Язык создания экспертных систем clips: поддерживаемые парадигмы, основные структуры данных, конструкции языка для обработки данных и осуществления вывода.
CLIPS представляет собой современный инструмент, предназначенный для создания экспертных систем. CLIPS состоит из интерактивной среды – экспертной оболочки со своим способом представления знаний, гибкого и мощного языка и нескольких вспомогательных инструментов. CLIPS поддерживает эвристическую (разработчик интеллектуальной системы (инженер по знаниям) задает набор правил, которые совместно работают над разрешением проблемы) и процедурную парадигму представления знаний.
Поддерживает логическую, процедурную и объектно-ориентированную парадигмы программирования. Также в CLIPS предусмотрены 3 основных формата представления информации: факты, глобальные переменные и объекты.
Синтаксис языка CLIPS можно разбить на три основных группы элементов, предназначенных для написания программ: примитивные типы данных; функции, использующиеся для обработки данных; конструкторы, предназначенные для создания таких структур языка, как факты, правила, классы.
Основные конструкции:
факты - одна из основных форм представления данных в CLIPS. Каждый факт представляет собой определенный набор данных, сохраняемый в текущем списке фактов — рабочей памяти системы. Список фактов представляет собой универсальное хранилище фактов и является частью базы знаний. Для создания неупорядоченных фактов в CLIPS предусмотрен специальный конструктор deftemplate.
Правила - служат для представления эвристик или так называемых "эмпирических правил", которые определяют набор действий, выполняемых при возникновении некоторой ситуации. Разработчик экспертной системы определяет набор правил, которые вместе работают над решением некоторой задачи.
Глобальные переменные - глобальная переменная доступна везде после своего создания (а не только в правиле, в котором она получила свое значение).
Функции - являются последовательностью действий с заданным именем, возвращающей некоторое значение или выполняющей различные полезные действия (например, вывод информации на экран).
Язык CLIPS, который разрабатывался с 1985 г. космическим агентством NASA (США), в настоящее время находится в свободном доступе, а основное его назначение – создание интеллектуальных систем, в первую очередь на базе продукционной модели. Хотя в последнее время активного развития языка CLIPS как такового не происходит, на его основе были созданы такие средства как JESS (реализация языка разработки экспертных систем на Java) и FuzzyCLIPS (среда для разработки систем, использующих нечёткую логику), что подтверждает популярность среды CLIPS и адекватность основных подходов, заложенных в ней.
CLIPS сочетает в себе 3 парадигмы программирования: логическую, процедурную и объектно-ориентированную. Также, в CLIPS предусмотрены 3 основных формата представления информации: факты, глобальные переменные и объекты.
Интерфейс среды CLIPSWindows в целом соответствует Prolog. Команда (run) запускает выполнение программы в среде (с машиной логического вывода), (reset) – обновляет рабочую память, а (clear) – полностью очищает среду CLIPS (рабочую память). Опция главного меню Load позволяет загрузить файл с конструкциями, а Load Batch – файл с командами (программу).
Главный файл программы на CLIPS (например, main.bat) может иметь следующий вид:
(clear)
(load* "classes.clp") ; загрузка структуры классов
(load-instances "instances.clp") ; загрузка экземпляров классов
(load* "templates.clp") ; загрузка предопределённых фактов
(load* "functions.clp") ; загрузка функций
(load* "rules.clp") ; загрузка правил
(reset)
(run)
Вывод информации может осуществляться как на экран, так и в выходные файлы.
Например, нижеследующая функция может использоваться для запроса у пользователя значения, присвоения его переменной, а затем вывода его на экран:
(deffunction foo
() ; функция не имеет аргументов
(printout t crlf "Please input value:" crlf) ; t – ключ для вывода на экран
(bind ?var (read)) ; bind – функция для присваивания значения
(printout t crlf "Your value: " ?var crlf) ; crlf – символ конца строки
)
В свою очередь, команды (save-facts ?file+name) и (save-instances ?file+name) служат для сохранения всех имеющихся в CLIPS на текущий момент фактов и экземпляров классов соответственно. Значением переменной ?file+name может быть, например, "system_output.clp".
Обратите внимание, что в CLIPS в именах функций для обозначения пробела обычно используется знак «-», а в именах переменных и строковых значениях – знак «+». Имя переменной всегда начинается со знака «?».
Форматы представления данных в CLIPS
Факты являются одной из основных форм высокого уровня для представления информации в системе CLIPS. Факт (fact) – это список элементарных значений, на которые ссылаются либо позиционно (упорядоченные (ordered) факты), либо по имени (неупорядоченные (non-ordered) или шаблонные (template) факты).
Каждый факт представляет часть информации и помещается в текущий список фактов (fact-list). Факты могут быть добавлены в список фактов (используя команду assert), удалены из него (используя команду retract), изменены (используя команду modify) или скопированы (используя команду duplicate) в результате явного воздействия пользователя или при исполнении программы CLIPS.
Глобальные переменные. Конструкция defglobal позволяет описывать переменные, которые являются глобальными в контексте окружения CLIPS. То есть глобальная переменная доступна в любом месте окружения CLIPS и сохраняет свое значение независимо от других конструкций. Напротив, некоторые конструкции (как, например, defrule или deffunction) могут иметь собственные локальные переменные, которые задаются в пределах описания конструкции. Обращение к таким переменным возможно только изнутри конструкции, где они описаны; за ее пределами они не имеют значения.
Функция bind используется, чтобы задать значения глобальным переменным. Значения глобальных переменных сбрасываются к начальным установочным значениям при выполнении команды окружения reset или если для глобальной переменной вызвана функция bind без соответствующего значения.
Объекты в CLIPS могут быть описаны как символьные, строковые, целые или вещественные числа, значения с множеством полей, внешние адреса или объекты определенного пользователем класса.
Для создания пользовательского класса используется конструкция defclass. Объект пользовательского класса создается посредством функции make-instance, и к созданному таким образом объекту можно обращаться по уникальному адресу. В пределах модульного контекста к объекту можно уникально обращаться и по имени.
Пример:
; описание класса car (машина)
(defclass Car
(is-a USER) ; пользовательский класс
(single-slot model+name ; слот «название модели» (одно значение)
(type STRING)) ; тип данных – строка
(multislot producer ; слот «производитель» (0 или более значений)
(type STRING)) ; тип данных – строка
)
; создание экземпляра класса Car
(make-instance Toyota+Corolla of Car
(model+name "Corolla")
(producer "Toyota" "Kanto Auto Works")
)
Правила, функции и хэндлеры в CLIPS
Среда CLIPS имеет встроенные средства для осуществления логического вывода, но позволяет программисту управлять очередностью выполнения правил (посредством параметра salience).
Эвристический подход. Одним из основных подходов к представлению знаний в CLIPS является использование правил. Разработчик интеллектуальной системы (инженер по знаниям) задает набор правил, которые совместно работают над разрешением проблемы. Правило состоит из антецедента (это есть не что иное как часть "ЕСЛИ...", т.е. список условий, и называется LHS) и консеквента (часть "ТО...", т.е. список действий – RHS).
Правила в CLIPS реализованы в привычной человеку форме:
ЕСЛИ условие_1 и ... и условие_M удовлетворяются,
ТО
ВЫПОЛНИТЬ действие_1 и ... и действие_N.
Следует заметить, что количество условных предпосылок M и число действий N, подлежащих выполнению в случае удовлетворения условий, в общем случае не равны. Если КАЖДОЕ условие в LHS находит себя среди фактов, то происходит активизация правила и выполнение ВСЕХ действий, записанных в его RHS. В противном случае правило не активизируется. Для создания правила используется конструкция defrule.
(defrule start
(initial-fact) ; начальный факт, всегда существующий в CLIPS
=>
(assert (Toyota+Corolla owned)) ; установление факта
)
Процедурный подход. CLIPS также поддерживает процедурный механизм, как большинство традиционных языков программирования, таких как Pascal или C. Функции, заданные конструкцией deffunction и встроенные функции CLIPS позволяют пользователю создавать новые исполнимые элементы, выполняющие полезные второстепенные действия или возвращают некоторое полезное значение.
В CLIPS процедурный и эвристический механизмы представления знаний могут тесно взаимодействовать путем вызова пользовательских функций как из LHS, так и из RHS. для создания пользовательских функций используется конструктор deffunction.
Например, определим функцию om(x,y), которая возвращает целую часть частного от деления переменной y на переменную x:
(deffunction om
(?x ?y) ;; аргументы функции
(div ?y ?x)
)
Обратите внимание, что в CLIPS имя переменной начинается с символа "?", что для вызова функции (в данном случае встроенной функции деления нацело div), используется префиксная нотация и что вся конструкция представляет собой список, состоящий из четырех полей. Необходимо также помнить, что конструкции языка CLIPS записываются в круглых скобках, и для вызова функции необходимо будет набрать, например, (om 5 10).
Взаимодействие с классами осуществляется путём отправки им «сообщений». Для этого сначала определяется «хэндлер» (по смыслу близок к функциям), через конструкцию defmessage-handler:
(defmessage-handler Guideline print-tag () ; выводит содержимое слота tag класса Guideline
(printout t ?self:tag crlf)
)
Затем в нужном месте программы классу отправляется «сообщение»:
?guideline <- (object (is-a Guideline))
=>
(send ?guideline print-tag ())
- Многокритериальное пр. Качественный и количественный анализ. Пространственные модели.
- Пр в условиях неопределенности. Парадигма анализа решений. Деревья решений.
- Теория полезности. Принцип максимальной ожидаемой полезности. Методы прямого построения функции полезности
- Теория полезности. Основные свойства функции полезности. Учет отношения к риску в функции полезности.
- Теория полезности. Обоснование s- образности кривой полезности.
- Теория полезности. Определение отношения к риску на основе понятия детерминированного эквивалента.
- Определение детерминированного эквивалента. Детерминированный эквивалент для выпуклой и вогнутой функции.
- Стратегическая эквивалентность функций полезности. Линейная функция полезности.
- Логарифмическая функция полезности. Пример.
- Экспоненциальная функция полезности. Пример.
- Квадратичная функция полезности. Пример.
- Теоремы о несклонности к риску. Надбавка за риск.
- Теоремы о склонности к риску. Надбавка за риск.
- Пример функции полезности для лпр несклонного к риску.
- Пример функции полезности для лпр склонного к риску.
- Мера несклонности к риску. Обоснование. Интерпретация функции несклонности к риску.
- Связь между надбавкой за риск и функцией несклонности к риску.
- Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем.
- Классификация иис. Системы с интеллектуальным интерфейсом
- Экспертные системы. Архитектура экспертной системы. Назначение составных частей эс.
- База знаний и механизм вывода на знаниях. Сравнительный анализ.
- Этапы создания экспертной системы. Идентификация предметной области. Построение концептуальной модели. Типы моделей
- Этапы проектирования экспертной системы. Формализация базы знаний. Классификация моделей представления знаний
- Особенности знаний и их отличие от данных. Декларативные и процедурные знания. Системы, основанные на знаниях. Этапы трансформации данных и знаний. Базы данных и базы знаний
- Самообучающиеся системы. Технологии olap и Data Mining. Определение Data Mining. Основные типы закономерностей, извлекаемых с помощью Data Mining
- Индукция и дедукция. Алгоритм индуктивного обучения. Деревья решений
- Искусственные нейронные сети. Обучение нейронных сетей
- Системы, основанные на прецедентах (Case Based Reasoning)
- Прямой логический вывод в эс на основе правила Modus Ponens.
- Обратный логический вывод в эс на основе правила Modus Ponens
- Семантические сети. Основные типы отношений в семантических сетях. Правила построения семантических сетей
- Теория фреймов. Структура фрейма. Слоты и присоединенные процедуры. Механизм вывода на фреймах
- Механизм вероятностного вывода на основе правил Байеса и коэффициентов уверенности
- Основные понятия теории нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами. Понятия нечеткой и лингвистической переменной. Основы нечеткого логического вывода.
- Понятие нечеткого высказывания и нечеткого предиката
- Формирование базы правил систем нечеткого вывода
- Фаззификация
- Агрегирование
- Активизация
- Аккумуляция
- Понятие онтологии. Классификация онтологий и их применение.
- Редакторы онтологий, формализмы и форматы представления онтологий
- Подход к формированию онтологий в редакторе Protégé. Последовательность создания онтологий
- 37.2. Последовательность создания онтологий.
- Элементы фреймовых онтологий – классы, экземпляры, слоты (типы значений, кардинальность), отношения и т.Д.
- Язык создания экспертных систем clips: поддерживаемые парадигмы, основные структуры данных, конструкции языка для обработки данных и осуществления вывода.