Технология разработки экспертных систем

Технология их разработки ЭС, включает в себя шесть этапов (рис.5): этапы идентификации, концептуализации, формализации, выполнения, тестирования, опытной эксплуатации. Рассмотрим более подробно последовательности действий, которые необходимо выполнить на каждом из этапов.

На этапе идентификации необходимо выполнить следующие действия:

определить задачи, подлежащие решению и цели разработки,  определить экспертов и тип пользователей.

На этапе концептуализации:

проводится содержательный анализ предметной области,  выделяются основные понятия и их взаимосвязи,  определяются методы решения задач.

На этапе формализации:

выбираются программные средства разработки ЭС,  определяются способы представления всех видов знаний,  формализуются основные понятия.

На этапе выполнения (наиболее важном и трудоемком) осуществляется наполнение экспертом БЗ, при котором процесс приобретения знаний разделяют:

на "извлечение" знаний из эксперта,

на организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу ЭС,  на представление знаний в виде, понятном для ЭС.

Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе деятельности эксперта.

На этапе тестирования эксперт и инженер по знаниям с использованием диалоговых и объяснительных средств проверяют компетентность ЭС. Процесс тестирования продолжается до тех пор, пока эксперт не решит, что система достигла требуемого уровня компетентности.

На этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность ЭС для конечных пользователей. По результатам этого этапа возможна существенная модернизация ЭС.

Процесс создания ЭС не сводится к строгой последовательности этих этапов, так как в ходе разработки приходится неоднократно возвращаться на более ранние этапы и пересматривать принятые там решения.

Классификация экспертных систем

Общепринятая классификация экспертных систем отсутствует, однако наиболее часто экспертные системы различают по назначению, предметной области, методам представления знаний, динамичности и сложности:

По назначению классификацию экспертных систем можно провести следующим образом:

диагностика состояния систем, в том числе мониторинг (непрерывное отслеживание текущего состояния);

прогнозирование развития систем на основе моделирования прошлого и настоящего;

планирование и разработка мероприятий в организационном и технологическом управлении;

проектирование или выработка четких предписаний по построению объектов, удовлетворяющих поставленным требованиям;  автоматическое управление (регулирование);  обучение пользователей и др.

По предметной области наибольшее количество экспертных систем используется в военном деле, геологии, инженерном деле, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельском хозяйстве, управлении процессами, физике, филологии, химии, электронике, юриспруденции.

Классификация экспертных систем по методам представления знаний делит их на традиционные и гибридные. Традиционные экспертные системы используют, в основном, эмпирические модели представления знаний и исчисление предикатов первого порядка. Гибридные экспертные системы используют все доступные методы, в том числе оптимизационные алгоритмы и концепции баз данных.

По степени сложности экспертные системы делят на поверхностные и глубинные. Поверхностные экспертные системы представляют знания в виде правил «ЕСЛИ-ТО». Условием выводимости решения является безобрывность цепочки правил. Глубинные экспертные системы обладают способностью при обрыве цепочки правил определять (на основе метазнаний) какие действия следует предпринять для продолжения решения задачи. Кроме того, к сложным относятся предметные области в которых текст записи одного правила на естественном языке занимает более 1/3 страницы.

Классификация экспертных систем по динамичности делит экспертные системы на статические и динамические. Предметная область называется статической, если описывающие ее исходные данные не изменяются во времени. Статичность области означает неизменность описывающих ее исходных данных. При этом производные данные (выводимые из исходных) могут и появляться заново, и изменяться (не изменяя, однако, исходных данных).

Если исходные данные, описывающие предметную область, изменяются за время решения задачи, то предметную область называют динамической. В архитектуру динамической экспертной системы, по сравнению со статической, вводятся два компонента:

 подсистема моделирования внешнего мира;  подсистема связи с внешним окружением.

Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической экспертной системы (база знаний и механизм логического вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.