Проектирование базы знаний

Содержание

1 Постановка задачи….…………………………..………………………………….5

2 Выбор модели представления знаний …………………….…………………….6

3 Проектирование базы знаний …………………………………………...……7

4 Алгоритм обработки знаний ………………..…………………………...…..9

5 Схема работы интерфейса ………………………………..………..…………..10

Постановка задачи

На рисунке 1.1 представлена схема «черный ящик» экспертной системы определения размера заработной платы работникам Администрации Ириклинского района.

Рисунок 1.1 – «Черный ящик» ЭС

Расчет заработной платы является необходимым на любом предприятии. Система поощрения в виде денежного вознаграждения сотрудников действет довольно давно.

Размер заработной платы зависит от многих параметров. Их учет является необходимым условием для объективной, адекватной окружающей действительности величине заработной платы.

В Администрации Ириклинского района размер заработной платы зависит от специальности и стажа, то есть количества лет на занимаемой должности. Таким образом, пользователь выбирает конкретного сотрудника и его специальность и стаж деятельности. После этого на основе имеющихся правил выводится необходимый разме6р заработной платы.

В интерфейсе программы для эксперта следует предусмотреть следующие возможности:

- занесение новых специальностей, что происходит крайне редко;

- занесение новых размеров заработной платы в связи с уровнем инфляции;

- ведение базы правил;

- ввод новых правил в систему.

В интерфейсе программы для пользователя - работника планово-экономического отдела - следует предусмотреть следующие возможности:

- ведение базы сотрудников;

- формирование документа «Размер заработной платы», где пользователь выберет интересующего сотрудника и введет все его параметры.

Выбор модели представления знаний

Выбор способа представления знаний в интеллектуальной системе является ключевым моментом разработки. С точки зрения человека, желательно, чтобы описательные возможности используемой модели были как можно выше. С другой стороны, сложное представление знаний требует специальных способов обработки (усложняется механизм вывода), что затрудняет проектирование и реализацию интеллектуальной подсистемы.

Существуют четыре основные модели описания знаний: логические модели, сетевые модели, продукционные модели и фреймовые модели. Каждая из этих моделей имеет свои достоинства и недостатки.

Для реализации базы знаний в данном курсовом проекте используются продукционная модель. Продукционные модели наряду с фреймами являются наиболее популярными средствами представления знаний. Продукции, с одной стороны, близки к логическим моделям, что позволяет организовать на них эффективные процедуры вывода, а с другой стороны, отражают знания более наглядно, чем классические логические модели.

Продукционные модели имеют, по крайней мере, два недостатка. При большом числе продукций становится сложной проверка непротиворечивости системы правил. Это заставляет при добавлении новых продукций тратить много времени на проверку непротиворечивости полученной системы. Из-за присущей системе недетерминированности (неоднозначного выбора выполняемой продукции из множества активизированных продукций) возникают принципиальные трудности при проверке корректности работы системы.

Свойства продукционных моделей:

-модульность - отдельные продукционные правила могут быть добавлены, удалены или изменены в базу знаний независимо от других; кроме того, модульный принцип разработки (сборки) продукционных систем позволяет автоматизировать их проектирование. Каждое продукционное правило - самостоятельный элемент знаний (локальный источник знаний); отдельные продукционные правила связаны между собой только через поток данных, которые они обрабатывают;

-простота интерпретации - «прозрачная» структура продукционных правил облегчает их смысловую интерпретацию;

-естественность - знания в виде «что делать и когда» являются естественными с точки зрения здравого смысла.

Проектирование базы знаний

Правила, по которым работает экспертная система по определению типа ремонта и перечня требуемых работ, составляются на основе Ведомственных строительных норм «Правила оценки физического износа жилых зданий» ВСН 53-86(р). Именно поэтому в системе используется База правил, а не База знаний, то есть каждая строка базы определяет новый аспект физического состояния объекта жилищного фонда и не порождает новых знаний. Искусственно породить новые знания не представляется возможным, поскольку по данной проблеме существует четкая нормативно-правовая база.

В ядре базы по одной предпосылке и по одному выводу. Фрагмент базы правил представлен в таблице 3.1.

Таблица 3.1 – Фрагмент базы правил ЭС

Правила по определению размера заработной платы работников администрации Ириклинского района строятся на основе выбора специальности. Специальности могут быть абсолютно любые, представители которых имеются в Администрации района. Это делает разработанную интеллектуальною экспертную систему более универсальной в рамках управления Ириклинским районом. Справочник Специальность представлен на рисунке 3.1.

Рисунок 3.1 – Специальность

Стаж работников определяет рост сотрудника по карьерной деятельности. В зависимости от количества лет занятия определенной должности увеличивается размер заработной платы. Перечисление Стаж представлено на рисунке 3.2.

Рисунок 3.2 – Стаж

После того как указаны все специальности и созданы перечисления Стаж, можно создавать Правила, по которым будет осуществляться исследование, то есть определение размера заработной платы интересуемого сотрудника. Вид формы справочника Правила представлен на рисунке 3.3.

Рисунок 3.3 – Фрагмент Базы правил

В правило входит специальность, стаж и соответствующий размер заработной платы. Размер зарплаты определяется экспертно относительно сложившейся экономической обстановки и уровня инфляции. В последующем эксперт может менять значение заработной платы. Именно поэтому в распоряжении эксперта всегда имеется база правил, но она недоступна для пользователя.