ВВЕДЕНИЕ
Совершенствование средств вычислительной техники по пути улучшения технических характеристик позволяет значительно расширить сферу ее применения в народном хозяйстве. Появление персональных компьютеров дает возможность облегчить доступ к ЭВМ широкому кругу специалистов из различных областей производства, науки и техники. В настоящее время при помощи ЭВМ различные типы задач решаются с большой эффективностью:
· Вычислительные задачи - в которых в соответствии с определенным алгоритмом и множеством входных данных получают множество результатов. Алгоритм в таких задачах выступает в качестве строгой последовательности операций.
· Информационные задачи - нахождение части базы данных, соответствующей внешнему запросу. Алгоритм здесь - последовательность информационно - поисковых процедур, а база данных - набор декларативных знаний.
· Задачи АСУ принятия решений - когда на основании определенного набора критериев из множества альтернатив выбирается наиболее подходящая для достижения поставленных целей. Цели и критерии могут быть как постоянными, так и изменяться в процессе решения задачи.
· Логические задачи, в которых по описанию начальной и целевой ситуаций из имеющегося набора действий синтезируется алгоритм достижения цели. Для решения двух последних типов задач могут применяться методы искусственного интеллекта, основанные на знаниях. Одной из разновидностей систем, использующих эти методы, являются экспертные системы (ЭС). Они представляют собой попытку создания человеко-машинных комплексов для решения слабо формализуемых задач или задач вообще не имеющих алгоритмического решения.
Можно дать следующее определение экспертной системе:
Экспертная система - это компьютерная программа, содержащая накопленные знания специалистов в определенной предметной области, Эта программа способна вырабатывать рекомендации, какие бы дал эксперт-человек, запрашивая при необходимости дополнительную информацию. Экспертные системы могут работать на том же уровне что и эксперты, а в некоторых случаях они лучше, потому что в нее вложен коллективный опыт их создателей.
ВИДЫИ ФОРМЫПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
Определим знания как систему понятий и отношений между ними. Задача, подлежащая решению с помощью экспертной системы, формулируется в терминах принятых в этой системе. Будем различать в конкретной предметной области следующие типы знаний: понятийные, конструктивные, процедурные, фактографические и метазнания.
· Понятийные - набор понятий, которыми пользуются при решении данной задачи. Этот тип знаний вырабатываются в фундаментальных науках и теоретических разделах прикладных наук.
· Конструктивные - это знания о наборах возможных структур объектов и взаимодействии между их частями. Получение этого типа знаний характерно для техники и большей части прикладных наук.
· Процедурные знания - используемые в выбранной предметной области методы, алгоритмы и программы, полезные для данного конкретного приложения, которые можно использовать, передавать и объединять в библиотеки.
· Фактографические - количественные и качественные характеристики объектов и явлений.
· Метазнания - знания о порядке и правилах применения знаний.
Можно определить модель предметной области как
(модель предметной области)=
(понятийные знания)+
(конструктивные знания),
а базу знаний:
(база знаний)=
(модель предметной области)+
(процедурные знания)+
(метазнания)+
(фактографические знания).
Существуют различные формы представления знаний. При практической разработке экспертных систем в настоящее время чаще всего используются эвристические модели - набор средств, (в принципе, любых) передающих свойства и особенности предметной области. Примером эвристической модели могут служить сетевые, фреймовые и продукционные модели.
В большинстве экспертных систем в базе знаний хранятся используемые в данный момент правила и сведения о проблемной области.
Подход, основанный на продукционных правилах, чрезвычайно распространен в экспертных системах. Как правило, они имеют форму ЕСЛИ... ТОГДА....ИНАЧЕ.....
Например,
ЕСЛИ тип_эвм = микро И
класс_эвм = средний
ТОГДА эвм = IBM_PC/XT CNF 65
ИНАЧЕ эвм = ДВК-3 CNF 20.
В приведенном правиле заложено знание о том, что если выбираемый тип ЭВМ микро, а класс ее средний, то с уверенностью 65% желательно приобретение компьютера IBM PC/XT. В противном случае с уверенностью 20% допустим выбор ДВК-3. Набор правил подобной структуры - наиболее распространенное представление знаний в базе продукционного типа.
В основе представления знаний с помощью семантических сетей лежит формализация в виде графа с помеченными вершинами и дугами.
Вершины представляют собой некоторые сущности (объекты, события, процессы, явления и др.), а дуги - отношения между ними. Рассмотрим простейшую семантическую сеть, выражающую знания: произведена классификация ЭВМ по типам - в зависимости от производительности (микро, мини, мега) и по классам - по их стоимости (низкая, средняя, высокая, большая). Дуги данной сети обозначают соответствие.
Различным моделям ЭВМ соответствуют различные комбинации классов и типов, Рис. 1.
В некоторых типах экспертных систем применяется представление знаний в виде фреймов. Это специфические объекты, соответствующие понятиям предметной области, имеющие внутреннюю структуру в виде слотов. Слотами могут быть данные, правила, другие фреймы. Фреймы - более сложный способ представления знаний, используемый в наиболее мощных экспертных системах.