Методология построения экспертных систем
Рассмотрим методику формализации экспертных знаний на примере создания экспертных диагностических систем (ЭДС).
Целью создания ЭДС является определение состояния объекта диагностирования (ОД) и имеющихся в нем неисправностей.
Состояниями ОД могут быть: "исправно", "неисправно", "работоспособно". Неисправностями, например, радиоэлектронных ОД являются обрыв связи, замыкание проводников, неправильное функционирование элементов и т. д.
Число неисправностей может быть достаточно велико (несколько тысяч). В ОД может быть одновременно несколько неисправностей. В этом случае говорят, что неисправности кратные.
Вводят следующие определения:
Разные неисправности ОД проявляются во внешней среде информационными параметрами. Совокупность значений информационных параметров определяет "информационный образ" (ИО) неисправности ОД. ИО может быть полным, то есть содержать всю необходимую информацию для постановки диагноза, или, соответственно, неполным. В случае неполного ИО постановка диагноза носит вероятностный характер.
Основой для построения эффективных ЭДС являются знания эксперта для постановки диагноза, записанные в виде информационных образов, и система представления знаний, встраиваемая в информационные системы обеспечения функционирования и контроля ОД, которые интегрируются с соответствующей технической аппаратурой.
|
|
|
Для описания своих знаний эксперт с помощью инженера по знаниям должен выполнить следующее:
1. Выделить множество всех неисправностей ОД, которые должна различать ЭДС.
2. Выделить множество информативных (существенных) параметров, значения которых позволяют различить каждую неисправность ОД и поставить диагноз с некоторой вероятностью.
3. Для выбранных параметров следует выделить информативные значения или информативные диапазоны значений, которые могут быть как количественными, так и качественными. Например, точные количественные значения могут быть записаны так: задержка 25 насек, задержка 30 насек и т. д. Количественный диапазон значений может быть записан так: задержка 25-40 насек, 40-50 насек, 50 насек и выше. Качественный диапазон значений может быть записан так: индикаторная лампа светится ярко, светится слабо, не светится.
В современных ЭДС применяются различные стратегии поиска решения и постановки диагноза, которые позволяют определить необходимые последовательности тестовых процедур. Однако приоритет в ЭС отдается прежде всего знаниям и опыту, а лишь затем логическому выводу.
Примеры экспертных систем
Для начала совершим краткий экскурс в историю создания ранних и наиболее известных ЭС. В большинстве этих ЭС в качестве СПЗ использовались системы продукций (правила) и прямая цепочка рассуждений. Медицинская ЭС MYCIN разработана в Стэнфордском университете в середине 1970-х годов для диагностики и лечения инфекционных заболеваний крови. MYCIN в настоящее время применяется для обучения врачей.
|
|
|
ЭС DENDRAL разработана в Стэнфордском университете в середине 1960-х годов для определения топологических структур органических молекул. Система выводит молекулярную структуру химических веществ по данным масс-спектрометрии и ядерного магнитного резонанса.
ЭС PROSPECTOR разработана в Стэнфордском университете в 1974-1983 годах для оценки геологами потенциальной рудоносности района. Система содержит более 1000 правил и реализована на INTERLISP. Программа сравнивает наблюдения геологов с моделями разного рода залежей руд. Программа вовлекает геолога в диалог для извлечения дополнительной информации. В 1984 году она точно предсказала существование молибденового месторождения, оцененного в многомиллионную сумму.
Рассмотрим экспертную систему диагностирования (ЭСД) цифровых и цифроаналоговых устройств [108, 96, 44], в которой использовались системы продукций и фреймы, а также прямая и обратная цепочки рассуждений одновременно. В качестве объекта диагностирования (ОД) в ЭСД могут применяться цифровые устройства (ЦУ), БИС, цифро-аналоговые устройства. На рис. 6.3 показано, что такая ЭСД работает совместно с автоматизированной системой контроля и диагностирования (АКД), которая подает в динамике воздействия на ОД (десятки, сотни и тысячи воздействий в секунду), анализирует выходные реакции и дает заключение: годен или не годен. В случае если реакция проверяемого ОД не соответствует эталонным значениям, подключается основанная на знаниях подсистема диагностирования. ЭСД запрашивает значения сигналов в определенных контрольных точках и ведет оператора по схеме ОД, рекомендуя ему произвести измерения в определенных контрольных точках или подтвердить промежуточный диагноз, и в результате приводит его к месту неисправности.
|
|
|
Исходными данными для работы ЭСД являются результаты машинного моделирования ОД на этапе проектирования. Эти результаты моделирования передаются в ЭСД на магнитных носителях в виде тысяч продукционных правил. Движение по контрольным точкам осуществляется на основе модели, записанной в виде сети фреймов для ОД.
|
|
|
Такая ЭСД не была бы интеллектуальной системой, если бы она не накапливала опыт. Она запоминает найденную неисправность для данного типа ОД. В следующий раз при диагностике неисправности ОД этого типа она предлагает проверить сразу же эту неисправность, если реакция ОД говорит о том, что такая неисправность возможна.
Рис. 6.3.Общая структура экспертной системы диагностирования
Так поступают опытные мастера радиоэлектронной аппаратуры (РЭА), знающие "слабые" места в конкретных типах РЭА и проверяющие их в первую очередь. ЭСД накапливает вероятностные знания о конкретных неисправностях с целью их использования при логическом выводе. При движении по дереву поиска решений на очередном шаге используется критерий — максимум отношения вероятности (коэффициента уверенности) постановки диагноза к трудоемкости распознавания неисправности. Коэффициенты уверенности автоматически корректируются во время работы ЭСД при каждом подтверждении или неподтверждении диагноза для конкретных ситуаций.
ЭСД не была реализована в виде ИРС по экономическим соображениям. Небольшая серийность проверяемой аппаратуры, недостаточная унификация и дешевая рабочая сила (последний фактор и в наше время играет в России немаловажную роль) помешали реализовать полностью автоматическое диагностирование [37].
Контрольные вопросы и упражнения
1. Что входит в обработку данных?
2. Перечислите составные компоненты инженерии знаний.
3. В чем различие алгоритмов и эвристик?
4. Поясните суть процесса логического вывода.
5. Что называется робастностью?
6. Какими качествами должна обладать ЭС?
7. В чем важность самосознания ЭС?
8. Перечислите виды классификации ЭС.
9. Назовите трудности, возникающие при разработке ЭС.
10. Поясните методологию ЭС.
11. Что называют метазнаниями?
12. Что означает "Символьная структура"?
Дата добавления: 2018-04-15; просмотров: 187; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!