|
75 терфейсом) между человеческим опытом, накопленным в процессе решения некоторой задачи и машинной формой представления знаний, пригодной для обработки их СВТ. Причём возможность интерпретации синтезированных моделей на ЭВМ достигается за счёт разработки методов трансляции МВОПЗ в форматированную БЗ и вывода на основе знаний закодированных в БЗ. В основу модели МВОПЗ положен иерархический метод МПЗ вуют следующие категории предметно-зависимых данных Л/"' = сЛ I', С, Е, R), где / исходные данные (Initial data); I1 экспертные знания, уточняющие исходные данные (Investigate); С экспертные методы исследований и знания с решающими правилами (экспертные заключения); Е объясняющие знания (Explain); R решения и их способы (resolution). К категории исходных данных Т1 системы относятся сведения специфицируемой предметной области. Они, как правило, содержат поверхностные знания о решаемой проблеме и не включают в себя узкоспециализированных терминов. Поэтому второе название данной категории «пользовательская», это обусловлено тем, что экземплярами этой категории оперирует пользователь при формализации задачи. Следует также уточнить, что передача исходных данных для создаваемых ЭС может осуществляться не только через человеко-машинный интерфейс. Но и через технические устройства (датчики, сенсоры и т.п.), предварительно сопряжённые с разрабатываемой ЭС. Данные устройства характеризуются тем, что они предоставляют изменяемую физическую величину под действием внешних факторов проблемной области или конкретного объекта моделирования (например, отклонение давления в цилиндре двигателя от нормы). При этом должна быть решена задача преобразования полученной физической величины в формат параметров хранимых в категории 1 посредством методов системного программирования. (cl) БЗ ЭС о1 уточняющие знания, характеризуются тем, что носят исследовательский характер, они как бы спрашивают у пользователя: «А верно ли |
Глава 2: Формализация знаний проблемной области в базе знаний с сетевой структурой 2.1. Назначение и принципы модели представления знаний автоматизированной системы построения экспертных систем Как отмечалось во введении накопление человеческого опыта с возможностью его последующего сохранения, тиражирования и использования является одной из первостепенных задач встающих на сегодняшний день перед человеком. Одним из основных элементов автоматизированной системы построения экспертных систем (АСПЭС), призванного на решение данной проблемы является модель визуально-объектного представления знаний (МВОПЗ) АСПЭС. Данная модель служит «прослойкой» (интерфейсом) между человеческим опытом, накопленным в процессе решения некоторой задачи и машинной формой представления знаний, пригодной для обработки их СВТ. Причём возможность интерпретации синтезированных моделей на ЭВМ достигается за счёт разработки методов трансляции МВОПЗ в форматированную БЗ и вывода на основе знаний закодированных в БЗ. В основу модели МВОПЗ положен иерархический метод репрезентации доменных знаний. В соответствии с этим, в МПЗ присутствуют следующие категории предметно-зависимых данных: M(D)= (Id, I1, С, Е, R), (2.1) 1* • Id исходные данные (Initial data); • I1 экспертные знания, уточняющие исходные данные (Investigate); • С экспертные методы исследований и знания с решающими правилами (экспертные заключения). • Е объясняющие знания (Explain). • S решения и их способы (resolution). К категории исходных данных Id системы относятся сведения специфицируемой предметной области. Они, как правило, содержат поверх46 ностные знания о решаемой проблеме и не включают в себя узкоспециализированных терминов. Поэтому второе название данной категории«пользовательская», это обусловлено тем, что экземплярами этой категории оперирует пользователь при формализации задачи. Следует также уточнить, что передача исходных данных для создаваемых ЭС может осуществляться не только через человеко-машинный интерфейс, отмеченный ранее. Но и через технические устройства (датчики, сенсоры и т.п.), предварительно сопряжённые с разрабатываемой ЭС. Данные устройства характеризуются тем, что они предоставляют изменяемую физическую величину под действием внешних факторов проблемной области или конкретного объекта моделирования (например, отклонение давления в цилиндре двигателя от нормы). При этом должна быть решена задача преобразования полученной физической величины в формат параметров хранимых в категории I(d) БЗ ЭС посредством методов системного программирования. !(’)уточняющие знания, характеризуются тем, что носят исследовательский характер, они как бы спрашивают у пользователя: «А верно ли то ?» или «Имеет место быть факт такого рода ?». Происходит выявление тех исходных данных, которые пользователь не смог предоставить самостоятельно в силу своей некомпетентности, забывчивости или каких-то других субъективных причин. Знания данной категории заносятся в БЗ будущей ЭС с целью аутентифицировать исходные данные I(d), полученные от конечного пользователя на этапе их идентификации, а также идентифицировать и провозгласить недостоверные сведения. Третья категория С содержит априорные и апостериорные знания, накопленные в формализуемой предметной области. Наполнение БЗ этой категорией знаний является наиболее трудоёмким процессом по сравнению с категориями отмеченными выше. Это обуславливается тем, что знания данной категории пребывают, как правило, в недостатке. Указанная 47 |