Сущность и принципы системного подхода

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

Системный анализ представляет совокупность научных методов и практических приемов решения разнообразных проблем на основе системного подхода.

В основе методологии системного анализа лежат три концепции: проблема, решение проблемы и система.

Проблема - это несоответствие или различие между существующим и требуемым положением дел в какой-либо системе.

В качестве требуемого положения может выступать необходимое или желаемое. Необходимое состояние диктуется объективными условиями, а желаемое определяется субъективными предпосылками, в основе которых лежат объективные условия функционирования системы.

Проблемы, существующие в одной системе, как правило, не равнозначны. Для сравнения проблем, определения их приоритета используются атрибуты: важность, масштаб, общность, актуальность и т.д.

Выявление проблемы осуществляется путем идентификации симптомов, определяющих несоответствие системы своему предназначению или недостаточную ее эффективность. Систематически проявляющиеся симптомы образуют тенденцию.

Идентификация симптомов производится путем измерения и анализа различных показателей системы, нормальное значение которых известны. Отклонение показателя от нормы и является симптомом.

Решение проблемы состоит в ликвидации различий между существующим и требуемым состоянием системы. Ликвидация различий может производиться либо путем совершенствования системы, либо путем ее замены на новую.

Решение о совершенствовании или замене принимается с учетом следующих положений. Если направление совершенствования обеспечивает существенное увеличение жизненного цикла системы и затраты несравнимо малы по отношению к стоимости разработки системы, то решение о совершенствовании оправдано. В противном случае следует рассматривать вопрос о ее замене новой.

Для решения проблемы создается система.

Основными компонентами системного анализа являются:

1. Цель системного анализа.

    2. Цель, которую должна достигнуть система в процессе: функционирования.

    3. Альтернативы или варианты построения или совершенствования системы, посредством которых возможно решение проблемы.

    4. Ресурсы, необходимые для анализа и совершенствования существующей системы или создания новой.

    5. Критерии или показатели, позволяющие сравнивать различные альтернативы и выбирать наиболее предпочтительные.

7. Модель, которая связывает воедино цель, альтернативы, ресурсы и критерии.

 

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ АСУ СН

Для решения задач в.р. в интересах СЗУ создана АС “Д”, которая включает несколько подсистем, в т.ч. “Д-Ш”.

Система “Д-Ш “– система с распределенной обработкой информации. Предварительная обработка производится на периферийных узлах, на которых осуществляется сбор р/с, их фильтрация, формализация и передача на объекты среднего звена.

На объектах среднего звена информация обобщается, обрабатывается и в виде РД поступает на объекты центрального звена.

Все уровни оснащены средствами ЭВТ, передачи данных, автоматизированного формирования, ввода и документирования сообщений.

АСУ СН предназначена:

¨ для обеспечения непрерывного сбора, накопления, обработки добываемых р/с и своевременной выдачи данных в центральную подсистему командования;

¨ непрерывное управление деятельностью органов …;

¨ повышение оперативности и надежности функционирования органов … в различных степенях боевой готовности.

АСУ СН состоит из объектов центрального, среднего и низового уровней. Центральные объекты располагаются в московской зоне, объекты среднего уровня – в европейской части, низовые – распределены по всей территории страны и за ее пределами.

В зависимости от звена управления структура и задачи имеют существенное различие. В низших звеньях основной акцент делается на получение и передачу информации в вышестоящие органы. В вышестоящих органах возрастает число задач, связанных с планированием, управлением и обработкой информации.

В каждом звене имеется своя автоматизированная система, которая в свою очередь может иметь несколько уровней. Так специальная система состоит из объектов центрального звена, объектов среднего уровня и низовых объектов.

На центральное звено возлагаются задачи оперативного управления органами …, получения, обработки и обобщения информации, полученной от них и передачи обобщенных данных в центральную подсистему управления.

Объекты среднего уровня осуществляют оперативное управление деятельностью подчиненных объектов, производят централизованную машинную обработку информации, полученной на объектах среднего уровня и принятой от периферийных объектов с целью оперативного слежения за обстановкой дежурной сменой КП и выдачи обобщенных данных на объект центрального звена.

Низовые объекты осуществляют добывание информации, ее фильтрацию и передачу ее на объект среднего уровня.

Обмен информации между объектами разных уровней осуществляется через сеть обмена данными Вооруженных сил. СОД всю территорию России и состоит из системы связи, главных и территориальных центров коммутации сообщений и периферийных узлов. Центральные объекты подключены к ГЦКС, объекты среднего уровня – к ТЦКС, низовые объекты – к ФПУ.

СОД представляет собой систему центров коммутации, на которые замыкаются объекты АС. Каждый объект имеет две линии привязки.

СОД обеспечивает:

· скорость передачи данных – 1200 бод;

· вероятность искажения знака – 10 в минус 8;

· гарантированное время доведения сообщения:

объемом 100 знаков – 30-40 сек;

объемом 1500 знаков – 2-3 мин;

объемом 5000 знаков – до 20 мин.

 

СТРУКТУРА СТАЦИОНАРНОГО КСА

Состав технических средств автоматизации стационарного КСА определяется исходя из перечисленных выше задач.

Состав технических средств автоматизации центрального звена:

· вычислительный комплекс на базе ЕС ЭВМ (ВК-2Р-60);

· специализированная ЭВМ предварительной обработки (групповой  комплект ввода-вывода);

· специализированный процессор связи (КТВК “Ствол”);

· аппаратура передачи данных (АПД);

· автоматизированные рабочие места на основе алфавитно-цифрового дисплея;

Состав технических средств объекта среднего уровня:

· вычислительный комплекс на базе ЕС ЭВМ (ВК-2Р-35);

· коммутационно технологический вычислительный комплекс;

· групповой комплект ввода-вывода;

· аппаратура передачи данных

· групповой комплект передачи данных (ГКПД-16);

· аппаратура засекречивающей связи (Т-206);

На низовых объектах установлены:

КТВК; АПД; АРМы.

КТВК “Ствол ” предназначен для:

- автоматизации процессов межобъектового обмена информацией и процессов управления функционированием КСА объектов,

- организации взаимодействия ДЛ объекта с ВК и решения отдельных задач по обработке информации,

- отображения состояния средств КСА и трактов обмена информацией между этими средствами,

- реализации службы единого времени,

- сбора сигналов о НСД.

Включает:

-“Наири-4В” – 2 к-та;

- три технологических рабочих места (ТРМ): РМ САК, РМ СПАД, РМ СПДУ;

- комплект аппаратуры единого времени.

Назначение технологических рабочих мест:

РМ СПАД:

- допуск оператора для работы с КСА (опознает оператора по паролю и закрепляет за ним РМ на время работы);

- разграничение доступа операторов к ресурсам системы (задачам, файлам, базам данных и задачам обработки);

- надзор за соблюдением сохранности информации (реакции на несанкционированные действия, регистрация специальных учетных данных и т.д);

- доступ к специальным таблицам СПАД (таблицы паролей, таблицам доступа т.д.);

РМ САК:

- отображение информации о состоянии технических средств;

- выдача статистической информации о функционировании технических средств на основе записей в журнале регистрации ошибок.

РМ СПДУ:

- отображение информации о функционировании задач, уровне загрузки ресурсов КСА;

- изменение конфигурации и режимов функционирования модулей КСА при возникновении аварийной ситуации;

- отображение статистичекой информации о функционировании КСА.

ГКВВ предназначен для организации взаимодействия ДЛ объекта с ВК и решения отдельных задач по обработке информации (сбор, накопление, и временное хранение информации).

Функции:

- прием и выдача информации от устройств ввода-вывода КСА,

- редактирование информации по командам операторов,

- организация диалога с рабочими местами КСА,

- сбор, накопление и временное хранение информации.

Обработка информации в ГКВВ заключается в подготовке сообщений для ВК и КТВК.

Включает: “Наири-4В (1 к-т)”, ТРМ, АРМ: АЦД-2000 (2 к-та), распределительный щит (2 шт), пульт управления (ПУ-504, 1 шт), коробка распределения (1 шт).

Наири-4В – быстродествие – 400000 операций в секунду, объем оперативной памяти – 512 кБ, ДЗУ – 256 кБ.

АПД предназначена для передачи информации по телекодовым КС. Она обеспечивает защиту от ошибок и автоматическое засекречивание передаваемой информации, а также сопряжения канального оборудования с ЭВТ (с КТВК), функционального контроля, отображения и документирования состояния отдельных устройств АПД и каналов связи, автоматического или ручного управления резервом.

Достоверность передачи данных – не менее 10^-8, при вероятности ошибки приема из каналов связи не более 10^-4.

Включает: ГКПД-16 – групповой комплект повышения достоверности, Т-206 – ТЛГ ЗАС, ШС-129 – аппаратура преобразования сигналов.

СПВЦ – специализированный пульт для ввода цифровой информации в КСА непосредственно с постов добывания.

АЦД-2000 – таблично-знаковое устройство ввода-вывода и обеспечивает:

- двухсторонний обмен информацией с ЭВМ по установленным алгоритмам обмена и выполнения команд и приказов, поступающих от ЭВМ;

- набор информации оператором с пульта;

- хранение и отображение информации на экране ЭЛТ в виде графических символов;

- редактирование отображаемой информации с пульта;

- набор и передача в ЭВМ запросов на решение прикладных задач.

Аппаратура единого времени предназначена для организации службы единого времени посредством формирования сигналов текущего времени, непрерывного хранения шкалы текущего времени и автоматической выдачи сигналов этой системы в ЭВМ и на цифровые индикаторы.

РЕЖИМЫ РАБОТЫ ВК

1 режим. ЭВМ2 решает параллельно те же задачи, что и ЭВМ1(основной режим, “горячий резерв”);

2 режим. ЭВМ1 обрабатывает поступающие сообщения, поступающие от ГКВВ (местного и периферийных);

           ЭВМ2 работает в интересах должностных лиц рабочих зон и обрабатывает информацию в общей базе данных;

3 режим. Часть рабочих зон подключена для работы по каналам СОД.

ЛИНГВИСТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Лингвистическое обеспечение представляет собой совокупность терминов военной разведки и других языковых средств, используемых в системе информобеспечения подсистемы, а также правил формализации естественного языка, включая методы сжатия и развертывания текстов, в целях повышения эффективности машинной обработки информации.

По назначению в подсистеме можно выделить 3 категории языков:

· входные;

· внутренние (машинные);

· выходные (в том числе описания документов).

 

Наиболее  важной составной частью языков является терминологический состав информации (словарный фонд). В подсистеме он всецело определяется терминологическим составом основных документов и отражает специфику ….

Входные языки являются едиными и обеспечивают удобство работы потребителей информации и операторов; они удовлетворяют все их информационные потребности (инициирование решения задач, запросов на подготовку и передачу информации в КСА т.п.). Основной конструкцией входных языков является сообщение. В зависимости от того, какую смысловую нагрузку будет нести входной сообщение, оно может быть запросом на решение задачи, выдачу справки, поиск информации, донесением с исходной информацией для заполнения баз данных или их обновления, командой, подтверждением т.д.

Внутренние языки обеспечивают:

· накопление, хранение и обработку данных, включая устранение их избыточности и сжатие информации;

· связь хранящихся данных с прикладными программами путем использования языка описания данных.

Это достигается едиными соглашениями для организации информационного обмена в подсистеме.

Выходные языки предназначены для автоматического формирования документов, выдаваемых по определенной форме на экране АРМ ДЛ или АЦПУ ЭВМ, а также подготовки информации (исходных данных) для дальнейшей обработки (решения информационно-расчетных задач) или хранения в памяти ЭВМ.

 Выходные информационные языки обеспечивают выдачу на устройства печати и отображения документов в следующем виде:

· таблицы установленной формы;

· таблицы списковой структуры (каталоги);

· отредактированные тексты в соответствии с требованиями полиграфии.

Задача А.1.1.

Назначение:

- автоматизация процесса формирования команд, распоряжений, указаний и запросов по управлению специальными силами и средствами и уточнению обстановки;

- автоматизация временного контроля исполнения переданных сигналов, команд, распоряжений, запросов;

- накопление и хранение управляющей информации.

Сущность решения задачи.

Формирование команд, распоряжений, указаний и запросов по управлению силами и средствами включает 2 основные процедуры:

- принятие решений по отдаче команд, распоряжений; составление текста конкретного распоряжения.

- С помощью распоряжений и докладов производится обмен информацией по текущему и оперативному управлению и по организации специальной деятельности, в том числе:

- - по переводу и контролю хода перевода специальных частей в различные степени боевой готовности и изменению режимов специальной деятельности:

- по оценке условий ведения специальной работы:

- по оценке объектов противника в целях текущего и перспективного планирования.

Принятие решений по управлению силами и средствами осуществляет оперативный состав в процессе анализа складывающейся обстановки.

Таким образом, основная сущность данной задачи заключается в автоматизированном формировании управляющей информации с последующей выдачей ее оперативному работнику для корректировки и утверждения.

Составление текста конкретного распоряжения является исполнительной процедурой. Автоматизация ее прежде всего целесообразна по линии сокращения времени составления документа, так как около 40 % текста составляют стандартные выражения и обороты, которые могут быть заготовлены заранее в виде соответствующих макетов.

Поступившие на объект сигналы, распоряжения и тому подобное автоматически ставятся на временный контроль и по мере их обработки помещаются в архив управляющей информации объекта.

Исходными данными для решения задачи являются результаты решения задач планирования, оценки и прогнозирования обстановки, обработки материалов поиса, а также макеты управляющей информации.

Результаты решения задачи:

- отображаемые на экране РМ ДЛ объектов сигналы, команды, распоряжения, доклады:

- автоматически выдаваемые на экран РМ для напоминания о необходимости исполнения поставленных на временный контроль сигналов, команд, распоряжений и т.п.

ЗАДАЧИ СЛЕЖЕНИЯ

Задача С.6.1.

Цель решения: обобщение за некоторый период времени (сутки, месяц, т.д.) информации о деятельности объектов ВС противника и представление ее по запросу ДЛ.

Исходными данными задачи являются текущие сведения, вводимые в ЭВМ в формализованном виде, или обобщенные сведения, вводимы в ЭВМ офицерами КП, что позволяет перевести большинство учетных документов КП на машинные носители.

Задача С.6.2.

Цель решения: обобщение за некоторый период времени сведений о составе и характере деятельности основных источников.

Задача позволяет автоматизировать учет источников, характеристик их функционирования.

В рамках данной задачи функционирует база данных источников, позволяющая осуществлять оперативный отбор источников с заданными характеристиками.

 

Выбор решающего правила.

Выбор решающего правила определяется формой представления признаковой информации, наличием зависимостей между признаками, требованиями по оперативности распознавания объектов, а также полнотой и достоверностью признаков распознаваемого объекта и эталонного описания.

При разработке систем распознавания выбираются несколько приемлемых решающих правил и оценивают их эффективность путем моделирования работы системы распознавания.

В теории распознавания известно большое количество процедур распознавания:

- вероятностные;

- детерминированные (геометрические);

- логические;

- структурные.

Метод	Признаки и эталонное описание	Процедуры	Форма представлеления результата
Вероятност-ный	Закон распределения; таблицы распознавания	Критерии Байесса, минимакса др.	Вероятностность распознавания
Детерминиро-ванный(гео-метрический)	Количественное, качественное; объектно-характерис-тические таблицы	Евклидово расстояние и др.	Мера близости
Логический	«1» и «0»; булевы функции	Операции булевой алгебры	Значение результи-рующей булевой функции
Структурный	Элементы описания и их конкатенации	Правила грамма-тического разбора	Результаты сопоставления

 

В случае параметрических решающих процедур имеется возможность их адаптации к особенностям эталонного описания, обеспечивая таки образом требуемую эффективность распознавания.

 

Самообучающиеся системы.

Цель самообучения – формирование обучающей выборки до и в процессе решения задачи распознавания.

Содержанием самообучения является группирование заданной совокупности реализаций в классы на основе заданных правил.

 

Для выбора оптимального варианта системы строится имитационная модель системы распознавания, основные компоненты которой показаны на рисунке.

 

 

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

КОНЦЕПЦИЯ ЗНАНИЙ

При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос, – что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ.

Можно предложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становится очевидным.

Данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства. Данные интерпретируются специальными программами. Они пассивны. Нет содержательной информации.

При обработке на ЭАМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

- данные как результат измерений и наблюдений;

- данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

- модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

- данные в компьютере на языке описания данных;

- базы данных на машинных носителях.

Знания связаны с данными, основываются на них, но представляют собой результат мыслительной деятельности человека, обобщают его опыт, приобретенный в ходе выполнения какой-либо практической деятельности. Они получаются эмпирическим путем.

Знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. Они могут быть активны, т.е. определенные действия при выполнении соответствующих условий.

В отличие от данных знания обладают следующими свойствами:

· внутренней интерпретируемостью – вместе с информацией в БЗ представлены информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их;

· структурированностью – выполняется декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связей между ними;

· связанностью – отражаются закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними;

· активностью –знания предполагают целенаправленное использование информации, способность управлять информационными процессами по решению определенных задач.

Все эти свойства знаний в конечном итоге должны обеспечить возможность СИИ моделировать рассуждения человека при решении прикладных задач – со знаниями тесно связано понятие процедуры получения решений задач (стратегии обработки знаний). В системах обработки знаний такую процедуру называют механизмом вывода, логическим выводом или машиной вывода. Принципы построения механизма вывода в СИИ определяются способом представления знаний и видом моделируемых рассуждений.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:

- знания в памяти человека как результат мышления;

- материальные носители знаний (учебники, методические пособия);_

- поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

- знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы и т.д.);

- базы знаний.

   Часто используются такие определения знаний:

Знания – это хорошо структурированные данные, и данные о данных, или метаданные.

Существует множество способов определять понятия. Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала.

Интенсионал понятия – это определение через понятие более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Этот способ определяет знания.

Другой способ определяет понятие через перечисление понятий более низкого уровня иерархии или фактов, относящихся к определяемому. Это есть определение через данные, или экстенсионал, понятия.

Пример: интенсионал: курсант- это учащийся военного училища.

Экстенсионал: курсант- это Иванов, Петров….

Для хранения данных используются базы данных (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний – базы знаний – основа любой интеллектуальной системы.

Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:

- поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;

- глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области.

Знания, на которые опирается человек, решая те или иную задачу, существенно разнородны.

Это прежде всего:

· понятийные знания (набор понятий и их взаимосвязи);

· конструктивные знания (знания о структуре и взамодествии частей различных объектов);

· процедурные знания (методы, алгоритмы и программы решения различных задач);

· фактографические знания (количественные и качественные характеристики объектов, явлений и их элементов).

 

Современные ЭС работают в основном с поверхностными знаниями, т. к. в настоящее время нет адекватных моделей, позволяющих работать с глубинными знаниями.

Кроме того, знания можно разделить на процедурные и декларативные. Исторически первичными были процедурные знания, т.е. знания, ”растворенные” в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. Однако с развитием ИИ приоритет данных постепенно изменялся, и все большая часть знаний сосредотачивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), т.е. увеличивалась роль декларативных знаний.

Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, т.е. знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных неспециалистам.

Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них м.б. сведено к следующим классам:

- продукционные;

- семантические сети;

- фреймы;

- формальные логические модели.

ПОЛЕ ЗНАНИЙ

Одна из наиболее творческих процедур при построении ЭС – процедура концептуального анализа полученных знаний или структурирование.

Структурирование – это процесс создания полуформализованного описания предметной области. Такое полуформализованное описание называется полем знаний. Обычно оно создается в графической форме.

Поле знаний Р_z можно описать следующим образом:

                P_z=<S_k,S_f>,

где S_k  - концептуальная структура предметной области;

S_f – функциональная структура предметной области.

Концептуальная структура, или модель предметной области, служит для описания ее объектов и отношений между ними, т.е. можно сказать, что концептуальная модель S_k представляет собой следующее:

                      S_k=<A,R>,

где А – множество объектов предметной области;

  R – множество отношений, связывающих объекты.

Множество отношений представляет собой связи между объектами. При помощи этих отношений инженер по знаниям фиксирует концептуальное устройство предметной области, иерархию понятий, свойство и структуру объектов. Разработка концептуальной структуры имеет самостоятельное значение, не зависимое от конечной цели – разработки экспертных систем. Эта структура может служить для целей обучения, повышения квалификации, для прогнозирования, объяснения, реструктурирования и т.п.

 

МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ

Продукционная модель.

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представлять знания в виде предложений типа:

Если (условие), то (действие).

Записываются эти правила обычно в виде:

ЕСЛИ А₁,А₂,…,А_n ТО В.

Под условием понимается некоторое предложение – образ, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием – действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они м.б. промежуточными, выступающими далее как условие, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

«Условие» называют иногда «Посылкой», а «Действие» - «Выводом» или «Заключением».

Условия А₁,А₂,…,А_n обычно называют фактами. С помощью фактов описывается текущее состояние предметной области. Факты могут быть истинными, ложными, либо, в общем случае, правдоподобными, когда истинность факта допускается с некоторой степенью уверенности.

Действие В трактуется как добавление нового факта в описание текущего состояния предметной области.

В упрощенном виде описание предметной области с помощью правил (продукций) базируется на следующих основных предположениях об устройстве предметной области. ПО может быть описана в виде множества фактов и множества правил.

Факты – это истинные высказывания (повествовательные предложения) об объектах или явлениях предметной области.

Правила описывают причинно-следственные связи между фактами (в общем случае и между правилами тоже) - как истинность одних фактов влияет на истинность других.

Продукционные модели могут отражать следующие виды отношений:

- ситуация ® действие,

- посылка ® заключение,

- причина ® следствие.

В продукционных системах используются два основных способа реализации механизма вывода:

1. Прямой вывод, или вывод от данных;

2. Обратный вывод, или вывод от цели.

В первом случае идут от известных данных (фактов) и на каждом шаге вывода к этим фактам применяют все возможные правила, которые порождают новые факты, и так до тех пор, пока не будет порожден факт-цель.

Для применения правила используется процесс сопоставления известных фактов с правилами и, если факты согласуются с посылками в правиле, то правило применяется.

Во втором случае вывод идет в обратном направлении – от поставленной цели. Если цель согласуется с заключением правила, то посылку правила принимают за подцель или гипотезу, и этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение подцели с известными фактиами.

 

Пример: Набор правил:

П1: Если “отдых – летом” и ”человек – активный”, то “ехать в горы”.

П2: Если “любит солнце”, то “отдых - летом”.

Предположим, в систему поступили данные: “человек – активный” и “любит солнце”.

Прямой вывод:

1-й проход.

Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных “отдых – летом”).

Шаг 2. Пробуем П2, работает, в базу поступил факт “отдых летом”.

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, работает, активизирует цель “ехать в горы”, которая и выступает как совет, который дает ЭС.

Обратный вывод: - подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил и данных.

1-й проход.

Шаг 1. Цель – “ехать в горы”. Пробуем П1 – данных “отдых – летом” нет, они становятся новой целью, и ищется правило, где она в правой части.

Шаг 2. Цель “отдых – летом”. Правило П2 подтверждает цель и активизирует ее.

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, искомая цель подтверждается.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных ЭС.

достоинства: наглядность, высокая модульность, легкость внесения дополнений и изменений и простота логического вывода.

Разработано большое количество ЭС, используемых в самых различных областях, в том числе и в нашей прикладной области.

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Вывод может быть прямым (от данных к поиску цели) или обратным (от цели для ее подтверждения – к данным). Данные – это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода – программа, перебирающая правила в базе знаний.

Семантическая сеть.

Семантическая означает смысловая. Семантика – наука об отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т.е. наука, определяющая смысл знаков.

Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними.

“Понятия” это обычно абстрактные или конкретные объекты, а “отношения” – это связи типа: ‘это”, “быть частью”, “принадлежать”, “любит”.

Отношения бывают 3-х типов:

- Класс, к которому принадлежит данное понятие,

- Свойство, выделяющее понятие из всех прочих понятий этого класса,

- примеры данного понятия или элемента класса.

 

Наиболее часто используют следующие отношения:

- связи типа “часть – целое”,

- функциональные связи (соответствуют глаголам: “производит”, “влияет” и т.д.),

- количественные (>,<,= т.д.)

- пространственные (далеко от, близко от, за, под, над, …),

- временные (раньше, позже, в течение, …),

- атрибутивные (иметь свойство, иметь значение, …),

- логические (и, или, не) др.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантическая сеть сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу.

Пример.

Двигатель

Цвет

Красный

      Значение              

                    Свойство                                                                 Имеет частью            

Вид транспорта

Автомобиль

Волга

                                             Это                                       Это               

  

   Принадлежит                 Любит

                                         

Иванов

 

 

2. Фреймовая модель.

Фрейм предложен М. Минским в 70-е годы как структура знаний для восприятия пространственных сцен. Это модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование.

Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. Напримекр слово “комната” вызывает у слушающих образ комнаты: “жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6 – 20 кв. метров.

       Из этого описания ничего нельзя убрать, но в нем есть “дырки”  или “слоты”, - это н00езаполненные значения некоторых атрибутов - количество окон, высота потолка, покрытие пола и другие.

       В теории фреймов такой образ называется фреймом. Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа.

       Структура фрейма:

       (Имя фрейма:

            имя 1-го слота (значение 1-го слота),

            имя 2-го слота (значение 2-го слота),

              ...

            имя N-го слота (значение N-го слота)).

Или в виде таблицы.

 

Имя фрейма
Имя слота	Тип слота	Значение слота	Присоединение

В таблице дополнительные столбцы предназнвчены для описания типа слоота и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов.

Например, слот “дата рождения” может содержать процедуру для вычисления возраста. Тогда естественно слот “возраст” оказывается ненужным. Данная процедура подключается автоматически и называется демоном.  Если процедура активизируется по запросу, она называется слугой.