Современные
информационные технологии
Жикеев А.А.
Костанайский
государственный университет им.А. Байтурсынова
К вопросу о совместном применении единого информационного пространства
предприятия и продукционных экспертных систем
До появления
объектного подхода экспертные системы оперировали базой, в которой содержались
факты, приставленные в виде символьной строки. Таким образом, если факт
относится к части какого-либо объекта, то системе неизвестны связи этой части
со всем объектом. Такая связь может быть задана лишним фактом либо лишним
правилом. В обоих случаях связь задана не явно.
После
появления объектного подхода его стали применять и в экспертных системах
продукционного типа [1]. Это позволило хранить информацию об экземплярах
объектов в более структурированной форме. Такие экспертные системы позволяют
задать определение класса, занести в базу фактов экземпляры объектов, созданные
на основе классов, применять значения атрибутов объектов в условии правила, а
также производить различные операции над объектами при выполнении правила.
Примером реализации экспертных систем, рассчитанной на работу с объектами, может
служить CLIPS [2].
Определим
типы операции, которые могут быть использованы для управления объектами:
–
Добавление нового объекта. Указывается класс добавляемого объекта
и область, куда объект добавляется.
–
Копирование объекта. Указывается признак, по которому происходит
поиск объекта, область поиска и область, в которую необходимо вставить объект.
Поскольку при поиске может быть найдено несколько объектов, то данная операция
является групповой.
–
Изменение значений атрибутов объекта. Указывается признак, по
которому происходит поиск объекта, область поиска, список значений для изменяемых
атрибутов. Поскольку при поиске может быть найдено несколько объектов, то
данная операция является групповой.
–
Удаление объекта. Указывается признак, по которому происходит
поиск объекта и область поиска. Поскольку при поиске может быть найдено несколько
объектов, то данная операция является групповой.
В условиях
предпосылок также возможно использование объектов, что упрощает логические
условия и увеличивает наглядность правил. Для этого необходимо ввести
дополнительные логические операторы, позволяющие работать с объектами, а не со
скалярными значениями:
1. Оператор
is_equal (Ol, О2), где О1 и О2 – экземпляры объектов. Сравнивает два экземпляра
объектов О1 и О2 и выдает «истина», если объекты принадлежат одному классу и
все их атрибуты эквивалентны. Иначе выдает «ложь».
2. Оператор is
object_od_class (O, К), где О – экземпляр объекта, К – строка, содержащее имя
класса. Выдает «истина», если объект О принадлежит классу К или одному из
классов, дочерних по отношению к К. Иначе выдает «ложь».
Описание
всех классов объектов, применяемых в ЭС, содержатся в ЕИПП в хранилище данных,
соответствующему используемому протоколу применения. Это позволяет использовать
метаданные при создании экземпляров объектов, контролировать правильность
создания объектов, контролировать области значений данных, помещаемых на
хранение в атрибуты объектов.
Такие
свойства ЕИПП похожи на свойства ассоциативной сети и фреймовой системы.
Используя ЕИПП, мы получаем наглядное родовидовое представление сущностей
предметной области, что является хорошим дополнением к знаниям, хранящимся в
виде правил в базе знаний экспертной системы. В результате совместное
применение ЕИПП и ПЭС позволяет избавиться от одного из недостатков систем
продукций [3].
Использование
метаданных ЕИПП позволяет упростить процесс ввода правил в систему. Эксперт при
занесении правил оперирует объектами и атрибутами объектов, взятыми из ЕИПП,
что помогает ему точнее формулировать правила в терминах предметной области, а
также снимает необходимость отслеживания связи между объектами. Базовые знания
о структуре предметной области, содержащиеся в метаданных ЕИПП, используются в
процессе диалога с экспертом, а также для преобразования информации, получаемой
от эксперта в продукционные правила.
На эксперта
возлагается задача расширения и уточнения модели предметной области. Эта модель
затем переводится в систему продукционных правил. Поведение системы правил
снова анализируется экспертом, который при необходимости вносит коррективы в
модель и таким образом замыкает цикл итеративного процесса (рисунок 1).
Рисунок
1 – Процесс приобретения знаний
с
использованием модели предметной области
Поскольку
правила, используемые ЭС, представляют собой знания о предметной области,
целесообразно организовать их хранение в ЕИПП, чтобы они были легко доступны.
Для этого необходимо разработать протокол применения для продукционных правил.
Литература:
1
Джексон Н., Питер. Введение в экспертные системы. – М.: Вильяме, 2001. – 624 с.
2
Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. – М.: Мир, 1989. – 388 с.
3
Courtois P. On Time and Space
Decomposition of Complex Structures // Communications of the ACM. – 1985. –
Vol. 28, № 6. – P. 596–610.