
- •Глава 1 Введение в экспертные системы 7
- •Глава 2. Состояние работ в области искусственного интеллекта. Роль экспертных систем в исследованиях по искусственному интеллекту 19
- •Глава 3. Классификация экспертных систем и инструментальных средств 27
- •Глава 4. Анализ состояния экспертных систем и инструментальных средств 39
- •Глава 5. Представление знаний в системах, основанных на знаниях 53
- •Глава 6. Методы и стратегии поиска решений в системах, основанных на знаниях 71
- •Глава 7. Основы методологии разработки экспертных систем 94
- •Глава 8. Инструментальный комплекс для создания статических экспертных систем (на примере интегрированного комплекса эко) 110
- •Глава 9. Инструментальный комплекс для создания экспертных систем реального времени (на примере интегрированной среды g2-gensym corp., сша) 119
- •Предисловие
- •Глава 1 Введение в экспертные системы
- •1.1. Назначение экспертных систем
- •1.2. Формальные основы экспертных систем
- •1.3 Архитектура статических и динамических экспертных систем
- •1.4 Этапы разработки экспертных систем
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Глава 2. Состояние работ в области искусственного интеллекта. Роль экспертных систем в исследованиях по искусственному интеллекту
- •2.1 Основные направления искусственного интеллекта
- •2.2 Состояние работ в области экспертных систем
- •2.3 Состояние работ в области естественно - языковых систем
- •2.4 Состояние работ в области нейронных сетей
- •2.5 Состояние работ по новым направлениям искусственного интеллекта
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Глава 3. Классификация экспертных систем и инструментальных средств
- •3.1 Классификация экспертных систем
- •3.1.1 Тип приложения
- •3.1.2 Стадия существования
- •3.1.3 Масштаб эс (тип эвм )
- •3.1.4 Тип проблемной среды
- •3.2 Классификация инструментальных средств
- •3.2.1 Уровень используемого языка
- •3.2.2 Парадигмы программирования (механизмы реализации исполняемых утверждений)
- •3.2.3 Способ представления знаний
- •3.2.4 Механизмы вывода и моделирования
- •3.2.5 Средства приобретения знаний
- •3.2.6 Технология разработки эс
- •3.3 Сопоставление инструментальных средств с типами проблемных сред
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Глава 4. Анализ состояния экспертных систем и инструментальных средств
- •4.1 Анализ состояния статических экспертных систем
- •4.2 Анализ состояния динамических экспертных систем
- •4.2.1 Основные производители ис для эс рв
- •4.2.2 Сравнение ис для создания эс рв
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Глава 5. Представление знаний в системах, основанных на знаниях
- •5.1 Состав и организация знаний в экспертных системах
- •5.1.1 Уровни представления и уровни детальности
- •5.1.2 Организация знаний в рабочей памяти
- •5.1.3 Организация знаний в базе знаний
- •5.2 Модели представления знаний
- •5.2.1 Логические модели представления знаний
- •5.2.2 Семантические модели
- •5.2.3 Фреймы
- •5.2.4 Объектно-ориентированный подход
- •5.2.5 Продукционные модели и модули, управляемые образцами
- •5.3 Практика использования моделей представления знаний в экспертных системах
- •5.3.1. Применение продукционных правил
- •5.3.2 Использование семантических сетей
- •5.3.3 Использование фреймов
- •5.3.4 Использование управляемых образцами модулей
- •5.3.5 Смешанные представления (объекты и правила)
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Глава 6. Методы и стратегии поиска решений в системах, основанных на знаниях
- •6.1 Механизмы вывода экспертных систем
- •6.2 Стратегии как механизмы управления
- •6.3 Методы поиска решений в экспертных системах
- •6.3.1 Поиск решений в одном пространстве
- •6.3.2 Поиск в иерархии пространств
- •6.3.3. Поиск в альтернативных пространствах
- •6.3.4 Поиск с использованием нескольких моделей
- •6.3.5 Выбор метода решения задач
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Глава 7. Основы методологии разработки экспертных систем
- •7.1 Идентификация
- •7.2 Концептуализация
- •7.3 Формализация
- •7.3.1 Структуризация исходной задачи
- •7.3.2 Структуризация предметной области на основе иерархии классов
- •7.3.3 Структуризация выполняемых утверждений базы знаний приложений
- •7.3.4 Структуризация приложения на основе иерархии "часть/целое"
- •7.4 Выполнение
- •7.5 Отладка и тестирование
- •7.5.1 Методы тестирования экспертных систем
- •7.5.2 Механизм инспекции экспертной системы
- •7.5.3 Применение архивных данных для формирования сценариев отладки и тестирования динамических экспертных систем (дэс)
- •7.6 Опытная эксплуатация и внедрение
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Глава 8. Инструментальный комплекс для создания статических экспертных систем (на примере интегрированного комплекса эко)
- •8.1 Средства представления знаний и стратегии управления
- •8.1.1 Структура комплекса эко
- •8.1.2 Средства представления знаний в оболочке эко
- •8.1.3 Стратегии управления в оболочке эко
- •8.2 Приобретение знаний и решение задач средствами оболочки эко
- •8.3 Ввод общих знаний средствами системы к-эко
- •8.4 Формирование баз знаний на основе обучающей выборки средствами системы илис
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Глава 9. Инструментальный комплекс для создания экспертных систем реального времени (на примере интегрированной среды g2-gensym corp., сша)
- •9.1 База знаний
- •9.1.1 Сущности и иерархия классов
- •9.1.2 Иерархия модулей и рабочих пространств
- •9.1.3 Структуры данных бз
- •9.2 Машина вывода, планировщик и подсистема моделирования
- •9.2.1 Машина вывода
- •9.2.2 Планировщик
- •9.2.3 Подсистема моделирования
- •9.3 Среда разработчика в системе g2
- •9.3.1 Естественно-языковый текстовый редактор
- •9.3.2 Интерфейс с пользователем
- •9.3.3 Средства инспекции и отладки
- •9.4 Интерфейс с внешним окружением
- •9.5 Проблемно/предметно-ориентированные среды и графические языки на базе g2
- •9.5.2 ReThink (подумай еще)
- •9.5.5 BatchDesign_Kit – интеллектуальное проектирование серийного производства в фармакологии
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Литература
- •Приложение 2 Бизнес-Процесс "реинжиниринг" и интеллектуальное моделирование компаний
- •Литература
- •Приложение 3 Нейросетевая технология
- •Литература
- •Приложение 4 Системы поддержки принятия решений, хранилища данных и извлечение знаний
- •Литература
- •Приложение 5 Опыт применения динамических оболочек экспертных систем
3.1.1 Тип приложения
Тип приложения характеризуют следующие наборы параметров.
1. Возможность взаимодействия приложения с другими программными средствами:
• изолированное приложение, состоящее из ЭС, не способной взаимодействовать с другими программными системами, используемыми конечным пользователем (например, с БД, электронными таблицами, пакетами прикладных программ, контроллерами, системой датчиков и т. п.);
• интегрированное приложение, состоящее из ЭС и других программных систем, с которыми ЭС взаимодействует в ходе работы.
Подчеркнем, что большинство современных (особенно динамических) ЭС, используемых для решения практически значимых задач, являются интегрированными.
2. Возможность исполнять приложение на разнородной аппаратуре и переносить его на различные платформы:
• закрытые приложения, которые исполняются только в программной среде данной фирмы и могут быть перенесены на другие платформы только путем перепрограммирования приложения;
• открытые приложения, которые ориентированы на исполнение в разнородном программно-аппаратном окружении и в идеале могут быть перенесены на другие платформы без перепрограммирования.
3. Архитектура приложения:
• приложение реализуется как централизованное, на базе центральной ЭВМ, с которой связаны терминалы;
• децентрализованное распределенное приложение; в настоящее время обычно используется архитектура клиент-сервер [2].
3.1.2 Стадия существования
Стадия существования характеризует степень проработанности и отлаженности ЭС. Обычно выделяют следующие стадии:
• исследовательский прототип;
• действующий прототип;
• промышленная система;
• коммерческая система.
Исследовательским прототипом называют систему, которая решает представительный класс задач приложения, но может быть неустойчива в работе и не полностью проверена. При наличии развитых инструментальных средств (ИС) для разработки исследовательского прототипа требуется примерно 2 - 4 месяца. Исследовательский прототип обычно имеет в базе знаний не больше 50 общих исполняемых утверждений; при использовании только частных утверждений их количество возрастает в 3 - 10 раз.
Действующий прототип надежно решает все задачи, но для решения сложных задач может требовать чрезмерно много времени и (или) памяти. Доведение системы от начала разработки до стадии действующего прототипа требует примерно 6 - 9 месяцев, при этом количество исполняемых утверждений в базе знаний увеличивается до 100.
ЭС, достигшая стадии промышленной системы, обеспечивает высокое качество решений всех задач при минимуме времени и памяти. Обычно процесс преобразования действующего прототипа в промышленную систему состоит в расширении базы знаний (до 150 исполняемых утверждений) и ее тщательной отладке. Доведение ЭС от начала разработки до стадии промышленной системы на развитом ИС требует примерно 12 - 18 месяцев.
Обобщение задач, решаемых ЭС на стадии промышленной системы, позволяет перейти к стадии коммерческой системы, т.е. к системе, пригодной не только для собственного использования, но и для продажи различным потребителям. Доведение системы до коммерческой стадии требует примерно 1,5 - 2 года. Приведенные выше сроки справедливы для ЭС средней сложности.