Научная школа системы управление данными в интеллектуальных информационных системах

Обновлено: 05.07.2024

Экспертная система (далее по тексту — ЭС) — это информационная система, назначение которой частично или полностью заменить эксперта в той или иной предметной области. Подобные интеллектуальные системы эффективно применяются в таких областях, как логистика, управление воздушными полетами, управление театром военных действий. Основною направленной деятельностью предсказание, прогнозирование в рамках определенного аспекта в предметной области.

Экскурс в историю экспертных систем

История экспертных систем берет свое начало в 1965 году. Брюс Бучанан и Эдвард Фейгенбаум начали работу над созданием информационной системы для определения структуры химических соединений.

Следующим этапом стали 70-е годы. Период не выделялся особыми разработками. Было создано множество разных прототипов системы Dendral. Примером служит система PROSPECTOR, областью деятельности которой являлась геологические ископаемые и их разведка.
В 80-ых годах появляются профессия – инженер по знаниям. Экспертные системы набирают популярность и выходят на новый этап эволюции интеллектуальных систем. Появились новые медицинские системы INTERNIS, CASNE.

В 21 век, интеллектуальной системой уже не удивишь никого. Множество фирм внедряет экспертные системы в области своей деятельности.

Быстродействующая система OMEGAMON разрабатывается c 2004 года с IBM, цель которой отслеживание состояния корпоративной информационной сети. Служит для моментального принятия решений в критических или неблагоприятных ситуациях.

G2 – экспертная система от фирмы Gensym, направленная на работу с динамическими объектами. Особенность этой системы состоит в том, что в нее внедрили распараллеливание процессов мышления, что делает ее быстрее и эффективней.

Структура экспертной системы

1. База знаний
Знания — это правила, законы, закономерности получены в результате профессиональной деятельности в пределах предметной области.
База знаний — база данных содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области. Другими словами, это набор таких закономерностей, которые устанавливают связи между вводимой и выводимой информацией.

2. Данные
Данные — это совокупность фактов и идей представленных в формализованном виде.
Собственно на данных основываются закономерности для предсказания, прогнозирования. Продвинутые интеллектуальные системы способные учиться на основе этих данных, добавляя новые знания в базу знаний.

3. Модель представления данных
Самая интересная часть экспертной системы.
Модель представления знаний (далее по тексту — МПЗ) — это способ задания знаний для хранения, удобного доступа и взаимодействия с ними, который подходит под задачу интеллектуальной системы.

4. Механизм логического вывода данных(Подсистема вывода)
Механизм логического вывода(далее по тексту — МЛВ) данных выполняет анализ и проделывает работу по получению новых знаний исходя из сопоставления исходных данных из базы данных и правил из базы знаний. Механизм логического вывода в структуре интеллектуальной системы занимает наиболее важное место.
Механизм логического вывода данных концептуально можно представить в виде :
А — функция выбора из базы знаний и из базы данных закономерностей и фактов соответственно
B — функция проверки правил, результатом которой определяется множество фактов из базы данных к которым применимы правила
С — функция, которая определяет порядок применения правил, если в результате правила указаны одинаковые факты
D — функция, которая применяет действие.

Какие существуют модели представления знаний?

Распространены четыре основных МПЗ:

Продукционная МПЗ
Семантическая сеть МПЗ
Фреймовая МПЗ
Формально логическая МПЗ

Продукционная МПЗ

В основе продукционной модели представления знаний находится конструктивная часть, продукция(правило):
IF , THEN
Продукция состоит из двух частей: условие — антецендент, действие — консеквент. Условия можно сочетать с помощью логических функций AND, OR .
Антецеденты и консеквенты составленных правил формируются из атрибутов и значений. Пример: IF температура реактора подымается THEN добавить стержни в реактор
В базе данных продукционной системы хранятся правила, истинность которых установлена к за ранее при решении определенной задачи. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в базе данных с антецедентом правила, которое подвергается проверке, имеет место совпадение. Результат работы правила заносится в базу данных.

Пример

Диагноз	Температура	Давление	Кашель
Грипп	39	100-120	Есть
Бронхит	40	110-130	Есть
Аллергия	38	120-130	Нет

Пример продукции:
IF Температура = 39 AND Кашель = Есть AND Давление = 110-130 THEN Бронхит

Продукционная модель представления знаний нашла широкое применение в АСУТП

Среды разработки продукционных систем(CLIPS)

CLIPS (C Language Integrated Production System) — среда разработки продукционной модели разработана NASA в 1984 году. Среда реализована на языке С, именно потому является быстрой и эффективной.
Пример:

Подобное правило будет активировано только тогда, когда в базе данных появится факт симптома с подобными параметрами.

Семантическая сеть МПЗ

В основе продукционной модели лежит ориентированный граф. Вершины графа — понятия, дуги — отношения между понятиями.
Особенностью является наличие трех типов отношений:

класс — подкласс
свойство — значение
пример элемента класса

По количеству типов отношений выделяют однородные и неоднородные семантические сети. Однородные имею один тип отношения между всеми понятиями, следовательно, не однородные имею множество типов отношений.

Все типы отношений:

часть — целое
класс — подкласс
элемент — количество
атрибутивный
логический
лингвистический

Пример

Недостатком МПЗ является сложность в извлечении знаний, особенно при большой сети, нужно обходить граф.

Фреймовая МПЗ

Предложил Марвин Мински в 1970 году. В основе фреймовой модели МПЗ лежит фрейм. Фрейм — это образ, рамка, шаблон, которая описывает объект предметной области, с помощью слотов. Слот — это атрибут объекта. Слот имеет имя, значение, тип хранимых данных, демон. Демон — процедура автоматически выполняющаяся при определенных условиях. Имя фрейма должно быть уникальным в пределах одной фреймовой модели. Имя слота должно быть уникальным в пределах одного фрейма.

Слот может хранить другой фрейм, тогда фреймовая модель вырождается в сеть фреймов.

Пример

Пример вырождающейся в сеть фреймов

На своей практике, мне доводилось встречать системы на основе фреймовой МПЗ. В университете в Финляндии была установлена система для управления электроэнергией во всем здании.

Языки разработки фреймовых моделей (Frame Representation Language)

FRL (Frame Representation Language) — технология создана для проектирования интеллектуальных систем на основе фреймовой модели представления знаний. В основном применяется для проектирования вырождающихся в сеть фреймовой модели.

Запись фрейма на языке FRL будет иметь вид:

Существуют и другие среды: KRL (Knowledge Representation Language), фреймовая оболочка Kappa, PILOT/2.

Формально логическая МПЗ

В основе формально логической МПЗ лежит предикат первого порядка. Подразумевается, что существует конечное, не пустое множество объектов предметной области. На этом множестве с помощью функций интерпретаторов установлены связи между объектами. В свою очередь на основе этих связей строятся все закономерности и правила предметной области. Важное замечание: если представление предметной области не правильное, то есть связи между объектами настроены не верно или не в полной мере, то правильная работоспособность системы будет под угрозой.

Пример

A1 = A2 = A3 = ; IF A1 AND A2 THEN
Банальней примера и не придумаешь.
Важно: Стоит заметить, что формально логическая МПЗ схожа с продукционной. Частично это так, но они имеют огромную разницу. Разница состоит в том, что в продукционной МПЗ не определены никакие связи между хранимыми объектами предметной области.

Важно

Любая экспертная система должна иметь вывод данных и последовательность "мышления" системы. Это нужно для того чтобы увидеть дефекты в проектировании системы. Хорошая интеллектуальная система должна иметь право ввода данных, которое реализуется через интеллектуальный редактор, право редактора на перекрестное "мышление" представлений при проектировании системы и полноту баз знаний(реализуется при проектировки закономерностей предметной области между инженером по знаниям и экспертом).

Заключение

Экспертные системы действительно имеют широкое применение в нашей жизни. Они позволяют экономить время реальных экспертов в определенной предметной области. Модели представления знаний это неотъемлемая часть интеллектуальных систем любого уровня. Поэтому, я считаю, что каждый уважающий себя IT-специалист, должен иметь даже поверхностные знания в этих областях.

2 Часовских В.П. 2 Лидер школы и контакты Основателем школы и её лидером является профессор Часовских Виктор Петрович. Школа сформирована на кафедре менеджмента и ВЭД предприятия. Школа в социальных сетях Контакты: Тел. –

3 Часовских В.П. 3 Биографические данные лидера школы Часовских Виктор Петрович, родился 15 ноября 1947 г., г. Бузулук, Оренбургская обл., закончил: среднюю школу 1 г. Бузулука; радиотехнический факультет (Институт радиоэлектроники и информационных технологий) Уральского политехнического института (УРФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина), Заслуженный работник высшей школы РФ, доктор технических наук ( ), профессор, академик Российской Академии Инженерных Наук им. А.М.Прохорова, академик Российской Академии Естественных наук, full member European Academy Of Natural History, почетный выпускник Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, декан факультета экономики и управления УГЛТУ (г. Екатеринбург), заведующий кафедрой менеджмента и ВЭД предприятия.

5 Наиболее интересные диссертации Бессонов А.Б. Модели и методы повышения эффективности коммуникаций в информационных системах, ориентированных на дистанционное обучение и научные исследования Воронов М.П. Методы модификации модульных структур учета продукции в корпоративных информационных системах лесопромышленных предприятий. Годовалов Ю.Г. Интеллектуальная информационная поддержка системы экономической оценки лесов (на примере Полевского лесхоза). Слободин А.В. Модели и методы повышения эффективности коммуникаций в базах данных АСУП деревообрабатывающей промышленности. Часовских В.П. 5

8 Интеллектуальная продукция Часовских В.П. 8

Часовских Виктор Петрович — доктор технических наук, профессор, декан факультета экономики и управления Уральского государственного лесотехнического университета.

Перечень кандидатских диссертаций

1. Воронов М.П. Методы модификации модульных структур учета продукции в корпоративных информационных системах лесопромышленных предприятий, 2007 г.

2. Годовалов Ю.Г. Интеллектуальная информационная поддержка системы экономической оценки лесов (на примере Полевского лесхоза), 2003 г.

3. Слободин А.В. Модели и методы повышения эффективности коммуникаций в базах данных АСУП деревообрабатывающей промышленности, 2003 г.

4. Бессонов А.Б. Модели и методы повышения эффективности коммуникаций в информационных системах, ориентированных на дистанционное обучение и научные исследования, 2000 г.

5. Азаренок М.В. Структура и географические закономерности распределения фитомассы лиственничников (не примере северной Евразии), 2000 г.

6. Парфенов А.Ю. Разработка алгоритмов и программ доступа к данным в мультипликативном представлении. , 1991 г.

3. Создание информационных систем управления лесопромышленным предприятием в среде ADABAS и Natural. Лесной Журнал. №1. 2006. с. 119-127.

5. Система кодогенерации Thornado и ее использование для создания бизнес-приложений. Научно-технический вестник Санкт-петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, сентябрь-октябрь 2008, №57. С. 70-80.

2. Информационные технологии управления: СУБД ADABAS и проектирование приложений средствами NATURAL Екатеринбург: УГЛТУ, 2006. — 477 с. ISBN 5-94984-093-3.

3. Фасилити менеджмент методы управления инфраструктурой организации. — Екатеринбург: Урал. гос. лесотехн. унив., 2008. — 270 с. ISBN 5-230-56690-7.

С 1998 г. по настоящее время является научным руководитель и непосредственным исполнителем создания корпоративной компьютерной сети Уральского государственного лесотехнического университета в рамках программы межвузовской компьютерной сети г. Екатеринбурга. В настоящее время в университете функционирует компьютерная сеть из более 800 компьютеров, подключенных по высокоскоростному оптоволоконному каналу к сети Интернет.

Является действительным членом Российской академии естественных наук и Российской академии инженерных наук им. А.М. Прохорова.

С 1994 г. член Учебно-методического объединения по образованию в области менеджмента (г. Москва).

С 1999 г. председатель диссертационного совета К212.281.01 при Уральском государственным лесотехническом университете и член диссертационного совета Д212.285.11 при Уральском государственном политехническом университете.

Выявление и устранение неисправностей.

Интерпретирование, предсказывание восстановление и мониторинг поведения системы.

Некоторые ЭС принадлежат к двум или более из этих категорий. Дадим краткое описание каждой их этих категорий.

Системы интерпретации выявляют описания ситуации из наблюдений. Это категория включает наблюдения, понимание речи, анализ образов, интерпретацию сигналов и многие другие виды интеллектуального анализа. Система интерпретации объясняют наблюдаемые данные путем присвоения им символических значений, описывающих ситуацию.

Системы предсказания включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование.

Системы диагностики включают диагностику в медицине, электронике, механике и программном обеспечении. Диагностирующие системы обычно соотносят наблюдаемые поведенческие отклонения с причинами, лежащими в основе.

Системы проектирования разрабатывают конфигурации объектов, которые удовлетворяют определенным требованиям задачи проектирования. Такие задачи включают конструирование зданий, планировка расположения оборудования и др. Эти системы конструируют различные взаимосвязи описаний объектов друг с другом и проверяют, удовлетворяют ли эти конфигурации установленным ограничениям и требованиям.

Системы планирования специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование. Они также работают с кратко и долгосрочным планированием в управлении проектами, маршрутизация, коммуникация, разработка продукт а, военные приложения, производственное и финансовое планирование.

Системы мониторинга сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели. Эти решающие выявления соответствуют потенциальным недостаткам на предприятии. Существует много компьютерных систем мониторинга: от контроля движения воздушных потоков до задач управления сбором налогов.

Системы управления и контроля адаптивно управляют всеобщим поведением системы. Для осуществления этого система управления должна периодически интерпретировать текущую ситуацию, предсказывать будущее, диагностировать причины ожидаемых проблем, формулировать план устранения этих проблем и осуществлять мониторинг его выполнения для обеспечения успеха.

Наиболее известные/распространённые ЭС :

CLIPS — популярная ЭС (public domain)
OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов
MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.
HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.

Преимущества ЭС:

1. Постоянство

Человеческая компетенция ослабевает со временем. Перерыв в деятельности человека-эксперта может серьёзно отразиться на его профессиональных качествах.

2. Лёгкость передачи

Передача знаний от одного человека другому – долгий и дорогой процесс. Передача искусственной информации – это простой процесс копирования программы или файла данных.

3. Устойчивость и воспроизводимость результатов

4. Стоимость

Эксперты, особенно высококвалифицированные обходятся очень дорого. Экспертные системы, наоборот, сравнительно недороги. Их разработка дорога, но они дёшевы в эксплуатации.

Кроме того, эксперт–человек может принимать различные решения в тождественных ситуациях из-за эмоциональных факторов (влияние дефицита времени, влияние стресса).

Читайте также: