Разработка автоматизированных экспертных систем в Exsys CORVID. Лабораторный практикум

Рис. 4.5. Окно формирования командного блока «Commands»

Еще одна команда добавлена в командный блок «Command Block» (см. рис. 4.4). Так как смысл команды «RESULTS» очевиден, то нет необходимости добавлять комментарий.

Теперь все команды, которые необходимы для работы данной системы, сформированы, поэтому нажмите на кнопку «Done».

Этот «Command Block» будет получать значения переменных типа «Confidence Variable», используя «backward chaining» и пользовательский ввод, а затем в результате отобразит значения всех переменных, используемых в системе. Для большинства систем, применяющих переменные типа «Confidence Variable», среди которых система выбирает «лучшую рекомендацию для определенной ситуации», нужен только один «Command Block».

Командные блоки могут содержать очень сложные команды, циклы и процедуры, но большинство экспертных систем использует простые командные блоки с несколькими командами.

31

5. Лабораторная работа 4. ИСПОЛНЕНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

Для запуска экспертной системы выберите пункт «Start Run» в меню «Run» или нажмите на кнопку «Run the System» на панели инструментов (рис. 4.6).

Рис. 4.6. Меню «Run» и значок «Run the System»

Команда «Run» открывает новое окно (рис. 4.7). В действительности это Internet Explorer, открытый в меньшем размере и без меню, кнопок и пр., т.е. без панели навигации. При запуске системы CORVID автоматически формирует специальные .CVRфайлы, которые используются для отображения интерфейса пользователя с помощью Java-апплетов. Также формируется HTML-страница, которая содержит вызовы этих Java-апплетов. Именно эта страница отображается в браузере (в окне «CorvidBrowser») во время работы с пользователем.

Рис. 4.7. Окно экспертной системы (интерфейс пользователя)

32

Система начинает работу с выполнения первой команды в командном блоке. В данном случае это команда «Вывести значения всех доверительных переменных». Для этого системе необходимо активировать правила логического блока. Для проверки истинности правил системе необходимо узнать о значении «Признак 1». Если есть какие-либо другие правила, позволяющие судить об этом, то система использует и их. В данном примере первичную информацию вводит пользователь, выбирая один из возможных вариантов.

Выберите «Значение_1_1» и нажмите OK (см. рис. 4.7). Этой информации достаточно для присвоения 10 баллов доверительной переменной «Ситуация_1» по первому правилу.

Далее необходимо ввести числовое значение «Признак 2» (например, 40).

Следующая команда в командном блоке – это «RESULTS». Так как в данную команду не включены директивы по представлению и форматированию результатов, экспертная система отображает значения всех переменных, которым было присвоено какое-либо значение. Результирующее окно имеет вид, представленный на рис. 4.8.

Рис. 4.8. Результирующее окно экспертной системы

33

Также в Exsys присутствует кнопка «Back», которая позволяет возвращаться назад на предыдущий вопрос, и кнопка «Restart» для перезапуска экспертной системы.

Попробуйте запустить экспертную систему с различными ответами на вопросы (с различными значениями признаков), чтобы увидеть, как система на это будет реагировать. Когда вы закончите работать с экспертной системой, нажмите на кнопку «Exit».

34

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В системе Exsys CORVID представлен набор эффективных средств, реализующих отдельные этапы создания экспертных систем и методологии представления знаний [3]. Основным инструментарием в Exsys CORVID является традиционная подсистема продукционных правил. Система предоставляет развитый интерфейс для наполнения базы знаний продуктами на основе естественно-языковых структур. Она поддерживает типовые математические операции, список базовых функций (рассмотрен на рисунках ниже). Реализована поддержка наиболее распространенных моделей представления нечетких знаний с возможностью их расширения (функции принадлежности могут быть представлены следующими функциями: LINE(•), LINESEGS(•), BELL(•), EXPONENTIAL(•), LOGARITHM(•)).

Окно блока «Functions» (часть 1)

Данная система предоставляет объектно-ориентированные структуры, позволяющие эффективно разрабатывать экспертные системы на основе методов и атрибутов переменных, не требуя от разработчика изменения привычного подхода к описанию

35

процесса принятия решений в виде структур «IF …, THEN …». В результате процесс разработки становится более гибким и мощным в сравнении с традиционными методами.

Логические блоки являются организованным множеством правил и деревьев, ориентированных на реализацию определенной функции и предоставляющих новые возможности по сравнению с однородной базой знаний в виде правил. Таким образом, база знаний может быть организована в виде блоков так же, как организуются объекты в объектно-ориентированных системах. Активизация логических блоков может быть основана как на прямом или обратном выводе, так и на их комбинации. Логические блоки могут быть ассоциированы с внешними источниками данных (табличными файлами данных), позволяющими последовательно применять функции блока к каждому набору данных (строке таблицы).

Окно блока «Functions» (часть 2)

Интерфейс пользователя может включать наряду с текстовой информацией и изображения в формате JPG или GIF. Одной из функций системы является распространение готовой экспертной системы в виде компактных Java-апплетов, что позволяет включить систему как компонент в существующие Web-сайты. Систе-

36

ма Exsys CORVID предлагает средства доступа к CGI, ASP и JSPстраницам для выполнения вычислений на стороне сервера.

Окно блока «Functions» (часть 3)

Практические занятия с использованием оболочки экспертных систем Exsys CORVID позволяют сконцентрировать внимание студентов на основных и наиболее важных аспектах: инженерия знаний, проектирование структуры базы знаний, конфигурирование подсистемы логического вывода.

Использование Exsys CORVID в качестве основного инструментария в учебных лабораториях позволяет значительно ускорить изучение технологии экспертных систем.

Эта система используется в учебных лабораториях сотен университетов различных стран. Однако она не является исключительно системой учебного назначения. По данным разработчика системы из 100 наиболее преуспевающих компаний более 50 % используют Exsys CORVID. Ее также применяют многие правительственные, военные структуры и тысячи предприятий, более 11 000 пользователей во всем мире [3].

Exsys CORVID относится к системам дедуктивного продукционного типа, имеет развитый графический интерфейс с совре-

37

менными СУБД и электронными таблицами, средства сбора и анализа статистических данных [4].

Эксперт может задать значение коэффициента уверенности в продукционном правиле по трем шкалам: первая шкала имеет бинарные значения («0» – ложь, «1» – истина), вторая шкала

– десятеричные значения («0» – абсолютная ложь, «10» – абсолютная истина, значения между ними отражают различные степени уверенности), третья шкала – значения от «–100» – абсолютная ложь до «+100» – абсолютная истина.

В Exsys CORVID имеется возможность объяснения полученных результатов (при необходимости можно выяснить весь ход логического вывода), вызова внешних программ для выполнения вычислений [4].

38

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1.Awad E. Building Knowledge Automation Expert Systems with Exsys Corvid. – Charlottesville: University of Virginia, 2005. – 265 p.

2.Муромцев Д.И. Оболочка экспертных систем Exsys Corvid. – СПб.: СПб ГУ ИТМО, 2006. – 69 с.

3.Муромцев Д.И. Методика преподавания технологии экспертных систем с использованием оболочки Exsys Corvid // На- учно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2006. – № 32. – С. 199–201.

4.Морозова О.В., Григорьев А.В. Анализ методов построения экспертных систем в продукционных инструментальных оболочках // Наукові праці ДонНТУ. – 2012. – № 16. – С. 180–191.

5.Лубенцов В.В. Обзор существующих экспертных систем. – М.: Лаборатория Книги, 2012. – 114 с.

6.Темкин И.О. Экспертные системы в управлении: учеб. пособие. – М.: МГГУ, 1994. – 46 с.

7.Морозова В.А., Паутов В.И. Представление знаний в экспертных системах: учеб. пособие. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2017. – 120 с.

8.Трофимов В.Б., Кулаков С.М. Интеллектуальные автоматизированные системы управления технологическими объектами: учеб- но-практическое пособие. – М.: Инфра-Инженерия, 2016. – 232 с.

9.Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В., Муромцев Д.И. Инженерия знаний. Модели и методы: учебник. – СПб.: Лань, 2016. – 324 с.

10.Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика: Инфра-М, 2010. – 432 с.

11.Nalepa G.J. Modeling with Rules Using Semantic Knowledge Engineering. – Springer International Publishing AG, 2018. – 435 p.

12.Ryan D. Expert Systems: Design, Applications and Technology. – Nova Science Publishers, 2017. – 138 p.

13.Vizureanu P. Advances in Expert Systems. – InTech, 2012. – 119 p.

14.Vizureanu P. Expert Systems. – InTech, 2010. – 238 p.

15.Информационные системы в металлургии: учебник для вузов / Н.А. Спирин, Ю.В. Ипатов, В.И. Лобанов и др. – Екатеринбург: УГТУ – УПИ, 2001. – 617 с.

16.Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2000. – 384 с.

39

Приложение

ВАРИАНТЫ ЗАДАНИЙ

Первичные данные для лабораторных работ представлены в таблицах П.1–П.7. Требуется разработать экспертную систему.

Вариант 1

Таблица П.1

Первичные данные

Вариант 2

40