1.4 Инструментальные средства разработки экспертных систем

Классификация инструментальных средств разработки ЭС обычно производится по следующим параметрам [2]:

• уровень используемого языка;

• парадигмы программирования и механизмы реализации;

• способ представления знаний;

• механизмы вывода и моделирование;

• средства приобретения знаний;

• технологии разработки.

Уровень используемого языка:

• традиционные (в том числе и объектно-ориентированные) языки программирования;

• специальные языки программирования (LISP, PROLOG, РЕФАЛ);

• инструментальные средства, содержащие часть компонентов ЭС (предназначены для разработчиков ЭС);

• среды разработки общего назначения, содержащие все компоненты ЭС, но не имеющие описания конкретных проблемных сред;

• проблемно-ориентированные среды разработки (для решения определённого класса задач или имеющие знания о типах предметных областей).

Парадигмы программирования:

• процедурное программирование;

• программирование, ориентированное на данные;

• программирование, ориентированное на правила;

• объектно-ориентированное программирование;

• логическое программирование.

Способ (модели) представления знаний:

• продукционные правила;

• фреймы (объекты);

• логические формулы;

• семантические сети;

• нейронные сети.

Механизмы вывода и моделирования:

1. Моделирование процесса получения решения:

• построение дерева вывода на основе обучающей выборки и выбор маршрута на дереве вывода в режиме решения задачи;

• компиляция сети вывода из специфических правил в режиме приобретения знаний и поиск решения на сети в режиме решения задачи;

• генерация сети вывода и поиск решения в режиме решения задачи, при этом генерация сети вывода осуществляется в ходе выполнения сопоставления, определяющей пары «правило-совокупность данных», на которых условия этого правила удовлетворяются;

• в режиме решения задачи ЭС осуществляет выработку правдоподобных предположений (при отсутствии достаточной информации для решения), выполнение рассуждений по обоснованию предположений, генерацию альтернативных сетей вывода, поиск решения в сетях вывода;

• построение сети вывода на основе обучающей выборки и поиск решения на выходах сети в режиме решения задачи;

2. Механизмы поиска решения:

• двунаправленный поиск, поиск от данных к целям, поиск от целей к данным;

• «поиск в ширину», «поиск в глубину».

3. Механизмы генерации предположений и сети вывода:

• генерация в режиме приобретения знаний, генерация в режиме решения задачи;

• операция сопоставления применяется ко всем правилам и всем типам сущностей в каждом цикле механизма вывода, используются различные средства сокращения правил и/ или сущностей.

Механизм вывода для динамических сред дополнительно содержит планировщик, управляющий деятельностью ЭС в соответствии с приоритетами; средства получения оптимального решения в условиях ограниченности ресурсов; систему поддержания истинности значений переменных, изменяющихся во времени.

Средства приобретения знаний:

1. Уровень приобретения знаний:

• формальный язык;

• ограниченный естественный язык;

• язык пиктограмм и изображений;

• естественный язык и язык изображений;

1. Тип приобретаемых знаний:

• данные в виде таблиц, содержащих значения входных и выходных атрибутов, по которым индуктивными методами строится дерево вывода;

• специализированные правила;

• общие и специализированные правила;

• данные в виде таблиц, содержащих значения входных и выходных векторов, по которым строится сеть вывода.

1. Тип приобретаемых данных:

атрибуты и значения;

объекты;