Министерство общего и профессионального образования российской федерации

Московский государственный институт электроники и математики

(Технический университет)

Кафедра вычислительных систем и сетей

ПРОДУКЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ

Методические указания

к лабораторной работе по курсу

«Системы поддержки принятия решений»

Москва 2001

Составители: докт.техн.наук, проф. А.В.Вишнеков

ст.преподаватель, канд.техн.наук И.Е.Сафонова

ст.препод. Н.С.Курилова

УДК 519.816

Продукционная модель представления знаний в экспертных системах: Метод указания к лабораторным работам по курсу «Системы поддержки принятия решений» /Моск.гос. ин-т электроники и математики; Сост.: А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова. М., 2001 - 20 с.

Данная лабораторная работа направлена на изучение методов представления знаний в экспертных системах (система продукций).

Для студентов 4 курсов факультета АВТ и технических факультетов, изучающих системы поддержки принятия решений и системы искусственного интеллекта.

ISBN

Введение

Принятие решений - каждодневная деятельность человека и, в большинстве случаев, заключается в генерации возможных альтернатив решений, их оценке и выборе «лучшей» из альтернатив.

В последние годы в различных странах мира появилось значительное число работ, относящихся к новому средству решения задач организационного управления - системам поддержки принятия решений (Decision Support Systems). Системы поддержки принятия решений (СППР) основаны на формализации методов получения исходных и промежуточных оценок, даваемых ЛПР (лицо, принимающее решение), и алгоритмизации самого процесса выработки решения. Человеко-машинная процедура принятия решений с помощью СППР представляет собой циклический процесс взаимодействия человека и компьютера. Интерес к системам поддержки принятия решений непрерывно растет. Широко рекламируются и продаются коммерческие СППР и пакеты прикладных программ, предназначенные для использования в СППР.

Цель работы

Цель работы - создание базы знаний на основе продукционной модели представления знаний для экспертной системы. База знаний записывается набором правил «если - то» и может охватывать любую предметную область. Каждый факт должен вводиться в формате:

ОБЪЕКТ=ЗНАЧЕНИЕ.

Теоретические сведения Определение экспертной системы

В общем случае, экспертная система (ЭС) - это компьютерная программа, содержащая накопленные знания специалистов в определенной предметной области, которая вырабатывает рекомендации, какие бы дал эксперт-человек, запрашивая при необходимости дополнительную информацию. Экспертные системы могут работать на том же уровне что и эксперты, а в некоторых случаях они лучше, потому что в них вложен коллективный опыт их создателей.

Экспертные системы обладают определенными свойствами, позволяющими использовать их для генерации решений, основанных на эвристических знаниях и предпочтениях ЛПР. Цель создания экспертных систем заключается в разработке программ, которые, используя знания, решают те же проблемы, экспертами в которых являются специалисты.

Экспертные системы, в основном, содержат: интеллектуальный интерфейс, механизм объяснения, механизм вывода, механизм приобретения знаний, базу знаний, базу данных.

База знаний - это совокупность единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отображение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами и, возможно, неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются.

Интеллектуальный интерфейс - осуществляет обмен данными между конечным пользователем и ЭС.

Механизм вывода - это программный инструмент получает от интеллектуального интерфейса преобразованный во внутреннее представление запрос, формирует из базы знаний конкретный алгоритм решения задачи, выполняет алгоритм, а полученный результат предоставляется интеллектуальному интерфейсу для выдачи ответа на запрос пользователя.

Механизм объяснения. В процессе или по результатам решения задачи пользователь может запросить объяснение или обоснование хода решения. С этой целью ЭС должна предоставить соответствующий механизм объяснения. Объяснительные способности ЭС определяются возможностью механизма вывода, запоминать путь решения задачи.

Механизм приобретения знаний. База знаний отражает знания экспертов (специалистов) в данной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных знаний и последующим их представлением в базе знаний занимаются специалисты, называемые инженерами знаний (инженер-когнитолог).

На рисунке 1 представлен человеческий аспект экспертной системы. Администрация устанавливает предназначение ЭС, организует предметную область, которую должна охватывать ЭС, определяет какие выгоды организация сможет извлечь из ее применения. Специалист по базам знаний (инженер - когнитолог) собирает информацию, необходимую для базы знаний, сравнивает соответствующие данные и эвристически организует информацию.