автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка методов и алгоритмов интеграции неоднородных продукционных систем управления выводом знания

КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ Т2ШМОПИЕСКШ УНИВЕРСМТЕТ

РГБ ОД

О О;П

На правах рукописи ДЩЮВА ТАТЬЯНА ГЕННАДЬЕВНА УДК 658.012.011.56:[62:007:159.955](043.3)

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГ0ЖП.50В ННТЕГРАЩШ НЕОДНОРОДНЫХ ПРОДУКЩОНННХ ШЯ1М УПРАВЯЕЙИЯ швощм знши

Специальность 05.13.06 - автоматизированные системы управления

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Краснодар 1994

Работа выполнена в Кубанском государственном технологическом университете.

Научные руководители: доктор технических наук, профессор

Клвчко В.И.,

кандидат технических наук, профессор Частиков А.П. ■ Официальные оппоненты: действительный член Международной

академии информатизации, доктор технических наук, профессор Горелова Г.В.,

кандидат технических наук, доцент Шахворостов H.H. Ведущее предприятие: Центральный научно-исследовательский

институт экономики, информатики и систем управления, г.Москва

Защита диссертации состоится " З^Г* С'1бУс£-£/и\ 1994 г. в час. на заседании специализированного совета К 063.40.06 Кубанского государственного технологического университета по адресу: 350006, Краснодар, ул. Красная, д. 135, ауд. 80.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Кубанского государственного технологического университета по адресу: 350072, Краснодар, ул. Московская, д. 2.

Автореферат разослан * £fTm 1994 г.

Ученый секретарь специализированного совета

К 063.40.06, к.т.н., доцент - -" В.И. Лойко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Современный уровень автоматизации различных сфер инженерной деятельности предусматривает интеллектуализацию автоматизированных систем управления (АСУ), а также интеграцию средств вычислительной техники путем создания компьютерных сетей и информации в виде распределенных баз данных и знаний.

основная идея интеграции заключается в создании технических, технологических, организационных условий для совместного применения с наибольшей эффективностью различных средств автоматизации и систем управления.

Интеграция локальных программных разработок в области баз данных, и экспертных систем позволит создать условия для оперативного и надежного информационного обмена, обеспечить сетевой доступ к распределенным базам данных и знаний, предоставить качественно новый набор информационных услуг широкому кругу пользователей.

Диссертационная работа посвящена разработке принципов интеграции неоднородных продукционных систем управления выводом знаний. Тема диссертации связана с отраслевой научно технической программой НСУ 437-89 "Исследование и разработка методов и средств автоматизации инженерного труда на базе экспертных систем различного назначения".

Цель работы. Разработка методов и алгоритмов интеграции существувдих неоднородных продукционных экспертных систем (ЭС), работавдих в смежных предметных областях.

Задачи исследования:

-4- разработка схемы представления глобальных знаний интегрируемых ЭС;

- разработка механизма обработки глобальных запросов пользователя;

- разработка механизма преобразования и обмена выводимыми знаниями между ЭС в процессе выполнения глобального запросе;

- разработка архитектуры интегрированной системы управления вывода знаний (ИСУВЗ).

Методы исследования. Поставленные задачи решены с применением теории графов, теории нечетких множеств, методов искусственного интеллекта, инженерии знаний и построения экспертных систем, методов экспертных оценок, математического моделирования и целочисленного линейного программирования.

Научная новизна. Осуществлена постановка, определены методы решения задачи интеграции существующих неоднородных продукционных ЭС, работающих в смежных областях.

Предложен метод оценки целесообразности интеграции ЭС.

Разработана схеме представления глобальных знаний интегрируемых ЭС на основе функционального графа (ФГ), отображающего потенциальные пути вывода знаний с применением функций агрегирования для разрешения конфликтов.

Разработан механизм обработки глобальных запросов, состоящий из пяти этапов: декомпозиции глобального запроса; поиска на ФГ правил, необходимых для выполнения запроса; сегментации идентифицированных правил; формирования упорядоченного перечня заданий к экспертным системам; обработки заданий в соответствующих ЭС и объединения локальных ответов в глобальный ответ.

Рассмотрены вопросы оптимизации глобального запроса, а также обработки параллельных путей и циклов.

Разработана архитектура интегрированной системы управления выводом знаний.

Предложена методика оптимального размещения файлов баз знаний экспертных систем по узлам вычислительной сети. •

Практическая ценность. Предложенные принципы интеграции неоднородных продукционных со, а также созданная на их основе интегрированная система управления выводом знаний позволяют объединять уже существующие базы знаний, относящиеся к смежным предметным областям, и использовать их совокупные знания для выполнения глобальных запросов пользователя.

Разработанные принципы интеграции и алгоритмы обработки глобальных запросов могут быть использованы для создания распределенных интеллектуальных • систем управления на базе существующих продукционных ЗС, причем без их перепроектирования.

Разработана демонстрационная модель ИСУВЗ для объединения трех ЭС, работающих в среде ИМ на компьютере типа 1ВК РС/ХТ/АТ. В качестве предметной выбрана область проектирования локальных вычислительных сетей (ЛВС).

Предложенный подход позволяет на практике продлнвать срок службы действующих ЭС, предоставлять пользователю качественно новый вид услуг - выработку ответов на запросы на основе взаимных консультаций ЭС, а также обеспечивать более высокую "прозрачность" знаний, чем в традиционных системах.

Реализация результатов работы. Научно-техническая продук-

ция, разработанная в рамках данного исследования, внедрена в ЦНИИ ЭИСУ (г. Москва), КБ "Селена" (г. Краснодар), НИИ "Бриз" (г. Таганрог), что подтверждается соответствующими актами.

Апробация работы. Основные этапы работы докладывались и обсуждались на Всесоюзной конференции "Система Интер-Эксперт. Опыт прикладных разработок" (Калинин, май, 1990 г.), Всесоюзном научно - техническом семинаре "Комплексная автоматизация проектных и конструкторских работ в машиностроении" (Ленинград, июль, 1990 г.), Всероссийском научно - техническом семинаре "Гибридные экспертные системы в задачах проектирования сложных технических объектов" (Санкт-Петербург, июнь, 1992 г.), Международной конференции "Партнерство во имя прогресса" (Анапа, май, 1994 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ. Из них: 1 статья, 1 учебное пособив и 7 тезисов докладов на вышеперечисленных конференциях.

Основные положения, выносимые на защиту:

- моделирование глобальных знаний интегрируемых ЭС с помощью функционального графа;

- алгоритм идентификации правил,.необходимых для выполнения запроса пользователя;

- алгоритм сегментации идентифицированных цравил, формирования заданий к ЭС и определения порядка их выполнения;

- алгоритм управления независимо получаемыми результатами выполнения заданий;

- архитектура интегрированной системы управления выводом знаний.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на страницах.

Работа содержит У2 рисунков, 2 таблицы, библиографию из ?% наименований на В страницах и приложения на 20 страницах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи исследования.

В первой главе проведен обзор по рассматриваемой проблеме, .который показал, что локально созданные разработки в области баз данных и экспертных систем используются не эффективно, без системного эффекта, так как они разрознены и не могут обмениваться информацией (знаниями) вследствие технической, программной и информационной несовместимости. Это приводит к быстрому моральному старению таких программных продуктов, что крайне не желательно ввиду большой трудоемкости и стоимости их разработки.

Анализ интегрированных интеллектуальных систем управления показал, что проводимые в этой области исследования до сих пор были направлены на создание дедуктивных баз данных, интеграции существующих неоднородных информационных систем, разработку средств интеграции на уровне систем.

Обоснована необходимость и поставлена задача интеграции неоднородных продукционных экспертных систем.

Введены основные понятия и определения, используемые в

данной работе, но не нашедшие тока общепринятого толкования в отечественной литературе. В частности, под компонентными системами (КС) в дальнейшем подразумеваются существующие неоднородные продукционные ЭС, участвующие в интеграции и работающие в смежных предметных областях.

Проведен анализ различных способов интеграции баз знаний по аналогии с решением подобных задач в области неоднородных баз данных.

Обосновано, что наиболее эффективным способом интеграции с точки зрения стоимости и времени создания является разработка интегрированной системы управления выводом знаний для объединения компонентных систем без их перепроектирования.

Выработаны основные требования к ИСУВЗ.

Процесс создания ИСУВЗ разбит на следующие этапы:

- синтез схемы представления глобальных знаний;

- создание механизма обработки глобальных запросов;

- разработка механизма преобразования и обмена выводимыми данными между КС в процессе выполнения глобального запроса пользователя;

- разработка архитектуры ИСУВЗ;■

- разработка демонстрационной модели ИСУВЗ.

Во второй главе предложен метод оценки целесообразности интеграции выделенного множества неоднородных продукционных ЭС для заданной степени общности используемых ими информационных элементов.

Разработка схемы представления глобальных знаний КС осуществлена поэтапно:

- представление отдельного правила в виде графа;

- представление локальных знаний КС в виде графа зависимостей;

- объединение отдельных графов КС в единый функциональный граф (ФГ) через общие информационные элементы для моделирования глобальных знаний компонентных систем.

Вершина ФГ определена гэртежем:

V = ( Id, type, mode, aggr ), где Id - идентификатор вершины; type - тип вершины (объект, атрибут объекта, функция); mode - режим обмена данными.(явный или неявный); aggr - функция агрегирования для разрешения конфликтов между альтернативными значениями.

Дуга в ФГ определена шестеркой атрибутов: е = ( va, vc, vt, м, еГ, af ), где VQ, Ve, V^ - наборы вершин, соответствующие множествам элементов данных в посылке, заключении и условии запуска правила;

М - идентификатор КС;

ei - фактор эффективности для оценки альтернативных путей вывода:

ai - фактор точности полученных альтернативных значений. Причем, две дуги е1 и е2 на ФГ различаются, если М (ер # Н (е2),

дане когда

Vei> = Ve2>' VB1> в vc<®2>' Л<е1> « Ve2> Круглая вершина на ФГ обозначает атрибут объекта, прямо-

угольная - объект, ромб - операцию (функцию) над объектом.

Обычные окружности указывают на неявные элементы данных, а закрашенные окружности - на явные элементы.

Сплошными линиями на графе указаны отношения вывода, причем жирная линия означает то, что данное правило является продукционным, а тонкая линия - что данное правило имеет явное условие запуска, выделенное пунктирной линией.

Функциональный граф содержит в себе информацию о динамических аспектах глобальных знаний КС и отражает потенциальные пути вывода в них.

Понятия параллельных путей и циклов расширены с учетом семантики ФГ. Рассмотрены вопросы обработки циклов и разрешения конфликтов при выполнении параллельных путей.

Предложен механизм обработки глобальных запросов, включающий в себя пять этапов: трансляция глобального запроса; идентификация правил, необходимых для выполнения запроса; сегментация идентифицированных правил; формирование перечня заданий к КС; выполнение заданий в КС.

Разработан алгоритм 1 идентификации правил, необходимых для выполнения запроса.

Исходными данными являются:

- нормализованный функциональный граф пРС;

- множества исходных параметров (Б);

- множества целевых параметров (Т).

В результате выполнения алгоритма необходимо получить множество дуг, образующих подграф всех возможных путей вывода из 5 в Т:

Р = tP-j,

а также их величины эффективности (ei) и точности (а!).

Для поиска необходимых правил используется поиск "в глубину" с оценкой величин ei и аг для каэдого из найденных путей:

- на функциональном графе nFG проводится поиск "в глубину" для всех возможных нормализованных дуг е11 от S до Т;

- вычисляются объединенные значения величин ei и ai для каждого пути:

- нормализованные дуги е11 денормализуются к исходным дугам е;

- уничтожаются дублирувдие пути.

Для представления алгоритмов выбрана обобщенная форма записи операторов и процедур программ.

Алгоритм 1.

begin Р =

for кавдого v в S do begin

пусть еп есть некоторая дуга, такая, что t(en) = у;

/» t(en) означает начало дуги е11 »/ П0ИСК(еп); end

end

procedure ШЖК(еп); begin

1=1;

lor каадой дуги fn, такой, что t(In) = h(ln) do /* т.е. in - это дуга, конец которой совпадает с */ /» началом (h) дуги е11 */ begin pj • Pju ID; 11 h(in) e T then begin

/« получение объединенных значений el и al */ /* для найденного пути */

еГ(Р1> " I вГ<в1)! 1

aKPj) » п aliens 1

/« выбор лучшего из предыдущего и текущего »/ /* найденных путей на основе еГ и аГ */ Р к EbffiOPiP.Pj); 1 = 1+1; end

else П0ИСК(Гп); P1 s P1 ~

end

end

Разработан алгоритм 2 сегментации идентифицированных правил и формирования упорядоченного перечня заданий к КС.

Исходными данными для алгоритма 2 является множество подграфов:

Р = СР11Р1 с FG),

полученное в результате вшолнения алгоритма 1.

В результате вшолнения алгоритма 2 необходимо получить множество заданий

К = 0^}

к соответствующим компонентным системам.

Для решения поставленной задачи для каждой дуги е1( выходящей из начальной верш-чы дуги ес> следует проверить:

- является ли ее компонентная система той же, что и для дуги ес;

- все ли дуги в сегменте имеют такие же предшествующие сегменты.

Если оба условия выполняются, то в сегмент, содержащий ес добавляется дуга е^.

Затем, кавдый сегмент Seg = Спредставляется в виде задания К, определяемого кортежем

(CS, IN, OUT, Seg), где CS - соответствующая компонентная система; IN и OUT - множества входных и выходных параметров соответственно;

Seg - соответствующий сегмент.

Ниже приведен алгоритм 2 сегментации правил и формирования заданий.

Алгоритм 2. begin

1 = 1; /* i - номер текущего задания «/ ior каждого Pj из множества Р do

for дуг е, не имеющих дуг - прародителей do

begtn

TSUZj) = INCKj) U (Va(e) U vt(e)); ПОИСК(еД); 1-1+1:

end

end

procedure ПОИСК(еД); begin

lor каждой вершины v e Vc(e) do begin пусть e1;j € Seg^; 11 CS(e) = CS(I) and • Vt(i) s (UjVc(e1;j)) then

Segj = seg1 и l;

else begin

CSCKj) = CS(e); /* CS означает имя КС */ /# получение выходных параметров для

/* задания */

ODT(K^) = OUKKj) и Vc(e); 1 = 1 + 1;

/* получение входных параметров для */ /».нового задания */ IN(Kj) = ШО^) u (Va(D и Vt(i)); end ПОИСК(ГД); end

end

Разработан алгоритм 3 управления независимо получаемыми результатами выполнения заданий.

Входными данными для алгоритма является упорядоченное множество заданий (К^), полученное в результате выполнения предыдущего алгоритма.

В качестве выходных да-"шх необходимо получить значения целевых параметров, требуемкх в запросе.

Алгоритм 3.

begin

назначить "стартовые" задания

Kg = (CSg, iNg, OUTg, Segg) ТЭКИв, ЧТО

INS л S1 * в для компонентной системы CSg;

/» некоторые CSg для своей инициализации могут #/

/• требовать начальных данных v^^ */

обеспечить CSg необходимыми данными Ш3 и vs;

while и OUT^ Т1 для всех уне выполненных

заданий К^ and существует задание Kj

такое, что V s ( и ОШ^), где

V = (V|INj и mode(v) = EX) do

/* т.е. результаты всех уже выполненных за- */

/«даний не содержат целевых параметров и су-*/

/* ществует такое задание, что его входные */

/* параметры являются подмножеством зыходных*/

/* параметров предыдущего задания, а началь-«/

/* ныэ данные заданы явно (ЕХ) */ begin

сохранить значения параметров ОШ^,

полученные от CS^

11 существуют альтернативные значения v^, islsn на дугах б е Ес е ООТ11 л 0UT12 л ... л OUT^

then

Юг каждой дуги е е Ес do begin

получить aggr(e) для Vj с целью определения оптимального значения; назначить КС CSj -задание К^ со значениями OtIT1 в качестве Ш^; end

end

return значения параметров СШ^, когда Tj £ OUT^

end

В третьей главе предложена архитектура МСУВЗ, представляющая собой четыре взаимосвязанных модуля, показанных на рис.1: интерфейс пользователя, модуль администратора глобальных знаний (MATS), модуль администратора локальных знаний (ШЗ) верхнего уровня, пространство памяти системы, образованное схемой глобальной. базы данных и глобальными . знаниями (функциональным графом).

Реализация описанных выше этапов обработки глобального запроса возложена на МАГЗ, состоящий из следующих блоков:

- модуль трансляции запроса, в котором поступивший глоба-

Архитектура интегрированной системы управления выводом знаний

Интерфейс пользователя

модуль трансляции запросов

м А

модуль поиска знаний

Г модуль распределения заданий

3

модуль управления заданиями

МАЛЗ (верхний уровень)

-П:-

Глобальная ВД

Глобальные' знания (ФГ)

ИСУВЗ

мш (ниш, уров.)

1£

МАЛЗ (нигн. уров.)

ЭС1

ЭС2

Ъ.

МШ

(НИЕН. УРОВ.)

ЭСЗ

РйС.1

льный запрос декомпозируется на алементарные запросы;

- модуль поиска знание, реализующий алгоритм идентификации правил, необходимых для выполнения запроса пользователя;

- модуль распределения заданий, реализующий алгоритм сегментации идентифицированных правил и формирования упорядоченного перечня заданий к КС;

- модуль управления заданиями, реализующий алгоритм управления независимо получаемыми результатами выполнения заданий.

ШЗ верхнего и нижнего уровней выполняют роль интерфейса между отдельными КС и ИСУВЗ. Рассмотрены пути решения проблемы несовместимости различных моделей нечетких рассуждений (МНР) при обмене выводимыми данными меаду КС. Описан способ преобразования МНР, реализованный в МАЛЗ.

Отмечена "многомерность" архитектуры ИСУВЗ, имеющей следующие измерения: информационное (измерение баз данных), знаний (измерение баз знаний), коммуникационное (измерение сети) и операционное (измерение операционной системы).

Предложенный подход к интеграции неоднородных продукционных экспертных систем реализован в виде демонстрационной модели ИСУВЗ, объединяющей три ЭС, работающие на персональном компьютере типа IBM PC/XT/AT. В качестве предметной выбрана область проектирования локальных вычислительных сетей. Демонстрационная модель реализована в среде Gffiffi и функционирует в операционной системе MS DOS версии 3.0 и выше.

На примере консультации по выбору топологии ЛВС показаны следующие преимущества применения ИСУВЗ по сравнению с

традиционными разрозненными экспертными системами:

- отсутствует необходимость перепроектирования экспертных систем и обеспечивается их простое подключение к ИСУВЗ;

- продливается срок службы отдельных ЭС, участвующих в интеграции;

- повышается их эффективность, увеличивается достоверность результатов;

- достигается более высокая, чем в традиционных системах, "прозрачность" знаний;

- интеграция происходит на уровне правил, а не систем;

- обеспечивается сетевой доступ к распределенным базам знаний действующих интеллектуальных систем;

- создаются условия для оперативного и надежного

<9

информационного обмена.

Четвертая глава посвящена оценке эффективности интегрированной системы управления выводом знаний, как функции времени эффективной работы системы Т9 и времени потерь Тц. Время выполнения запроса Т3 в ИСУВЗ определяется по формуле:

тз = тэ + тп ' тэ = г^1 + + + + г^2, где

- время трансляции р-го запроса от пользователя к ИСУВЗ; г^3 - время, затрачиваемое ИСУВЗ на декомпозицию запроса на задания и управление их реализацией;

- время выполнения заданий в компонентных системах;

1;°° - время, затрачиваемое ИСУВЗ на объединение локальных ответов в глобальный ответ;

фГ)р

1р- - время трансляции ответа на р-й запрос от ИСУВЗ к

о

пользователю.

тп ■ *пд 4 гсин + + Ър + гвв ' гцд - время передачи данных между КС, находящимися в различных

узлах, в процессе выполнения запроса пользователя;

гсш - время синхронизации параллельно протекающих процессов;

- среднее время, затрачиваемое на повторную инициализацию

компонентных систем;

г^р - время преобразования данных для устранения несовмеоти-мостей между неоднородными экспертными системами; гвв - время ввода пользователем промежуточных данных в интерактивном режиме.

Эффективность применения ИСУВЗ по сравнению с традиционными автономными экспертными системами по основному показателю

- времени ответа на запрос Т3 выше не менее, чем на один порядок.

Намечены пути повышения эффективности работы системы и сокращения времени потерь.

Показано, что применение ИСУВЗ при пропорционально растущей сложности запроса позволяет уменьшает вероятность ошибок при переносе данных и увеличивает точность ответа на запрос по сравнению с традиционным вариантом.

Предложен метод определения оптимального распределения файлов баз знаний КС по узлам сети, позволяющий сократить время реакции системы на запрос пользователя за счет уменьшения времени передачи данных.

В заключении обобщаются основные теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе.

-21В приложении представлены листинги наборов правил трех демонстрационных экспертных систем, а также листинг демонстрационной модели ИСУВЗ.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Основным научным результатом диссертационной работы является разработка методов и алгоритмов интеграции существующих неоднородных гродукционных экспертных систем, работающих в смежных предметных областях.

Основные теоретические и практические результаты заключаются в следующем:

1. Предложена методика определения целесообразности интеграции ЭС исходя из степени общности их предметных областей.

2. Разработаны средства графического представления глобальных знаний компонентных систем, позволяющие наглядно отображать зависимости вывода и ограничений между элементами данных КС.

3. Предложен механизм обработки глобальных запросов пользователя, использующий модифицированные алгоритмы поиска на графе.

4. Разработаны следующие алгоритмы, формализующие этапы обработки запроса:

алгоритм идентификации правил, необходимых для выполнения запроса пользователя;

алгоритм сегментации идентифицированных правил и формирования упорядоченного перечня заданий к КС;

-алгоритм управления независимо получаемыми результатами выполнения заданий.

5. Предложены способы устранения несовместимостей между неоднородными КС с целью обеспечения адекватного обмена данными между ними в процессе выполнения запроса пользователя.

6. Разработана архитектура интегрированной системы управления выводом знаний, использующая предложенную схему представления знаний и реализующая механизм обработки запросов на основе синтезированных алгоритмов.

7. Предложен метод определения оптимального распределения файлов баз знаний КС, позволяющий сократить время реакции системы на запрос пользователя за счет уменьшения времени передачи данных. . "

8. Показано, что:

- эффективность применения ИСУВЗ по основному показателю - времени ответа на запрос выше не менее, чем на один порядок по сравнению с работой традиционных ЭС без использования ИСУВЗ;

- применение ИСУВЗ уменьшает вероятность ошибок при переносе данных и увеличивает точность ответа на запрос пользователя.

9. Разработана демонстрационная модель ИСУВЗ, функционирующая на персональном компьютере типа IBM PC/XT/AT в среде GURU под управлением операционной системы MS DOS версии 3.0 и выше.

Основные положения диссертации опубликованы в. следующих работах:

1. Работа с Микро-Экспертом / Дедкова Т.Г., Ключко В.И.,

Частиков А.П. и др. // Вычислительная техника, 1990, N 10, С. 33-45.

2. Дедкова Т.Г., Частиков A.n. Применение ИНТЕР-ЭКСПЕРТ для классификации и оценки локальных вычислительных сетей на ранних этапах проектирования: Тезисы доклада // Система ИНТЕР-ЭКСПЕРТ. Опыт прикладных разработок. - Калинин, 1990. -С. 10-12.

3. Дедкова Т.Г., Ключко В.И., Частиков А.П. Экспертная система для проектирования локальных вычислительных сетей: Тезисы доклада // Комплексная автоматизация проектных и конструкторских работ в машиностроении. - Л., 1990. - С. 37-40.

4. Дедкова Т.Г., Частиков A.n., Юдин Ю.В. Эволюционный подход к построению экспертных систем: Тезисы доклада // Комплексная автоматизация проектных и конструкторских работ в машиностроении. - Л., 1990. - С. 31-33.

5. Интеллектное моделирование и его роль при выработке проектных решений: Тезисы доклада /.Бельченко В.Е., Дедкова Т.Г., Частиков А.П. и др. // Гибридные экспертные системы в задачах проектирования сложных технических объектов / Под ред. Ю.В. Юдина. - Санкт-Петербург, 1992. - С. 22-25.

6. Критерии оценки различных методологий построения экспертных систем: Тезисы доклада / Бельченко В.Е., Дедкова Т.Г., Частиков А.П. и др. // Гибридные экспертные системы в задачах проектирования сложных технических объектов / Под ред. Ю.В. Юдина. - Санкт-Петербург, 1992. - С. 25-27.

7.-Построение продукционных экспертных систем в среде Clipper: Тезисы доклада / Бельченко В.Е., Дедкова Т.Г.,

Частиков А.П. и др. // Гибридные экспертные системы в задачах проектирования сложных технических объектов / Под ред. Ю.В. Юдина. - Санкт-Петербург, 1992. - С. 126-128.

8. Принципы интеграции знаний продукционных экспертных систем в сетях ЭЕЧ: Тезисы доклада / Гамил А.Б., Дедкова Т.Г., Ключко В.И. и др. // Материалы мевдународной конференции "Партнерство во имя прогресса" 25-26 мая, 1994.

9. Белъченко В.Е., Дедкова Т.Г., Частиков А.П. Инструментальные средства программирования экспертных систем: Учебное пособие. - Краснодар: КГТУ, 1994. - 102 с.