автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Разработка и исследование методов создания компьютерной системы интеллектуальной поддержки решения задач физической химии в объеме университетского курса

На правах рукописи

Цветников Вадим Александрович

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ СОЗДАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ФИЗИЧЕСКОЙ ХИМИИ В ОБЪЕМЕ УНИВЕРСИТЕТСКОГО КУРСА

05.13.11 - математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владивосток 2004

Работа выполнена в Институте автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН.

Научный руководитель кандидат технических наук

доцент

Ирина Леонидовна Артемьева

Официальные оппоненты доктор технических наук

Борис Николаевич Грудин

кандидат технических наук доцент

Евгений Александрович Голенков

Ведущее предприятие Институт систем информатики

Сибирского отделения РАН (Новосибирск)

Защита состоится "_"_2004 г. в_часов на заседании

диссертационного совета Д 005.007.01 в Институте автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН по адресу:

690041, г. Владивосток, ул. Радио, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН

Автореферат разослан "_"_2004 г.

И.О.

ученого секретаря диссертационного совета

В.А.Бобков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Физическая химия является теоретическим фундаментом всей современной химии. Задачами физической химии являются расчеты состояний термодинамических систем и протекающих в них физико-химических процессов. Под категорию термодинамических систем и физико-химических процессов попадает огромное количество объектов и явлений окружающей нас действительности.

Расчеты физической химии широко применяются в научных исследованиях при проведении многих экспериментов, а также в учебном процессе, поскольку физическая химия является обязательной научной дисциплиной в высших учебных заведениях. Поэтому эффективное решение и обучение решению задач имеют большое практическое значение как для научных исследований, так и для учебного процесса.

Знания и законы физической химии, с одной стороны, формальны и описываются в виде формул, напрямую используемых при решении задач (закон Рауля, принцип Ле-Шателье, уравнение Аррениуса). Благодаря этому возможно использование компьютеров для решения задач. С другой стороны, многие задачи физической химии, учитывающие факторы среды и свойства протекающих в ней процессов (гетерогенность, пространственное расположение ингредиентов, вязкие течения) имеют значительную вычислительную сложность, практически непосильную для человека, но приемлемую для компьютера. Использование компьютеров для решения задач физической химии увеличивает эффективность научного и учебного процесса, поскольку позволяет повышать скорость и точность решения задач, а также автоматизировать процесс обучения. Таким образом, для химической науки и образования очевидна важность программных систем для решения задач физической химии.

В настоящее время существует большое количество систем, разработанных для решения задач самых разных разделов физической химии. Подавляющее большинство систем не является интеллектуальными или основанными на знаниях. Большинство из них специализированы на решение только одного класса задач, что приводит к эффективности решения этих узких задач. Многие из таких систем используют базы данных термодинамических свойств веществ и реакций. Существуют также экспертные системы для решения физических задач. Такие системы могут решать задачи нескольких классов, используя хранимые описания термодинамических систем и методы решения. Интеллектуальные системы имеют существенное преимущество перед обычными, поскольку позволяют расширять базу знаний, не меняя ядро программной системы, охватывая новые разделы предметной области и новые классы задач. Для создания интеллектуальных систем необходим теоретический фундамент в виде моделей онтологий

в обычных системах. В настоящее время проводятся исследования и разработка моделей онтологий самых разных областей человеческой деятельности, в том числе и химии. Известны модели онтологий различных разделов химии, например: онтология химических элементов, онтология кристаллов, онтология чистых образцов, онтология керамических материалов и др.

Однако существуют до сих пор не решенные проблемы. Узкая специализация оборачивается бесполезностью обычных программных систем в других, даже смежных разделах физической химии. Сильно упрощающие предметную область соглашения, принятые в них, не допускают расширение для охвата новых задач - новые задачи влекут создание новых систем. Среди реально используемых программных систем для химии процент интеллектуальных систем ничтожно мал. Многие сложные системы используют химические базы данных, в том числе и распределенные, но это не делает их интеллектуальными системами. Многие системы, заявленные их авторами как интеллектуальные, в действительности не являются таковыми. Некоторые из них являются не чем иным как пакетами программ, другие предлагают пользователю самостоятельно конструировать методы решения новых классов задач на основе некоторого набора строительных примитивов. Кроме этого, не известно ни одной интеллектуальной системы, разработанной на основе формальной модели онтологии физической химии, поэтому нет формальных ограничений, в рамках которых можно расширять и модернизировать интеллектуальные системы. Не известно ни только сложных моделей онтологии всей физической химии, или, по крайней мере, химической термодинамики (ее главного раздела), но и моделей онтологий уровня выше химических реакций, веществ и элементов, которые могли бы стать базой для разработки интеллектуальных систем физической химии. Нет программных систем, которые поддерживали бы активные методы обучения решению задач физической химии.

Таким образом, актуальной является разработка системы интеллектуальной поддержки процесса решения задач физической химии на основе расширяемой модели онтологии этой предметной области, приближенной к университетским представлениям данной предметной области. Выбор именно университетских представлений продиктован двумя причинами. Во-первых, университетские представления охватывают данный раздел химии в наибольшем объеме. Профессиональные же химики не работают со всей физической химией, а углубленно исследуют какой-то ее подраздел. Во-вторых, в высших учебных заведениях обучение решению задач физической химии проводится именно на основе университетских представлений.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование моделей, методов и средств создания компьютерной системы

интеллектуальной поддержки процесса решения задач физической химии в объеме университетского курса на основе расширяемых модели онтологии и базы знаний этой предметной области.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:

1. разработать онтологию предметной области "Физическая химия";

2. разработать расширяемую математическую модель онтологии и базу знаний предметной области "Физическая химия";

3. специфицировать все типы задач, решаемых в университетском курсе физической химии, и разработать метод синтеза программ для их решения;

4. разработать методы реализации оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии;

5. разработать и исследовать технологию использования интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии в учебном процессе

Методы исследования. Для решения указанных задач использовались элементы математической логики и методы системного программирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

-впервые разработана метаонтология, лежащая в основе онтологии физической химии; на ее основе впервые описана онтология физической химии в виде, удобном для восприятия как специалистами в области химии, так и специалистами в области искусственного интеллекта;

- впервые разработана модель метаонтологии физической химии и на ее основе расширяемая модульная модель онтологии, состоящая из моделей онтологий основных разделов данной предметной области;

-в терминах модели онтологии предметной области специфицированы все типы задач, решаемых в университетском курсе физической химии, и разработан метод синтеза программ для их решения;

-впервые разработаны методы реализации оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии. Практическая ценность работы состоит в следующем: -с использованием разработанных методов реализован прототип оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии, содержащий редактор онтологии для данной предметной области, генератор редакторов баз знаний, систему постановок задач, систему синтеза методов решения задач и систему объяснения процесса решения задач;

-с использованием прототипа оболочки создан прототип интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии, содержащий формально представленные онтологию и базу знаний данной

предметной области в объеме университетского курса, библиотеку методов решения задач всех специфицированных типов;

-разработана технология использования интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии в учебном процессе.

Материалы диссертации использовались в учебном процессе на базовой кафедре Программного обеспечения ЭВМ ДВГУ в ИАПУ ДВО РАН при чтении курса лекций по дисциплинам "Модели знаний и экспертные системы" и "Системы искусственного интеллекта", а также при выполнении курсовых и дипломных работ студентами кафедры.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты работы докладывались и обсуждались на следующих международных и отечественных конференциях и семинарах: Региональной естественнонаучной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Владивосток, 1997), Всероссийских Менделеевских чтениях (Тобольск, 1999), Дальневосточном региональном конкурсе компьютерных программ студентов, аспирантов и молодых ученых (Владивосток, 2000, 2002), Дальневосточной математической школе-семинаре им. академика Е.В. Золотова (Владивосток, 1999, 2000,2001), Втором международном симпозиуме "Химия и химическое образование" (Владивосток, 2000), Третьей всероссийской научной mtemet-конференции "Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках" (Тамбов, 2001), совместных научных семинарах отдела экспертных систем ИАПУ ДВО РАН и факультета компьютерных наук ДВГУ (1997-2004).

Публикация результатов работы. По материалам диссертации опубликовано 16 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит их введения, шести глав и заключения, изложенных на 150 страницах, списка литературы, включающего 136 наименований и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первая глава содержит обзор литературы. В ней вводятся основные понятия, анализируются существующие модели онтологий различных разделов предметной области (ПО) "Химии", существующие программные системы, решающие задачи в ПО "Химия". Особое внимание уделяется анализу систем, решающих задачи физической химии.

Вторая глава диссертации содержит описание модульной онтологии ПО "Физическая Химия", определяет ее состав - множество разделов и связи между ними, определяет систему понятий каждого раздела и связи между понятиями внутри раздела и разных разделов.

Связи между разделами предметной области приведены на рис. 1. ПО "Физическая химия" состоит из 8 связанных друг с другом разделов: "Элементы", "Вещества", "Реакции", Основы термодинамики",

Рис. 1. Связи между разделами физической химии

"Термодинамика. Химические свойства", "Термодинамика. Физические свойства", "Термодинамика. Связь физических и химических свойств", "Химическая кинетика". Поскольку вещества строятся из элементов, а реакции - из веществ, раздел "Вещества" базируется на разделе "Элементы", а раздел "Реакции" - на разделе "Вещества". В разделе "Основы термодинамики", базирующемся на разделе "Вещества", определены термины, используемые при описании общих свойств термодинамических систем и их компонентов. Состояния термодинамической системы могут изменяться в ходе физико-химического процесса. Состояния процесса задаются в дискретные моменты наблюдения. В разделе "Термодинамика. Физические свойства", базирующемся на разделе "Основы термодинамики" определены термины, используемые при описании фазовых превращений веществ в ходе процесса, без учета химических превращений. В разделе 'Термодинамика. Химические свойства", базирующемся на разделах "Основы термодинамики" и "Реакции", определены термины, используемые при описании химических превращений веществ в ходе процесса без учета фазовых превращений. И, наконец, в разделе "Термодинамика. Связь физических и химических свойств", базирующемся на разделах 'Термодинамика. Физические свойства" и 'Термодинамика. Химические

свойства", определены термины, используемые при описании физико-химических процессов. В разделе "Химическая кинетика" определены термины, описывающие динамику прохождения процессов.

В основе онтологии данной ПО лежит метаонтология. Метаонтология определяет метапонятия, которые используются при определении систем понятий каждого раздела. Каждое метапонятие позволяет определять понятия с одинаковым смыслом. В работе определены следующие метапонятия: "сущность знаний", "собственное свойство сущности знаний" (свойство, значение которого зависит только от сущности знаний), "совместное свойство сущностей знаний" (свойство, значение которого зависит от нескольких сущностей знаний), "зависимое от температуры свойство сущности знаний", "зависимое от давления свойство сущности знаний", "зависимое от температуры и давления свойство сущности знаний", "процесс", "сущность ситуации", "собственное свойство сущности ситуации" (свойство, значение которого зависит от момента процесса и сущности ситуации), "совместное свойство сущностей ситуации" (описывает свойство сущностей ситуации, зависимое от момента процесса и других сущностей ситуации), "метасвойство" (множество свойств с одинаковым смыслом). Любое свойство имеет фиксированную область определения и область допустимых значений. Названия сущностей знаний, и названия свойств сущностей знаний определяют термины системы понятий знаний (СПЗ). Названия сущностей ситуаций и названия свойств сущностей ситуаций определяет термины системы понятий действительности (СПД).

Термины СПД определяются в разделах с номерами (4) - (8) (см. рис.1). В разделе (4) процесс рассматривается как последовательность множеств химических веществ. В разделе (5) появляется новая характеристика процесса - химические реакции, которые имели место на шаге процесса и в результате протекания которых изменяются множества химических веществ. В разделе (6) в качестве характеристики системы рассматриваются фазы. Каждая фаза имеет свой набор ингредиентов. Фазы системы меняются в ходе процесса, также как и их ингредиенты. В разделе (8) состояние термодинамической системы характеризуется множеством его фаз; химические реакции протекают в некоторой фазе; в результате химических реакций меняются ингредиенты фазы. В разделе (7) вводится понятие времени прохождения реакции. Система, фазы, реакции, протекающие в ходе процесса, являются сущностями ситуации. .

Знания ПО представляют собой значения свойств сущностей знаний (химических элементов, химических веществ и реакций), а также множество законов ПО. Термины СПЗ для описания свойств элементов определяются в разделе (1), для описания веществ - в разделе (2), для описания реакций - в разделе (3). В остальных разделах определяются

термины СПЗ, которые определяют свойства веществ и реакций, используемые при описании рассматриваемых характеристик системы.

Онтологические соглашения представляют собой множество определений ПО.

Кроме вышеописанной онтологии в данной ПО самостоятельное значение имеют еще 4 онтологии, состоящие из следующих разделов (название онтологии соответствует названию последнего раздела в каждой строке):

1. "Элементы", "Вещества", "Реакции", "Термодинамика. Химические свойства";

2. "Элементы", "Вещества", "Основы термодинамики";

3. "Элементы", "Вещества", "Основы термодинамики", "Термодинамика. Физические свойства";

4. "Элементы", "Вещества", "Реакции", "Термодинамика. Химические свойства", "Химическая кинетика".

Каждая из этих онтологий является упрощением онтологии физической химии. Все перечисленные онтологии используются при решении задач (например, задачи, в которых учитываются только физические процессы). Все указанные онтологии получаются из общей онтологии отбрасыванием терминов и соглашений не входящих в нее разделов.

Третья глава диссертации описывает модульную модель онтологии и базу знаний физической химии.

Модель онтологии физической химии представлена в классе необогащенных систем логических соотношений с параметрами и записана на языке прикладной логики. Каждому разделу ПО сопоставлена прикладная логическая теория (ПЛТ), название которой совпадает с названием раздела. Модель онтологии физической химии состоит из 8 ПЛТ, называемых в работе модулями. Каждая ПЛТ определена как пара. Первым элементом пары является множество названий других ПЛТ, термины которых используются при определении данной теории. Вторым элементом пары является множество предложений определяемой ПЛТ. Рассмотрим, например, определение модуля "Вещества": Вещества^Т, Интервалы, Математические кванторы) = <{"Элементы"}, SSB>, где 88в обозначает множество предложений теории "Вещества". При определении ПЛТ также указывается, какой язык прикладной логики использован при построении данной ПЛТ (указанием стандартного расширения языка ST и списка имен специализированных расширений: Интервалы, Математические кванторы).

Каждая сущность знаний представляется в модели множеством названий, например, сущности знаний "Химические вещества" и "Химические реакции" определяются так: ^[ХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА) = ¡¡Ы

Х(ХИМИЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ) = (}М

Каждый экземпляр сущности знаний определяется в модели знаний и представляется некоторым обозначением.

Все свойства сущностей знаний представлены в модели функциями. При определении свойств используются метафункции. Например, собственные свойства сущностей знаний представлены в модели функциями, областью определения которых является название сущности знаний, а область значений зависит от определяемого свойства. При определении собственных свойств сущностей использована метафункция, аргумент которой - область значений собственного свойства, а результат - функция, аргументом которой является название сущности знаний, а результатом -значение аргумента исходной функции:

собственные свойства веществ = (X, (у: {НИ. и I и N и Ь и возможные формулы)) (ХИМИЧЕСКИЕВЕЩЕСТВА у))

Использование метафункции при определении собственного свойства "Формула" имеет вид:

^(ФОРМУЛА) = собственные свойства веществ(возможные формулы). Использование метафункции позволяет определять несколько терминов в одном предложении:

(у: {ЭБУЛИОСКОПИЧЕСКАЯ КОНСТАНТА, КРИОСКОПИЧЕСКАЯ КОНСТАНТА, МОЛЯРНАЯ ТЕПЛОТА ПЛАВЛЕНИЯ,МОЛЯРНАЯ ТЕПЛОТА ПАРООБРАЗОВАНИЯ, КОЭФФИЦИЕНТ ТЕПЛОВОГО РАСШИРЕНИЯ, МОЛЯРНАЯ МАССА}) %(\) = собственные свойства веществ(Щ0, граница(у)]).

В работе определены 9 метафункций, которые используются при определении СПЗ (с 1 по 9) и 7 метафункций, используемых при определении СПД (с 10 по 16):

1. собственные свойства веществ возможные формулы)) (ХИМИЧЕСКИЕВЕЩЕСТВА -> у))

2. зависящие от температуры свойства элементов з (X (у. {}(Яи I и 14) ((X ХИМИЧЕСКИЕ ЭЛЕМЕНТЫ, ТАБЛИЧНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ) V))

3. зависящие от температуры свойства веществ = (Му- П(К I и N и Е)) ((X ХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА, ТАБЛИЧНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ) у))

4. зависящие от давления свойства веществ = (Я^УГ {](Яи1иМи Ь)) ((X ХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА, ТАБЛИЧНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ДАВЛЕНИЯ) у))

5.зависящие от температуры и давления свойства веществ = (Х(у: {}(К. и I и N и Ь)) ((X ХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА, ТАБЛИЧНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ, ТАБЛИЧНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ДАВЛЕНИЯ)

и

6. собственные свойства реакций (ХИМИЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ V»

7.зависящие от пути свойства реакций = (К (у: {}(Я и I и N и ПИ)) ({(VI: (X ХИМИЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ, {} {¡ХИМИЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ)) л(2, VI) е ВОЗМОЖНЫЕ ПУТИ ПРОТЕКАНИЯ« 1, VI))}) у))

8. свойства участников реакций

ХИМИЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ, ХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА)) п(2, у1) е РЕАГЕНТЫ« 1, vi)) и РЕЗУЛЬТАТЫ« 1, vi))} v))

9. зависящие от температуры и давления свойства реакций

и I и N и {}И)) ((X ХИМИЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ, ТАБЛИЧНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ, ТАБЛИЧНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ДАВЛЕНИЯ)

-»V))

10. собственные свойства системы = (А,(у: {}(ЬиЯи1и(1[1„число моментов] —> у))

11. свойства составляющих = (X, (у: {}(11 и I v И)) ({(vi: (х 1[1, число моментов], ХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА) ) Я(2,у1) е ингредиенты системы«1,у1))}—> V)

12. свойства фазы число моментов], фазы)) л(2,VI) е фазы системы«1,у1))}-> у)

13. свойства ингредиента в фазе

число моментов], фазы, ХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА) ) п(2, у1) б фазы системы ингредиенты фазы

14. общие свойства системы = (К (у: {}(Я I и И)) (Щ, число моментов] и ({(vi: (х 1[1, число моментов], ХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА) ) 71(2,vi) е ингредиенты системы«1,у1))}) ({(VI: (х 1[1, число моментов], фазы)) 71(2,у1) 6 фазы с исто мы«1, V1))}) и ({(у1: (х 1[1, число моментов], фазы, ХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА)) 71(2, VI) € фазы системы« 1,VI)) & 7С(3,у1) € ингредиенты фазы«1,у1), 7с(2,у1))} V)

15. свойства реакции = (а. (у: {}(!* и i и и)) ({{vi: (х 1[1, число моментов], ХИМИЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ)) 71(2, vi) е реакции системы« 1,VI))} —» у)

16. свойства ингредиента в реакции

число моментов], ХИМИЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ, ХИМИЧЕСКИЕ ВЕЩЕСТВА)) 71(2, VI) е реакции системы«1,у1)) & 71(3, у1) е РЕАГЕНТЫ«2,у1)) и РЕЗУЛЬТАТЫ«2,у 1))} у) Приведем примеры онтологических соглашений:

1. (т: 1[1, число моментов]) (у: экстенсивные параметры \ {масса}) у(х)/ масса(х) = уд.1|у(х)

2. (х: 1[1, число моментов]) (у: экстенсивные параметры \ {количество}) у(х) / количество(х) = мол.Пу(х)

3. (t: I[l, число моментов]) (v: экстенсивные параметры \ {количество}) (s: ингредиенты системы (т)) v(T,s) / количество^,s) = MOJl.llv(x,s)

4. (lt[ 1, число моментов!) (i: ингредиенты системы(х)) (v: экстенсивные параметры) дол.11у(Х, i) = v(X, i) / v(x)

Модель знаний раздела представляет собой пару, первый элемент которой есть множество значений терминов СПЗ, а второй - множество законов ПО. Модель знаний ПО состоит из 8 модулей, каждый модуль соответствует одному разделу.

Примеры законов:

1. тип системы = изолированная => ( & (х: 1[1, число моментов -1]) внутренняя энергия (х) = внутренняя энергия(х+1))

2. закон Гей-Люссака: (х: {(х': 1(1, число моментов-1]) давление(х') = давление(х'+1) & газовая е фазы системы(х) & газовая е фазы системы(х+1) ¿¿идеальность (Х+1, газовая) = идеальный}) (i: ингредиенты фазы (х, газовая)) (объем(Х+1, газовая, i) = объем 'х, газовая, i) * (1 + КОЭФФИЦИЕНТ ТЕПЛОВОГО РАСШИРЕНИЯ (Ff (температура(Х+1) -температура

Разработанная модель онтологии содержит 180 предложений языка прикладной логики, определяющих термины СПЗ и СПД, а также онтологические соглашения. База знаний содержит 100 законов ПО, представленных на языке прикладной логики.

В четвертой главе специфицированы все классы задач, решаемых в университетском курсе физической химии, и описан метод синтеза программ для их решения.

При изучении ПО важной характеристикой задачи является информация о том, к какой из онтологий она относится (как сказано выше, всего в данной ПО рассматривается 5 онтологий).

С точки зрения спецификации задачи существует четыре типа терминов: свойство процесса, название сущности ситуации, собственное или совместное свойство сущности ситуации.

Спецификация задачи включает в себя информацию об онтологии, в терминах которой задача формулируется, количество моментов наблюдения, а также входные и выходные термины любого из четырех типов, определенных выше. При этом входные термины задаются вместе со своими значениями:

Z = <Mcur, число_моментов, In1, In2, In3, In4, Outl, Out2, Out3, Out4>,

где:

- Mcur - название онтологии,

- In 1, In2, In3, In4 - кортеж входных данных

- Outl, Out2, Out3, Out4 - кортеж выходных данных, причем

1п1 и 0ий - свойства процесса, 1п2 и 0^2 - название сущности ситуации, 1п3 и 0^3 - собственные свойства сущностей ситуации, 1п4 и 0Ш:4 - совместные свойства сущностей ситуации.

Пример задачи для раздела "Термодинамика. Физические свойства": количество моментов наблюдений равно 1, заданы сущности ситуаций, а также их собственные и совместные свойства. Неизвестный термин один, это совместное свойство сущности. Содержательная формулировка: раствор, содержащий 0.85 г хлорида цинка в 125 г воды, кристаллизуется при -0.23°С. Определить степень диссоциации соли.

Класс задач отличается от задачи тем, что его входные параметры делятся на две группы - переменные и с фиксированными значениями. Переменные параметры, как следует из названия, могут принимать произвольные значения из области определения, превращая, таким образом, класс задач в конкретную задачу из этого класса. Значения этих параметров не влияют на метод решения задачи. В отличие от них, фиксированные параметры неизменны для данного класса, и они определяют метод решения:

К = <Мсиг, число_моментов, 1п1, 1п2,1п3, 1п4, Р1, Р2, Р3, Р4, ОиИ, 0^2, 0^3, 0^4>, где:

- Меиг - текущий модуль

-1п1, 1п2, 1п3, 1п4 - кортеж входных данных

- Р1, Р2, РЗ, Р4 - кортеж параметров

- 0ии, 0^2, 0^3, 0и4 - кортеж выходных данных, причем

1п1, Р1 и 0ий - свойства процесса, 1п2, Р2 и 0^2 - сущности ситуации, 1п3, Р3 и 0Ш:3 - собственные свойства сущностей ситуации, 1п4, Р4 и 0Ш:4 - совместные свойства сущностей ситуации.

Теперь перейдем к описанию метода синтеза.

Введем понятие примитива. Примитив - это элементарная подпрограмма, вычисляющая значение некоторого термина. Особенность ПО заключается в том, что все утверждения имеют вид равенств, которые можно разрешить относительно любого термина, получив, таким образом, примитив, вычисляющий этот термин. Одному утверждению может соответствовать несколько примитивов, причем этот процесс может быть выполнен автоматически. При автоматическом формировании примитивов может быть использован метод преобразования синтаксического дерева, в котором нетерминальные вершины представляют знаки операций, а терминальные - компоненты выражения (числа, переменные и т.д.). Для каждого примитива определено, какой термин он вычисляет, и на основании каких других терминов.

Все примитивы можно разделить на классы. Один критерий классификации - это тип вычисляемого термина - свойство процесса, сущности ситуации, собственное свойство сущности ситуации, совместное свойство сущности ситуации. Другой критерий классификации - это

способ вычисления термина. Другая особенность утверждений ПО заключается в том, что все они связывают значения различных терминов СПД либо для двух соседних моментов наблюдения, либо для одного момента наблюдения. Таким образом, существуют примитивы, вычисляющие значение термина на основании текущего момента наблюдения, текущего и предшествующего, а также текущего и последующего. Таким образом, всего можно выделить 12 классов примитивов.

Метод решения - это последовательность вызовов примитивов, каждый из которых вычисляет значение неизвестного или промежуточного термина. Генерация метода основана на использовании четырех рекурсивных функций, каждая из которых может вызывать саму себя и три других. Каждый вызов такой функции приводит к добавлению в строящийся метод решения нового примитива.

Пятая глава диссертации содержит описание методов реализации оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии.

На рис. 2 приведена архитектурно-контекстная диаграмма оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии.

С помощью оболочки пользователь может создать свою версию онтологии, задав ей уникальное имя. Создание онтологии состоит в определении ее разделов, определении терминологии и онтологических соглашений разделов.

По сформированной онтологии генератор редакторов знаний формирует пустую базу знаний, соответствующую заданной онтологии. Пользователь может сформировать несколько баз знаний, соответствующих одной и той же онтологии. Структура базы знаний определяется онтологией. Каждому имени свойства и имени сущности знаний соответствует своя таблица базы знаний.

Подсистема синтеза примитивов автоматически формирует набор примитивов по онтологических соглашениям и законам. Пользователь также имеет возможность сформировать свою подпрограмму для вычисления значения термина. Имя каждого примитива в библиотеке методов состоит из термина, значение которого вычисляет примитив, и номера. Если существует несколько альтернативных способов вычисления значения одного и того же термина, то новому примитиву присваивается номер, на 1 больший последнего номера примитива для данного термина.

С помощью Редактора постановок задач пользователь может задать постановку класса задач либо постановку задачи. Сформированную постановку можно сохранить в библиотеке задач, присвоив ей уникальное имя. В обоих случаях Подсистема синтеза метода сформирует подпрограмму для решения класса задач. Имя подпрограммы формируется автоматически и состоит из имени задачи и номера. Если сформировано

Рис. 2. Архитектурно-контекстная диаграмма оболочки.

несколько методов решения одной и той же задачи, то они отличаются только номерами. Пользователь может сохранить методы в библиотеке методов. При формировании метода решения задачи используется метод обратной волны, т.е. ищется путь от исходных данных к результату. Метод решения состоит в последовательном вызове примитивов. Сформированный метод решения снабжен комментариями, которые позволяют понять, что вычисляет метод на каждом шаге работы.

Оболочка пакета прикладных программ может быть использована для любой предметной области, в основе которой лежит описанная в работе метаонтология, т.е. в той ПО, в которой:

1. есть сущности знаний, состоящие из именованных экземпляров,

2. есть сущности ситуаций, свойством экземпляров которых является момент времени,

3. сущности знаний имеют собственные свойства, а также свойства, зависимые от других сущностей,

4. сущности ситуаций имеют собственные свойства, значения которых зависят от времени, а также свойства, зависящие от времени и значений других сущностей,

5. онтологические соглашения представляются множеством равенств,

6. знания состоят из значений свойств сущностей и законов, имеющих вид равенств,

7. законы связывают термины ситуации, аргументами которых являются либо один момент наблюдения, либо два соседних.

Шестая глава диссертации содержит описание разработанного прототипа оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии и технологии использования интеллектуального пакета прикладных программ в учебном процессе.

Средством реализации оболочки в работе является Лссе88-97.

Модульная модель онтологии представляется в виде совокупности связанных таблиц. Ниже представлены названия и описания всех таких таблиц, а также характеристики объемов этих таблиц для сформированной средствами прототипа онтологии физической химии:

• "модели онтологии" (1 запись) - содержит названия модульных моделей онтологий;

• "разделы" (8 записей) - содержит названия разделов - модулей модели онтологии и указания на их принадлежность конкретной модели;

• "сущности" (14 записей) - содержит имена терминов предметной области, имеющих смысл имен сущностей (имен множеств), их типы (сущность ситуаций или знаний), принадлежность разделу; здесь также содержится определение сорта, которому принадлежат элементы множества;

• "разделы родители-дети" (9 записей) - содержит определение связей между разделами ("потомок"-"предок") в пределах модели онтологии

• "метасвойства" (5 записей) - содержит имена метасвойств;

• "свойства метасвойства" (17 записей) - задает принадлежность свойств метасвойствам;

• "свойства схемы" (146 записей) - совместно с таблицей "области определения свойств" задает схемы (кортежи аргументов) свойств;

• "свойства" (122 записи) - задает свойства системы и сущностей, описывая их имя, область допустимых значений, раздел и тип (свойство ситуации или знаний);

• "области допустимых значений" (8 записей) - различные области допустимых значений сущностей и свойств;

• "области определения свойств" (201 запись) - совместно с таблицей "свойства схемы" задает схемы (кортежи аргументов) свойств.

С использованием реализованного прототипа разработан интеллектуальный пакет прикладных программ для физической химии (с заполненными таблицами знаний). Методы реализации оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии в настоящее время используются для разработки специализированного компьютерного банка знаний по физической химии для интернет.

В работе рассмотрены различные способы использования пакета при обучении студентов. Рассмотрим основные.

1. Исследовательские задачи при обучении. В этом случае используется оболочка пакета или сам пакет. Студентам ставится одна из исследовательских задач: (1) изучить имеющуюся литературу по данной ПО и расширить базу знаний новыми знаниями, исследовать новые методы решения задач, либо (2) расширить онтологию ПО новыми понятиями, определив для них схемы и связи с уже определенными понятиями.

2. Обучение методам решения задач физической химии. В этом случае используется интеллектуальный пакет программ для физической химии с заполненной базой знаний. Все классы задач могут быть заранее сформированы и записаны в библиотеку задач. При обучении задаются исходные данные задачи и анализируются все построенные системой методы решения и объяснения к процессу решения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Основные результаты работы заключаются в следующем.

1. -Разработана метаонтология, лежащая в основе онтологии физической химии. На основе метаонтологии описана онтология физической химии в виде, удобном для восприятия как специалистами в области химии, так и специалистами в области искусственного интеллекта. Онтология имеет модульную структуру, каждый модуль соответствует одному разделу ПО. Показано, что в ПО самостоятельное значение имеют 5 онтологий, из которых 4 являются упрощениями онтологии физической химии.

2. Разработана модель метаонтологии, расширяемая модульная модель онтологии и база знаний предметной области "Физическая Химия", состоящие из моделей онтологий основных разделов. Расширение модели онтологии состоит в определении новых терминов ПО с использованием определенных в модели метафункций, и/или в добавлении новых модулей модели онтологии, в которых при определении системы понятий используются метафункции. Расширение базы знаний состоит в определении новых значений свойств и значений вновь определенных терминов знаний.

3. В терминах модели онтологии предметной области специфицированы все типы задач, решаемых в университетском курсе физической химии, и разработан метод синтеза программ для их решения.

4. Разработаны методы реализации оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии; оболочка содержит редактор онтологии для данной предметной области, генератор редакторов баз знаний, систему постановок задач, систему синтеза

методов решения задач и систему объяснения процесса решения задач.

5. С использованием разработанных методов реализован прототип оболочки для физической химии. С использованием прототипа создан интеллектуальный пакет прикладных программ для физической химии, содержащий формально представленные онтологию и базу знаний данной предметной области в объеме университетского курса, библиотеку методов решения задач всех специфицированных типов. Разработана технология использования интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии в учебном процессе.

ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Артемьева ИЛ., Цветников В.А., Реутов В.А. Иерархическая модель онтологии физической химии. Часть 1. Модель метаонтологии «Сущности». Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 201,22 с.

2. Артемьева ИЛ., Цветников В А, Реутов В.А. Иерархическая модель онтологии физической химии. Часть 2. Модели систем понятий «Вещества» и «Реакции». Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2001,26 с.

3. Артемьева ИЛ., Цветников В.А., Реутов В.А. Иерархическая модель онтологии физической химии. Часть 3. Модели онтологий разделов "Основы термодинамики" и "Термодинамика. Физические свойства". Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2001.26 с.

4. Артемьева ИЛ., Цветников В.А., Реутов В .А Иерархическая модель онтологии физической химии. Часть 4. Модели онтологий разделов "Термодинамика. Химические свойства", 'Термодинамика. Связь физических и химических свойств" и "Химическая кинетика". Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2001.22 с.

5. Артемьева ИЛ., Цветников В.А., Реутов В.А. Модель онтологии предметной области «Упрощенный физико-химический процесс в неорганической химии». Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 1999,52 с.

6. Артемьева ИЛ., Цветников В .А Фрагмент онтологии физической химии и его модель // Электронный журнал "Исследовано в России", 3, 454-474,2002. http://zhurnal.ape.relarn.ru/aiticles/2002/042.pdf

7. Артемьева ИЛ., Цветников В.А Методы реализации интеллектуальной обучающей программной системы физической химии. Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2002,55 с.

8. Артемьева ИЛ., Реутов В.А., Цветников В.А. Онтология общей и неорганической химии для учебного процесса. // Дальневосточная

математическая школа-семинар им. академика Е.В. Золотова: Тезисы докладов. Владивосток: "Дальнаука" ДВО РАН, 1999. С. 13-14.

9. Артемьева И.Л., Цветников В.А. Методы решения задач на иерархичной модели предметной области "Физическая химия". // Дальневосточная математическая школа-семинар им. академика Е.В. Золотова: Тезисы докладов. Владивосток: "Дальнаука" ДВО РАН, 2001. С. 83-84.

10.Артемьева И.Л., Цветников В.А Использование метаонтологии для конструирования моделей онтологии разделов предметной области "Физическая Химия" // Третья Всероссийская Internet-конференция "Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках". Тамбов: Издательство Тамбовского Государственного Университета, вып. 11,2001. С. 49-58.

11.Цветников В.А. Обучающие экспертные системы в химической термодинамике и общей химии. // Дальневосточный региональный конкурс компьютерных программ студентов, аспирантов и молодых ученых "Программист-2000", 26-29 апреля: Тез. докл. Владивосток: ДВГУ, 2000. С. 71-72.

12.Цветников В.А. Представление знаний для предметной области "Химия" // Региональная естественнонаучная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых: Тезисы докладов. Владивосток: Издательство Дальневосточного университета, 1997. С. 124.

13.Цветников В.А. Редактор ситуаций химической экспертной системы "Университетская химия" // Дальневосточная математическая школа-семинар им. академика Е.В. Золотова: Тезисы докладов. Владивосток: "Дальнаука" ДВО РАН, 2000. С. 112-113.

14.Цветников В.А. Экспертные системы в обучении химии. // Второй международный симпозиум "Химия и химическое образование". Владивосток: Издательство Дальневосточного университета, 2000. С. 27-28.

15.Цветников В.А. Экспертные системы и системы управления баз данных в химическом образовании. // Д.И.Менделеев и Сибирь: История и современность. Всероссийские Менделеевские чтения. Тобольск: Издательство Тобольского государственного педагогического института. 1999. С. 113-114.

16.Цветников В.А. Интеллектуальная программная система Entities // Открытый Дальневосточный конкурс программных средств студентов, аспирантов и молодых специалистов. 3-26 апреля 2002, Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, с. 71-74.

Личный вклад автора. Все результаты, составляющие основное

содержание диссертации, получены автором самостоятельно. Работы [1-5,

8] выполнены при участии эксперта предметной области к.х.н., доцента В.А.Реутова.

Цветников Вадим Александрович

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ СОЗДАНИЯ

КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ФИЗИЧЕСКОЙ ХИМИИ В ОБЪЕМЕ УНИВЕРСИТЕТСКОГО КУРСА

Автореферат

Подписано к печати 17.05.2004 Усл. печ. л. 1,0 Уч.изд. л. 0,75 Формат 60*84/16 Тираж 100 Заказ *

Издано ИАПУ ДВО РАН. Владивосток, Радио, 5

Отпечатано участком оперативной печати ИАПУ ДВО РАН. Владивосток, Радио, 5.

»122 49

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. МОДЕЛЬ ОНТОЛОГИИ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ "ХИМИЯ" И ЕЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРИ СОЗДАНИИ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ).

1.1. Математическая модель онтологии предметной области и ее компоненты.

1.1.1. Термины для описания ситуаций и модели ситуаций.

1.1.2. Термины для описания знаний и модели знаний.

1.1.3. Онтологические соглашения.

1.2. Существующие онтологии химии.

1.2.1. Области применения моделей онтологии химии.

1.2.2. Компоненты моделей онтологий.

1.2.3. Выводы.

1.3. Программные системы для химии.

1.3.1. Общая классификация.

1.3.2. Программные системы физической химии.

1.3.3. Выводы.

1.4. Постановка задачи исследований.

ГЛАВА 2. ОНТОЛОГИЯ ФИЗИЧЕСКОЙ ХИМИИ.

2.1. Анализ предметной области.

2.1.1. Учение о строении вещества.

2.1.2. Химическая термодинамика.

2.1.3. Химическая кинетика.

2.1.4. Катализ.

2.2. Структура предметной области.

2.3. Онтологии разделов.

2.3.1. Раздел "Элементы".

2.3.2. Раздел "Вещества".

2.3.3. Раздел "Реакции".

2.3.4. Раздел "Основы термодинамики".

2.3.5. Раздел "Термодинамика. Физические свойства".

2.3.6. Раздел "Термодинамика. Химические свойства".

2.3.7. Раздел "Химическая кинетика ".

2.3.8. Раздел "Термодинамика. Физические и химические свойства"

2.4. Метаонтология.

2.5. Выводы.

ГЛАВА 3. МОДЕЛЬ ОНТОЛОГИИ И БАЗА ЗНАНИЙ.

3.1. Модуль "Элементы".

3.2. Онтологические соглашения раздела "Элементы".

3.3. Модуль "Вещества".

3.4. Онтологические соглашения раздела "Вещества".

3.5. Модуль "Реакции".

3.6. Онтологические соглашения раздела "Реакции".

3.7. Модуль "Основы термодинамики".

3.8. Онтологические соглашения раздела "Основы термодинамики".

3.9. Модуль "Термодинамика. Физические свойства".

3.10. Онтологические соглашения раздела "Термодинамика. Физические свойства".

3.11. Модуль "Термодинамика. Химические свойства".

3.12. Онтологические соглашения раздела "Термодинамика. Химические свойства".

3.13. Модуль "Химическая кинетика".

3.14. Онтологические соглашения раздела "Химическая кинетика"

3.15. Модуль "Термодинамика. Физические и химические свойства".

ГЛАВА 4. СПЕЦИФИКАЦИИ ВСЕХ КЛАССОВ ЗАДАЧ И МЕТОД СИНТЕЗА.

4.1. Спецификация задачи.

4.2. Декомпозиция и метаклассы задач.

4.3. Классы задач.

4.4. Примитивы.

4.5. Генерация метода решения класса задач.ИЗ

4.5.1. Глобальные процедуры и переменные.

4.5.2. Алгоритм.

4.5.3. Рекурсивная функция "Фа".

4.5.4. Рекурсивная функция "Фвс ".

4.5.5. Рекурсивная функция "Ф0".

4.5.6. Рекурсивная функция "Фе".

4.5.7. Рекурсивная функция "ФР".

4.5.8. Рекурсивная функция "Фен".

4.5.9. Рекурсивная функция "Фи".

4.5.10. Рекурсивная функция "Фкь"-.

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ РЕАЛИЗАЦИИ ОБОЛОЧКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПАКЕТА ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ ФИЗИЧЕСКОЙ ХИМИИ.

5.1.1. Модульная модель онтологии.

5.1.2. Редактор онтологии.

5.1.3. Модульная база знаний.

5.1.4. Генератор редакторов знаний.

5.1.5. Синтез примитивов и редактор примитивов.

5.1.6. Примитив.

5.1.7. Задача.

5.1.8. Подсистема объяснений.

5.1.9. Метод решения.

ГЛАВА 6. ТЕХНОЛОГИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПАКЕТА ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ ФИЗИЧЕСКОЙ ХИМИИ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ.

6.1. Особенности реализации прототипа оболочки интеллектуального пакета прикладных программ.

6.1.1. Модульная база знаний.

6.1.2. Таблица знаний.

6.1.3. Описание терминов.

6.1.4. Утверждение.

6.1.5. Примитив.

6.1.6. Задача.

6.1.7. Метод решения.

6.2. Методы использования.

6.2.1. Исследовательские задания.

6.2.2. Задания по изучению методов решения задач.

Актуальность проблемы. Физическая химия является теоретическим фундаментом всей современной химии [126]. Задачами физической химии [119, 124] являются расчеты состояний термодинамических систем и протекающих в них физико-химических процессов. Под категорию термодинамических систем и физико-химических процессов попадает огромное количество объектов и явлений окружающей нас действительности, от простейших до сложных — от кипящего чайника и классического автоклава до двигателя Карно и перегонного куба.

Расчеты физической химии широко применяются в научных исследованиях при проведении многих экспериментов, а также в учебном процессе, поскольку физическая химия является обязательной научной дисциплиной в высших учебных заведениях. Поэтому эффективное решение и обучение решению этих задач имеют большое практическое значение как для научных исследований, так и для учебного процесса.

Многие знания и законы физической химии, с одной стороны, очень формальны и описываются в виде формул, напрямую используемых при решении задач (закон Рауля, принцип Ле-Шателье, уравнение Аррениуса). Благодаря этому возможно использование компьютеров для решения задач. С другой стороны, многие задачи физической химии, учитывающие факторы среды и свойства протекающих в ней процессов (гетерогенность, пространственное расположение ингредиентов, вязкие течения) имеют значительную вычислительную сложность, практически непосильную для человека, но приемлемую для компьютера. Использование компьютеров для решения задач физической химии увеличивает эффективность научного и учебного процесса, поскольку позволяет повышать скорость и точность решения задач, а также автоматизировать процесс обучения. Таким образом, для химической науки и образования очевидна важность программных систем для решения задач физической химии.

В настоящее время существует большое количество систем, разработанных для решения задач самых разных разделов физической химии [20, 33, 57, 78-93]. Подавляющее большинство систем является обычными программными системами, т.е. не интеллектуальными и не основанными на знаниях. Большинство из них специализированы на решение только одного класса задач, что приводит к эффективности решения этих узких задач. Например, есть системы, решающие только задачи химической термодинамики с тройными системами [33], или системы, решающие задачи поведения идеальных газов [20]. Многие из таких систем используют повторно используемые базы данных термодинамических свойств веществ [20, 57] и реакций [57, 93]. Существуют также экспертные системы для решения физических задач [78]. Такие системы могут решать задачи нескольких классов, используя хранимые описания термодинамических систем и методов решения. Интеллектуальные системы имеют существенное преимущество перед обычными, поскольку позволяют расширять базу знаний, не меняя ядро программной системы, охватывая новые разделы предметной области и новые классы задач. Для создания интеллектуальных систем необходим теоретический фундамент в виде моделей онтологий предметных областей, который часто отсутствует в обычных системах. В настоящее время проводятся исследования и разработка моделей онтологий самых разных областей человеческой деятельности, в том числе и химии [69]. Известны модели онтологий различных разделов химии, например: Онтология Химических Элементов [54], Онтология Кристаллов [52], Онтология Чистых Образцов [72], Онтология Керамических Материалов [70] и др.

Однако существуют до сих пор не решенные проблемы. Узкая специализация оборачивается бесполезностью обычных программных систем в других, даже смежных разделах физической химии. Сильно упрощающие предметную область соглашения, принятые в них, не допускают расширение для охвата новых задач — новые задачи влекут создание новых систем. Среди реально используемых программных систем для химии процент интеллектуальных систем ничтожно мал. Многие сложные системы используют химические базы данных, в том числе и распределенные, но это не делает их интеллектуальными системами. Многие системы, заявленные их авторами как интеллектуальные, в действительности не являются таковыми. Некоторые из них [57] являются не чем иным как пакетами прикладных программ, другие [81] предлагают пользователю самостоятельно конструировать методы решения новых классов задач на основе некоторого набора строительных примитивов. Кроме этого, не известно ни одной интеллектуальной системы, разработанной на основе формальной модели онтологии физической химии, поэтому нет формальных ограничений, в рамках которых можно расширять и модернизировать интеллектуальные системы. Не известно ни только сложных моделей онтологий всей физической химии, или, по крайней мере, химической термодинамики (ее главного раздела), но и моделей онтологий уровня выше химических реакций, веществ и элементов, которые могли бы стать базой для разработки интеллектуальных систем физической химии.

Таким образом, актуальной является разработка системы интеллектуальной поддержки процесса решения задач физической химии на основе расширяемой модели онтологии этой предметной области в объеме университетского курса. Выбор именно университетских представлений продиктован двумя причинами. Во-первых, университетские представления охватывают данный раздел химии в наибольшем объеме. Профессиональные же химики не работают со всей физической химией, а углубленно исследуют какой-то ее подраздел. Во-вторых, в высших учебных заведениях обучение решению задач физической химии проводится именно на основе университетских представлений.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование моделей, методов и средств создания компьютерной системы интеллектуальной поддержки процесса решения задач физической химии в объеме университетского курса на основе расширяемых модели онтологии и базы знаний этой предметной области.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:

1. разработать онтологию предметной области "Физическая химия";

2. разработать математическую модель онтологии и базу знаний предметной области "Физическая химия";

3. специфицировать все типы задач, решаемых в университетском курсе физической химии, и разработать метод синтеза программ для их решения;

4. разработать методы реализации оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии;

5. разработать и исследовать технологию использования интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии в учебном процессе

Методы исследования. Для решения указанных задач использовались элементы математической логики и методы системного программирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. впервые разработана метаонтология, лежащая в основе онтологии физической химии; на ее основе впервые описана онтология физической химии в виде, удобном для восприятия как специалистами в области химии, так и специалистами в области искусственного интеллекта;

2. впервые разработана модель метаонтологии физической химии и на ее основе расширяемая модульная модель онтологии, состоящая из моделей онтологий основных разделов данной предметной области;

3. в терминах модели онтологии предметной области специфицированы все типы задач, решаемых в университетском курсе физической химии, и разработан метод синтеза программ для их решения;

4. впервые разработаны методы реализации оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии.

Практическая ценность работы состоит в следующем:

1. с использованием разработанных методов реализован прототип оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии, содержащий редактор онтологии для данной предметной области, генератор редакторов баз знаний, систему ввода постановок задач, систему синтеза методов решения задач и систему формирования объяснения процесса решения задач;

2. с использованием прототипа создан интеллектуальный пакет прикладных программ для физической химии, содержащий формально представленные онтологию и базу знаний данной предметной области в объеме университетского курса, библиотеку методов решения задач всех специфицированных типов;

3. разработана технология использования интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии в учебном процессе.

Материалы диссертации использовались в учебном процессе на базовой кафедре Программного обеспечения ЭВМ ДВГУ в ИАПУ ДВО РАН при чтении курса лекций по дисциплинам "Модели знаний и экспертные системы" и "Системы искусственного интеллекта", а также при выполнении курсовых и дипломных работ студентами кафедры ПО ЭВМ ДВГУ.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты работы докладывались и обсуждались на следующих международных и отечественных конференциях и семинарах:

- Региональной естественнонаучной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Владивосток, 1997),

- Всероссийских Менделеевских чтениях (Тобольск, 1999),

- Дальневосточном региональном конкурсе компьютерных программ студентов, аспирантов и молодых ученых (Владивосток, 2000, 2002),

- Дальневосточной математической школе-семинаре им. академика Е.В. Золотова (Владивосток, 1999,2000,2001),

Втором международном симпозиуме "Химия и химическое образование" (Владивосток, 2000),

- Третьей всероссийской научной Ыегпе^конференции "Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках" (Тамбов, 2001),

- совместных семинарах отдела экспертных систем ИАПУ ДВО РАН и факультета компьютерных наук ДВГУ (1997-2004).

Реализация результатов работы. Представленные в работе исследования выполнены в рамках научно-исследовательских тем ИАПУ ДВО РАН:

3. «Развитие методов и инструментальных средств решения задач математического моделирования, исследования операций, математического программирования, автоматизированной обработки знаний и графической информации с использованием параллельных вычислений и многопроцессорных вычислительных комплексов», № гос. регистрации 01200205277;

4. «Методы и средства технологии автоматизированной обработки знаний, специфицирования и анализа программного обеспечения, распределенных вычислительных систем, обработки и визуализации графической информации с применением параллельных вычислений», № гос.регистрации 01.99.00 05772;

5. «Методы и средства технологии создания экспертных систем, основанных на системах логических соотношений», № гос.регистрации 01.9.50006915.

В указанных работах автор принимал участие в качестве исполнителя.

По материалам диссертации опубликовано 16 печатных работ [107-116, 117-122]. Работа являлась победителем Всероссийского конкурса "Молодые ученые — малому предпринимательству" и финансировалась Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере как научно-исследовательская работа по теме "Разработка моделей онтологий химических предметных областей и создание интеллектуальных пакетов для решения химических задач'*, а также была победителем конкурса программных систем студентов, аспирантов и молодых специалистов в 2002 году.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит их введения, шести глав и заключения, изложенных на 20650 страницах, списка литературы, включающего 136 наименований, и приложений.

Основные результаты работы заключаются в следующем.

1. Разработана метаонтология, лежащая в основе онтологии физической химии. На основе метаонтологии описана онтология физической химии в виде, удобном для восприятия как специалистами в области химии, так и специалистами в области искусственного интеллекта. Онтология имеет модульную структуру, каждый модуль соответствует одному разделу ПО. Показано, что в ПО самостоятельное значение имеют 5 онтологий, из которых 4 являются упрощениями онтологии физической химии.

2. Разработана модель метаонтологии, расширяемая модульная модель онтологии и база знаний предметной области "Физическая Химия", состоящие из моделей онтологий основных разделов. Расширение модели онтологии состоит в определении новых терминов ПО с использованием определенных в модели метафункций, и/или в добавлении новых модулей модели онтологии, в которых при определении системы понятий используются метафункции. Расширение базы знаний состоит в определении новых значений свойств и значений вновь определенных терминов знаний.

3. В терминах модели онтологии предметной области специфицированы все типы задач, решаемых в университетском курсе физической химии, и разработан метод синтеза программ для их решения.

4. Разработаны методы реализации оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии; оболочка содержит редактор онтологии для данной предметной области, генератор редакторов баз знаний, систему постановок задач, систему синтеза методов решения задач и систему объяснения процесса решения задач.

5. С использованием разработанных методов реализован прототип оболочки для физической химии. С использованием прототипа создан интеллектуальный пакет прикладных программ для физической химии, содержащий формально представленные онтологию и базу знаний данной предметной области в объеме университетского курса, библиотеку методов решения задач всех специфицированных типов. Разработана технология использования интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии в учебном процессе.

Заключение

1. A. Gomez-Perez, M.Fernandez, А. De Vicente. Toward a Method to Conceptualize Domain Ontologies. Workshop on Ontological Eng. European Coordinating Committee for Artificial 1.telligence, 1996, pp 41-52.

2. A.Bernaras, I.Laresgoiti, J.Corera. Building and Reusing Ontologies for Electrical Network Applications. Proceeding of the Conference on Artificial Intelligence (ECAI 1996). ECAI 96. 298-302

3. Acorn NMR Inc. NUTS. 2000. http.V/www.acornnmr.com/n featur.htm

4. Adam Farquhar, Richard Fikes, James Rice. Knowledge Systems Laboratory, Stanford University. The Ontolingua Server: a Tool for Collaborative Ontology Construction. http://ksi.cpsc.ucalgarv.ca/KAW/KAW96/farquhar/farquhar.html

5. Andrey Lakhtin. Уральский Химический Калькулятор 2.2. 19961998. http://www.halvava.ru/urchemcalc/dscr en.html

6. Bio-Rad Laboratories. ChemWeb. 1996-1999.http ://www. softshell. com/FREE/Chem Web/chemweb .html

7. Bob Gibbons. Chem-It. 1998. http://www.li.net/~bgibb/

8. Carlo Nervi. ESP Electrochemical Simulations Package 2.4. 19941998. http://chpc06.ch.unito.it/esp manual.html

9. Carlos Cobas, Jacobo Cruces and F. Javier Sardina. MestRe-C. 1999. http://qobrue.usc.es/isgroup/MestRe-C/MestRe-C.html

10. Carolin Jelinek, William Vining. University Of Massachusetts. Organic Nomenclature tutorial. 2000.http://soulcatcher.chem.umass.edu/web/downloads/organicnom.html

11. Chemeng Software Design. ChemMaths 3.0. 1999. http://www.cesd.com/chempage.htm

12. Chemeng Software Design. Prosim. 2000. http://www.cesd.com/cesddls.html

13. Chemlnnovation Software. Chemistry 4-D Draw & PowerRef. 2000. http://www.cheminnovation.com/demo.html

14. Chemistry Courseware Consortium Department of Chemistry, Donnan Laboratories, University of Liverpool. Chemistry Quiz. 2000. http://www.liv.ac.uk/ctichem/c3cqdemo.html

15. Chemistry Stuff. Foundation of Organic Chemistry. 1999. ftp://ftp.liv.ac.uk/pub/chemistry/cti/shareware/foc/

16. ChemSW, Inc. Buffer Maker. 1998-2000. http://www.chemsw.eom/l 3070.htm

17. ChemSW, Inc. DilCalc. 1999-2000. http://www.chemsw.eom/l 2073 .htm18