Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Методология построения экспертных систем

Рассмотрим методику формализации экспертных знаний на примере создания экспертных диагностических систем (ЭДС).

Целью создания ЭДС является определение состояния объекта диагностирования (ОД) и имеющихся в нем неисправностей.

Состояниями ОД могут быть: исправно, неисправно, работоспособно. Неисправностями, например, радиоэлектронных ОД являются обрыв связи, замыкание проводников, неправильное функционирование элементов и т.д.

Число неисправностей может быть достаточно велико (несколько тысяч). В ОД может быть одновременно несколько неисправностей. В этом случае говорят, что неисправности кратные.

Введем следующие определения. Разные неисправности ОД проявляются во внешней среде информационными параметрами. Совокупность значений информационных параметров определяет «информационный образ» (ИО) неисправности ОД. ИО может быть полным, то есть содержать всю необходимую информацию для постановки диагноза, или, соответственно, неполным. В случае неполного ИО постановка диагноза носит вероятностный характер.

Основой для построения эффективных ЭДС являются знания эксперта для постановки диагноза, записанные в виде информационных образов, и система представления знаний, встраиваемая в информационные системы обеспечения функционирования и контроля ОД, интегрируемые с соответствующей технической аппаратурой.

Для описания своих знаний эксперт с помощью инженера по знаниям должен выполнить следующее.

1. Выделить множество всех неисправностей ОД, которые должна различать ЭДС.
2. Выделить множество информативных (существенных) параметров, значения которых позволяют различить каждую неисправность ОД и поставить диагноз с некоторой вероятностью.
3. Для выбранных параметров следует выделить информативные значения или информативные диапазоны значений, которые могут быть как количественными, так и качественными. Например, точные количественные значения могут быть записаны: задержка 25 нсек, задержка 30 нсек и т.д. Количественный диапазон значений может быть записан: задержка 25--40 нсек, 40--50 нсек, 50 нсек и выше. Качественный диапазон значений может быть записан: индикаторная лампа светится ярко, светится слабо, не светится.

Для более удобного дальнейшего использования качественный диапазон значений может быть закодирован, например, следующим образом:

• светится ярко Р1 = +++ (или Р1 = 3),
• светится слабо Р1 = ++ (или Р1 = 2),
• не светится Р1 = + (или Р1 = 1).

Процедура получения информации по каждому из параметров определяется индивидуально в каждой конкретной системе диагностирования. Эта процедура может заключаться в автоматическом измерении параметров в ЭДС, в ручном измерении параметра с помощью приборов, качественном определении параметра, например, светится слабо, и т.д.

1. Процедура создания полных или неполных ИО каждой неисправности в алфавите значений информационных параметров может быть определена следующим образом. Составляются диагностические правила, определяющие вероятный диагноз на основе различных сочетаний диапазонов значений выбранных параметров ОД. Правила могут быть записаны в различной форме. Ниже приведена форма записи правил в виде таблицы.

Для записи правил с учетом изменений по времени следует ввести еще один параметр Р0 - время (еще один столбец в таблице). В этом случае диагноз может ставиться на основе нескольких строк таблицы, а в графе Примечания могут быть указаны использованные тесты. Диагностическая таблица в этом случае представлена в таблице 6.1.

Для записи последовательности проведения тестовых процедур и задания ограничений (если они есть) на их проведение может быть предложен аналогичный механизм. Механизм записи последовательности проведения тестовых процедур в виде правил реализуется, например, следующим образом:

где Т1, Т3, Т7 - тестовые процедуры, подаваемые на ОД при активизации (срабатывании) соответствующей продукции.

В современных ЭДС применяются различные стратегии поиска решения и постановки диагноза, которые позволяют определить необходимые последовательности тестовых процедур. Однако приоритет в ЭС отдается прежде всего знаниям и опыту, а лишь затем логическому выводу.

Оболочки экспертных систем (наверно это следует понимать под понятием «среда поддержки экспертных систем»)

Создавать ЭС можно двумя способами: применяя алгоритмические языки программирования (C, LISP, Pascal, PROLOG и др.) или оболочки ЭС. Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. Т.е. это готовая экспертная система без базы знаний. Достоинство оболочек в том, что они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Необходим только специалист в данной предметной области для заполнения базы знаний. Применение оболочек позволяет создавать ЭС значительно быстрее и легче в сравнении с программированием.

Оболочки экспертных систем создаются, как правило, на основе какой-нибудь экспертной системы, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системы-прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и оставляются те, которые не имеют узкой специализации. Примером может служить система EMYCIN, созданная на основе прошедшей длительную «обкатку» системы MYCIN. В EMYCIN сохранен интерпретатор и все базовые структуры данных – таблицы знаний и связанные с ними механизм индексации. Оболочка дополнена специальным языком, улучшающим читабельность программ, и средствами поддержки библиотеки типовых случаев и заключений, выполненных по ним экспертной системой.

Класс программ, которые называются оболочкой экспертной системы, создавался с целью позволить непрограммистам воспользоваться результатами работы программистов, решавших аналогичные проблемы. Так, программа EMYCIN позволяет использовать архитектуру системы MYCIN в приложении к другим областям медицины (напомним, что программа MYCIN была ориентирована только на заболевания крови). На базе EMYCIN были разработаны экспертные системы как для медицины (например, система PUFF для диагностики легочных заболеваний), так и для других областей знаний, например программа структурного анализа SACON.

Совершенно очевидно, что оболочки экспертных систем являются программами, ориентированными на достаточно узкий класс задач, хотя и более широкий, чем та программа, на основе которой была создана та или иная оболочка. Автор системы EMYCIN Ван Мелле одним из первых подчеркнул, что оболочки экспертных систем отнюдь не являются универсальной архитектурой для решения проблем.

К сожалению, нельзя слишком доверять рекомендациям о возможности использования оболочки экспертной системы для решения конкретных проблем. Дело в том, что мы еще не имеем настолько четкого представления о классификации задач, решаемых экспертными системами, чтобы можно было точно представить, к какому именно классу следует отнести конкретную систему.

Большинство коммерческих продуктов типа оболочек экспертных систем подходит только для тех проблем, в которых пространство поиска невелико. Как правило, в них применяется метод исчерпывающего поиска с построением обратной цепочки вывода и ограниченными возможностями управления процессом. Но некоторые современные оболочки, как утверждают их создатели, могут применяться для решения широкого круга задач, поскольку они поддерживают множество функций представления знаний и управления, включая и моделирование прямой цепочки логического вывода, процедуры, передачу сообщений и т.п.