Разработка базы знаний экспертной системы

Практическая работа №2

Разработка базы знаний экспертной системы

Цель работы: научиться разрабатывать базы знаний экспертной системы.

Ход работы:

1. Оформление базы знаний экспертной системы МЭС 2.0.

2. Составление правил вывода базы знаний.

3. Защита базы знаний

4. Разработка базы знаний экспертной системы на основе примеров готовых БЗ.

Оформление базы знаний экспертной системы МЭС 2.0

 

База знаний может быть оформлена непосредственно в Редакторе баз знаний 1.0 (файл MKBEditor. exe) или сначала записана в любом текстовом редакторе (Блокнот, WordPad, МS Word), а затем скопирована в Редактор баз знаний 1.0.

База знаний представляет собой текстовый файл (который в дальнейшем может быть зашифрован), включающий три секции со следующей структурой:

 

Описание базы знаний, имя автора, комментарий и т.п. (можно в несколько строк, общая длина которых не должна превышать 10000 символов; данная секция заканчивается после первой пустой строки) ---

 

Свидетельство № 0 (любой текст (не более 1000 символов), заканчивающийся переносом строки) Свидетельство № 1 Свидетельство № 2 ... Свидетельство № N (после последнего свидетельства следует одна пустая строка, и вторая секция заканчивается)  ---

 

Исход № 0, P [, i, Py, Pn ] Исход № 1, P [, i, Py, Pn ] Исход № 2, P [, i, Py, Pn ] ... Исход № M, P [, i, Py, Pn ] ---

 

Смысл первых двух секции понятен из приведённой структуры.

 

 Например, для базы знаний "Мебель", распознающей объекты "Стол обеденный", "Стул", "Тумбочка" или "Шкаф" первая секция может выглядеть так:

 

База знаний "Мебель", автор – ст. гр. 05-Г-ДД1, Кравцова Е., 12.04.2008

……….. …………………………… (пустая строка) ……………………………….

 

Количество введённых символов можно узнать, выделив первую секцию и выполнив команду Сервис / Статистика.

 

Во второй секции БЗ "Мебель" перечисляются все вопросы по всем объектам в любом порядке.

Допустим, объекты имеют следующие признаки:

Стол - 4 ножки, столешница, высота – 80 см, тумб и ящиков – нет.

Тумбочка – 4 ножки, 1 ящик, 1 секция с дверцей, высота – 40 см.

Стул – 4 ножки, сиденье, спинка.

Шкаф – ножек нет, 2 дверцы, секция для одежды, 3 полки, 2 ящика.

 

Тогда вторая секция БЗ "Мебель" может иметь вид:

Признаки:

Объект стоит на ножках?

У объекта есть ящики?

Объект имеет секцию для одежды?

Столешница есть?

Сиденье и спинка имеются?

Объект имеет полки?

Высота объекта больше 50 см?

……….. ………………………… (пустая строка) ……………………………….

 

или:

 

Вопросы:

Объект стоит на ножках

У объекта есть ящики?

Объект имеет секцию для одежды.

Столешница есть?

Сиденье и спинка имеются?

Объект имеет полки?

Высота объекта больше 50 см.

………..………………………… (пустаястрока) …………………………….

 

т.е. слова в первой строке второй секции могут быть любыми (напр., "вопросы", "признаки", "свидетельства", "характеристики", "симптомы" и т.п.). Этой строки может вообще не быть (первая строка является нулевым вопросом, но он не используется в правилах – они начинаются с вопроса 1), можно сразу перечислять признаки объектов, текст может быть сдвинут вправо и др.

 

Вопросы могут перечисляться с их нумерацией или без неё, с вопросительными знаками или без них, т.е., как указано выше - во второй секции может быть "любой текст (не более 1000 символов), заканчивающийся переносом строки".

 

В третьей секции перечисляются правила вывода: каждый исход задаётся в отдельной строке, для него приводятся его вероятность, номера вопросов и вероятности истинности и ложности исхода для каждого вопроса; перечисление заканчивается с концом файла.

 

Составление правил вывода базы знаний

 

Рассмотрим правила составления вывода для одной строки, например:

Стол, 0.01, 1,0.9,0.01, 2,0,0.01, 4,1,0.001, 7,0.9,0.03

 

В начале описания правила вывода задаётся исход, вероятность которого меняется в соответствии с данным правилом. Это текст, включающий любые символы, кроме запятых (Исход № M), в данном случае - Стол.

После запятой указывается априорная (до опытная) вероятность данного исхода (P), например, 0.01. Она показывает, что в случае отсутствия дополнительной информации (здесь – наличия ножек, ящиков, столешницы и др. вопросов, заложенных в данный исход "Стол") любая мебель может оказаться столом с вероятностью 1%. Величину этой вероятности можно задавать, исходя из личных представлений о данном вопросе. Для объективности лучше провести исследование – сосчитать все виды мебели (столы, стулья, диваны, кровати, полки и т.д.) и рассчитать, какой процент из них составляют столы.

 

  Примечание: P <= 0.00001 считается равной нулю, а P >= 0.99999 – единице, поэтому не указывайте такие значения – исход с подобной априорной вероятностью обрабатываться не будет, система укажет на ошибку в данном месте записи. Для подобных вероятностей нужно писать 0 или 1 соответственно. (вероятность P = 0 указывать нельзя, т.к. теряется смысл опроса – при нулевой вероятности ни один предмет не может оказаться столом. Допустимым для Р считается использование 3-4 знаков после запятой.

 

Затем через запятую идёт ряд повторяющихся групп из трёх элементов.

Первый элемент каждой группы (i) – это номер соответствующего вопроса (симптома, свидетельства, признака…), например, 1.

Следующий элемент 0.9 (Py = P(В / А)) – это вероятность получения ответа «Да» на вопрос 1, если возможный исход верен (Py – это Р"yes"), т.е. вероятность того, что это действительно Стол. Для данного исхода на 90% стол стоит на ножках.

Третий элемент 0.01 показывает Pn = P(А / неВ), т.е. вероятность того, что возможный исход неверен (Pn – это Р"no") и это не Стол. В нашем случае существует 1% вероятности того, что на ножках стоит не стол, а другой объект (стул, кресло, телевизор и др.).

Затем идёт группа элементов ответа на вопрос 2, т.е. у Стола нет ящиков (0) и есть вероятность в 0.01, что ящики есть не у Стола.

Ответ на вопрос 3 пропущен, а на 4 вопрос задано, что столешница на 100% у стола есть и на 0,1% она есть у других предметов мебели (тумбочка, откидной столик в самолёте и др).

5 и 6 вопросы опущены, а по 7-му принято, что с вероятностью 0.9 стол выше 50 см, хотя допускается, что может быть и ниже (Pn=0.03), например, японский столик.

Затем такие же данные указываются для каждого исхода, т.е. для объектов Тумбочка, Стул, Шкаф нужно аналогично, по той же схеме записать ответы на те же вопросы.

Эти вопросы к ЭС и вероятности ответов на них и разрабатывают когнитолог вместе с экспертом.

 

В примере 1 приведена БЗ "Мебель" целиком (один из её вариантов, т.к. могут быть другими и вопросы, и вероятности):

 

Пример 1.

База знаний "Мебель", автор – кафедра "Информатика", КубГТУ, 2008

Признаки:

Объект стоит на ножках

У объекта 1 ящик

Столешница есть?

Сиденье и спинка имеются?

Объект имеет полки?

Стол, 0.2, 1,0.9,0.01, 2,0,0.01, 4,1,0.001, 7,0.9,0.03

Тумбочка, 0.2, 1,0.9,0.01, 2,0.85,0.01, 3,0,0.01, 4,0.45,0.0001, 6,0.7,0.02, 7,0,0.5

Стул, 0.25, 1,1,0.01, 2,0,0.01, 3,0,0.01, 5,1,0.01, 7,1,0.01

Шкаф, 0.1, 1,0.9,0.01, 2,0,0.01, 3,1,0.01, 4,0,0.01, 5,0,0.01, 6,1,0.01, 7,1,0.01

 

При разработке базы знаний нужно соблюдать следующие правила:

1. вероятность P= 0 указывать нельзя, т.к. теряется смысл опроса по данному исходу.

2. Не указывайте Py и Pn равными друг другу, т.е. нельзя записывать, например, 1, 0.4,0.4  т.к. это означает, что данное свидетельство не влияет на вероятность исхода, т.е. бессмысленно его упоминать).

3. Допустимым для Py и Pn считается использование 3-4 знаков после запятой.

4. вероятность Py или Pn должна содержать десятичную точку, а не запятую (т.е. 0.01, а не 0,01), т.к. запятая служит для разделения групп друг от друга (дополнительно группы разделяются пробелами – для удобства чтения).

5. В БЗ запись правила для каждого исхода должна располагаться на одной строке, перенос на другую строку считается концом исхода.

6. Допускается отвечать не на все вопросы, сохраняя их нумерацию.

7. Порядок вопросов, на которые составляются ответы, может быть произвольным.

8. Если сумма априорных вероятностей Р(Н) всех исходов равна 1, то в базе знаний приведены все возможные исходы (примеры 3-5). Если сумма всех Р(Н) меньше 1, т.е не все возможные исходы известны эксперту (например, нельзя перечислить все болезни, которые могут вызвать недомогание у пациента), то базу знаний следует создавать по другому принципу.

9. В этом случае априорные вероятности исходов Р(Н) находятся путём статистических исследований, а их сумма будет меньше единицы (невыполнение этого условия не принципиально важно, просто результаты станут менее надёжными). Значения Py и Pn также берутся из статистики (или указываются примерные значения, кажущиеся правдоподобными эксперту), т.к. вычислить их невозможно.

10. При большом количестве вопросов (свидетельств), не следует указывать их все в каждом правиле. Во-первых, это лишняя работа, а во-вторых, среди свидетельств могут оказаться не влияющие на вероятность данного исхода. Например, вопрос о поле клиента важен при оценке вероятности выбора юбки в качестве одежды, но бесполезен при распознавании у него простуды или гриппа.

11. Если в БЗ всего два исхода (Геймер или Не геймер в примере 3), а Py и Pn для каждого вопроса равны либо 1, либо 0, при этом во втором правиле эти значения инвертируются (относительно первого правила), то классификация Геймер-Не геймер заканчивается после первого же ответа – экспертная система выводит вероятность полученного исхода (например, "(1.00000) Геймер), выводит текст "Конец консультации" и останавливается. Это происходит потому, что максимально уверенный ответ («Точно да» или «Точно нет») на любой вопрос однозначно классифицирует пользователя как геймера или не геймера.

12. чем выше (ближе к 1) будет значение Ру и ниже (ближе к 0) – значение Рn, тем с большей вероятностью Р(Н) будет распознаваться соответствующий исход. Например, если для Геймера в правилах задавать Ру = 1 и Рn = 0,5, то итоговая Р(Н) будет равна 0,98462, а при задании Ру = 1 и Рn = 0,1 итоговая Р(Н) составит 0,99927.

 

Если при составлении БЗ допущены ошибки, то при её запуске появится сообщение об этом с указанием места ошибки - номера строки и номера позиции в строке.

 

Защита базы знаний

Для сохранения БЗ в зашифрованном виде Вы должны задать как минимум пароль на редактирование. Этот пароль запрашивается при загрузке базы в редактор (при этом для использования БЗ в Малой Экспертной Системе пароль требоваться не будет).

Если был задан также пароль на чтение, то он будет запрошен при загрузке БЗ в экспертную систему. При заданном пароле на чтение обязательно должен быть задан пароль на редактирование (иначе при сохранении БЗ будет выдано сообщение об ошибке).

Использование двух паролей (на редактирование и на чтение) позволяет сделать применение БЗ для консультации с экспертной системой общедоступным, но запретить её просмотр и редактирование.

При отсутствии обоих паролей база знаний сохраняется в виде простого текстового файла.

Теоретические сведения

Принцип работы БЗ основан на математических расчётах, выполняемых по формуле Байеса.

Основные определения:

 

1. Несовместными называются события, если появление одного из них исключает появление других событий в одном и том же испытании. Например, появление "Орла" при бросании монеты исключает появление "Решки", эти события несовместны.

2. Несколько событий образуют полную группу, если в результате испытания появится хотя бы одно из них. Например, для двух лотерейных билетов возможны 4 события: А₁ - выиграл первый билет, А₂ - выиграл второй билет, А₃ - выиграли оба билета, А₄ - не выиграли оба балета. Эти 4 события образуют полную группу.

3. Сумма вероятностей событий А₁, А₂, …, А_n, образующих полную группу, равна 1.

4. Условной вероятностью Р (А|В) называется вероятность события А, вычисленную в предположении, что событие В уже наступило.

5. Произведение двух событий А и В - это событие АВ, состоящее в совместной появлении (совмещении) этих событий. Например, если А – деталь годная, В – деталь окрашенная, то АВ – деталь годная и окрашенная или поражение цели выстрелами из двух орудий.

Р(В|A) = Р(В) или Р(А) = Р(А|B),

т.е условная вероятность для независимых событий становится безусловной.

 

6. Теорема умножения вероятностей. Вероятность совместного появления двух событий А и В равна произведению вероятности одного их них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие уже наступило:

Р(АВ) = Р(А)∙Р(В|А)

7. Следствие. Вероятность совместного появления нескольких событий равна произведению вероятности одного из них на условные вероятности всех остальных, причём вероятность каждого последующего события вычисляется в предположении, что все предыдущие события уже появились.

Р(А1 А2 А3… Аn) = P(A1)∙P(A2|A1)∙P(A3|A1A2) ∙… ∙P(An|A1A2…An),

где

P(An|A1A2…An) – вероятность появления события Аn, вычисленная в предположении, что события A₁A₂…An_-1 наступили. В частности, для трёх событий

Р(АВС) = Р(А) ∙Р(В|A) ∙Р(С|АВ)

 

Пусть событие А может наступить при условии одного из несовместных событий В₁, В₂, …, В_n, образующих полную группу. Поскольку заранее не известно, какое из этих событий В₁, В₂, …, В_n наступит, их называют гипотезами.

Вероятность появления события А определяется по формуле полной вероятности

Р(А) = Р(В₁) Р(А| В₁) + Р(В₂) Р(А|В₂) + … + Р(В_i) Р(А|В_i) +... + Р(В_n) Р(А|В_n) =

    = ∑ Р(В_i) Р(А|В_i)                                                                                        (1)

где

Р(В_i) – вероятность появления события В_i

Р(А|В_i) - вероятность события А, вычисленная в предположении, что событие В_i уже наступило (условная вероятность).

Допустим, что событие А уже наступило. Требуется определить, как изменились вероятности гипотез в связи с тем, что событие А уже произошло, т.е найдём условные вероятности

Р(В₁|A), Р(В₂|A),…., Р (В_n|А)

Найдем сначала условную вероятность Р_А(В_i). По теореме умножения

Р(АВ_i) = Р(А)∙Р(В_i|А) = Р(В_i)∙Р(А|В_i), отсюда

Р(В_i|А) = Р(В_i)∙Р(А|В_i) / Р(А).

Подставим вместо Р(А) её выражение из (1):

Р(В _i |А) = Р(В _i)∙Р(А|В _i) / ∑ Р(В _i) Р(А|В _i)     -  формула Байеса

Примеры готовых баз знаний для экспертной системы МЭС 2.0

 

Пример 2:

БЗ "ОРВИ" для распознавания гриппа, ангины, бронхита.

Симптомы гриппа:

Температура повышается до 39-40 градусов, болит голова, чувствуется ломота во всём теле, ощущается познабливание, сухость и першение в горле, сухой кашель. На второй день появляются выделения из носа, нарушается сон, пропадает аппетит

Симптомы ангины:

Болит горло, больно глотать, миндалины увеличены, на них появляется налёт, на языке также появляется белый налёт, нос заложен, общая слабость.

Симптомы простуды:

Трудности при глотании, болят мышцы боли в груди, есть симптомы, проявляющиеся в виде "приступов", выделяется мокрота при кашле, появляется одышка, выделение пота не только при физической нагрузке, но и в состоянии покоя, сухой (без выделения мокроты) кашель

 

База знаний "ОРВИ" (кафедра "Информатика", КубГТУ, 2008)

 

Признаки:

1. Есть ли у вас повышенная температура (более 37 градусов С)?

2. Болит ли у Вас голова?

3. Болит ли у Вас горло?

4. Есть ли трудности при глотании?

5. Увеличены ли миндалины, есть ли на них налёт?

6. На языке есть белый налёт?

7. Заложен ли нос?

8. Ощущается ли общая слабость в организме?

9. Ощущаете ли вы периодически озноб или лихорадку?

10. Есть ли у вас сухость и першение в горле ("дерёт" горло)?

11. Бывает ли у вас сухой (без выделения мокроты) кашель?

12. Выделяется ли у вас мокрота при кашле?

13. Есть ли у вас симптомы, проявляющиеся в виде "приступов"?

14. Есть ли выделения из носа?

15. Ощущается ли ломота во всём теле?

16. Есть нарушения сна, потеря аппетита?

17. Болят ли у вас мышцы?

18. Есть ли боли в груди?

19. Потеете ли вы не только при физической нагрузке, но и в состоянии покоя?

 

 

Грипп,0.02, 1,0.9,0.05, 2,0.8,0.02, 15,0.8,0.02, 9,0.6,0.01, 10,1,0.01, 11,0.8,0.01, 14,0.5,0.01, 16,0.8,0.01

Простуда,0.01, 4,0.9,0.01, 17,0.8,0.01, 18,0.8,0.01, 13,0.6,0.01, 12,1,0.01, 19,0.5,0.01, 11,0.8,0.01, 2,0,0.01

Ангина,0.01, 3,0.8,0.37, 4,0.9,0.01, 5,0.9,0.01, 6,0.7,0.01, 7,0.5,0.01, 8,0.7,0.01, 18,0,0.02

 

 

Пример 3

Простая БЗ с чёткой логикой, решающая задачу классификации.

«Ты геймер?»

Автор: Алексей Бухнин.

 

Вопросы:

Ты играешь в компьютерные игры по 6 и более часов в сутки?

Ты бросаешь все дела ради новой игры?

От 3D-action игр у тебя болит голова?

Ты отдашь свой компьютер к другу для организации соревнований по сети?

Ты в основном тратишь деньги или на новый игровой диск, или на апгрейд компьютера?

Ты пользуешься "мышью" в 3D-action играх?

 

Геймер, 0.5, 1,1,0, 2,1,0, 3,0,1, 4,0,1, 5,1,0, 6,0,1

Не геймер, 0.5, 1,0,1, 2,0,1, 3,1,0, 4,1,0, 5,0,1, 6,1,0

 

Пример 4

Простая БЗ с нечёткой логикой, решающая задачу классификации.

 «Ты геймер?»

Автор: Алексей Бухнин.

 

Вопросы:

Ты играешь в компьютерные игры по 6 и более часов в сутки?

Ты бросаешь все дела ради новой игры?

От 3D-action игр у тебя болит голова?

Ты отдашь свой компьютер к другу для организации соревнований по сети?

Ты в основном тратишь деньги или на новый игровой диск, или на апгрейд компьютера?

Ты пользуешься "мышью" в 3D-action играх?

 

Геймер, 0.5, 1,1,0.5, 2,1,0.5, 3,0,0.5, 4,0,0.5, 5,1,0.5, 6,0,0.5

Не геймер, 0.5, 1,0,0.5, 2,0,0.5, 3,1,0.5, 4,1,0.5, 5,0,0.5, 6,1,0.5

 

Пример 5

База знаний "Домашние питомцы".

"Определение домашнего питомца по признакам"

Автор: Алексей Бухнин.

 

Вопросы:

Морда вытянутая?

Крылья есть?

На поглаживания по спине отвечает довольным урчанием?

Живёт в аквариуме (или другом резервуаре с водой)?

Есть лапы?

При встрече с хозяином виляет хвостом?

 

Собака, 0.4, 1,0.7,0.5, 2,0,0.5, 3,0.01,0.5, 4,0,0.5, 6,0.9,0.05

Кошка, 0.4, 1,0.1,0.5, 2,0,0.5, 3,0.95,0, 4,0,0.5

Попугай, 0.2, 2,1,0.3, 4,0,0.5

Рыбка, 0.1, 2,0,0.5, 4,1,0.1, 5,0,0.5

Тритон, 0.1, 2,0,0.5, 4,1,0.2, 5,1,0.5

---

Задание

1. Создать в папке МЭС_Фамилия документ Word с именем МЭС_ПР2_Фамилия

2. Созданный документ должен содержать отчёт по практической работе №2

Содержание отчёта по практической работе №1 1. Название, цель работы. 2. Список контрольных вопросов. 3. Письменные ответы на контрольные вопросы. 4. Задание. 5. Выводы по работе.

        

 

 

3. Открыть Редактор баз знаний 1.0 (файл MKBEditor.exe) или любой текстовый редактор (Блокнот, WordPad, МS Word).

4. Разработать собственную базу знаний согласно варианту (№ варианта = № компьютера в кабинете).

- В первом разделе БЗ ввести название БЗ, фамилию автора, текущую дату и привести все признаки для всех объектов БЗ (см. пример 1).

5. Сохранить БЗ под именем Название_БЗ_Фамилия.mkb в папке МЭС_Фамилия (408_Практика\Практикум_МЭС)

6. Провести консультации для всех объектов разработанной БЗ, сохранить их протоколы в своей папке.

7. Записать в выводах по работе результаты каждой консультации с указанием того, какой именно объект определялся и какие объекты, в результате, распознались, указать вероятности достоверности исходов.

 

Варианты заданий

(вариант БЗ должен иметь количество объектов - не менее пяти)

1. База знаний "Наземный транспорт", объекты - Легковой автомобиль, Грузовик, Автобус, Мотоцикл, Велосипед.

2. База знаний "Электронная аппаратура", объекты – Телевизор, DVD-плейер, Компьютер, радиоприёмник, сотовый телефон, цифровой фотоаппарат.

3. База знаний "Посуда", объекты – Кастрюля, Сковорода, Чайник, Тарелка, Миска, Хлебница.

4. База знаний "Столовые приборы", объекты – Тарелка, Кружка, Ложка, Вилка, Нож,

5. База знаний "Одежда", объекты – Юбка, брюки, платье, Костюм, Свитер, Пальто, Куртка.

6. База знаний "Обувь", объекты – Туфли, Босоножки, Сапоги, Шлёпанцы, Ботинки.

7. База знаний "Бижутерия", объекты – Брошь, Колье, Цепочка, Диадема, Ожерелье, Серьги, Браслет, Кольцо.

8. База знаний "Инструменты", объекты – Рубанок, Стамеска, Зубило, Пила, Отвёртка, Плоскогубцы, Кусачки, Струбцина.

9. База знаний "Водный транспорт", объекты – Катер, Яхта, Корабль, Лодка, Катамаран.

10. База знаний "Садовый инвентарь", объекты – Лопата, Грабли, Вилы, Тяпка, Мотыга, Культиватор, Секатор

Контрольные вопросы

1. Из каких частей состоит структура БЗ?

2. В каком файле ЭС разрабатывается новая БЗ?

3. Как формируется правило вывода каждого исхода?

4. Как установить защиту на редактирование БЗ, что она означает и в каком файле ЭС используется?

5. Как установить защиту на чтение БЗ, что она означает и где используется?

Практическая работа №2

Разработка базы знаний экспертной системы

Цель работы: научиться разрабатывать базы знаний экспертной системы.

Ход работы:

1. Оформление базы знаний экспертной системы МЭС 2.0.

2. Составление правил вывода базы знаний.

3. Защита базы знаний

4. Разработка базы знаний экспертной системы на основе примеров готовых БЗ.

Оформление базы знаний экспертной системы МЭС 2.0

 

База знаний может быть оформлена непосредственно в Редакторе баз знаний 1.0 (файл MKBEditor. exe) или сначала записана в любом текстовом редакторе (Блокнот, WordPad, МS Word), а затем скопирована в Редактор баз знаний 1.0.

База знаний представляет собой текстовый файл (который в дальнейшем может быть зашифрован), включающий три секции со следующей структурой:

 

Описание базы знаний, имя автора, комментарий и т.п. (можно в несколько строк, общая длина которых не должна превышать 10000 символов; данная секция заканчивается после первой пустой строки) ---

 

Свидетельство № 0 (любой текст (не более 1000 символов), заканчивающийся переносом строки) Свидетельство № 1 Свидетельство № 2 ... Свидетельство № N (после последнего свидетельства следует одна пустая строка, и вторая секция заканчивается)  ---

 

Исход № 0, P [, i, Py, Pn ] Исход № 1, P [, i, Py, Pn ] Исход № 2, P [, i, Py, Pn ] ... Исход № M, P [, i, Py, Pn ] ---

 

Смысл первых двух секции понятен из приведённой структуры.

 

 Например, для базы знаний "Мебель", распознающей объекты "Стол обеденный", "Стул", "Тумбочка" или "Шкаф" первая секция может выглядеть так:

 

База знаний "Мебель", автор – ст. гр. 05-Г-ДД1, Кравцова Е., 12.04.2008

……….. …………………………… (пустая строка) ……………………………….

 

Количество введённых символов можно узнать, выделив первую секцию и выполнив команду Сервис / Статистика.

 

Во второй секции БЗ "Мебель" перечисляются все вопросы по всем объектам в любом порядке.

Допустим, объекты имеют следующие признаки:

Стол - 4 ножки, столешница, высота – 80 см, тумб и ящиков – нет.

Тумбочка – 4 ножки, 1 ящик, 1 секция с дверцей, высота – 40 см.

Стул – 4 ножки, сиденье, спинка.

Шкаф – ножек нет, 2 дверцы, секция для одежды, 3 полки, 2 ящика.

 

Тогда вторая секция БЗ "Мебель" может иметь вид:

Признаки:

Объект стоит на ножках?

У объекта есть ящики?