеллектуальных систем, применены системный и теоретико-множественный подходы, а также использованы принципы и методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна работы:

1. Разработан формальный подход к представлению знаний динамических и структурно-динамических предметных областей, позволяющий объединить в единой структуре базу данных и знаний.

2. Разработан формальный аппарат описания объектно-ориентированной модели представления данных и знаний.

3. Разработан способ порождения новых классов формальной модели представления знаний на основе объектов и классов модели предметной области, способствующий развитию самообучения и появлению новых знаний с более высокими уровнями обобщения.

Практическую ценность работы представляют:

1. Разработанный подход и инструментальные средства, позволяющие в части базы знаний и данных: моделировать статические и динамические предметные области, моделировать структурно-динамические предметные области; интегрировать в единой структуре возможности всех классических моделей представления знаний; описывать предметные области, имеющие нечеткие границы, с возможностью их расширения; интегрироваться с информационными базами (базами данных), то есть фактически объединять в единой структуре базу данных и базу знаний; автоматически изменять границы компетентности.

2. Разработанная оригинальная структура базы метаданных для реализации объектно-ориентированной модели представления знаний с возможностью ее динамической адаптации и изменения границ компетентности.

3. Возможность при использовании разработанного создавать темпоральные базы данных, а также информационные базы с изменяемой или неопределенной структурой.

Структура базы метаданных и библиотека классов могут многократно тиражироваться для реализации разработанного подхода.

Реализация результатов работы. Разработана структура базы метаданных для реализации объектно-ориентированного подхода к представлению знаний с возможностью динамической адаптации и изменения границ компетентности. Создана библиотека классов на языке C++,

позволяющая реализовать объектно-ориентированный подход к представлению знаний и данных о предметной области.

Создан тестовый программный комплекс, позволяющий продемонстрировать разработанный подход, а также доказывающий реализуемость, работоспособность и практическую значимость объектно-ориентированного подхода к представлению данных и знаний для динамических предметных областей.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: IV студенческой научной конференции Сургутского государственного университета, проходившей в Сургуте в

2000 году; Всероссийской научной конференции «Северный регион: экономика и социокультурная динамика» (СурГУ, Сургут, 2000 г.); Второй всероссийской конференции «Электронные учебники и электронные библиотеки в открытом образовании»- (МЭСИ, Москва,

2001 г.); Второй окружной конференции молодых ученых ХМАО «Наука и образование XXI века» (СурГУ, Сургут, 2001 г.); Третьей окружной конференции молодых ученых Ханты-Мансийского автономного округа «Наука и инновации Ханты-Мансийского автономного округа» (СурГУ, Сургут, ноябрь 2002 г.); Первой региональной научно-практической конференции «Проблемы использования современных информационных технологий в управлении-образованием и-научно-исследовательской работе» (СурГУ, Сургут, декабрь 2002 г.); Открытой окружной конференции молодых ученых «Наука и инновации XXI века» (СурГУ, Сургут, ноябрь 2003 г.); на семинаре в СПИИРАН (Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН); на семинарах кафедры информатики и вычислительной техники и кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления Сургутского государственного университета в г. Сургуте (2000-2004).

Публикации. Основные результаты по теме диссертационной работы были опубликованы в 7 работах. Среди них 3 статьи, из которых 2 без соавторов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав и заключения, изложенных на 165 страницах машинописного текста, иллюстрированного 93 рисунками; содержит список литературы, включающий 91 наименование. Общий объем работы - 174 страницы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приводится обоснование актуальности темы, формулируется цель, указывается научная новизна и практическая ценность полученных результатов, описывается основное содержание работы.

В первой главе приведены основные понятия, используемые при построении экспертных и информационных интеллектуальных систем. Проведен анализ определений понятий «знания» и «база знаний», сформулированы и использованы в работе следующие:

Определение 1. Знания - это описание объектов, процессов и явлений предметной области, содержащее информацию о составе, структуре, закономерностях, связях и свойствах элементов предметной области, которое позволяет решать функциональные задачи предметной области.

Определение 2. База знаний - это совокупность знаний о предметной области, организованная в соответствии с общими принципами описания, хранения и манипулирования, направленная на решение функциональных задач предметной области.

Описаны модели и методы представления знаний, такие как алгоритмическая, логическая, продукционная, семантические сети, фреймовая, объектно-ориентированная, гибридные. Проведен анализ каждой из моделей представления знаний с целью определения возможности использования той или иной модели представления знаний для предметных областей, существующих во времени и обладающих динамической структурой.

В результате исследования было выяснено, что ни одна из моделей представления знаний не имеет внутренних механизмов, позволяющих представить знания о динамической модели предметной области. Кроме этого, за исключением алгоритмической и логической модели представления, другие модели представления знаний не имеют строгой формализации.

Приведен обзор оболочек экспертных, интеллектуальных систем и их практическое применение в экспертных, информационных интеллектуальных системах. Особое внимание при этом уделялось моделям и методам представления знаний, а также способам организации баз знаний. В обзоре показано, что большинство современных систем работают со статическими предметными областями. Некоторые системы имеют возможность работы с динамическими предметными областями, но сведения о возможности работы со структурно-динамическими предметными областями отсутствуют.

Рассматривался вопрос интеграции баз данных и баз знаний в экспертных и информационных интеллектуальных системах. В результате было выявлено, что в экспертных и информационных интеллектуальных системах для хранения данных и знаний используются хранилища, построенные на основе различных технологий. В частности, для хранения данных используется внешняя СУБД (система управления базами данных, а для хранения знаний - СУБЗ (система управления базами знаний), которая практически всегда интегрируется в экспертные и информационные интеллектуальные системы и является их неотъемлемой частью. Сделан вывод о целесообразности интеграции БД (базы данных) и БЗ (базы знаний) в единой структуре.

В результате проведенного анализа существующих моделей и методов представления знаний, а также экспертных и информационных интеллектуальных систем и на основании существующего опыта построения подобных систем предлагается использовать объектно-ориентированный подход для формирования баз знаний динамических и структурно-динамических предметных областей.

Во второй главе исходя из современных теорий о моделях представления знаний формулируются требования к современным моделям представления знаний: 1) возможность моделирования статических предметных областей; 2) возможность моделирования динамических предметных областей (состояние предметной области может изменяться в зависимости от некоторого континуального параметра); 3) возможность моделирования структурно-динамических предметных областей, то есть предметных областей с переменной структурой, описанием, в том числе с нечеткими границами; 4) объединение, интеграция возможностей всех классических моделей представления знаний в единой структуре (алгоритмической, логической, продукционной, семантической, фреймовой); 5) умение описывать нечеткие границы с возможностью определения границ своей компетентности; 6) способность интегрироваться с информационными базами (базами данных).

Описан разработанный формальный подход к представлению знаний динамических и структурно-динамических предметных областей на базе объектно-ориентированного подхода.

На рис. 1 приведена обобщенная модель предметной области О, где о1...,оп - объекты модели предметной области, связанные семантическими отношениями. Границы модели предметной области отмечены пунктирной линией, что означает возможность динамического изменения границ компетентности.

Рис. 1. Графическое изображение обобщенной модели предметной области

В наиболее общем виде модель предметной области может быть представлена следующим образом:

а = {о,с,млкп, (1)

где О - множество объектов моделируемой предметной области; С -классовая модель предметной области (абстрактная модель); М - множество методов предметной области (процедуры, функции, процедуры логического вывода, направленные на предметную область в целом); Я - множество семантических отношений между объектами; Я' - множество ограничений целостности модели предметной области; t — континуальный параметр (например, время, длина и т.д.).

Основным формирующим элементом модели предметной области является объект, причем в модели предметной области может существовать неограниченное количество объектов. Обозначим О множество объектов модели предметной области.

Строго говоря, модель предметной области представляет собой абстракцию некоторой реальной предметной области. Причем, если мы говорим об абстракции, тогда следует говорить о том, что объекты модели предметной области могут быть классифицированы по определенным правилам, то есть отнесены к некоторому классу. Понятие класса в объектно-ориентированном подходе, как и понятие объекта, является фундаментальным. С одной стороны, классы формируются как обобщение знаний об объектах, с другой - классы позволяют многократно тиражировать объекты, обладающие заданными характеристиками. Можно говорить о том, что множество классов модели предметной области формируют классовую модель предметной области - С.

В свою очередь, под объектом следует понимать некоторую сущность, имеющую фиксированное множество атрибутов, методов на некотором временном интервале и индивидуальность, инкапсулирующую состояние и поведение. Состояние определяется атрибутами и семантическими отношениями, поведение - методами.

В наиболее общем случае 1-й объект моделируемой предметной области ( О; е О = {(\,..., оп } ) можно представить в следующем виде:

о,- (0 = {С/, , Р, (О, М,, О,, Т,, /}, («=Щ, (2)

где С,- - порождающий класс для объекта о{ (/); S{ - множество идентифицирующих атрибутов, характеризующих объект в целом и однозначно определяющих его (идентифицирующие атрибуты всегда статичны); Р (0 - множество атрибутов, отражающих состояние объекта в любой момент времени; Л/,- - множество методов объекта (процедур, функций и т.д.); О] - множество встроенных объектов данной предметной области в объект о{ (/) (использование механизма встраивания позволяет моделировать объекты, имеющие сложную внутреннюю структуру); Тг - множество временных характеристик объекта (определяют фазу существования объекта); ? - время; N - множество натуральных чисел.

В том случае, если объект существует не только во времени, но и в пространстве, в определение объекта могут быть включены дополнительные континуальные (высота, глубина и т.д.) характеристики. На рис. 2 представлен пример модели объекта предметной области.

В диссертационной работе предлагается следующее определение класса: класс - это описание множества объектов, имеющих общие структуру, состояние элементов объектов, методы и семантические отношения.

Структура класса определяется множествами объявлений идентифицирующих атрибутов, объявлений атрибутов, методов, а также множеством встроенных объектов. Состояние характеризуется идентифицирующими атрибутами и фиксированными значениями атрибутов.

Объект 04(/) Структура объекта

96595« У- Э->- л Идентификатор

Васильев Весили* Васильевич ФИО

- ' « '' / / ' /п/ Частота сердечных сокращений

/ /" / 7 у / / Частот« выкания №

у -4 ✓ ' - Определить состояние чл • < / х л ^ -г х Л/, Функцмя определения интегрального состояния А/„

Получить ново» »пачекие Процедура обновления значений атрибутов Ма

Голом с о, Встроенный объект оп (<)

Сердце J Встроенный объект

1 01.2002 12.15 32 125 Г, Время начала последней атомной фазы '»лО

00000 Время м« ерше ни я последней ишкиой фазы

€0 Каант времени ы •м

19 02.2003 9 15 1 6.987 / Текущее аремя

Рис. 2. Пример модели объекта предметной области

В общем виде класс, входящий в классовую модель предметной области, может быть представлен в следующем виде (рис. 3):

где и™ - определение/описание класса; 61 - множество идентифицирующих атрибутов; Z" - множество объявлений идентифицирующих атрибутов; А- множество объявлений атрибутов; В" - множество фиксированных значений атрибутов; М/ - множество методов класса; М" - множество объявлений методов класса; - множест-

во встроенных классов в класс С,-; /,• - множество родительских классов; - временные характеристики класса С(.

Класс также может быть представлен следующим образом:

с;={£/,№). к„ т?с,)}, (4)

где К - абстракция объектов.

Класс С,

и™ Идентификатор класса

45752458

Наименование

Пациент тип 20

х « фамилий

Гаармленке

21 г; Идентификатор

4 4, ЧСС

Аг ЧД

я; V, Систолическое давление

120

Кг Диастолическо« давление

70

м; К Г^оцедура обиоалетя аиачеиий атрмбутое

м; М'„ функция отфеделеммя интегрального состояния

ю 13 05.2003 16 3421237

ЛСЛ 0

Рис.3. Пример простого класса С

В работе подробно рассмотрены все элементы; объектно-ориентированной модели предметной области.

Определяется набор операций, позволяющих определить принципы и правила манипулирования элементами объектно-ориентированной

ш

модели представ^ниязнаний: и - операция включения нового элемен-

ех

та в множество; П - операция исключения элемента из множества; О -операция определения наличия элемента, либо множества элементов во множестве; © - операция изменения значения идентифицирующего

атрибута, атрибута, параметра и т.д.; - операция выявления общих признаков. Примеры операций:

Операция включения объекта во множество объектов.

2- 3('„)ПРе(',) = = й) , где

), где ) О (/, ) = 0, = - если4 О= V

/Н'Д если 4 =0. Операция исключения атрибута из множества атрибутов, где А - объявление атрибута, которое формируется путем исключения из структуры атрибута временных характеристик и значения.

если^г »г^Оге<1

2к >если 'а * и 2° ^ = ; 0, если О 2Щ =0.

Операция проверки на наличие идентифицирующих атрибутов во множестве идентифицирующих атрибутов, где 5 - значение идентифицирующего атрибута, а 2 - объявление идентифицирующего атрибута.

© Ре(г,) = = <7 = Ы}, где

), где) = {Реч,1Уц,Та,1м}, если Ва О Веч = Ац\ Ра{1м), еслиВи ОВеч = Ва илиВ„ О Веч =0.

РиЮ®РМ =

Операция изменения значения атрибута, где р — значение атрибута; Ж - множество параметров, характеризующих атрибут; В - фиксированное значение атрибута.

5. = = = где

\, если Ри (О О (г) = , где Я* е Р* (/);

4(0 П Р;?(*) = • 4«. еслиРй(0 = гдеД.г €^(0; 0, если ^(О ОРЛ(0 = 0.

Операция выявления общих признаков двух атрибутов. Операция выявления общих признаков позволяет формально описать

процесс формирования абстракций и, как следствие, классов на базе объектов.

Для классовой модели предметной области в работе формально описаны наследование и полиморфизм, являющиеся двумя основными принципами теории типизации и объектно-ориентированного подхода.

Практически все элементы модели имеют в своей структуре временные характеристики, которые позволяют определять/фиксировать состояние любого элемента модели предметной области в любой момент времени. Для объектов, атрибутов объектов, методов, классов определяются фазы существования. Например, для объектов модели предметной области определены следующие фазы существования: 1) активная фаза - объект включен в модель предметной области и участвует в информационном процессе; 2) фаза ожидания - объект включен в модель предметной области, но не участвует в информационном процессе; 3) архивная фаза - объект исключен из модели предметной области, но при этом сохраняется, и в дальнейшем доступна вся информация о существовании объекта; 4) фаза аннигиляции - объект исключается из модели предметной области, и вся информация о существовании объекта в прошлом уничтожается. Для:других элементов модели фазы существования определяются аналогичным образом, за исключением методов, для которых фаза ожидания не определена, но при этом определена фаза блокировки метода. На рис. 4 представлен пример различных фаз существования объекта.

Рис. 4. Пример различных фаз существования объектов о^) и Ор)

На рис. 4 представлены различные фазы существования объектов: 1) момент времени о, и Oj в активной фазе; 2) момент времени ^ ,

о. - фаза ожидания (отмечен серым цветом); 3) момент времени о1 - активная фаза (отмечен белым цветом), Oj - фаза аннигиляции (отмечен серым цветом с горизонтальными/вертикальными линиями); 4) момент времени - архивная фаза (отмечен серым цветом с диа-

гональными линиями), - отсутствует (аннигилирован).

В разработанном подходе объекты модели предметной области могут менять состояние и структуру во времени на протяжении всего жизненного цикла (изменение значений идентифицирующих атрибутов, атрибутов, включение и исключение атрибутов или методов). При любых структурных изменениях объект перестает быть экземпляром своего порождающего класса или экземпляром класса, которым он являлся до структурных изменений. В некоторых случаях смена состояния объекта также может привести к тому, что объект перестает быть экземпляром класса. На рис. 5 представлено динамическое изменение состояния и структуры объекта во времени.

Рис. 5. Изменение состояния и структуры объекта во времени

Рис. 6. Классы, экземплярами которых в разное время являлся объект, представленный на рис. 5

Наличие классовой миграции объектов позволяет решить целый ряд задач, таких как автоматическое определение принадлежности объекта классу (фактически может рассматриваться как логический вывод без участия решателя) как по структуре, так и по состоянию. В случае, если структура объекта меняется настолько сильно, что ни один из классов классовой модели предметной области не описывает объект, на основе объекта порождается новый класс, который включается в классовую модель предметной области. Наличие данного механизма позволяет говорить о динамически изменяющихся границах компетентности модели предметной области. При использовании операции выявления общих признаков в случае выхода объекта за границы классовой модели границы классовой модели могут быть изменены.

В заключении к главе дается общая оценка разработанного подхода к формализации знаний на базе объектно-ориентированной модели представления данных, знаний и определяется круг задач, в которых он может быть востребован и применен.

В третьей главе рассмотрены методы и принципы реализации разработанного аппарата формализации описания модели предметной области на базе объектно-ориентированного подхода с возможностью динамической адаптации модели предметной области с учетом временных характеристик объектов предметной области и их элементов, с возможностью самообучения и изменения границ компетентности. Пред-

ставленные средства позволяют интегрировать в единой структуре базу данных и базу знаний.

Предлагаемый формальный объектно-ориентированный подход к представлению знаний и данных реализуется с использованием практически любой системы управления базами данных (реляционной, постреляционной, объектно-ориентированной и т.д.). Реализация разработанного подхода выполнена с использованием реляционной СУБД.

Разработанная база метаданных предназначена для реализации объектно-ориентированной модели представления знаний с возможностью динамической адаптации и изменения границ компетентности. На рис. 7 представлен фрагмент структуры базы метаданных, предназначенный для хранения описания/определения классов с возможностью множественного наследования и встраивания классов.

Рис.7. Фрагмент структуры базы метаданных, предназначенный для хранения определения/описания класса

Представлено описание фрагментов структур и классов библиотеки классов на языке C++, направленных на реализацию разработанного подхода. Созданная библиотека выполнена таким образом, что может быть легко адаптирована для решения большого числа практических задач. На рис. 8 представлен алгоритм определения порождающего класса из имеющихся в классовой модели предметной области для объекта, в котором был удален атрибут.

Структура базы метаданных и библиотека классов были использованы в разработке тестового программного продукта, реализующего основные принципы разработанного объектно-ориентированного подхода представления данных и знаний для динамических предметных областей (DynamicObjects). Данный программный комплекс разрабатывался с целью осуществления проверки реализуемости разработанного подхода и доказательства возможности использования его для практических задач.

Рис. 8. Схема алгоритма определения порождающего класса для объекта при удалении атрибута из объекта

В DynamicObjects реализуются следующие возможности: создание, хранение и использование объектной, классовой модели предметной области, а также методов модели предметной области; создание объектов на базе классов; классовая миграция объектов из класса в класс; динамическое изменение состояния объектов; динамическое изменение структуры объектов; автоматическая классификация объектов модели предметной области; выявление классов более высокого уровня на основе классов нижних уровней; интерпретация и выполнение методов, входящих в структуру объектов.

На рис. 9 представлена общая структура функционирования Dy-namicObjects с применением разработанной структуры базы метаданных и библиотеки классов.

Рис. 9. Общая структура функционирования DynamicObjects

На рис. 10 представлен пример интерфейса тестового программного комплекса.

Шы

» Файл У грае лоне Классовая модель Объектива модель Общи» методы Помощь О грогрдиие

'ГГЫ Я

Объекты моделв предметной области

г- А Я»ч Аристарх Пегро» и

¡~ А Гавриле»«о Тарас 8ладо-»фоеич

! О Иванов Федор Федоров**

г— # КуриловАлексанор Сергеевич

г- О Гороаетев Евгений

»-А Кривмдея Марине Алексапаровие

О Филимоном О/ъга Ивеноомгъ

, О ДубоеисОлегАиареевич

I >0 Тараканов Вистар Иванович

г* А Кириллом Олеся Николаевне

| О ГерА Инна Викторовне

р О Качесова Ольга Сергеевна

О Шевченю Николай Гаврилович

А Кузьм* Руслан Евгеньевич Диигри) Вмсторовим

р 4 Те»«<рбаев а Надежда Вжторовие

О П «ггусов Алексей Имноемч

}— А Жукова Наталья Амато<ъеена

»mi, * ъ f » •*»**»

zl

Структура объекта

К,*ч€>сов£ □ <тьга Сергтаена

В О _

Э М Идентификатор объекта

I V згт2 Й- М Имя объекта } —V Качесова От>га Сергеевна £ ДА Класс

| I— V Пациент ста реализации тш 3 3 М Огдоаяодный гфиэнак

1

В-ТА Время нечала активной Фазы \ 1202200415.12231 ф ТА Время мвершен« активной фвеы Т V 0 И ТА Кдоиг време*4 ! '-V 1000 Объекты {- С Атрибуты 1 • £ Методы

Рис. 10. Форма отображения объектов модели предметной области

В заключении к главе указывается практическая значимость выполненной работы.

В заключении приведены выводы по диссертации, сформулированы полученные научные и практические результаты.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе предложен формальный объектно-ориентированный подход к представлению знаний предметных областей, обладающих динамической структурой, с учетом временных характеристик. Предлагаемый подход позволяет повысить адекватность, адаптивность модели знаний, снизить ее сложность благодаря интеграции в единой структуре базы данных и базы знаний. В предлагаемом подходе присутствуют механизмы самообучения, которые позволяют развиваться модели предметной области синхронно с предметной областью.

Результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Проведен анализ различных моделей, методов представления знаний, их реализаций в информационных интеллектуальных, экспертных системах, указаны недостатки существующих подходов. Обоснован выбор объектно-ориентированного подхода для решения поставленных задач.

2. На основе анализа наиболее часто используемых моделей и методов представления знаний определены требования к современным моделям и методам представления знаний.

3. Проанализированы основные понятия, используемые при построении информационных интеллектуальных и экспертных систем и сформулированы авторские.

4. На основе теоретико-множественного подхода разработан формальный аппарат описания объектно-ориентированной модели представления данных и знаний с возможностью ее динамической адаптации и изменения границ компетентности. Разработанный подход объединяет в единую структуру данные и знания с учетом требований к современным моделям и методам представления знаний.

5. Разработана оригинальная структура базы метаданных, основанная на языке формального описания элементов и структур БД и БЗ, для применения в объектно-ориентированной модели представления знаний с возможностью ее динамической адаптации и изменения границ

компетентности. Данная структура спроектирована с учетом возможности многократного тиражирования.

6. Создана библиотека классов на языке C++, позволяющая реализовать разработанный объектно-ориентированный подход.

7. Разработан тестовый программный комплекс, позволяющий продемонстрировать методы, средства разработанного подхода, а также доказывающий реализуемость, работоспособность и практическую значимость объектно-ориентированного подхода к представлению данных и знаний для динамических предметных областей.

ПЕРЕЧЕНЬ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Информационная интеллектуальная система «Респираторный дистресс-синдром новорожденных (РДСН) - инфузионная терапия / Т.В. Гавриленко, Ф.Ф. Иванов, В.А. Острейковский, А.В. Сергеева // Северный регион: экономика и социокультурная динамика: Сб. тез. к всерос. науч. конф. - Сургут: Изд-во СурГУ, 2000. -С.274-276.

2. Гавриленко, Т.В. Проблемы стандартизации в области объектно-ориентированного программирования, разработки информационных и интеллектуальных систем / Т.В. Гавриленко, Ф.Ф. Иванов // Наука и образование XXI века: Сб. тез. докл. второй окружной конференции молодых ученых ХМАО. - Сургут: Изд-во СурГУ, 2001. - С. 46-48.

3. Гавриленко, Т.В. Представление знаний предметной области с учетом динамики протекающих в ней процессов / Т.В. Гавриленко // Наука и инновации Ханты-Мансийского автономного округа: Сб. тез. докл. третьей окружной конференции молодых ученых ХМАО. - Сургут: Изд-во СурГУ, 2002. - С. 235-236.

4. Гавриленко, Т.В. Объектно-ориентированный подход к созданию инструментальных средств разработки автоматизированных обучающих систем / Т.В. Гавриленко // Современные информационные технологии. Сб. научно-технических трудов. № 4. - М: ГВЦ ИНТУРИСТ, 2003. - С. 112-114.

5. Гавриленко, Т.В. Формализованная объектно-ориентированная модель знаний предметной области / Т.В. Гавриленко, Ф.Ф. Иванов // Системный анализ и обработка информации в интеллектуальных системах: Сб. науч. тр. каф. ИВТ. № 2 / Под общ. ред. Ф.Ф. Иванова; Сургут, гос. ун-т. - Сургут: Изд-во СурГУ, 2003. - С. 79-83.

6. Гавриленко, Т.В. Элементы объектно-ориентированной модели представления знаний. Идентифицирующие атрибуты и атрибуты объекта / Т.В. Гавриленко // Системный анализ и обработка информации в интеллектуальных системах: Сб. науч. тр. каф. ИВТ. № 2 / Под общ. ред. Ф.Ф. Иванова; Сургут, гос. ун-т. - Сургут: Изд-во СурГУ, 2003. - С. 83-89.

7. Гавриленко, Т.В. Изменение классовой принадлежности объекта модели предметной области / Т.В. Гавриленко // Мат-лы открытой окружной конференции молодых ученых. 27-28 ноября 2003 года: В 2 т. / Сургут, гос. ун-т. - Сургут: Изд-во СурГУ, 2004. - Т. I. -С. 42-43.

Гавриленко Тарас Владимирович

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ О ДИНАМИЧЕСКОЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ МЕТОДАМИ ТЕОРЕТИКО-МНОЖЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

Подписано в печать 12.05.04. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1,4. Уч.-изд. л. 1,1. Печать трафаретная. Тираж 100. Заказ № 61.

Отпечатано полиграфическим отделом Издательского центра СурГУ. г. Сургут, ул. Лермонтова, 5. тел. 32-33-06

Сургутский государственный университет 628400, Россия, Ханты-Мансийский автономный округ, г. Сургут, ул. Энергетиков, 14. Тел. (3462) 52-47-00, факс (3462) 52-47-29.

И0138

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ И СИСТЕМ ОСНОВАННЫХ НА ЗНАНИЯХ.

1.1. Основные понятия.

1.2. Модели представления знаний.

1.2.1. Алгоритмическая модель представления знаний.

1.2.2. Продукционная модель представления знаний.

1.2.3. Семантические сети.

1.2.4. Фреймовая модель представления знаний.

1.2.5. Логическая модель представления знаний.

1.2.6. Объектно-ориентированная модель представления знаний.

1.2.7. Гибридные модели представления знаний.

1.3. Обзор способов организации представления знаний в информационных интеллектуальных и экспертных системах.

1.3.1. Оболочки экспертных и информационных интеллектуальных систем

1.3.2. Экспертные и информационные интеллектуальные системы.

1.4. Выводы.

2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ

ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ.

2.1. Модель предметной области.

2.1.1. Объект.

2.2.1.1. Идентифицирующие атрибуты.

2.2.1.2. Атрибуты.

2.2.1.3. Методы.

2.2.1.4. Встроенные объекты.

2.1.2. Классовая модель предметной области.

2.1.2.1. Абстракция.

2.1.2.2. Класс.

2.1.2.3 Наследование и полиморфизм.

• 2.1.2.4. Встроенные классы.

2.1.2.5. Классовая миграция объектов.

2.1.3 Семантические отношения.

2.1.4 Ограничения целостности.

2.1.5. Методы предметной области.

2.2. Выводы. щ 3. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ СОЗДАНИЯ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРЕДМЕТНЫХ ОБЛАСТЕЙ.

3.1. Структура базы метаданных.

3.1.1. Определение классов.

3.1. 2. Атрибуты классов.

3.1.3. Методы класса.

3.1.4. Объекты.

• 3.1.5. Атрибуты объектов.

3.1.6. Методы объектов.

3.1.7. Состояние атрибутов объектов.

3.2. Библиотека классов.

3.3. Описание тестового программного комплекса.

3.4. Выводы.

В настоящий момент времени интеллектуальные системы, а также технологии, связанные с их разработкой и проектированием, получают все более и более широкое распространение. Значительная часть современных автоматизированных систем содержит интеллектуальные компоненты.

В области информационных и интеллектуальных систем одной из основных задач является формализация и представление знаний о предметной области и процессах, протекающих в ней.

При этом возникает желание использовать объективную информацию, позволяющую сформировать модель предметной области максимально адекватную окружающему миру для целей исследований или управления. На практике возникает ряд существенных проблем, затрудняющих решение этой задачи.

Например, в ряде случаев, предметные области обладают структурой, процесс моделирования которой не может быть закончен в ограниченный период времени, причем это касается не только интеллектуальных систем, но даже и информационных. Например, если рассматривать электронную историю болезни как информационную систему, тогда можно говорить о том, что имеет место следующая ситуация: появление новых и исключение устаревших видов медико-биологических исследований пациентов неизбежно приводит к изменению структуры модели предметной области.

В объектно-ориентированном программировании, при проектировании баз данных и баз знаний классовая модель предметной области фиксируется на этапах проектирования и реализации системы и в дальнейшем не изменяется и объекты на протяжении всего жизненного цикла остаются экземплярами своих порождающих классов. Для реальных предметных областей данная ситуация встречается крайне редко, так как объекты предметной области могут менять свое состояние и структуру во времени на протяжении всего жизненного цикла (от появления и до исчезновения). На современном этапе развития информационных и интеллектуальных технологий модели предметных областей должны отражать не только состояние и структуру на момент проектирования и реализации, но и иметь внутренние механизмы динамической адаптации (в том числе и структурной) модели предметной области на протяжении всего жизненного цикла модели предметной области.

Если говорить непосредственно об информационных интеллектуальных системах, то необходимо отметить два довольно важных аспекта, связанных с их разработкой. Во-первых, высокая сложность и уникальность разработки подобных систем, во-вторых, интеллектуальные системы нередко морально устаревают (в части базы знаний) еще до завершения работ по их созданию и ввода в опытную эксплуатацию.

Немаловажным является тот факт, что разработчики экспертных и информационных интеллектуальных систем постоянно сталкиваются с проблемой недостаточно полного описания методов, подходов и моделей представления знаний и зачастую имеют только словесное описание без использования формального аппарата. Это приводит к тому, что разработчикам приходится каждый раз самостоятельно вырабатывать теоретические, методические и технические решения.

Разработка современных информационных интеллектуальных систем имеет три основных этапа: 1) разработка информационной системы; 2) разработка интеллектуальной системы; 3) выбор, применение или разработка средств интеграции информационной и интеллектуальной системы в единый комплекс. Естественным желанием является выработка подходов и методов, позволяющих, во-первых, исключить третий этап полностью, а во-вторых, объединить первый и второй этапы и тем самым упростить процесс разработки подобных систем. Наличие таких методов и подходов позволит решить ряд важнейших задач: сократить время разработки, уменьшить сложность программного обеспечения, сократить число специалистов, участвующих в разработке. Развитие технологий баз данных, в частности, объектно-ориентированных и темпоральных баз данных, уже сейчас позволяет говорить о возможности объединения моделей представления данных и моделей представления знаний в единую структуру, и, тем самым, позволяет сократить число этапов до одного.

При эксплуатации экспертных и информационных интеллектуальных систем основной проблемой является их непрерывная адаптация, адекватная изменениям, происходящим в предметной области, при условии постоянного её использования.

Можно более четко сформулировать актуальность работы, которая обусловливается необходимостью создания особого подхода формализации данных и знаний с возможностью динамической адаптации модели предметной области с учетом временных характеристик объектов предметной области и их элементов, а также с возможностью самообучения и изменения границ компетентности с целью автоматизации процессов моделирования и автоформализации знаний о предметной области.

Объект исследования. Методы и модели представления данных и знаний предметной области.

Предмет исследования. Способы формализации знаний динамических и структурно-динамических предметных областей, основанные на объектно-ориентированном подходе.

Цель работы.

Разработка формального объектно-ориентированного подхода к представлению знаний предметных областей, обладающих динамической структурой, с учетом временных характеристик, с возможностью самообучения и изменения границ компетентности, разработка методов и средств создания модели предметной области на основе разработанного подхода.

Методика исследования.

Для решения поставленных задач в диссертационной работе рассматривались существующие, наиболее часто используемые модели и методы представления знаний, используемые при создании экспертных и информационных интеллектуальных систем, применены системный и теоретико-множественный подходы, а также использованы принципы и методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна работы:

1. Разработан формальный подход к представлению знаний динамических и структурно-динамических предметных областей, позволяющий объединить в единой структуре базу данных и знаний.

2. Разработан формальный аппарат описания объектно-ориентированной модели представления данных и знаний.

3. Разработан способ порождения новых классов формальной модели представления знаний на основе объектов и классов модели предметной области, способствующий развитию самообучения и появлению новых знаний с более высокими уровнями обобщения.

Практическую ценность работы представляют:

1. Разработанный подход и инструментальные средства, позволяющие в части базы знаний и данных: моделировать статические и динамические предметные области, моделировать структурно-динамические предметные области; интегрировать в единой структуре возможности всех классических моделей представления знаний; описывать предметные области, имеющие нечеткие границы, с возможностью их расширения; интегрироваться с информационными базами (базами данных), то есть фактически объединять в единой структуре базу данных и базу знаний; автоматически изменять границы компетентности.

2. Разработанная оригинальная структура базы метаданных для реализации объектно-ориентированной модели представления знаний с возможностью ее динамической адаптации и изменения границ компетентности.

3. Возможность при использовании разработанного создавать темпоральные базы данных, а также информационные базы с изменяемой или неопределенной структурой.

Структура базы метаданных и библиотека классов могут многократно тиражироваться для реализации разработанного подхода.

Реализация результатов работы. Разработана структура базы метаданных для реализации объектно-ориентированного подхода к представлению знаний с возможностью динамической адаптации и изменения границ компетентности. Создана библиотека классов на языке С++, позволяющая реализовать объектно-ориентированный подход к представлению знаний и данных о предметной области.

Создан тестовый программный комплекс, позволяющий продемонстрировать разработанный подход, а также доказывающий реализуемость, работоспособность и практическую значимость объектно-ориентированного подхода к представлению данных и знаний для динамических предметных областей.

Структура диссертационной работы.

В первой главе проведен анализ известных, наиболее часто используемых методов и моделей представления знания, а также действующих экспертных, информационных интеллектуальных систем и/или их оболочек. Даны авторские определения понятий «знания» и «база знаний». На основе проведенного анализа сформулированы цели и задачи исследования.

Во второй главе, исходя из современных теорий о моделях представления знаний, формулируются требования к моделям представления знаний. Описан разработанный формальный подход к представлению знаний динамических и структурно-динамических предметных областей на базе объектно-ориентированного подхода и определяется теоретическая значимость и направления возможного использования на практике разработанного подхода.

В третьей главе описываются разработанные инструментальные средства для реализации разработанного и описанного во второй главе объектно-ориентированного подхода. Дается описание структуры базы метаданных, библиотеки классов, а также тестового программного комплекса, демонстрирующего основные принципы разработанного в диссертационном исследовании подхода.

3.4. Выводы

Для реализации разработанного объектно-ориентированного подхода представления данных и знаний для динамических предметных областей были разработаны структура базы метаданных, библиотека классов и тестовый комплекс программ.

На основе разработанной структуры базы метаданных была спроектирована и реализована база метаданных, которая была использована при создании библиотеки классов.

Структура базы метаданных и библиотека классов разработаны таким образом, что могут быть использованы для реализации разработанного подхода в конкретных задачах.

Разработанный тестовый программный комплекс позволяет продемонстрировать основные принципы, средства и методы разработанного подхода, а также доказывает реализуемость, работоспособность и практическую значимость авторского объектно-ориентированного подхода к представлению данных и знаний для динамических предметных областей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе предложен формальный объектно-ориентированный подход представления знаний предметных областей, обладающих динамической структурой с учетом временных характеристик. Предлагаемый подход позволяет повысить адекватность, адаптивность модели знаний, снизить её сложность, благодаря интеграции в единой структуре базы данных и базы знаний. В предлагаемом подходе присутствуют механизмы самовосстановления и самообучения, которые позволяют развиваться модели предметной области вместе с предметной областью.

Результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Проведен анализ различных моделей, методов представления знаний, их реализаций в информационных интеллектуальных, экспертных системах, указаны недостатки существующих подходов. Обоснован выбор объектно-ориентированного подхода для решения поставленных задач.

2. На основе анализа наиболее часто используемых моделей и методов представления знаний определены требования к современным моделям и методам представления знаний.

3. Проанализированы основные понятия, используемые при построении информационных интеллектуальных и экспертных систем и сформулированы авторские.

4. На основе теоретико-множественного подхода разработан формальный аппарат описания объектно-ориентированной модели представления данных и знаний с возможностью ее динамической адаптации и изменения границ компетентности. Разработанный подход объединяет в единую структуру данные и знания с учетом требований к современным моделям и методам представления знаний.

5. Разработана оригинальная структура базы метаданных, основанная на языке формального описания элементов и структур БД и БЗ, для применения в объектно-ориентированной модели представления знаний с возможностью ее динамической адаптации и изменения границ компетентности. Данная структура спроектирована с учетом возможности многократного тиражирования.

6. Создана библиотека классов на языке С++, позволяющая реализовать разработанный объектно-ориентированный подход.

7. Разработан тестовый программный комплекс, позволяющий продемонстрировать методы, средства разработанного подхода, а также доказывающий реализуемость, работоспособность и практическую значимость объектно-ориентированного подхода к представлению данных и знаний для динамических предметных областей.

1. Адаптивные экспертные системы имитационного моделирования / Сабинин О. Ю., Серяков П. Ю. // Изв. ТЭТУ. 1998. - 519. - С. 30-33.

2. Алексеева И.В., Васяшин A.B., Острейковский В.А. Информатика. Учебное пособие по курсу «Информатика» / Под ред. проф. В.А. Острейковского. -Обнинск: ИАТЭ, 1996. 165 с.

3. Алиен И. Голуб. С и С++. Правила программирования.: БИНОМ. 272 с.

4. Арсеньев Ю.Н., Шелобаев С.И., Давыдова Т.Ю. Принятие решений. Интегрированные интеллектуальные системы: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2003. - 270 с.

5. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, C.B. Васютин, В.В. Райх. М.: «Нолидж», 2000. - 352 е., ил.

6. Вениаминов Е.М. Алгебраические методы теории баз данных и баз знаний. М.: Научный мир, 2003, 184 с.

7. Болотова Л.С., Смолянинов A.A. Неформальные модели представления знаний в системах искусственного интеллекта: Учебное пособие/ Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (ТУ) М., 1999. -100 с.

8. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения : Пер. с англ. М.: Конкорд, 1992. - 519 е., ил.

9. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд./Пер. с англ. М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский диалект», 2000. - 560 е., ил.

10. Гавриленко Т.В. Объектно-ориентированный подход к созданию инструментальных средств разработки автоматизированных обучающих систем // Современные информационные технологии. Сборник научно-технических трудов. №4. М.: ГВЦ ИНТУРИСТ, 2003. - С. 112-114.

11. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. - 384 е.: ил.

12. Грэхем И. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика. 3-е изд. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 880 с.

13. Девис С. С++ для "чайников". К.: "Диалектика", 1996. - 304 е., ил.

14. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. Пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 352 е., ил.

15. Дейтел П.Дж., Дейтел Х.М. Как программировать на С++. Введение в Объектно-ориентированное проектирование с использованием UML. 3-е изд. -М.: Издательство Бином, 2001. 1152 с.

16. Джексон П. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 624 е.: ил.

17. Джордан Дэвид. Обработка объектных баз данных в С++. Программирование по стандарту ODMG. : Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме»

18. Долженкова M.J1. Объектно-ориентированная машина абдуктивного логического вывода.: Автореф. дис. канд. техн. наук. СПб., 1998. - 16 с.

19. Древе Ю.Г. Моделирование систем: Учеб. Пособие. Сургут: Изд-во Сур-ГУ, 2001.-71 с.

20. Зайцев В.Е., Лукашевич С. Ю. Инструментальные средства для построения встроенных экспертных систем// Информатика, №3-4, 1991. стр. 30-40.

21. Зашихин A.C. Объектно-ориентированная СУБД Jasmine. Jasmine Studio. -М.: Бином-Пресс, 2004. 320 с.

22. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Мн.: НТООО «ТетраСистемс», 1997. - 368 с.

23. Иванов Б.Н. Дискретная математика. Алгоритмы и программы: Учеб. Пособие. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. - 288 е.: ил.

24. Игнаткин A.A. Объектно-ориентированная модель представления разнородных нечетких знаний: Автореф. дис. канд. техн. наук. М., 1998. - 23 с. (05.13.16)

25. Интеллектуальные программные системы : Справ. Вып. 2. М.: МЕТОД, 1997. - 50 с.

26. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В.А. Геловани, A.A. Башлыков, В.Б. Бритков, Е.Д. Вязилов. М.: Эдитори-алУРСС, 2001.-304 с.

27. Интеллектуальные системы принятия проектных решений / A.B. Алексеев, А.Н. Борисов, Э.Р. Вилюмс, H.H. Слядзь, С.А. Фомин. Рига: Зинатне,1997. 320 е., ил.

28. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука. Гл. ред. физ. - мат. лит., 1989. - 328 с.

29. Колесников A.A. Информационная технология поддержки принятия решений в медицинской диагностике на основе динамической модели экспертных знаний: Автореф. дис. канд. техн. наук. Уфа., 2000. - 16 с. (05.13.06)

30. Коммерческие оболочки экспертных систем. http://inf.susu.ac.ru/~pollak/expert/commercial/faq-doc-7.htm.

31. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ,1998.-376 с.

32. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 е.: ил.

33. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2002. - 256 с.

34. Лафоре Р. Объектно-ориентированное программирование в С++. 4-е изд. -СПб.: Питер, 2003.-928 с.

35. ЛорьерЖ.-Л. Системы искусственного интеллекта/ Пер. с фр./ Под ред.В.Л. Стефанюка. М.: Мир, 1991. - 568с.: ил.

36. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука. Гл. ред. физ. - мат. лит., 1990. - 232 с.

37. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ./ Предисл. C.B. Трубицына. М.: Финансы и статистика, 1994. -256 е.: ил.

38. Матвеев JI.A. Компьютерная поддержка решений: Учебник СПб: «Специальная Литература», 1998. - 472 с.

39. Математика. Большой энциклопедический словарь / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. 3-е изд. - М.: Большая Российская энциклопедия, 1998ю - 848 е.: ил.

40. Новиков Ф. А. Дискретная математика для программистов. СПб.: Питер, 2001.-304 е.: ил.

41. Объектно-ориентированное программирование : Учебник для вузов : 2-е изд., перераб. и доп / Иванова Г.С., Пугачев Е.К., Ничушкина Т.Н. М.: Издательство МГТУ, 2003. - 368 с.

42. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. М.: Наука. Физматлит, 1997. - 112 с. - (проблемы искусственного интеллекта).

43. Острейковский В.А. Информатика: Учеб. Для вузов. М.: Высш. шк., 1999. - 511 е.: ил.

44. Острейковский В.А. Теория систем: Учеб. Для вузов по спец. «Автом. сист. обр. информ. и упр.». М.: Высш. шк., 1997. - 240 е.: ил.

45. Пол А. Объектно-ориентированное программирование на С++. 2-е изд. -М.: Бином, 2001.-462 с.

46. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996.

47. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981. 232 е., ил.

48. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. -Гл. ред. физ. мат. лит., 1986. - 288 с.

49. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.¡Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 348 е., ил.

50. Пустоваров В.И. Язык Ассемблера в программировании информационных и управляющих систем М.: "ЭНТРОП", К.: "ВЕК", 1996. - 304 е., ил

51. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS / Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 608 с.

52. Сван Т. Освоение Turbo Assembler. К.: "Диалектика", 1996. - 544 е., ил.

53. Свободно распространяемые оболочки экспертных систем. http://inf.susu.ac.ru/~pollak/expert/commercial/Q5-l.htm.

54. Системы управления базами данных и знаний: Справ. Изд. / А.Н. Наумов, A.M. Вендров, В.К. Иванов и др.; Под ред. А.Н. Наумова. М.: Финансы и статистика, 1991. - 352 е.: ил.

55. Словарь по кибернетике: Св. 2000 ст. /Под ред. B.C. Михалевича. 2-е изд. - К.: Гл. ред. УСЭ им. М.П. Бажана, 1989. - 751 с.

56. Советов Б.Я. Информационная технология: Учеб. Для вузов по спец. «Ав-томатизир. системы обработки информ. и упр.». М.: Высш. шк., 1994. -368 е.: ил.

57. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. Для вузов 3-е изд., перераб. И доп. - М.: Высш. шк., 2001. - 343 е.: ил.

58. Сотников A.A., Анохин А.Н. Учебное пособие по курсу «Базы и базы данных и знаний». Обнинск.: ВНИИГМИ-МЦД, 1989. - 75 с.

59. Труды Петрозаводского государственного университета: Серю Прикладная математика и информатика. Вып. 8 / ПетрГУ. Петрозаводск, 1999. 196 с.

60. Турбо Паскаль 7.0 К.: Издательская группа BHV, 1996. - 448 е.: ил.

61. Харрингтон Д. Проектирование объектно-ориентированных баз данных. -М.: ДМК, 2000. 272 с.

62. Цыганков В.Д. Нейрокомпьютер и мозг. Учебное пособие. Серия «Информатизация России в XXI веке». М.: СИНТЕГ, 2001, 2001, 248 с.

63. Шаммас Н.К. Основы С++ и объектно-ориентированного программирования. К.: Диалектика, 1996. - 448 е., ил.

64. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях: Пер. с англ. Киев: Диалектика, 1993. - 240 е.: ил.

65. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер. с англ. и предисл. Б.И. Шитикова. М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 е.: ил.

66. A review of object-oriented approaches in formal methods / Ruiz-Delgado A., Pitt D., Smythe C. // Comput. J. 1995. - 38, 10. - pp. 777-784.

67. A web-based information and decision support system for appropriateness in medicine/ Vanoirbeek C., Rekik Y.A., Karacapilidis N., Aboukhaled O., Ebel N., Vader J.-P.// Knowledge-Based Systems, Elsevier Science Inc., №13, 2000, pp. 11-19.

68. Alhajj R., Polat F.// Rule-based schema evolution in object-oriented databases, Knowledge-Based Systems, V. 16,1. 1, Elsevier Science Inc., 2003, pp. 47-57.

69. Building knowledge base management systems/ Mylopoulos J., Chaudhri V., Plexousakis D., Shrufi A., Topaloglou T.// The VLDB Journal, №5, SpringerVerlag London Ltd, 1996, pp. 238-263.

70. Catalog of object management group specifications. http://www.omg.org/technology/documents/speccatalog.htm.

71. Chen Zuo Bing, Li D Xu// An object-oriented intelligent CAD system for ceramic kiln, Knowledge-Based Systems, V. 14,1. 5-6, Elsevier Science Inc., 2001, pp. 263-270.

72. Commercial Expert System Shells, http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu. edu/project/ai-repository/ai/html/faqs/ai/expert/partl/faq-doc-7.html.

73. Design and implementation of new object-oriented rule base management system/ Yao Tsung Lin, S. S. Tseng, Chi-Feng Tsai. //Expert Systems with Applications, V. 25,1. 3, 2003, pp. 369-385.

74. Devedzic V.,Velasevic D. Features of Second-generation Expert Systems. An Extended Overview. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 1990, vol.3, № 4, pp. 255-270.

75. Ellen Rose Arie, Segev Walter A. TOOA: A Temporal Object-Oriented Algebra/ O.M. Nierstrasz (Ed.): ECOOP '93, LNCS 707, pp. 297-325, 1993.

76. Expert tutoring system for teaching computer programming languages/ El-Khouly M.M., Far B.H., Koono Z.// Expert Systems with Applications, №18, Elsevier Science Inc., 2000, pp. 27-32.

77. Gelfond M., Gabaldon A. Building a knowledge base: an example//Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 1999. №. 25, pp. 165-199.

78. Guvenira H.A., Emeksizb N.// An expert system for the differential diagnosis of erythemato-squamous diseases, Expert Systems with Applications, №18, Elsevier Science Inc., 2000, pp. 43-49.

79. Hicks Richard C.// Knowledge base management systems-tools for creating verified intelligent systems, Knowledge-Based Systems, V. 16,1. 3, Elsevier Science Inc., 2003, pp. 165-171.

80. Knowledge base object-oriented software engineering/ D'Hondt M., Mens K., Paesschen EM ECOOP 2002 Workshops, LNCS 2548, 2002, pp. 160-173.

81. Mcintosh P.G.// Knowledge acquisition using VRML and the unified modeling language: the case of the RGB computer room, Knowledge-Based Systems, №13, Elsevier Science Inc., 2000, pp. 21-26.

82. Object data management group the standard for storing objects, http ://w w w. odmg. org.

83. Poh K. L. An intelligent decision support system for Investment analysis// Knowledge and Information System, №2, Springer-Verlag London Ltd, 2000, pp. 340-358.

84. Tsumoto S.// Knowledge discovery in clinical databases and evaluation of discovered knowledge in outpatient clinic, Information Sciences, №124, Elsevier Science Inc., 2000, pp. 125-137.

85. Unified Modeling Language (UML). http://www.omg.org/technology/documents/formal /uml.htm.

86. Unifying class-based representation formalisms/ Calvanese D., Lenzerini M., Nardi D.// Journal of Artificial Intelligence Research, №11, A.I. Foundation and Morgan Kaufmann Publishers, 1999, pp. 1999 240.