Продукционная модель экспертных систем

Экспертными системами наиболее распространенного типа являются системы основанные на правилах. Правила, организованные в виде IF-THEN структур, называются продукционными правилам. Продукционные правила, вместе с интерпретатором, который управляет их активизацией в зависимости от имеющихся фактов, составляют производственные модели представления и использования знаний в экспертных системах. Такие системы носят название продукционных.

Продукционная модель экспертных систем

В продукционных системах знания представлены в форме множественного правила, на основе которых формируются выводы, которые должны быть сделаны (или не сделаны) в разных ситуациях. Выводы делаются на основе методов прямого или обратного логического вывода. Зависимости от метода логического вывода различают два вида продукционных систем: системы с прямым логическим выводом и системы с обратным логическим выводом.

Общая стратегия решения задач заключается в разбиении их на фрагменты, которые можно легче доказать. При этом, системы с прямым логическим выводом находятся под управлением фактов. Они начинают свою работу с известных начальных фактов и продолжают, используя правила для создания выводов или выполнения определенных действий. Системы с обратной логическим выводом руководствуются гипотезами. Они начинают свою работу с гипотезы, или цели, которую пользователь пытается доказать и продолжают, отыскивая правила, которые позволят доказать правдивость гипотезы.

Широкое применение систем, основанных на продукционных правилах, обусловленное наличием в них следующих особенностей:

  • Модульная организация. Благодаря модульной организации упрощается представления знаний и расширение экспертной системы, наращивая ее возможности шаг за шагом.
  • Наличие средств объяснения. Продукционные экспертные системы с помощью правил позволяют легко создавать средства объяснения. Средство объяснения отслеживает последовательность активированных правил и, на этой основе, дает возможность восстановить ход рассуждений, которые привели к определенному выводу.
  • Наличие аналогии с познавательным процессом человека. Согласно результатам, полученным Ньюэллом и Саймоном, правила является естественным способом моделирования процесса решения задач человеком. Поэтому, в процессе выявления экспертных знаний, не возникают лишние сложности в объяснении экспертам структуры представления знаний, поскольку применяется простое их представление в виде правил IF-THEN.

Структура экспертной системы

Общую структуру экспертной системы, основанной на правилах, можно представить в виде схемы, изображенной на рис.1.

Структура экспертной системы

Рис.1. Общая структура экспертной системы, основанной на правилах

Приведена структура наглядно иллюстрирует основные аспекты продукционной модели экспертных систем, поэтому рассмотрим подробно сущность и назначение ее компонентов.

Интерфейс. Интерфейс — это механизм, с помощью которого происходит общение пользователя с экспертной системой. В зависимости от назначения системы, интерфейс пользователя может использовать простой текстовый дисплей или сложный растровый дисплей с высоким разрешением. Дисплее с высоким разрешением, как правило, применяются для задач моделирования, которые решает экспертная система.

Средство получения знаний. Средство получения знаний представляет собой автоматизированный способ, который позволяет пользователю вводить знания в систему, не применяя явного кодирования знаний с помощью инженера по знаниям. Этот инструментальное средство, в некоторых экспертных системах способен обучаться, осуществляя автоматическое формирование правил на основании примеров. Для формирования правил в машинном обучении применяются такие методы и алгоритмы, как ID3, С4.5, С5.1, искусственные генетические алгоритмы, нейронные сети.

База знаний. Системы, соответствующие производственные модели, сохраняющие знания, необходимые для решения задач, в некоторой проблемной области в базе знаний. Базу знаний экспертной системы, в которой знания закодированы в форме правил, называют продукционной памятью. В ней правила выраженные в формате продукционного псевдокода IF-THEN.

Каждое правило обозначается именем. После него начинается IF-часть правила. Эта часть продукционного правила расположена между ключевыми словами IF и THEN и носит название — антецедент или левая часть (LHS — left-hand-side) правила. На практике применяются также названия: условный элемент и шаблон.

По части IF начинается часть THEN правила. Она содержит выводы или список действий, которые должны быть выполнены согласно правилу. Эта часть правила называется консеквентно или правой частью (RHS — Right-Hand Side). В состав действий консеквент правил, обычно, входит добавление и удаление фактов из рабочей памяти, или формирование результатов. Формат описания этих действий зависит от синтаксиса языка экспертной системы.

Машина логического вывода. Машина логического вывода является программным компонентом, который определяет антецеденты правил (если таковые имеются), которые выполняются согласно фактам. Для этого машина логического вывода выполняет следующие действия:

  • выбирает правила, которым соответствуют факты;
  • распределяет выбранные правила по приоритетам;
  • выполняет правило с высшим приоритетом.

В качестве классических стратегий решения задач в экспертных системах используются два общие методы логического вывода: прямой логический вывод и обратный логический вывод. В число других методов, застовуються для выполнения конкретизированных задач, могут входить: анализ целей и средств, упрощения задачи, перебор с возвратами, метод «запланировать-выработать-проверить», иерархическое планирование.

Рабочая память. Рабочая память предназначена для размещения фактов, касающихся текущего состояния объекта исследований. Факты, находящихся в рабочей памяти, не взаимодействуют друг с другом, в отличие от правил, хранящихся в базе знаний. Если в рабочей памяти есть факт, который соответствует условной части правила, машина логического вывода размещает это правило в рабочем списке правил.

В случае, если правило имеет несколько шаблонов, то для того, чтобы правило можно было разместить в рабочем списке правил, все эти шаблоны должны быть распознаны, как соответствующие. В качестве условия соответствия некоторых шаблонов можно назвать отсутствие определенных фактов в рабочей памяти. Машина логического вывода работает в режиме осуществления циклов «распознавание-действие».

Рабочий список правил. Рабочий список правил представляет собой созданный машиной логического вывода и расположен по приоритетам список правил, шаблоны которых соответствуют фактам, находящихся в рабочей памяти. Правило, все шаблоны которого распознанные как соответствующие, называется активизированным или реализованным. В рабочем списке правил может быть одновременно присутствуют несколько активизированных правил. В этом случае машина логического вывода должна выбрать, в зависимости от приоритета, одно из правил для запуска действия.

После завершения всех правил управления возвращается к интерпретатора команд верхнего уровня, чтобы пользователь мог предоставить командном интерпретатору экспертной системы дополнительные инструкции. Роль верхнего уровня системы выполняет интерфейс, который, по сути, является механизмом интерпретации команд пользователя.

Средство объяснения. Главной особенностью экспертной системы является предусмотренный в ней средство объяснения, который отображает информацию о том, как система пришла определенному выводу. В системах, основанных на правилах, несложно организовать объяснения, каким образом был получен определенный вывод, поскольку хронология активизации правил и содержание рабочей памяти можно хранить в стеке. Развитые средства объяснения могут дать пользователю возможность задавать вопросы, вроде, «что?», «Если?» И изучать альтернативные пути формирования выводов по принципу гипотетических рассуждений.

 

Получать интересное на почту

1 комментарий для «Продукционная модель экспертных систем»
Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *