Функционирование экспертной системы Жизненный цикл эс включает 3 стадии:

1. Создание ЭС разработчиком

2. Наполнение БЗ экспертами

3. Применение пользователем

Наполнение Базы Знаний

Рассмотрим ЭС, где в качестве модели представления знаний выбираем правило продукции. Однако, в принципе, могут быть и другие модели (семантические, фреймовые и т.д.)

Выбор наиболее эффективной модели представления знаний зави­сит от конкретной предметной области, для которой предназначена ЭС.

Одним из недостатков так называемых «пустых» ЭС, то есть программных оболочек с фиксированной моделью представления знаний, которые по замыслу их разработчиков можно использовать в любой предметной области, является то, что они часто оказываются малоэффективными.

Наполнение базы знаний правилами продукции (в нашем случае) выполняется экспертами с помощью инженеров по знанию - специали­стами, помогающими экспертам сформулировать свои знания в виде системы непротиворечивых друг другу правил и умеющими записывать эти правила в БЗ.

В принципе, каждой системе правил можно поставить в соответствие дерево состояний. Наилучшим вариантом при заполнении Базы Знаний было бы предварительное построение этого дерева, а затем определение правил перехода из одной вершины в другую и запись их в БЗ в некоторой последовательности, соответствующей выбранному алгоритму поиска. Пример дерева состояний и правило заполнения БЗ рассмотрим на конкретном примере продукционной модели представления знаний.

Процедура наполнения БЗ

Рассмотрим дерево состояний и соответствующие ему различные структуры БЗ.

1,б

Структура БЗ при прямом поиске в глубину

Структура БЗ при прямом поиске в ширину:

Структура БЗ при обратном поиске в глубину:

1,в

1,г

Структура БЗ при обратном Структура БЗ при начальном

поиске в ширину: заполнении БЗ:

Структура БЗ при конце редактирования БЗ:

Дерево состояний, представленное на Рис.1,а, можно представить в виде системы правил (1,6) при прямом поиске в глубину; или при прямом поиске в ширину (1 ,в).

При обратном поиске в глубину - (1 ,г) или обратном поиске в ширину-(1,д).

При таком подходе к заполнению БЗ на практике оно не осуществляется. Это связано с тем, что такой подход требует детального знания и анализа предметной области.

Практически, дерево состояний из-за сложности предметной области и большого числа состояний не известно, и задача инженера по знаниям состоит в том, чтобы получить от эксперта информацию в ви­де правил, которым соответствовало бы некоторое выбираемое (виртуальное) дерево состояний. В этом случае на начальном этапе заполнения Б.З. система правил, которая получена от эксперта выглядит так, как представлено на рисунке 1 ,е.

Анализируя представленные фрагменты отражения правил, можно отметить следующее:

1. имеется оборванная незаконченная цепочка правил, не хва­тает правила (если В то D)

2. имеется ошибочное правило (если В то F)

В этом случае задача инженера по знаниям заключается в выявлении всех оборванных цепочек, их дополнении, если это возможно, такими правилами, которые ведут к цели. А если этого нет, правило исключить, если есть ошибки.

Рассмотренные функции инженера по знаниям - довольно сложная задача, поэтому в настоящее время ведутся работы по созданию таких систем, которые автоматически генерируют «правильные» деревья состояний по информации, получаемой от эксперта. Такие системы анализируют полученную от экспертов информацию в виде правил «еслито», устанавливают в ней логически связи типа «или», «и» и систематизируют правила и их связи в виде «бездефектного» дерева. Причём, порядок следования правил соответствует порядку просмотра вершин дерева (сначалавглубь). Таким образом, задача наполнения БЗ определёнными правилами фактически сводится к эмпирическому построению бездефектного дерева состояний, внешние формы представления которого в БЗ являются системой правил продукции.

Стадия применения пользователем

Рассмотрим функционирование ЭС на стадии её применения пользователем. В частном случае рассмотрим ситуацию БЗ в виде рисунка (1,ж).

В этом случае в машине вывода (см. рисунок Архитектура ЭС) реализуется стратегия прямого поиска в глубину. Состояния А,В,С в правилах тождественны с некоторыми типами инструментов по обработке деталей (различные типы резцов), а целевые вершины D.E.F дерева соответствуют именам технологических операций, для выполнения которых необходимы соответствующие резцы (инструменты ). Так, для выполнения операции F или Е нужны инструменты А и С, которые связаны правилом (если есть инструмент А, то для его работы нужен инструмент С)

ЭС решает задачу определения имени операции, которую можно выполнить, имея известный набор инструментов. Для функционирования ЭС пользователь должен сначала ввести в рабочую память имена имеющихся у него инструментов (А и С). В этом случае машина вывода составит имя А с условиями «если ... то» всех правил и выделит то правило, в котором это условие совпадает с именем А. В ЭС эта операция называется «поиск по образцу» или «составление образцов».

В рассмотренном случае (рис 1 ,а) будет выделено и активизировано правило «если А, то В или С». В соответствии с алгоритмом поиска в глубину, сначала нужно до конца исследовать ветвь дерева, проходящую через вершину В, при неудаче - по вершине С.

Активизация правила «если А, то В или С» приведёт к тому, что в левых частях всех правил вместо имени А будет записано правило В (у нас такого нет).

На следующем шаге работы ЭС будут сопоставляться образцы А и С со стороны рабочей памяти, и образец со стороны БЗ. В нашем примере совпадения не будет, т.е. в вершине В поиск потерпит неудачу. Это означает, что в соответствии с алгоритмом поиска в глубину произойдёт возврат назад к вершине А и будет активизировано правило «если А то С». Сопоставление факторов А и С и нового образца С вызовет активизацию правила «если А, то Е или F». В нашем примере новым образам нет сопоставимых факторов и поиск закончился выдачей имён операций Е и F.

Рассмотренный пример - простейший. В реальных ЭС число правил составляет сотни и тысячи. В нашем простейшем примере активи­зация правил определяется только наличием сопоставимого образца внешнему фактору, который вводится пользователем. В ряде случаев какого-то k-того правила может быть вызвана также по умолчанию на основе того, что в результате предыдущего шага работы ЭС активизируется j-е правило, правая часть которого совпала с левой частью правила k.

Пример:

Если k-тое правило имело вид «если А>В и В>С то А>С», а f-тое правило имело вид «если А>С то A>D» то в этом случае активизация k-того правила выделит в качестве образца для сравнения высказыва­ние «А>С», что в свою очередь на следующем шаге активизирует j-тое правило и приведёт к новому образцу A>D.

В рассмотренном случае активизация правил на каждом шаге вызывается не внешними факторами, а внутренними, которые появляются в процессе логического вывода.

Из рассмотренного примера видно, что вместо двух приведённых выше правил можно записать одно - «если а>b и b>с то A>D»

Однако, на практике такие сложные правила далеко не всегда очевидны. В этом случае эксперту, в принципе, проще структурировать свои знания в виде более простых правил, а логическая связь между ними устанавливается внутри ЭС. Из рассмотренного примера следует, что в результате работы ЭС правила БЗ модифицируются автоматически путём соответственной замены левых и правых частей, то есть содержание БЗ в процессе работы ЭС динамически изменяется.

Многообразие предметных областей, в которых применяются ЭС не позволяет нам описать все особенности их работы в этих областях. Необходимо отметить только следующие: каждая предметная область накладывает свои существенные отпечатки на построение ЭС, выбор способа представления знаний и тип машины вывода. Необходимо отметить основные трудности при разработке ЭС и ограничения на области их применения.

Существующие ЭС хорошо приспособлены для работы с такими знаниями, которые построены по принципу «причина – следствие», и плохо приспособлены для работы со знаниями, которые характеризу­ются временем и пространством. ЭС также плохо работает при реше­нии задач не специальных, а общих знаний, основанных на «здравом смысле». Это связано с тем, что модели таких знаний очень сложны. Плохо распознают ЭС ограничения своих возможностей, не могут ответить на вопрос, чего они не знают. При большом числе правил часто возникают случаи конкурирующих и конфликтных правил, нарушающие нормальную работу ЭС. (при создании ЭС как можно больше правил не связанных и простых).

Большинство разработанных в короткое время ЭС (до 1 года) носят только демонстрационный характер.

Создание коммерческих или промышленных ЭС весьма трудоёмкий процесс (занимает 10-20 человеко-лет).

Несмотря на отмеченные недостатки разработки, ЭС развиваются быстрыми темпами. Созданные ЭС, способные к открытиям, быстродействующие, работают в реальном масштабе времени.

Информационное обеспечение АСУ

Для принятия решений необходимо иметь, как отмечено ранее, концептуальную и информационную модели ОУ.

В АСУ информационная модель получила название «Информационное обеспечение» (ИО). В понятие ИО входит следующее:

1. Организация и модель потоков информации при решении конкретной функциональной задачи.

2. Датчики информации, то есть носители конкретной информации для конкретной функциональной задачи.

3. Классификация информации - это способ систематизации большого объёма информации по различным классам и группам

4. Организация информации на машинных носителях. Под этим понимают построение структур БД.

Организация и модель потоков информации

Для решения конкретной функциональной задачи всегда определяется источник информации, носитель информации, направление перемещения информации, объём информации, перемещение по конкретному каналу, периодическое поступление информации.

Рассмотрим конкретный пример модели информационных потоков.

Как было рассмотрено ранее, в основе управления лежит организационная структура. Так например, согласно рисунку, бухгалтерия решает задачи, связанные с балансом деятельности предприятия в денежном выражении, поэтому основным выходом бухгалтерии является баланс плана производства и трудовых ресурсов в денежном выражении. Такой баланс осуществляется ежемесячно в виде 10-15 форм документов, заполнение которых -75%. Для решения задач (4) источники информации:

• П.О.

• Производственное обеспечение

• O.K. (направляет соответствующие данные по своим каналам (1). (2), (3)

Каждый из отмеченных каналов имеет также время (периодичность) передачи информации, объём в виде форм документов, а также заполнение этих форм. Естественно, что для бухгалтерии источником информации являются каналы 1, 2, 3. Между тем, в системе для каждого из отмеченных отделов также нужна информация, которая поступает от других источников. В каналах 1, 2, 3 выделяют условно постоянную информацию и переменную информацию.

Условно постоянная информация

Для решения конкретных задач (например, бухгалтерского учёта) часть информации не изменятся, то есть концептуальная модель (структура паказателей, алгоритмы решения и т.д.) не изменяется длительное время. Однако, из года в год, (со временем) алгоритмы могут изменяться (концептуальная модель изменяется), поэтому, такие данные называют условно постоянными

Переменная информация

Если при выполнении разовых расчётов (ежемесячно), информация меняется, то она называется переменной информацией. В нашем конкретном случае переменной информацией могут являться числовые данные, ежемесячно поступающие по каналам 1, 2, 3.

Датчики информации

Следует различать несложные и сложные датчики информации. К несложным относятся те, которые оценивают результат в виде скаляра или вектора (t, p, ). В технических системах обычно используются несложные датчики информации. В сложных системах типа АСУ датчиками информации являются многопараметрические матрицы - сложные датчики информации.

Сложные датчики информации. Основными датчиками информации в АСУ является документ, то есть юридическая бумага. Документ является многопараметрической матрицей, которая оценивается следующими реквизитами:

1. Данные, которые обрабатываются аналитически (+, - , х,: и т.д.)

2. Данные, которые сопоставляются качественно (=, <, >, хорошо, плохо и т.д.)

3. Данные, которые сопоставляются либо с другой матрицей, либо оцениваются ЛПР, исходя из собственного опыта.

4. Реквизит, характеризующий всю матрицу, в частности с позиции социально-экономического генотипа ЛПР. Это выражается в виде должности ЛПР и его конкретной персоны (ФИО).

5. Показатель, отражающий время, когда было принято решение. Обычно, документ, как сложный датчик информации, оформляется следующим образом:

При создании сложного Датчика Информации (ДИ) в виде документа, особая роль принадлежит достоверности представления информации. Существуют способы контроля достоверности информации в документе. Эти способы делятся на две принципиальные группы:

1. формализованный контроль

2. субъективный контроль

Формализованный контроль.

Суть состоит в том, что некоторые математические операции над данными должны совпадать в различном направлении тела документа.

Субъективный контроль

В ряде случаев не удаётся построить документ с необходимой степенью формализованного контроля. Тогда используется субъективный контроль, который заключается в следующих операциях:

1. Ввод данных в ЭВМ осуществляется двумя или более людьми независимо друг от друга. В ЭВМ осуществляется сравнение результатов ввода: если данные совпадают - хорошо, нет - искать ошибку.

2. Информацию вводит специалист, владеющий содержатель­ными знаниями о вводимых цифрах. В этом случае ввод информации отображается на экран.

Унифицированные системы документов (УСД)

При составлении документов возникает противоречие между ЛПР и возможностями техники. Суть противоречий лежит между желанием ЛПР иметь в документе как можно больше информации и возможностями технических средств в части отображения этой информации. Так, например, дисплей имеет ограниченный размер (матрицу точек по вертикали и горизонтали), принтер имеет ограниченную площадь печатной поверхности. Это противоречие решается либо путём установки ряда дисплеев у одного ЛПР, либо «листанием" документов на экране дисплея.

Классификация информации

Ежегодно на средних предприятиях (хлебозавод) обращается раз­личная информация - несколько десятков миллиардов единиц. Боль­шая часть из них хранится в памяти ЭВМ и в различных документах. Несмотря на большую скорость обработки информации компьютером, необходимо предварительно всю информацию определённым образом систематизировать. В АСУ такая систематизация получила название Классификация и Кодирование Информации.

Любой классификатор состоит из двух частей:

(1)

(2)

1- реквизит-признак 2 - реквизит-основание

(1) - характеризует основную характеристику информации с пози­ции принадлежности информации какому-нибудь классу. Например, классификатор (класс) - территориальное деление государства, классификатор услуг, организация предприятия.

(2) - есть числовая характеристика классификатора, который ино­гда называется кодом конкретной информации. Например, код г. Москва - 095 (в территориальном делении РФ)

Имеется ряд способов классификации и кодирования информации. В организационно-экономических системах эти классификаторы получили название классификаторов технико-экономической информации (КТЭИ).

В практике используются следующие методы классификации ТЭИ:

1. Иерархический способ

2. Фасетный способ

Иерархический способ классификации ТЭИ

В этом способе всё множество разбивается на ряд взаимоподчинённых подмножеств. В этом случае, когда надо дать код какому-то конкретному объекту, необходимо указать место этого объекта во всех подмножествах. Характерным примером иерархического способа является классификатор предприятия (организации) какой-либо отрасли.

Рассмотрим классификацию хлебозаводов г. Москва. В Москве есть более тысячи хлебозаводов. Чтобы организовать производственно-эксплуатационную деятельность этого вида отрасли и связь её с другими областями, необходимо чётко классифицировать эти объекты.

(01- 99) (01 - 99)

Iур х х Iур х х порядковый номер хлебозавода

порядковый номер округа Г. Москвы

Фасетный способ классификации ТЭИ

Иерархический способ применяется тогда, когда единиц классификации множества много: тысячи, десятки тысяч и т.д. В том случае, когда единиц классификации немного (порядка 10) достаточно различные единицы пронумеровать в любом порядке - фасетный или порядковый способ. Характерным примером является классификация каких-либо операций. Например, причины аварийной ситуации на объекте:

1. Отсутствие электроэнергии

2. Пожар

3. Прорыв водопровода

Различают КТЭИ также по области их применения.

Области применения КТЭИ.

В зависимости от величины набора функциональных задач, где приходится классифицировать информацию, различают следующие уровни классификаторов:

1. Международные классификаторы ТЭИ

2. Общегосударственные классификаторы ТЭИ

3. Отраслевые КТЭИ

4. Общесистемные КТЭИ

5. Локальные КТЭИ

1. Если приходится решать задачи, охватывающие взаимодействия различных систем, как внутри государства, так и между государствами, разрабатывать и использовать международные КТЭИ (например, классификаторы государств и их территориальных делении. Индекс)

2. В каждом государстве строятся свои классификаторы. Напри­мер, классификатор продукции.

3. Для решения задач внутри отрасли, разрабатываются свои классификаторы (пример хлебозаводов)

4. Если для решения задач в конкретной системе АСУ используется единый классификатор, то он называется общесистемным КТЭИ.

5. Если для решения задачи (конкретной) используется свой классификатор, то он называется локальным.

Чем выше уровень классификатора (то есть меньше порядковый номер), тем более громоздок и большей размерности реквизит осно­вания классификатора. Это связано с тем, что при помощи такого КТЭИ решается большее число задач.

Методы организации БП.

Для решения функциональных задач при помощи ЭВМ необходимо информацию разместить на машинных носителях. В настоящее время наибольшее распространение получила организация информации БД на ЭВМ. Существуют следующие способы:

1. Иерархический

2. Реляционный

3. Сетевой

Иерархический способ организации БД. Представляет собой перевёрнутое дерево.

При таком способе организации БД, информация распространяется по узлам, а поиск конкретных данных идёт строго по соответствующим дугам.

Преимущества: поиск данных осуществляется детерминировано (не случайно) и требует малого времени.

Недостатки: при необходимости введения либо новых уровней, либо числа узлов на уровне, требуется «переделка" всей структуры БД.

Реляционный способ организации БД.В основе данного способа организации информации лежит принцип отношения, которое заранее задаётся между отдельными множествами. Этот способ можно представить в виде матрицы доменов и кортежей. Он был предложен одной из американских фирм организации БД в ПК. Разработчики называют !!!!!! строки.

В каждом сегменте а или b размещаются конкретные данные, либо алгоритм (формулы) операций между данными конкретных сегментов.

Преимущества: в данной структуре нет необходимости при её развитии менять предыдущие правила.

Недостатки: размещение данных в каком-либо сегменте осуществляется случайным образом. В этом случае, для поиска конкретных данных в этом сегменте требуется осуществить полный перебор данных в конкретном сегменте.

В современных системах машинной организации БД, используется реляционный способ, несмотря на отмеченные его недостатки. Это связано с тем, что сдерживающим фактором развития компьютерной техники является дефицит объёма помещения данных в компьютере.

Сетевой способ организации БД

Сетевой способ представляет собой синтез иерархических и реляционных баз данных.

При обработке больших массивов данных в сетях ЭВМ, используются распределённые БД.

В каждом узле такой базы организация данных осуществляется реляционным способом, но заранее известно, какое множество данных находится в каждом узле. Это определяется дугами между узлами. В атом случае, если из узла А требуется найти какое-либо конкретное данное других узлов, например узла Б, нет необходимости делать полный перебор всех узлов, маршрут известен.

В этой системе используются преимущества как иерархической, так и реляционной БД.

Алгоритмизация функциональных задач АСУ

В классической схеме описания функциональных задач для решения их на ЭВМ можно выделить следующие процедуры:

1. Содержательное описание

2. Формализованное описание (математическое моделирование)

3. Информационное описание

4. Алгоритмическое описание

5. Программирование

Отмеченные первые три метода (кроме уже рассмотренных ранее) ещё не пригодны для ввода их в ЭВМ средствами лингвистического обеспечения компьютера.

Лингвистическое обеспечение компьютера – формализованные языки, которые описывают логические операции, проводимые компьютером.

Для сопряжения первых трёх способов описания формализованных задач с лингвистическими языками компьютера, необходимо выполнить операцию алгоритмизации задачи.

Алгоритмизация разбивается на 2 этапа:

1. Рекуррентное отображение математической модели.

2. Построение блок-схемы рекуррентных отношений Рекуррентное отображение любой математической зависимости - есть функционал . Где- конкретное число наn-ной итерации предыдущего значения по правилуf.

Для того, чтобы разговаривать на языке схем, необходимо договориться об элементах этого языка. С этой целью в мировой системе разработки АСУ применяются ГОСТы. Выделим основные элементы стандартизированного языка построения блок-схем рекуррентных отношений.

В каждом значке словами вписывается рекуррентная процедура. При описании взаимодействия отдельных процедур блок-схемы рекуррентных отношений, кроме словесных описаний, даётся математическая рекуррентная запись.

Элементарная процедура рекуррентного вычисления

Сложное рекуррентное вычисление

Процедура ввода исходной информации

Процедура сравнения

Процедура начала или конца блок-схемы

Блок схема алгоритма (диалоговый режим):