Этапы создания экспертной системы. Идентификация предметной области. Построение концептуальной модели. Типы моделей

Рисунок 1 - Этапы создания экспертной системы

Идентификация проблемной области. Этап идентификации проблемной области включает определение назначения и сферы применения экспертной системы, подбор экспертов и группы инженеров по знаниям, выделение ресурсов, постановку и параметризацию решаемых задач.

Начало работ по созданию экспертной системы инициируют руководители компаний (предприятий, учреждений). Как правило, назначение экспертной системы связано с одной из следующих областей:

• обучение и консультация неопытных пользователей;

• распространение и использование уникального опыта экспертов;

• автоматизация работы экспертов по принятию решений;

• оптимизация решения проблем, выдвижение и проверка гипотез.

Сфера применения экспертной системы характеризует тот круг задач, который подлежит формализации, например, "оценка финансового состояния предприятия", "выбор поставщика продукции", "формирование маркетинговой стратегии" и т.д.

Обычно различают три стратегии разработки экспертных систем [74]:

• широкий набор задач, каждая из которых ориентирована на узкую проблемную область;

• концентрированный набор задач, определяющий основные направления повышения эффективности функционирования эко-номического объекта;

• комплексный набор задач, определяющий организацию всей деятельности экономического объекта.

После предварительного определения контуров разрабатываемой экспертной системы инженеры по знаниям совместно с экспертами определяют:

• класс решаемых задач (прогнозирование, планирование, проектирование, мониторинг, управление);

• критерии эффективности результатов решения задач (минимизация использования ресурсов, повышение качества продукции и обслуживания, ускорение оборачиваемости капитала и т.д.);

• критерии эффективности процесса решения задач (повышение точности принимаемых решений, учет большего числа факторов, просчет большего числа альтернативных вариантов, адаптивность к изменениям проблемной области и информационных потреб-ностей пользователей, сокращение сроков принятия решений);

• цели решаемых задач;

• подцели (разбиение задачи на подзадачи, для каждой из которых определяется своя цель);

• исходные данные (совокупность используемых факторов);

• особенности используемых данных (определенность / неопределенность, статичность / динамичность, одноцелевая / многоцелевая направленность, единственность / множественность источников знаний).

Построение концептуальной модели. На этапе построения концептуальной модели создается целостное и системное описание используемых знаний, отражающее сущность функционирования проблемной области.

От качества построения концептуальной модели проблемной области во многом зависит, насколько часто в дальнейшем по мере развития проекта будет выполняться переработка базы знаний.

Хорошая концептуальная модель может только уточняться (детализироваться или упрощаться), но не перестраиваться.

Результат построения концептуальной модели обычно представляется в виде наглядных графических схем:

• объектная модель описывает структуру предметной области как совокупности взаимосвязанных объектов;

• функциональная модель отражает действия и преобразования над объектами;

• поведенческая модель рассматривает взаимодействия объектов во временном аспекте.

Первые две модели описывают статические аспекты функционирования проблемной области, а третья модель - динамику изменения ее состояний. Естественно, что для различных классов задач могут требоваться разные виды моделей, а, следовательно, и ориентированные на них методы представления знаний.

Типы моделей. Рассмотрим классификацию методов представления знаний:

• логическая модель реализует и объекты, и правила с помощью предикатов первого порядка, является строго формализованной моделью с универсальным дедуктивным и монотонным методом логического вывода "от цели к данным";

• продукционная модель реализует эвристические методы вывода на правилах и может обрабатывать неопределенности в виде условных вероятностей или коэффициентов уверенности, а также выполнять монотонный или немонотонный вывод;

• семантическая сеть отображает разнообразные отношения объектов; фреймовая модель, как частный случай семантической сети, использует для реализации операционного знания присоединенные процедуры;

• объектно-ориентированная модель, как развитие фреймовой модели, реализуя обмен сообщениями между объектами, в большей степени ориентирована на динамические задачи и отражение поведенческой модели.