
- •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
5.2.4 Объектно-ориентированный подход
Наиболее развитым способом представления знаний в ЭС является объектно-ориентированная парадигма. Этот подход является развитием фреймового представления. В его основе лежат понятия объект и класс [1]. Приложение 1. В реальном мире, а точнее в интересующей разработчика предметной области, в качестве объектов могут рассматриваться конкретные предметы, а также абстрактные или реальные сущности. Например, объектами могут быть: покупатель; фирма, производящая определенные товары; банк; заказ на поставку. Объект обладает индивидуальностью и поведением, имеет атрибуты, значения которых определяют его состояние Так, конкретный покупатель, делая заказ, может оказаться в состоянии, когда денег на его счете не хватает для оплаты, а его поведение в этом случае заключается в обращении в банк за кредитом.
Каждый объект является представителем некоторого класса однотипных объектов. Класс определяет общие свойства для всех его объектов. К таким свойствам относятся состав и структура данных, описывающих атрибуты класса и соответствующих объектов, и совокупность методов - процедур, определяющих взаимодействие объектов этого класса с внешней средой. Например, описание класса "магазины" может включать такие атрибуты, определяющие состояние объектов, как название и адрес, которые индивидуальны для каждого объекта этого класса - конкретного магазина, штат сотрудников, размер текущего счета, а также методы: формирование заказов на поставку товаров, передача товара со склада в торговую секцию и т.д.
Объекты и классы обладают характерными свойствами, которые активно используются при объектно-ориентированном подходе и во многом определяют его преимущества. К этим свойствам относятся перечисленные ниже.
Инкапсуляция - скрытие информации [2]. При объектно-ориентированном программировании имеется возможность запретить любой доступ к атрибутам объектов, доступ возможен только через его методы. Внутренняя структура объекта в этом случае скрыта от пользователя, объекты можно считать самостоятельными сущностями, отделенными от внешнего мира. Для того чтобы объект произвел некоторое действие, ему извне необходимо послать сообщение, которое инициирует выполнение нужного метода. Инкапсуляция позволяет изменять реализацию любого класса объектов без опасения, что это вызовет нежелательные побочные эффекты в программной системе. Тем самым упрощается процесс исправления ошибок и модификации программ.
Наследование - возможность создавать из классов новые классы по принципу "от общего к частному". Наследование позволяет новым классам при сохранении всех свойств классов-родителей (называемых в дальнейшем суперклассами) добавлять свои черты, отражающие их индивидуальность. С точки зрения программиста новый класс должен содержать только коды и данные для новых или изменяющихся методов . Сообщения, обработка которых не обеспечивается собственными методами класса, передаются суперклассу. Наследование позволяет создавать иерархии классов и является эффективным средством внесения изменений и дополнений в программные системы.
Полиморфизм - способность объектов выбирать метод на основе типов данных, принимаемых в сообщении. Каждый объект может реагировать по-своему на одно и то же сообщение. Полиморфизм позволяет упростить исходные тексты программ, обеспечивает их развитие за счет введения новых методов обработки.
Итак, объектно-ориентированный подход заключается в представлении системы в виде совокупности классов и объектов предметной среды. При этом иерархический характер сложной системы отражается в виде иерархии классов, а ее функционирование рассматривается как взаимодействие объектов, с которыми ассоциируются, например, продукционные правила. Ассоциирование продукционных правил ЭС с иерархией классов осуществляется за счет использования общих правил, в качестве префикса которых обычно используется ссылка на класс, к которому данное правило применимо. Указанный префикс с точки зрения декларативного представления знаний семантически подобен квантору всеобщности в исчислении предикатов.