Компоненти технології експертних систем, які застосовуються в орієнтованих на знання СППР

На рис. 9.3 наведена схема функціонування експертної системи. Модель експертної системи, як видно з рисунка, склада­ється з чотирьох головних частин:

1) інтерфейсу користувача, що дає можливість користувачеві взаємодіяти з експертною системою;

2) бази знань, яка містить нагромаджені знання щодо роз­в'язування специфічної проблеми;

3) машини логічного висновку (inference engine), яка забезпе­чує здатність міркування та інтерпретує зміст баз знань;

4) механізму (середовища) розроблення (development engine), який використовують експерт та інженер зі знань для створення експертної системи.

Охарактеризуємо стисло ці компоненти експертної системи.

ІНТЕРФЕЙС КОРИСТУВАЧА. Інтерфейс користувача дає змогу менеджеру вводити інструкції (команди) та інформацію (зображені на рис. 9.3 суцільною стрілкою) в експертну систему і отримувати відповідні розв'язки чи пояснення (пунктирна стрілка), Інструкції уточнюють параметри, які уможливлюють експертній системі здійс­нювати процес міркування. Інформація подається у вигляді значень, які присвоюються конкретним змінним. Інтерфейс користувача надає механізми введення інформації в експертну систему і виведення з неї.

БАЗИ ЗНАНЬ. Бази знань містять як факти, що описують про­блемну галузь, так і способи подання знань, які описують те, як підбираються факти для певної логічної послідовності. Термін проблемний домен (problem domain) використовується для опису­вання проблемної галузі.

Рис. 9.3. Схема функціонування експертної системи Інструкції і інформація —>

Розв'язки і пояснення --------->

Знання

Поширеною методикою подання знань є використання правил. Пра­вило описує, як діяти у заданій ситуації. Воно складається з двох частин: умови (condition), яка може або не може бути істиною і дії (action), яка виконується тоді, коли умова істинна. Прикладом правила є:

ЯКЩО ЕКОНОМІЧНИЙ ІНДЕКС > 1.20 І СЕЗОННИЙ ІН­ДЕКС > 1.30, ТО ПЕРСПЕКТИВА ЗБУТУ = «ВІДМІННА»

Усі правила, які містяться в експертній системі, називаються набором правил (rule set). Кількість правил може змінюватися від дюжини для простої експертної системи до 500, 1000 або навіть 10 000 для складних EC.

МЕХАНІЗМ ВИСНОВКУ. Механізм або машина висновку є частиною експертної системи, яка виконує доведення (здійснює міркування) за допомогою використання змісту баз знань у спе­цифічній послідовності (прямій, зворотній, змішаній). Ці послі­довності будуть розглянуті окремо.

МЕХАНІЗМ РОЗРОБЛЕННЯ. Четвертою головною частиною експертної системи є механізм (середовище) розроблення, який використовується для створення експертної системи. Коли меха-

нізм висновку складається з правил, то цей процес призначений лля побудови множини правил. Використовуються два основні підходи до створення EC: мови програмування і оболонки експе­ртної системи (expert system shell).

Оболонки EC забезпечили доступність засобів штучного інте­лекту фірмам, які не мають необхідних ресурсів, щоб розробити свої системи, використовуючи мови програмування. У галузі біз­несу вони є найпоширенішим способом створення експертних систем на основі знань.

9.2.3. Методи оброблення правил в орієнтованих на правила СППР

Використання машин логічного висновку з правилами є найпоширенішим середовищем розроблення орієнтованих на знан­ня СППР. Правила легкі для розуміння і пояснень, коли знання збе­рігаються у вигляді правил. З погляду розробника модифікація і су­провід баз знань здійснюються просто, можна легко об'єднувати також імовірні знання з правилами. Однак є певна кількість основ­них обмежень щодо використання цього підходу для розроблення СППР, зокрема, комплексні знання важко подавати з використан­ням правил. Розробники орієнтованих на знання СППР, зазвичай, використовують середовище розроблення, яке ґрунтується на пра­вилах, але ці правила застосовуються не для всіх додатків (прикла­дом може бути розглянута раніше СППР PLEXSYS). Розглянемо докладніше методи реалізації механізму логічних висновків — не­від'ємної частини СППР, що грунтується на правилах.

Протягом консультації механізм висновків досліджує правила баз знань по одному, і, коли умова правила правильна, то специфічна дія приймається. У термінології експертних систем вважається, що прави­ло активізується (fired — запалюється) тоді, коли дія (акція) прийма­ється. Для дослідження правил використовують два головні методи механізму висновку: пряме доведення (forward reasoning) або пряма про­дукція і зворотне доведення (reverse reasoning) або зворотна продукція.

Пряме доведення

У прямому доведенні (міркуванні вперед), яке ще на­зивається прямим формуванням ланцюжка (forward chaining), правила досліджуються одне за одним у певному порядку. Цей порядок міг би бути послідовністю, в якій правила були введені в

низку правил, або це могло б бути деякою іншою послідовністю, яка описується користувачем.

Оскільки досліджується кожне правило, то система намагаєть­ся оцінити: істинна умова чи хибна. Коли умова істинна, то від­повідне правило активізується, і далі досліджується наступне. Коли умова хибна, то правило не активізується, але також дослі­джується наступне правило. Може бути, що якесь правило за та­кого процесу не можна оцінити, як істинне або хибне. Умова мо­же містити одну або більше змінних з невідомими значеннями. У такому разі вважають, що умова правила невідома. Коли умова правила невідома, то воно не активізується, і досліджується насту­пне правило. Процес доведення є ітеративним.

Процедура, за якої досліджується правило за правилом, продов­жується до тих пір, поки один прогін не буде завершений через усю низку правил. Зазвичай, потрібно виконати кілька прогонів, щоб присвоїти певне значення змінній мети. Можливо, інформація, по­трібна для оцінювання одного правила, виробляється за допомогою наявного правила, яке досліджуватиметься згодом. Наприклад, піс­ля того, як одинадцяте правило активізоване, п'яте правило може оцінюватися в наступному прогоні. Прогони продовжуються, поки можлива активізація правил. Коли більше правил не може бути ак­тивізовано, процес доведення припиняється.

Таблиця 9.1

Поиск по сайту: