Система автоматизированного проектирования организации производства

"prototyping" - ИНТЕРЭКСПЕРТ (GURU), ЭКСПЕРТИЗА, т.е. на основе  оболочек, также трудно выделить  такой программный модуль, который  обеспечивал бы приобретение  знаний.

 

Рассмотрим подробнее  структурные компоненты экспертной системы.

 

КОМПОНЕНТЫ ЭКСПЕРНОЙ  СИСТЕМЫ

 

ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР

 

Лингвистический процессор  обеспечивает взаимодействие пользователя либо эксперта с программно-аппаратной частью экспертной системы путем  преобразования (трансляции, конвертирования, интерпретации) предложений на проблемно-ориентированном (чаще на естественном) языке в предложения  на внутреннем языке (метаязыке) и наоборот.

 

На рис.1 не показано, что  в этих преобразованиях участвует  база знаний, поскольку во многих экспертных системах лингвистические процессоры реализуются отдельным модулем, имеющим программно-аппаратный вид.

 

Достаточно общее название этой структурной единицы позволяет  рассматривать под этим названием  самые различные программные  и программно- аппаратные реализации. Они независимы от способа кодирования  сообщения: речевой ввод, ввод с алфавитно-цифровой клавиатуры, с сенсорного устройства и т.д.

 

В любом случае считается, что входными данными лингвистического процессора являются цепочки символов, представленных во внутреннем коде системы, а выходными - либо цепочки, синтезированные  на языке деловой прозы для  человека, либо цепочки на метаязыке  системы.

 

Преобразование лексических  единиц на естественном языке возможно в процедурной, декларативной или  смешанной форме. Для декларативной  формы характерно существование  некоторого словаря и морфологический  анализ сводится к сопоставлению  соответствующих лексем.

 

Процедурный способ морфологического анализа основывается на определении  последовательности операций, которые  необходимо осуществить для определения  значений морфологических параметров. При этом под морфологией понимается система правил порождения слов.

 

База знаний, над которой  строится лингвистический процессор, содержит словарь, множество фильтрующих  процедур и семантическую сеть. С  помощью словаря осуществляется представление знаний о словах (лексемах).

 

Фильтрующие процедуры реализуют  правила анализа и синтеза  лексем, а семантические сети кодируют смысловые структуры предметной области.

 

Структура основной части  лингвистического процессора и взаимодействие его элементов условно представлены на рис.2.

 

Рис.2. Структура лингвистического процессора

 

В процессе анализа сообщения  пользователя выделяются корни слов, идентифицируется совокупность корней по словарю, хранящемуся в рабочей  памяти, проводится морфологический  разбор и после семантического разбора  порождается сообщение на метаязыке  системы.

 

При синтезе сообщения  чаще всего используется множество  формальных шаблонов, которые выбираются в соответствии с семантикой сообщения  и заполняются в соответствии с его морфологией и синтаксисом.

 

Лингвистический процессор  систем ИНТЕРЭКСПЕРТ, ЭКСПЕРТИЗА позволяет  осуществлять связь на естественном языке и рассчитан на распознавание до

500 слов и команд. Процесс  формирования интерфейса реализуется  с помощью меню. Оно предлагается  пользователю всякий раз, когда  введенное предложение на естественном  языке содержит слова, не содержаржащиеся  в словаре процессора.

 

Меню предлагает пользователю варианты типа:

- "временное изменение",

- "постоянное изменение",

- "более длинная фраза",

- "игнорировать слово" ,

- "снять запрос".

 

В первом режиме составляется временное определение, которое  хранится до следующего запроса. При  этом нераспознанное слово автоматически  приводится в семантическое соответствие с синонимом из словаря в течение  текущего запроса. экспертной системе позволяет со временем снимать разграничения в функциях эксперта и пользователя.

 

Возможности наиболее распространенных в настоящее время экспертных систем в области ревизии знаний пока ограничены. В основном, пользователю объясняют причины запросов и  раскрывают Во втором режиме проводится постоянное доопределение словаря соответствующим синонимом.

 

В третьем режиме синонимы вводятся уже не для отдельных  слов, а для словосочетаний.

 

Четвертый режим позволяет  пользователю понизить избыточность в  сообщении, если какое-то слово в фразе, кодирующей запрос, нераспознано процессором, а пятый позволяет прекратить бесплодные попытки разъяснить принципиально неопознанную фразу запроса.

 

Лингвистический процессор  ИНТЕРЭКСПОРТ расширен на область графического представления данных в виде таблиц и графиков.

 

ПОДСИСТЕМА ЛОГИЧЕСКОГО  ВЫВОДА

 

Подсистема логического  вывода, предназначенная для генерации  рекомендаций по решению прикладной задачи на основе информации, находящейся  в базе знаний, строится на основе теории машины Поста.

 

На структурной схеме, показанной на рис.3, определены связи  между компонентами этой подсистемы в соответствии с принципами функционирования машины Поста. Согласно наименованию, подсистема порождает правило на основе импликации вида:

 

Ri : Ii ( Ri’, где Ri - правило продукции, извлекаемое из базы знаний, Ii - условие применения правила Ri,

 

R’ - порождаемое правило,  которое может быть помещено  либо не помещено в базу  знаний.

 

Рис.3. Структура и принцип  функционирования интерпретатора

 

В процессе решения той  или иной задачи в подсистеме производится интерпретация (означивание) того или  иного правила и выполнение действий, определяемых этим правилом. Выбор (идентификация) того или иного правила основан на сопоставлении условий Ii и в общем случае приводит к нескольким правилам одновременно. При этом возможно порождение порождается конфликтного набора.

 

Разрешение конфликтного набора осуществляется специальной  процедурой, называемой селектором. В  селекторе заложена определенная стратегия.

 

Для оперативного хранения промежуточных данных по условиям Ii, во многих системах предусматривается  РАБОЧАЯ ПАМЯТЬ.

 

Например, в системе ИНТЕРЭКСПЕРТ, а точнее, в ее инструментальной среде, логический вывод осуществляется либо с помощью процедур, разработанных  на уровне языка структурного программирования, либо с использованием эвристик, реализованных  в среде.

 

Различают прямую и обратную аргументацию.

 

В первом случае каждое правило, занесенное с помощью средств, обрабатывается в последовательности от посылки  к заключению. Если предложение, реализующее  посылку, истинно, то правило инициируется и происходит переход к заключению. В противном случае возобновляется проверка истинности до момента, когда  все правила не будут исчерпаны.

 

Во втором случае в машине логического вывода распознается то правило, в заключении которого содержится наиболее близкое к проблеме решение.

 

Если посылка правила  не определена, производится перебор  неизвестных переменных в посылке  правила применительно к новым  условиям. Операции повторяются циклически до нахождения решения либо до определения  неразрешимости задачи.

 

Посылки к правилам формируются  с помощью нечетких множеств, причем допускается использование нечетких чисел и лингвистических переменных. В инструментальной среде ИНТЕРЭКСПЕРТ вводятся в рассмотрение "факторы  уверенности". Для них определена шкала в диапазоне от 0 до 100 .

Допускается формулировка посылок  четкими переменными, полями базы данных, статистическими переменными, переменными  с индексами.

 

Доступ к машине логического  вывода осуществляется двумя основными  путями: путем предложения правила  и путем запроса на консультацию.

 

Первый путь реализуется  предложением, имеющим форму: правило: "имя правила"

 

ЕСЛИ : < предложение>

 

ТОГДА: < заключение >

 

Предложение реализуется  выражением, которое связывает операнды и операции логических отношений. Заключение строится из любого числа операндов, в состав которых входят переменные и коды операций.

 

Правило инициируется только после того, как будут установлены  значения всех переменных, входящих в  состав операндов и операций.

 

Таким образом, структура  набора правил образуется предложениями: описания типов используемых переменных, правил, консультаций, объяснений правил (которые, вообще говоря, не обязательны), завершения набора и завершения текста набора правил.

 

С помощью специального редактора  набора правил осуществляется построение, изменение состава и структуры  и компиляция набора правил. После  компиляции образуется исполнимая экспертная система, порожденная в оболочке системы. Программирование машины логического  вывода, таким образом, формально  мало чем отличается от обычного программирования.

Отличие возникает при  оперировании с нечеткими переменными  и нечеткими условиями.

 

Основные типы переменных, определенные в среде: символьные, числовые, логические и неизвестные. Основные виды: ячейки, поля, рабочие переменные, фиксированные переменные среды.

 

Отдельный вид составляют нечеткие переменные, определяемые в  рассматриваемой среде как и переменные набора. Последние имеют нечеткие подмножества значений любого сочетания перечисленных типов. Каждое значение нечеткой константы определяется соответствующим значением функции принадлежности, определяемым в среде как "фактор уверенности".

 

Например, переменная набора

 

Y = {1/0.5; 2/0.5; 3/0.5} в инструментальной  среде записывается таким образом:

 

Y = {1 cf50, 2cf50, 3cf50}.

 

C использованием факторов  уверенности осуществляется и формирование набора правил. Учет этих факторов выполняется путем введения факторов уверенности: посылки, заключения и переменной заключения.

 

Основные операторы, принятые в инструментальной среде операторы  отношений:

- = - проверка на равенство ,

- - проверка на неравенство,

- >= - проверка на превышение  или равенство,

- < - проверка на превышение,

- - проверка на превышение,

- IN - проверка на соответствие  одного элемента другому.

 

Операции в машине логического  вывода могут описываться в выражениях, использующих действия над функциями  принадлежности. Это могут быть:

- операция "И" и группируемые  вокруг нее

 

min (a, b), ab, (ab+ min(a,b)/2), ab(2-max(a,b))

- либо операция "ИЛИ"  и группируемые вокруг нее

 

max(a,b), (a+b-ab), (max(a,b (a+b-ab))/2).

 

Таким образом, в инструментальной среде можно реализовывать арифметику нечетких чисел и алгебру нечетких высказываний.

 

Аналогичным образом осуществляется функционирование машины логического  вывода и в системе ЭКСПЕРТИЗА.

 

ПОДСИСТЕМА РЕВИЗИИ ЗНАНИЙ

 

Подсистема ревизии знаний является частью любой экспертной системы, так как она обеспечивает адаптацию  пользователя к вычислительной системе.

Поскольку всякая САПР так или иначе связана с вычислительной системой, то свойство эксперной системы по отображению промежуточных и окончательных решений позволяет эксперту менять состав продукционных правил, а пользователю состав и содержание запросов. Это свойство помогает разрешить многие проблемы, стоящие перед разработчиками САПР и проектантами.

 

Благодаря такой подсистеме в развитых экспертных системах (например, в

EURISKO) появляется возможность  влиять на базу знаний и  на стратегию управления продукционной  системы, реализуемой в машине  логического вывода.

 

В инженерной деятельности проектные решения выбираются на основе глубинных причинно-следственных связей. Они далеко не всегда имеют  формальное или какое-либо формализованное  представление. Поэтому понимание  проектантом хода рассуждений в  процессе консультации в содержимое базы знаний.

 

Несколько слов относительно состава и назначения базы знаний.

 

БАЗА ЗНАНИЙ

 

В экспертных системах знания могут представляться в декларативной, процедурной, управляющей формах и  в виде метазнаний.

 

Декларативные знания представляются как факты, формируемые пользователями, процедурные - как правила, представляемые экспертами.

Управляющие знания - набор  стратегий, определяющих функционирование подсистемы логического вывода. Метазнания представляются пользователю и эксперту в процессе функционирования экспертной системы. С их помощью раскрывается ее состояние, структура и схема  рассуждения. Метазнания - основной источник развития экспертной системы.