Прямой метод логического дедуктивного вывода

В прямом методе логического вывода интерпретация правил начинается от известных фактов, т. е. сначала выполняются правила, условия которых можно проверить с использованием фактов, уже находящихся в базе данных.

 

В общем виде алгоритм прямого вывода приведен ниже.

 

пока Цель не доказана цикл Формирование множества подходящих правил (по их условиям и наличию фактов).

 

Выбор одного правила из этого множества (с использованием определенной стратегии выбора). Считать текущим элементарным условием первое.

 

пока не проверены все элементарные условия правила и не надопрервать проверку условия

Цикл

 

если элементарное условие истинно то Перейти к следующему элементарному условию.

Иначе

 

Надо прервать проверку условия.

конец_если конец_цикла

 

Выполнить заключение.

 

если при формировании заключения появился целевой факт т о Считать, что Цель доказана.

конец_если конец_цикла.

 

Метод прямого логического вывода можно применять тогда, когда факты появляются в базе данных не зависимо от того, какую задачу сейчас требуется решить (какой целевой факт доказать) и в разные моменты времени. В этом случае можно говорить о том, что факты управляют логическим выводом (решением задачи). Кроме того, этот метод целесообразно применять для формирования вторичных признаков (фактов) из первичных для подготовки решения задачи в дальнейшем с применением обратного логического вывода.

 

 

ЭТАПЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

 

Методика разработки ЭС включает в себя следующие этапы:

 

1. Идентификация,

2. Концептуализация,

3. Формализация,

 

4. Выполнение,

 

5. Тестирование,

6. Опытная эксплуатация.

 

Последовательность этапов построения ЭС приведена на рисунке 5.

 

 

Рисунок 5 - Этапы разработки ЭС

 

Этап идентификации

 

Этап идентификации связан, прежде всего, с осмыслением тех задач, которые предстоит решить будущей ЭС, и формированием требований к ней. Результатом данного этапа является ответ на вопрос, что надо сделать и какие ресурсы необходимо задействовать (идентификация задачи, определение участников процесса проектирования и их роли, выявление ресурсов и целей).

 

Идентификация задачи заключается в составлении неформального (вербального) описания, в котором указываются:

 

- общие характеристики задачи;

 

- подзадачи, выделяемые внутри данной задачи;

 

- ключевые понятия (объекты), их входные (выходные) данные;

 

- предположительный вид решения,

 

- знания, относящиеся к решаемой задаче.

 

При идентификации целей важно отличать цели, ради которых создается ЭС, от задач, которые она должна решать. Примерами возможных целей являются [1]:

 

- формализация неформальных знаний экспертов;

 

- улучшение качества решений, принимаемых экспертом;

 

- автоматизация рутинных аспектов работы эксперта (пользователя);

 

- тиражирование знаний эксперта.

 

Этап концептуализации

 

На данном этапе проводится содержательный анализ проблемной

 

области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач. Этот этап завершается созданием модели предметной области (ПО), включающей основные концепты и

 

отношения. На этапе концептуализации определяются следующие особенности задачи [1]:

 

- типы доступных данных;

 

- исходные и выводимые данные,

 

- подзадачи общей задачи;

 

- применяемые стратегии и гипотезы; виды взаимосвязей между объектами ПО, типы используемых отношений (иерархия, причина

 

— следствие, часть — целое и т.п.);

 

- процессы, применяемые в ходе решения;

 

- состав знаний, используемых при решении задачи;

 

- типы ограничений, накладываемых на процессы, которые применены в ходе решения;

 

- состав знаний, используемых для обоснования решений.

 

Существует два подхода к процессу построения модели предметной области, которая является целью разработчиков ЭС на этапе концептуализации [1]:

 

1. Признаковый или атрибутивный подход предполагает наличие полученной от экспертов информации в виде троек «объект —

 

атрибут — значение атрибута», а также наличие обучающей информации. Этот подход развивается в рамках направления, получившего название «формирование знаний» или «машинное обучение» (machine learning).

 

2. Структурный (или когнитивный) подход, осуществляется путем выделения элементов предметной области, их взаимосвязей и семантических отношений.