графиках и диаграммах. Поэтому при формировании ПОЗ необходимо из источников информации выбирать для ис­ пользования все формулы, таблицы с цифрами, графики, диа­ граммы, отдельные числовые характеристики понятий и свойств, отношения типа «больше», «меньше», «равно» ит.п. Гораздо более сложной и трудоемкой является работа с неформализованной или не полностью формализованной информацией, в первую очередь с текстами.

1.6.2. Обработка текстовой информации

Вопросы обработки знаний актуальны прежде всего в отношении текстовой информации. Такой вид информации преобладает не только в описании гуманитарных наук, но и в технической литературе. Применительно к сварочному производству ранее отмечалось, что даже в справочниках, не говоря уже о прочей литературе, сидения о сварке излагают­ ся в основном в словесной форме. Напомним мнение англий­ ских специалистов, согласно которому 80-85 % объема зна­ ний о процессе сварки не удается формализовать в математи­ ческой форме [106].

Проведенные нами подсчеты подтверждают тезис о пре­ обладании текстовой формы представления знаний о сварке. Так, в первом томе известного справочника «Сварка в маши­ ностроении» [79] на 492 страницы (без оглавления и преди­ словия) приходится 432 рисунка и 139 таблиц. На 93 страни­ цах нет ни одной таблицы или рисунка.

В монографии В.И. Терещенко и А.В. Ливанова [90] на 179 страницах помещено 56 рисунков, 36 таблиц и 66 фор мул, при этом площадь, занимаемая рисунками и таблицами составляет примерно 21 % общей площади страниц. Значит тексты занимают около 80 %.

Главными задачами обработки текстовой информации являются выборка из нее необходимых данных, их анализ и представление в удобной для дальнейшего использования форме. Рекомендации по выполнению названных процедур разработаны в теории искусственного интеллекта [13, 60, 64, 75 и др.]. Правда, они привязаны к процессу создания экс­ пертных систем, своеобразно трактуют термины извлечения и структурирования знаний и др. В частности, под извлече­ нием знаний понимается передача знаний от эксперта к когнитологу, занимающему построением базы знаний ЭС, а под структурированием знаний - их представление в форме, со­ ответствующей типу базы знаний разрабатываемой системы. Тем не менее имеющиеся наработки могут быть применены и в более узком назначении - для обработки текстовой ин­ формации.

При извлечении из текста (сборе) данных прежде всего надо знать, какие именно сведения необходимо извлекать. Этот вопрос определяется постановкой задачи, а также видом намеченной модели. Как будет показано ниже, в сложных задачах выбора в качестве универсальной модели постановки целесообразно использовать форму таблицы соответствий. Согласно этой форме модели и выражению (5) из текстов не­ обходимо извлекать данные об альтернативных решениях (выходных параметрах), влияющих на выбор факторах (входных параметров) и связях между ними (соответствий).

Обычно выделенные данные фиксируются в предельно сжатой форме, например, в виде записи отдельных слов и словосочетаний, реже - полных предложений абзацев (вы­ держек). Одновременно производится структурирование тек­ стов, которое заключается в определении входных и выход­ ных данных и их отдельных значений, уточнении смысла не­

которых объектов и понятий, выявлении связей между поня­ тиями, выявлении или формировании метапонятий (понятий более высокого уровня обобщения) и, наоборот, детализации (разукрупнении) некоторых понятий, определении стратегий принятия решений, то есть цепочек рассуждений, которые связывают все сформированные понятия в динамическую систему поля знаний.

Авторами работы [13] предложена методика извлечения и структурирования текстовых знаний в виде следующего перечня действий:

1. Составление «базового» списка литературы для озна­ комления с предметной областью и чтение по списку.

2.Выбор текста для извлечения знаний.

3.Первое знакомство с текстом (беглое прочтение).

4.Формирование первой гипотезы о макроструктуре

текста.

5.Внимательное прочтение текста с выписыванием ключевых слов и выражений, то есть выделение «смысловых вех» (компрессия текста).

6.Определение связей между ключевыми словами, раз­ работка макроструктуры текста в форме графа «сжатого тек­ ста» (реферата).

7.Формирование поля знаний на основании макрострук­ туры текста.

По существу авторы тезисно изложили действия, кото­ рые обычно выполняют исследователи, изучая интересую­ щие их вопросы по литературе.

Дальнейшее развитие методы обработки текстовой ин­ формации получили в так называемой гипертекстовой ин­ формационной технологии, базирующейся на достижениях

вобласти искусственного интеллекта и автоматизации рабо­

ты со знаниями. Основы гипертекстовой технологии систем­ но изложены в ряде отечественных работ [68, 98], а основные идеи сводятся к следующему.

Гипертекст - одна из фундаментальных моделей пред­ ставления знаний, выраженных в текстовом виде. Обычный (<одномерный) текст рассматривается как длинная строка, чи­ таемая в одном направлении. Многомерный текст включает

всебя точки ветвления, в которых чтение можно продолжать

внескольких направлениях в зависимости от информационных потребностей читателей. Если в обычном тексте расставить точки ветвления (ссылки), то текст превращается в гипертекст.

Таким образом, при создании гипертекстов обычный текст разделяется на фрагменты, представляющие его семан­ тические единицы (сеты). Между ними устанавливаются свя­ зи, которые наделяются именами. Гипертекст можно читать, двигаясь по разным траекториям, образованным связанными сетами. Переходы выбираются читателем (пользователем).

Вгипертекстовом документе может быть представлено несколько уровней детализации материала. Такие документы моделируются деревьями или сетями. В графовой модели гипертекста вершины соответствуют выделенным фрагмен­ там текста, а ребра - возможным переходам между ними. Каждый путь на графе представляет отдельную линию про­ чтения текста.

Гипертекстовый документ может быть как электронным,

так и бумажным, однако в полной мере функциональность гипертекстов реализуется лишь в электронных гипертексто­ вых документах.

Если не сосредоточивать внимание на новых для боль­ шинства рядовых читателей терминах, то нетрудно заметить, что принципы гипертекстовой технологии уже давно исполь­

выраженные формы - продукционные правила, фреймы и семантические сети [32, 60]. Именно представление зна­ ний в перечисленных формах, без использования матема­ тической символики, открыло дорогу к созданию эксперт­ ных систем, с помощью которых удается автоматизировать решение самого широкого круга задач. Ввиду практической важности данного вопроса его целесообразно рассмотреть отдельно.

1.6.3.Формализация и анализ исходной информации

спомощью графов

Известно, что наглядное представление облегчает ана­ лиз любой информации. Это послужило основой создания теории графов, согласно которой изучаемый объект или яв­ ление представляют в виде геометрического построения, со­ стоящего из узлов и соединяющих их линий - ребер или дуг. Узлам ставят в соответствие отдельные элементы или части объекта, соединительные линии показывают существующие смысловые и информационные связи между узлами.

Методы теории графов широко используются во многих науках, в том числе в системном анализе, теории искусствен­ ного интеллекта, теории автоматизированного проектирова­ ния и многих других для анализа информации, построения моделей и алгоритмов решения задач. Наш опыт проведения исследований показал большую полезность построения гра­ фов не только для анализа готовых моделей и поиска опти­ мальных решений, но и на более ранних этапах решения за­ дач для полного сбора необходимой информации и упроще­ ния решений за счет многоуровневой декомпозиции изучае­ мых объектов, чему в литературе не уделяется достаточного внимания.

ем). Несмотря на то, что содержание узлов и связи между ними назначает сам разработчик, он может получить от графа «подсказки» для дальнейших размышлений и действий. Не­ трудно заметить, что выбор способа сварки определяется только исходными данными, тогда как решение большинства других задач зависит от выбранного способа сварки. Количе­ ство связей и их направленность указывают на последова­ тельность действий. Так, после выбора способа сварки необ­ ходимо выбрать сварочные материалы и типы сварных со­ единений. Выбирать сварочное оборудование можно только после назначения режимов сварки. Рациональный метод кон­ троля не зависит от способа, которым выполнено соединение, но зависит от типа соединения (например, стыковое или электрозаклепочное).

В целом приведенные данные обращают внимание спе­ циалиста на отдельные аспекты решения задачи, стимулиру­ ют поиск дополнительных данных, если это необходимо, и позволяют разработать обоснованный алгоритм решения.

Несмотря на показанные достоинства, графы кругового типа находят ограниченное применение. При большом коли­ честве узлов и связей между ними нерационально использу­ ется площадь графа, образуется сложная сетка линий, теряет­ ся наглядность и анализ данных становится затруднитель­ ным. В связи с этим гораздо чаще используют построение граф-схем (блок-схем) с произвольным расположением узлов (блоков).

Блок-схема связей между элементами для задачи, близкой рассмотренной выше, приведена на рис. 5. Здесь более подробно раскрыты связи между элементами техно­ логии сварки и исходными данными. Последние развернуты в виде 9 блоков, отражающих основные характеристики

сварной конструкции. К ним отнесен, в частности, тип свар­ ного соединения, который рассматривается как заданный. Способ сварки как определяющая характеристика технологии сварки помещен в центр блок-схемы. К характеристикам тех­ нологии добавлен цех предприятия-изготовителя сварной кон­ струкции. Вся совокупность связей легко воспринимается. Если же информацию рис. 5 представить с помощью кругового гра­ фа, то он будет иметь 16 вершин и 51 соединительную линию. Анализировать такую схему значительно сложнее.

Сравнение схем двух типов приводит к идее исполь­ зовать схемы для углубленного анализа исходной инфор­ мации и декомпозиции сложных задач. Действиительно, схемы на рис. 4 и 5 по существу отличаются тем, что на второй раскрыто содержание блока «Исходные данные». Это потребовало от разработчиков детализации данного понятия, то есть выделения его элементов. В результате обдумывания этого вопроса было выделено 9 элементовблоков, а затем указаны 24 их связи с характеристиками технологии сварки.

Подобные действия могут быть проведены и с некото­ рыми другими блоками схем. В частности, сварочное обору­ дование может быть разделено на сварочную аппаратуру и источники питания, режимы сварки - на отдельные пара­ метры (в зависимости от способа сварки) и т.д. Выделение каждого нового блока-понятия должно сопровождаться ука­ занием его связей с другими блоками.

1.6.4.Перевод табличной и графической информации

ваналитическую форму

Втехнической литературе содержится большое количе­ ство информации в виде таблиц и графиков.

Таблицы очень разнообразны по форме, могут содер­ жать информацию в виде чисел, символов, текстов или их комбинаций (см. классификацию на рис. 3). В технической литературе преобладают таблицы с цифровой информацией, полученной в ходе непосредственных наблюдений или по результатам их обработки. Работая с такими таблицами, человек освобождается порой от довольно сложных вычис­ лений или трудоемкого сбора и анализа данных из разных источников.

Важно и то, что сама форма приводимых в литературе таблиц однозначно определяет алгоритм поиска решений по ним. Это относится к преобладающим видам таблиц, в кото­ рых ответ на интересующий вопрос зависит от значений од­ ного или двух входных параметров. Дальнейшие пояснения можно провести на примере табл. 4 и 5.

Таблица 4 Общий припуск (мм) при стыковой сварке оплавлением

стержней из низкоуглеродистых и низколегированных сталей (на оба стержня; сварка с подогревом) [82, табл. 133]

Для однопараметрической табл. 4 алгоритм решения за­ ключается в том, что сначала в первой строке ищут заданный диаметр стержня. Если таковой найден, то соответствующее значение припуска находится в том же столбце в клетке вто­

рой строки. Для двупараметрической табл. 5 решение нахо­

дят в клетке на пересечении строки и столбца, соответст­ вующих заданным значениям диаметра проволоки и глубины

проплавления металла.

Таблица 5

Зависимость сварочного тока (А) от диаметра электродной проволоки и требуемой глубины проплавления (сварка под флюсом АН-348-А, проволока Св-08) [79]

При решении сложных неформализованных задач часто приходится обрабатывать большое количество разнообраз­ ной информации из нескольких источников. В таких случаях совместное использование близких по содержанию, но раз­ ных по форме таблиц представляет известное неудобство. Таблицы часто бывают не до конца заполнены и еще чаще не согласуются между собой по диапазону изменений и дис­ кретности аргументов. По таблицам затруднена интерполя­ ция и особенно экстраполяция данных при выходе аргумен­ тов за границы таблицы.

В связи с этим при использовании табличного материала целесообразно проводить так называемую свертку таблиц, которая заключается в замене табличных данных аналитиче­ скими (функциональными) зависимостями.

Техника свертки таблиц опирается на аппарат методов математической обработки результатов наблюдений. После­ довательность операций здесь следующая:

-наносят точки на поле координат;

-проводят аппроксимирующую линию и по ней опреде­ ляют вид функции;

-одним из численных методов (например, методом наи­

меньших квадратов) вычисляют значения коэффициентов

вуравнении регрессии;

-оценивают величину отклонений расчетных данных от табличных;

-делают вывод о приемлемости выбранного вида функции.

Наиболее просто выполняется свертка однопараметри­ ческих таблиц, когда значения аргумента относятся к одному входному параметру. Анализ усложняется в случаях, когда графическая зависимость имеет сложный характер и описа­ ние ее уравнением второго порядка не обеспечивает допус­ тимого уровня погрешности. Тогда можно выбрать один из двух путей:

1) либо представить зависимость в виде уравнения более

высокого порядка; 2) либо разделить область аргументов на участки, в пре­

делах которых зависимость описывается уравнениями не выше второго порядка.

Первый путь целесообразно реализовать при наличии вычислительной техники и соответствующих программных средств. Реализация второго пути понятна из предыдущего объяснения. Он может быть единственно возможным при наличии на графиках переломов и разрывов.

Проиллюстрируем процедуру свертки данных табл. 4 (рис. 6).

s s

*

c£ 20 s

CL

C 15

10

Диаметр стержня, мм

Рис.6. Зависимость припуска на оплавление стержней от диаметра стержня при стыковой сварке

На поле координат нанесены точки, соответствующие табличным данным. Видно, что зависимость между назван­ ными параметрами не является простой. Выявляется зависи­ мость с двумя перегибами и разрывом в интервале значений аргумента 55-60 мм. Поскольку в указанном интервале раз­ рыв значений припуска небольшой (не более 2 мм), можно опробовать оба пути функционального представления дан­ ных таблицы.

Попробуем описать табличные данные с помощью од­ ной функции. Используя пакет Tabl Curve, получим набор из нескольких десятков аналитических выражений разного вида и разной точности предсказания опытных данных. Наиболь­ шую точность обеспечивает выражение

Я =5,05+ 0 , 5 - 2-9,54 10'3 • а?2’5 + 4,87 10 4 ■d3,

где Я-припуск, мм; диаметр стержней, мм.

Статистическая ошибка равна 0,357, Я-критерий -2,77 • 10.

Табличные данные можно представить также с помо­ щью двух функций, области существования которых раз­ граничены значением аргумента d=60 мм. Как видно на рис. 6, каждую из функций можно представить в виде по­ линома второй степени. Их вид и статистические оценки следующие:

-для 10 <<f<60

сколько большую точность описания табличных данных, хо­ тя в обоих случаях ошибка предсказания невелика.

Более сложной является процедура свертки двупарамет­ рической таблицы. Поскольку входных параметров два, сна­ чала проводят свертку табличных данных отдельно по каж­ дой строке (или по столбцам), затем анализируют получен­ ные выражения и, если находят в них общие закономерности, объединяют в единое выражение. Поясним это на примере свертки табл. 3.

На рис. 7 показано представление табличных данных на поле с координатами глубина проплавления И - сварочный ток /св отдельно по строкам таблицы, соответствующим раз­ ным диаметрам электродной проволоки. Для проволок диа­ метрами 3, 4 и 5 мм видна определенная закономерность и возможность аппроксимации графиков функций в форме прямых, то есть полиномов первой степени вида

Рис. 7. Зависимость величины сварочного тока от глубины проплавления металла при сварке проволокой разных диа­ метров

где а и Ъ - коэффициенты уравнения.

По результатам расчета коэффициентов получим:

В приведенных выражениях видна качественная зако­ номерность изменения величины коэффициентов уравнений: с увеличением диаметра проволоки коэффициент а возраста­ ет, а коэффициент Ъ уменьшается. Более точно указанная за­ висимость представлена на рис. 8. Можно принять, что на обоих графиках точки располагаются на прямых, уравнения которых приведены на рисунке. После их подстановки в уравнение общего вида (6) получим формулу для расчета величины сварочного тока, необходимого для получения за­ данной глубины проплавления при диаметрах электродной

мм

Рис. 8. Зависимость коэффициентов уравнения а и b от диаметра электродной проволоки

Если решить это уравнение относительно Н, то получим формулу для расчета глубины проплавления при заданных значениях сварочного тока и диаметра проволоки:

и . U - 101^ + 225

8 3 -5 ,6d

Судя по зависимостям на рис. 7, связь между значения­ ми сварочного тока и глубины проплавления при использо­ вании проволоки диаметром 2 мм не подчиняется выведен­ ным закономерностям. Для этого случая расчетные формулы будут иметь вид:

/св = 115 + 58,5 • Н;

58,5 Формализацию данных табл. 5 можно начать и со сверт­

ки ее значений не по строкам, а по столбцам. Содержание и последовательность выполняемых при этом операций бу­ дут аналогичны рассмотренным выше и поэтому подробных комментариев не требуют.

В этом варианте расчетов расположение точек, соответ­ ствующих табличным данным, на поле координат диаметр электродной проволоки d - сварочный ток /св подсказывало,

Приведенные формулы по виду значительно сложнее формулы (7), но заметных различий в точности расчетов по ним не выявлено. Практика свертки рассмотренной и многих других таблиц приводит к рекомендации: целесообразно начинать рас­ четы с того направления (по строкам или столбцам), по которо­ му в таблице имеется большее количество данных и более четко выявляются общие закономерности их изменения.

Взаключение следует обратить внимание на значение

ивзаимосвязь всех форм представления знаний, используе­ мых при решении задач - словесной, табличной, графиче­ ской и аналитической.

Словесная форма, представляющая знания с помощью слов и предложений естественного и предметно-ориен­ тированного языков, является первичной при изложении но­ вых знаний и потому наиболее распространенной и легко воспринимаемой человеком. Однако обычно она не формали­ зована и не структурирована. При ее использовании для ре­ шения задач требуется проводить большой объем работ по сбору дополнительной информации и раскрытию применяе­ мых понятий. Другие формы представления знаний отлича­ ются большей формализованностью.

Об особенностях табличной формы знаний достаточно подробно было сказано выше. Главное значение этой формы заключается в том, что в виде таблиц можно зафиксировать практически любые результаты наблюдений с необходимой точностью. Выделение в таблицах входных и выходных па­ раметров и указание их значений уже означает структуриро­ вание знаний, то есть определение элементов предметной области задачи и их взаимосвязей. Таблицы очень компактны в отношении концентрации знаний, но не предназначены для анализа связей между параметрами.

Графическая форма представления знаний является наи­ более наглядной и используется при решении задач для каче­ ственного и полуколичественного анализа данных. Графики не могут заменить точных табличных данных, но с их помо­ щью выявляются закономерности связей между рассматри­ ваемыми объектами. Это особенно важно для технических областей знаний, к которым, в частности, относится и сва­ рочное производство.

В подразд. 1.6.2 были приведены результаты подсчета количества рисунков в двух изданиях по сварке - в работах [79 и 90], подтверждающие важность наглядной информа­ ции при изложении знаний. Большинство рисунков - это графики, построенные по табличным данным. Такой пере­ вод информации из одной формы в другую целесообразен не только в связи с наглядностью графических зависимо­ стей, но и как средство выявлять неточности (а иногда и ошибки) табличных данных или существование аномалий, которые ранее не были замечены и требуют профессио­ нального объяснения.

Например, на рис. 7 обращают на себя внимание данные, относящиеся к сварке проволокой диаметром 2 мм. Вряд ли наблюдаемое отклонение точек от любой аппроксимирую­ щей линии можно объяснить физическими особенностями проплавления металла при разных значениях сварочного то­ ка. Вероятнее всего это является следствием неточности таб­ личных данных из-за неоправданного округления исследова­ телями результатов опытов (сделать их кратными 25, 50 или 100). То же самое можно сказать о некоторых точках, соот­ ветствующих опытам сварки проволокой диаметром 3 мм и др. А вот значительно меньшие значения тока, необходи­ мые для проплавления металла на заданную глубину прово­

локой 2 мм, по сравнению с другими диаметрами, повидимому, можно объяснить сосредоточенностью действия дуги на металл при сварке тонкой проволокой.

При работе с литературой специалистам часто прихо­ дится иметь дело с информацией в виде графиков, для кото­ рых использованные при построении числовые данные не приводятся. В таких случаях для получения точной числовой информации графическую форму переводят в аналитиче­ скую. Для этого выбирают на графике несколько точек, с возможной точностью определяют их координаты, заносят найденные значения в однопараметрическую таблицу и уже по ней выводят функциональную зависимость.