Технология создания базы знаний для автоматизированной системы управления корпоративной сетью связи морского порта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, доктор технических наук Искандеров, Юрий Марсович

• Искандеров, Юрий Марсович
• доктор технических наук
• 2005

Оглавление диссертации доктор технических наук Искандеров, Юрий Марсович

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПРОБЛЕМА СОЗДАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА.

1.1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА

1.2. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ.

1.3. ОСОБЕННОСТИ ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ

СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА.

ВЫВОДЫ.

2. ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА

2.1. СОЗДАНИЕ БАЗЫ ЗНАНИЙ - СИСТЕМА ТИПА "ПРОЦЕСС".

2.2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА СОЗДАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА В ВИДЕ ОБЩЕЙ ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

2.3. БАЗОВАЯ ТЕХНОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ

СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА.

ВЫВОДЫ.

3. МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ И ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ

СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА.

3.1. ВЫЯВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ, НЕОБХОДИМЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ.

3.1.1. МЕТОД СОСТАВЛЕНИЯ СПИСКА ИСТОЧНИКОВ ЗНАНИЙ.

3.1.2. МЕТОД ТЕСТИРОВАНИЯ ЭКСПЕРТОВ.

3.1.3. МЕТОД КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ И ОБРАЗОВ.

3.1.4. КВАЛИМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ИСТОЧНИКОВ ЗНАНИЙ.

3.2, ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ, НЕОБХОДИМЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ.

3.2.1. МЕТОД НАБЛЮДЕНИЙ.

3.2.2. МЕТОДЫ " ВОПРОС-ОТВЕТ ".

3.2.3. МЕТОД ОПОРНЫХ КОНЦЕПТОВ.

ВЫВОДЫ.

4. СРЕДСТВА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ И МАНИПУЛИРОВАНИЯ ИМИ В БАЗЕ ЗНАНИЙ ДЛЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА.

4.1. СРЕДСТВА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В БАЗЕ ЗНАНИЙ.

4.2. СРЕДСТВА МАНИПУЛИРОВАНИЯ ЗНАНИЯМИ В БАЗЕ ЗНАНИЙ.

4.3. НАВИГАЦИЯ В БАЗЕ ЗНАНИЙ.

ВЫВОДЫ.

5. РЕАЛИЗАЦИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА НА СОВРЕМЕННЫХ СРЕДСТВАХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ЕЕ ВЕРИФИКАЦИЯ.

5.1. ЭТАПЫ РЕАЛИЗАЦИИ БАЗЫ ЗНАНИИ, ИХ ХАРАКТЕРИСТИКА.

5.2. ВЕРИФИКАЦИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ.

5.3. КОМПЛЕКС ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ РЕАЛИЗАЦИИ БАЗЫ ЗНАНИЙ.

5.4. ОЦЕНКА ТЕХНОЛОГИИ СОЗДАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО

ПОРТА.

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Технология создания базы знаний для автоматизированной системы управления корпоративной сетью связи морского порта»

Морской транспорт России, находится в состоянии преобразований в области технического оснащения и организации использования потенциальных возможностей сохранившихся средств в условиях новых форм собственности и механизмов финансирования. Учитывая это обстоятельство, чрезвычайно важное внимание уделяется проблемам совершенствования управления морским транспортно-технологическим процессом (МТТП), и в первую очередь, его автоматизации. Актуальность автоматизации управления МТТП постоянно возрастает, причем требуется автоматизация всех процессов управления, начиная от непосредственного управления судами, погрузочно-разгрузочными операциями в порту. Основой управления морского порта является обеспечивающая его функционирование корпоративная сеть связи морского порта (КСС МП). От ее состояния и функционирования существенно зависит оперативность руководства транспортно-технологическим процессом, который реализует эффективное функционирование морского порта. КСС МП обеспечивает телекоммуникациями всех участников транспортно-технологического процесса порта: морскую администрацию порта, стивидорные компании, организации морского, железнодорожного, речного, автомобильного, воздушного, трубопроводного транспорта, организации силовых ведомств и др. Они используют сети и каналы стационарной и подвижной электросвязи различных диапазонов частот. Для функционирования транспортно-технологического процесса в порту существуют различные виды связи: телефонная, телеграфная, передача данных, факсимильная, видео- и др., которые обеспечиваются различными родами связи: кабельной( в том числе подводно-кабельной), радио-, радиорелейной, спутниковой и др. Эти факторы делают управление КСС МП немыслимым без применения современных средств автоматизации.

Настоящий этап развития АСУ КСС МП характеризуется принципиально новыми требованиями к процедурам сбора, хранения, обработки и передачи информации, диктуемыми сокращением времени на принятие обоснованного решения. Это связано с появлением средств автоматизации управления на базе новых информационных технологий (НИТ), которые позволяют возложить на ЭВМ следующие функции: поддерживать общение человека с ЭВМ на привычном ему языке; распознавать те или иные ситуации; осуществлять классификацию ситуаций; находить варианты решений в соответствии с поставленными целями; выдавать рекомендации с их обоснованием и т.д. Реализация на ЭВМ указанных функций осуществляется в рамках концепции создания интеллектуальных систем (ИС). Теоретическим фундаментом создания ИС является молодое, развивающееся научное направление -иююенерия знаний (Knowledge Engineering). В последние годы, на основе принятых национальных и международных программ разработки и развития инфраструктуры НИТ, активно ведутся работы по созданию интеллектуальных систем различного назначения (ИС), которые становятся все более характерным атрибутом сложных систем управления, требующих принятая многоальтернативных решений в условиях различного рода временных, ресурсных и иных ограничений.

В 1980-1990-х годах в научно-исследовательских учреждениях и высших учебных заведениях был проведен целый ряд комплексных и специализированных НИР по оценке необходимости и возможностей использования в средствах автоматизации интеллектуальных систем, а также по их разработке. Это позволило определить роль и место ИС при автоматизации МТТП, в том числе автоматизации управления КСС МП.

Анализ результатов исследований показал, что предметная область АСУ КСС МП не может быть адекватно описана непосредственно имеемыми средствами инженерии знаний, т.к. она обладают своими характерными особенностями. Кроме этого, существует сложность в том, что информация труднодоступна для получения и изучения, в значительной степени разрознена по различным объектам и носителям, может теряться, а поскольку необходимыми знаниями обладают лишь единицы специалистов, то уникальные знания могут быть потеряны навсегда. Еще в более значительной степени осложняет ситуацию отсутствие соответствующей теоретической основы.

Все вышеперечисленные факторы существенным образом усложняют создание ИС для АСУ КСС МП. Ядром такой ИС является база знаний (БЗ), т.е. формализованное и организованное методами инженерии знаний представление совокупности сведений, необходимых для решения задач управления КСС МП, и реализованное на основе средств НИТ. За последние годы были сделаны существенные шаги в направлении от осознания перспективности применения инженерии знаний к созданию реальных БЗ.

Исследования процесса создания БЗ показали, что он является очень сложным, имеющим многокритериальный, итерационный, ветвящийся характер. Для того чтобы построить БЗ необходимо не просто выбрать подходящий способ представления знаний, а решить целый комплекс взаимосвязанных задач: начиная с определения границ формализуемой предметной области и заканчивая эффективной реализацией на средствах НИТ. Поэтому по мере продвижения исследований по внедрению ИС в АСУ КСС МП стало ясно, что накопленные сведения требуют определенной систематизации, теоретического осмысления и дальнейшего развития.

До сих пор нет общей научно обоснованной методологии изучения и описания предметной области АСУ КСС МП; процесс разработки БЗ остается весьма длительным и трудоемким процессом; существующая структура этапов создания БЗ громоздка и размыта, отсутствует строгое теоретическое обоснование содержания того или иного этапа, что не позволяет минимизировать необходимый объем работ по созданию БЗ, затрудняет управление ведением разработки; отсутствует достаточное количество подготовленных инженеров по знаниям и др.

Для предметной области АСУ КСС МП не существует отработанной технологии и устоявшегося комплекса средств разработки БЗ. Отсутствуют строго обоснованные методы выявления, извлечения, представления знаний и манипулирования ими. Существует неопределенность в выборе программно-технической базы создания БЗ. Отсутствуют обоснованные методы и средства реализации и верификации БЗ. На выбор инструментария значительно влияют личностные характеристики инженера по знаниям и эксперта. Дефицит требуемых ресурсов также накладывает ограничения на выбор. Особенно последнее касается возможностей использования новейших технических средств.

Итак, для того чтобы создать соответствующую БЗ для АСУ КСС МП в условиях жестких ограничений требуется решить целый ряд вопросов различного характера, связанных с выявлением, извлечением, представлением, организацией, ведением, накоплением знаний.

Таким образом, состояние научных исследований по внедрению ИС в области автоматизированного управления КСС МП позволяет сделать вывод о том, что существует актуальная научная проблема разработки технологии, обеспечивающей построение эффективной базы знаний для автоматизированной системы управления корпоративной сетью связи морского порта.

При решении указанной проблемы цель, объект и предмет исследования целесообразно определить следующим образом.

Цель исследования - обеспечение повышения эффективности АСУ КСС МП за счет создания и внедрения БЗ.

Объект исследования - база знаний для АСУ КСС МП. Предмет исследования - принципы создания и методы разработки БЗ для АСУ КСС МП.

Необходимость выдвинутых положений объясняется тем, что находясь в диалектическом единстве при решении поставленной проблемы, они позволяют, при формировании своего содержания в процессе исследования, ответить на следующие вопросы:

- какие факторы влияют или не позволяют в существутощю/ условиях разрабатывать базу знаний; как определить (сформировать) совокупность требований, предъявляемых при создании БЗ;

- каким образом построить научную основу, обеспечивающую создание БЗ для АСУ КСС МП;

- какие методы и средства инженерии знаний и новых информационных технологий необходимы и как их применять для создания БЗ для АСУ КСС МП.

Научная новизна работы.

В настоящем диссертационном исследовании впервые разработана технология создания базы знаний для автоматизированной системы управления КСС МП.

Новизна состоит в следующем:

-в выявлении особенностей, учете современных факторов создания базы знаний для АСУ КСС МП и формировании совокупности требований, предъявляемых к ней; -в разработке принципов создания БЗ для АСУ КСС МП, позволивших, в отличие от существующих подходов, обеспечить четкость определения двух этапов, состава и структуры процесса разработки БЗ, уточнить задачи и функциональные обязанности разработчиков, обосновать выбор инструментария разработки, оптимизировать необходимые объем работ и срок создания БЗ; -в комплексном соединении методов, моделей, алгоритмов и методик таких научных дисциплин как системология, кибернетика, инженерия знаний, теория принятия решений, информатика для обеспечения технологичности, управляемости и экономии ресурсов при построении БЗ, способствующих повышению эффективности использования автоматизированной системы управления КСС МП в целом; -в разработке методов выявления и извлечения знаний, учитывающих специфику формализации знаний предметной области АСУ КСС МП и улучшающих временные характеристики создания БЗ; -в обосновании использования средств на основе семантических графов с оболочками, позволивших унифицировать представление знаний и манипулирование ими в БЗ для АСУ КСС МП;

- в разработке методов реализации и верификации, обеспечивающих совершенствование контроля качества БЗ для АСУ КСС МП в целом в процессе ее создания.

Практическая значимость работы.

Технология создания БЗ для АСУ КСС МП содержит в себе конкретные методы, модели, алгоритмы и программные продукты, позволяющие решать проблему повышения эффективности АСУ КСС МП на основе разработки и использования средств НИТ. Предложенный подход, методы и средства могут быть использованы при построении БЗ в других предметных областях, а также в образовательном и научно-исследовательском процессах Государственной морской академии им. адмирала С. О. Макарова, Центрального научно-исследовательского и проектно-конструкторского института морского флота и других организаций, имеющих отношение к совершенствованию управления транспортно-технологическими процессами.

Достоверность исследований обеспечивается:

- корректностью постановки проблемы, определения цели, объекта и предмета исследования;

- обоснованностью и корректностью применяемых методов таких научных дисциплин, как системология, кибернетика, информатика, инженерная психология, эргономика, теория множеств, функциональный анализ, теория принятия решений, математическое программирование;

-использованием, с учетом достижений в фундаментальных и прикладных направлениях науки вообще и военной науки в частности, результатов в области искусственного интеллекта, инженерии знаний, компьютерных и информационных технологий;

-успешным применением результатов диссертационной работы в практической деятельности научно-исследовательских организаций и высших учебных заведений.

Апробация и внедрение результатов работы.

Основные положения и результаты работы докладывались на научно-технических конференциях НИУ и Государственной морской академии им.С.О.Макарова, Военно-морской академии им.Н.Г.Кузнецова, Военноморского института радиоэлектроники им. А.С.Попова, Военного университета связи, Военно-инженерного космического университета им.А.Ф.Можайского, Санкт-Петербургского университета МВД России, на VIII Всесоюзном симпозиуме "Эффективность, качество и надежность систем "человек-техника"(г.Тбилиси,1987), V Ленинградском симпозиуме по теории адаптивных систем (г. Ленинград, 1991), международных конференциях "Региональная информатика" (г.Санкт-Петербург, 1994-2002), межрегиональных конференциях "Информационная безопасность регионов России"(г. Санкт-Петербург,] 999-2003).

Материалы диссертационной работы использованы в учебном процессе по дисциплине «Системы связи» Государственной морской академии им. адмирала С.О.Макарова, по дисциплине «Новые информационные и сетевые технологии» Военного университета связи, в учебном процессе по дисциплине "Системы управления летательными аппаратами" Военно-инженерного космического университета им.А.Ф.Можайского.

Основные положения и результаты диссертации опубликованы в монографии, 2 учебных пособиях, патенте и 2 авторских свидетельствах на изобретение, 21 статьях, 23 отчетах о HEP, 10 методиках, 28 тезисах докладов на научно-технических конференциях различного уровня.

Структура и объем, работы.

Диссертационная работа состоит из введения, 5 разделов, заключения, перечня использованных источников из 159 наименований и приложения. Общий объем работы составляет 243 страницы, в тексте содержится 26 страниц с рисунками и таблицами.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Искандеров, Юрий Марсович

ВЫВОДЫ.

1. В разделе разработаны принципы создания БЗ для АСУ КСС МП, включающие в себя представление создания БЗ в виде системы типа "процесс", формализацию процесса создания БЗ в виде общей задачи принятия решений, базовую технологию создания БЗ для АСУ КСС МП.

2. Обосновано, что создание БЗ является системой типа "процесс" и, в соответствии с положениями системологии, определяется целью, множеством процедур и множеством связей между этими процедурами. Обосновано разделение процесса создания БЗ на 2 основных этапа: подготовительный этап и этап собственно разработки БЗ.

3. Разработано теоретико-множественное представление подготовительного этапа создания БЗ, содержанием которого являются следующие процедуры:

- формулирование проблемы;

- формирование группы разработчиков;

- выбор инструментальных средств;

- оценка требуемых ресурсов;

- планирование осуществления разработки.

4. Разработано теоретико-множественное представление этапа собственно разработки БЗ, содержанием которого являются следующие процедуры:

- выявление знаний;

- извлечение знаний и их структурирование;

- представление знаний;

- реализация БЗ;

- верификация БЗ.

5. В результате проведенной декомпозиции разработаны структуры выполнения этапов создания БЗ, характеризующие множества связей между процедурами этих этапов, а также общая структура всего процесса создания БЗ, позволяющие сделать этот процесс управляемым и технологичным.

6. Обоснована интерпретация процесса создания БЗ для АСУ КСС МП как процесса принятия решения в направлении намеченной цели в виде общей задачи принятия решений. Обосновано соответствующее формальное представление ОЗПР в виде развернутого кортежа.

7. Разработано формализованное представление процесса создания БЗ с учетом кортежной записи ОЗПР. Исходя из системных представлений о составе и структуре, обосновано, что процесс создания БЗ можно рассматривать как решение множества взаимосвязанных и взаимозависимых ОЗПР. Разработана структура цикла решения ОЗПР с учетом декомпозиции процесса создания БЗ для АСУ КСС МП.

8. Для получения наилучшего решения указанной ОЗПР разработан алгоритм поливариантного параллельного функционирования с согласованием решений в условных точках.

9. Опираясь на полученные в разделе результаты, разработана базовая технология создания БЗ для АСУ КСС МП, обеспечивающая обязательное получение требуемого конечного результата, т.е соответствующей БЗ.

3. МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ И ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ СВЯЗИ

МОРСКОГО ПОРТА.

3.1. ВЫЯВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ, НЕОБХОДИМЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ.

Выявление знаний для выделенного фрагмента (объекта, процесса) предметной области АСУ КСС МП заключается в определении и выборе соответствующих источников знаний. Этот выбор играет очень важную роль, поскольку заказчику требуется чтобы в БЗ присутствовала достоверная информация, а разработчику необходимо это требование обеспечить, т.к. он несет ответственность за качество создаваемой БЗ.

В зависимости от целей и задач по разработке БЗ организацию подбора источников знаний, как одушевленных, так и неодушевленных, определения их состава и количества, осуществляет руководитель разработки или специально назначенная им группа специалистов.

Вопрос определения количества источников знаний для каждой задачи решается, как правило, отдельно. Минимальное их число определяется возможностью покрыть все аспекты, подлежащие рассмотрению при создании БЗ, т.е. источников знаний должно быть достаточно для того, чтобы в совокупности можно было бы учесть существенные свойства задач и чтобы получить соответствующие решения.

Как было указано ранее, выбранные источники знаний должны удовлетворять следующим условиям:

- источник знаний должен обладать, по возможности, максимумом, степени доверия к себе;

- источник знаний должен обладать релевантной информацией о предметной области БЗ;

- должна иметься возможность доступа к источнику знаний;

-должна существовать возможность извлечения знаний из источника знаний.

Рассмотрим методы выявления знаний, которые необходимо использовать для создания БЗ в ПО АСУ КСС МП.

3.1.1. МЕТОД СОСТАВЛЕНИЯ СПИСКА ИСТОЧНИКОВ ЗНАНИЙ.

Содержание данного метода заключается в том, что специалисту или группе таковых поручается сформировать список источников знаний (одушевленных и неодушевленных отдельно) на основе собственной шкалы предпочтений.

Из состава участников сформированной группы по разработке БЗ выделяется один специалист (или более), наиболее подготовленный и авторитетный в предметной области АСУ КСС МП, в части выделенного фрагмента. Этот специалист, опираясь на исходный документ и свои знания, формирует список источников знаний и фиксирует его на бумажном или каком-либо другом носителе. Затем проводится обсуждение этого списка в группе разработчиков. Если в процессе обсуждения появились реальные дополнения к списку, то они включаются в его состав. Если дополнений не выявлено, то список считается сформированным, и далее подлежит утверждению для использования в процессе создания БЗ.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Искандеров, Юрий Марсович, 2005 год

1. Письменная часть тестирования осуществляется с помощью анкет. В анкете содержатся вопросы, которые классифицируются по содержанию и по типу.

2. По типу вопросы классифицируются на открытые, закрытые и с перечнем ответов.

3. Закрытые вопросы применяются в случае рассмотрения четко определенных двух альтернативных вариантов, когда требуется по существу определить степень большинства мнений по этим альтернативам. Обработка закрытых вопросов не вызывает каких-либо трудностей.

4. Проведение тестирования и организация обработки результатов можно организовать различными способами в зависимости от конкретных условий и наличия необходимых ресурсов.

5. Тестирование осуществляется в очной или очно-заочной форме, в различных комбинациях письменного и устного опросов. Процесс тестирования и полученные результаты в обязательном порядке документируются.

6. Обработка результатов тестирования осуществляется с целью получения оценки, характеризующей эксперта, в качестве которой выступает его ранг или вес 66,82,94.

7. Очевидно, что чем выше ранг или больше вес эксперта, тем целесообразнее его привлечение к разработке БЗ для выделенного фрагмента ПО АСУ КСС МП.

8. Рассмотренный метод более трудоемок по сравнению с методом составления списка, но обладает более высокой точностью выявления экспертов.31.3. МЕТОД КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ И ОБРАЗОВ.

9. Метод ключевых слов и образов.имеющих отношение к выделенному фрагменту предметной области АСУ КСС МП.

10. Содержанием данного метода является проведение оценки релевантности неодушевленного источника знаний для создания БЗ. Реализуется этот метод рабочей группой, состоящей из системных аналитиков и инженеров по знаниям, следующим образом.

11. Определяется наличие элементов эталонной совокупности в содержании неодушевленного источника знаний с использованием поиска по образцу.

12. В зависимости от наличия ресурсов процедура поиска по образцу организуется следующими способами: последовательным, параллельным или комбинированным.

13. В результате для каждого неодушевленного источника знаний накапливается свое число пометок, характеризующее количество найденных по образцу ключевых слов и образов.

14. Осуществляется непосредственная оценка релевантности неодушевленного источника знаний для создания БЗ.

15. Показателем оценки является степень релевантности источника знаний. Определим ее.

16. Пусть N количество элементов эталонной совокупности; М -количество источников знаний; щ - число пометок для i-ro источника знаний, где i=l, М .

17. Тогда степень релевантности а; 1-го источника знаний может быть получена:а;= rii / N, i=l,M.

18. Как правило, источники знаний, у которых а; <0.15, использовать для извлечения знаний нецелесообразно.

19. Рассмотренный метод также более трудоемок по сравнению с методом составления списка, но существенно превосходит его по точности и достоверности.31.4. КВАЛИМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ИСТОЧНИКОВ ЗНАНИЙ.

20. К = f ( С., ., cn, vb ., v„), где К качество источника знаний; f - функция интегральной оценки;

21. С.,., сп свойства, составляющие качество источника знаний; V),., vn - веса свойств С|, ., сп, соответственно; п - количество указанных свойств.

22. Следует отметить, что в соответствии с принципами квалиметрии сумма весов свойств, составляющих качество, есть величина постоянная и, как правило, принимается равной единице:п2vi=l.

23. Тогда вес любого свойства заключен в интервале: 0 < Vj < 1. При оценке качества веса выделенных свойств оцениваемого источника знаний и эталона должны быть равны: ^ =Vi3, i=l,n.

24. Исходя из сказанного, алгоритм оценки качества источника знаний будет в общем виде выглядеть следующим образом (рис.21):

25. Выделяются соответствующие свойства Cj, i=1 ,n.

26. Задаются веса Vj, i=l,n выделенных свойств.

27. Задаются наилучшие значения выделенных свойств.

28. Определяется качество эталона с учетом функции интегральной оценки.

29. Определяются значения выделенных свойств для рассматриваемого источника знаний.

30. Определяется качество рассматриваемого источника знаний.

31. С учетом функции соотношения осуществляется оценка качества источника знаний.

32. При задании значений свойств и оценке качества используются различные шкалы, например, балльных оценок или оценочных коэффициентов 49,50.

33. Оценка качества экспертов.

34. Пользуясь методом экспертных оценок установим выделенным свойствам следующие веса:

35. V. = 0.2 , V2 = 0.05 , v3 = 0.1 , v4 = 0.1 ,v5 = 0.05, v6 = 0,15, v7 = 0.1, Vg = 0,15 , Vg = 0.1 .

36. Значения выделенных свойств определяем на основе шкалы оценочных коэффициентов из интервала 0;1. Следовательно, наилучшие значения свойств : с1Э =1 , i=l,9 .

37. При интегральной оценке качества эксперта воспользуемся функцией следующего вида:п ■ К = £ ViCi. i=l9

38. Тогда качество эталонного эксперта: fC, = Е VjC^ = 1 .1=1

39. Пользуясь шкалой оценочных коэффициентов из интервала 0,1., с помощью метода экспертных оценок определяем значениясвойств Ci, i=l,9 конкретного рассматриваемого эксперта. Очевидно, что чем сильнее проявляется свойство, тем больше значение коэффициента.

40. Определяется качество рассматриваемого эксперта:91. К = I VjCj. i=l

41. Оцениваем качество эксперта, используя функцию соотношения следующего вида:g (К, Кэ) = Кэ / К .

42. Тогда оценка качества осуществляется на основе неравенства:1 < Кэ / К < е , где е > 1 некоторое заданное число.

43. Оценка качества неодушевленных источников знаний.

44. На основе метода экспертных оценок установим выделенным свойствам следующие веса:

45. V.* = 0.5 , v2* = 0.2 , v3* = 0.1 , V4* = 0.1 , v5* = 0.1 .

46. Значения выделенных свойств определяем на основе пятибалльной шкалы. Следовательно, наилучшие значения свойств:сЛ =5,1=1,5.

47. При интегральной оценке качества источника знаний используем функцию вида:п1. К = X Vj*Cj* . i=l5

48. Тогда качество эталона: Кэ = S Vi*C.*3 =5.i = l

49. Пользуясь пятибалльной шкалой, с помощью метода экспертных оценок определяем значения свойств с,*, i=l ,5 конкретного рассматриваемого неодушевленного источника знаний. Очевидно, что чем полнее выражено свойство, тем выше балльная оценка.

50. Определяется качество рассматриваемого источника знаний:51. К= ZviV. i = 1

51. Оцениваем качество неодушевленного источника знаний, используя функцию соотношения вида:g(K,K3) = K3-K.

52. Тогда оценка качества осуществляется на основе неравенства: 0 < (Кэ- К) < е* , где е* >0 некоторое заданное число.

53. Для нашего случая установим е* = 2.5 , следовательно, получим : О <(КЭ-К)< 2.5 .

54. Таким образом, для создания БЗ для выделенного фрагмента ПО АСУ КСС МП целесообразно выбирать такие неодушевленные источники знаний, качество которых отличается от значения качества эталона не более чем на 2.5 балла.

55. ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ, НЕОБХОДИМЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ.

56. Извлечение знаний для выделенного фрагмента (объекта, процесса) предметной области АСУ КСС МП заключается в получении состава концептов и определении структурных связей между ними.

57. Осуществляют извлечение знаний инженеры по знаниям и системные аналитики, исходя из наличия ресурсов и инструментальных средств.

58. То, что знания это некоторые связные структуры, а не отдельные фрагменты сами по себе, очевидно и известно.

59. Количество признаков, выделенных для характеристики концептов, определяет размерность семантического пространства.

60. В основе построения семантического пространства лежит классификационная процедура психблингвистического шкалирования 13,24,75,78., позволяющая оценить связность и " сходство" знаний с помощью определенных шкал.

61. Такой подход позволяет выявлять структуры знаний, например, путем получения ответов от экспертов на довольно простые вопросы, такие как " Насколько близки понятия XI и Х2 ?".

62. Результирующее представление структуры знаний зависит от метода шкалирования 13,24.:- кластерный анализ порождает древовидную структуру;многомерное шкалирование и факторный анализ пространственную;- алгоритм MDS сетевую.

63. Достоинством метода структуризации знаний на основе семантического пространства является использование формальных процедур шкалирования, что позволяет автоматизировать процесс структуризации.

64. Для каждого выбранного источника знаний при создании БЗ используется свой наиболее подходящий метод извлечения знаний. В настоящий время существует целый ряд методов извлечения знаний 24,66,68.

65. Рассмотрим методы извлечения знаний, которые целесообразно применить для создания БЗ для АСУ КСС МП.32.1. МЕТОД НАБЛЮДЕНИЙ.

66. Метод наблюдений предназначен для извлечения знаний из одушевленного источника знаний (эксперта).

67. Данный метод относится к так называемым пассивным методам, т.е. к таким, когда ведущую роль в процессе взаимодействия играет сам эксперт.

68. Таким образом, метод наблюдений один из наиболее распространенных методов извлечения знаний при создании БЗ. Обычно, он применяется в совокупности с другими методами.32.2. МЕТОДЫ " ВОПРОС ОТВЕТ "

69. Методы " вопрос ответ" используются при извлечении знаний из экспертов. Эти методы относятся к активным методам, т.е. к методам, когда ведущую роль в процессе взаимодействия играет инженер по знаниям.

70. Основными методами "вопрос ответ" являются:- анкетирование;- интервью;- свободный диалог.

71. Указанные методы схожи между собой и отличаются лишь степенью свободы, которую допускает инженер по знаниям при проведении процедуры извлечения знаний.

72. Свободный диалог. беседа инженера по знаниям и эксперта, в которой нет жесткого регламентированного плана и вопросника.

73. Метод опорных концептов (рис.22) предназначен для извлечения знаний из неодушевленных источников знаний (книг, документов, карт, распоряжений, магнитных носителей различного рода).

74. Сущностью данного метода является формирование вербального списка концептов, имеющих реальное значения для решения конкретных задач выделенного фрагмента предметной области АСУ КСС МП, на основе семиотического анализа содержания источников знаний.

75. Рис.22. Метод опорных концептов.

76. Фактически, список опорных концептов будет состоять из шести подсписков, соответствующих указанным категориям. Концепты в списках не должны повторяться.

77. Эксплицитные связи выражаются во внешнем дроблении содержания источника знаний на предложения, абзацы, параграфы, главы, рисунки, таблицы и т.д.

78. Имплицитные связи характеризуют смысловую структуру содержания источника знаний.

79. Исходя из вышесказанного опишем общий алгоритм метода опорных концептов. Реализация этого алгоритма осуществляется на основе 4-х макропроцедур:

80. Декомпозиция содержания источника знаний на фрагменты, удобные для проведения анализа.

81. С практической точки зрения, наиболее целесообразно текст разбивать на абзацы, а графические материалы на автономные блоки и образы.

82. Анализ фрагментов с целью поиска элементов эталонной совокупности.

83. В зависимости от количества выделенных фрагментов в источнике знаний анализ может осуществляться последовательным или параллельным способами, а также в их комбинации.

84. Определение концепта, в составе которого содержится элемент эталонной совокупности.

85. Включение концепта в список по категориям.

86. Отклассифицированный концепт заносится в соответствующийсписок. В том случае, если такой концепт уже имеется в составе списка, то вновь полученный концепт в список не включается.

87. В разделе разработаны методы выявления и извлечения знаний, которые необходимо использовать в процессе создания БЗ для АСУ КСС МП.

88. Обосновано, что извлечение знаний заключается в получении состава концептов предметной области АСУ КСС МП и определении структурных связей между ними.

89. СРЕДСТВА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ И

90. МАНИПУЛИРОВАНИЯ ИМИ В БАЗЕ ЗНАНИЙ ДЛЯ АСУ

91. КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА.

92. СРЕДСТВА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В БАЗЕ ЗНАНИЙ.

93. Семантический граф G представляет собой совокупность вида: G=<V,S>, где

94. V= {Vj} г1= з -множество вершин графа G;

95. S= {Sj}Jj=i -множество дуг (связей между вершинами) графа G.

96. Назовем выделенный подграф оболочкой Q. В силу построения граф G можно представить в виде: GG = {Gik}kk=i , а следовательно, и GG = {Qk}kk=i

97. Получили два представления семантического графа G: G = <V,S> и GG = {Qk}kk=i.

98. С формальной (конструктивной) точки зрения, эти представления адекватны, но с точки зрения семантической интерпретации адекватность пропадает. В связи с этим, введем новый семантический граф следующего вида:1. GRO = <V,S,Q>, где

99. V= {VijVi множество вершин графа GRO;

100. S= {Sj}Jj=i множество дуг (связей) графа GRO;

101. Q = {Qk}kk=i множество оболочек графа GRO.

102. Назовем новый граф GRO семантическим графом с оболочкой (рис.23). Этот граф GRO является основным носителем информации в базе знаний. Покажем, каким образом граф GRO представляет семантику предметной области.

103. Рассмотрим множество вершин V.

104. Вершиной Vi eV называется конструктивный элемент графа GRO, соответствующий понятиям предметной области, описываемой этим GRO.

105. Каждая вершина Vi может иметь соответствующий тип:

106. V={V1=<Vk|V1|Vp|Vz>}Ii=1, где1. Ук-корневая вершина;1. V1-лист-вершина;-промежуточная вершина;1. Vz-изолированная вершина.

107. Корневой вершиной VkeV называется вершина верхнего уровня Lk семантической интерпретации, существующей в базе знаний.

108. Лист -вершиной V1 е V называется вершина нижнего уровня L1 семантической интерпретации, существующей в базе знаний.

109. Промежуточной вершиной VpeV называется вершина, уровень Lp семантической интерпретации которой удовлетворяет условию: L1 < Lp <Lk.

110. Изолированной вершиной, VzeV называется вершина, для которой не установлены взаимосвязи с другими вершинами из V.

111. Уровень L семантической интерпретации, существующей в базе знаний, представляет собой показатель глубины родо-видового отношения, введенного в базу знаний.

112. Vi= < Wo ,Wi ,W2 W3, W4 ,W5 ,W6, W7 ,W8 ,W9 Wio >, где1. Wo признак вершины,1. Wi имя вершины,1. W2 тип вершины,

113. W3 признак важности вершины,

114. W4 номер словарного толкователя вершины,

115. W5 признак способа задания вершины,

116. W6 описание способа задания вершины,

117. W7 список пар имен, инцидентных вершине дуг и направлений этих дуг,

118. Wg уровень семантической интерпретации вершины,

119. W9 имя непосредственно охватывающих оболочек,

120. Wio признак логического значения вершины.

121. Раскроем указанный список для вершины Vi, воспользовавшись нотацией Бэкуса-Науэра.1. Wo признак вершины.

122. Признак Wo показывает, что конструктивный элемент есть вершина и всегда принимает значение равное V1. W0 > :: = V2. Wi имя вершины

123. Wi > :: = < идентификатор > | < натуральное число.3. W2 тип вершины

124. Тип вершины определяет к какому классу относится вершина:1. W2 > :: = k |l| р| z, гдеk указатель корневой вершины;1 указатель лист-вершины;р указатель промежуточной вершины;z указатель изолированной вершины.

125. W3 признак важности вершины

126. Ключевые вершины составляют множества вершин V.

127. Признак важности представим следующим образом:1. W3 > :: = 110, где1 указатель ключевой вершины;0 указатель вспомогательной вершины.

128. W4 номер словарного толкователя вершины

129. W4> :: = < идентификатор > | < натуральное число

130. W5 признак способа задания вершины1. W5 > :: = 011, где0 признак явного способа задания;1 признак неявного способа задания.

131. Явный способ задания означает, что вершина описывается как таковая, т.е. в ее определении не задействованы другие вершины из множества V. При явном способе задания в толковом тезаурусе для заданной вершины обязательно существует словарный толкователь.

132. W6 описание способа задания вершины,

133. Играет большое значение при неявном способе задания вершины. В этом случае, используя W6 , можно создать в тезаурусе словарный толкователь этой вершины.

134. We> :: = < список имен вершин >;список имен вершин>::=< список идентификаторов > | < список натуральных чисел >.

135. При явном способе задания: <We> :: =<Wj>.

136. W7 список пар гимен, инцидентных вершине дуг и направлений этих дуг.

137. С помощью W7 описывается совокупность дуг и их направлений, инцидентных данной вершине.

138. Wg уровень семантической интерпретации вершины

139. Wg > :: = 0 | < натуральное число >.

140. Wg имя непосредственно охватывающей оболочки

141. При определении семантического графа с оболочками указывалось о том, что для вершины существует возможность построения оболочки. Непосредственно охватывающая оболочка содержит вершины, связанные инцидентными данной вершине дугами.

142. Wg > :: = < имя оболочки >;имя оболочки > :: = < идентификатор > | < натуральное число.

143. Wio признак логического значения вершины.

144. Признак Wio характеризует уверенность в содержащейся информации относительно вершины и вводится для возможности осуществления в БЗ логического вывода. Этот признак может иметь следующие значения:

145. Wio > :: = Т | F| n| Р , где

146. Т признак истинности значения;

147. F признак ложности значения;

148. N признак неопределенности значения;

149. Р признак противоречивости значения.

150. Построенное таким образом множество вершины V и представленное в виде таблицы, позволяет осуществлять описание понятий предметной области.

151. Рассмотрим следующий компонент графа GRO множество дуг1. S.

152. Дугой SjgS называется конструктивный элемент графа GRO, соответствующий отношениям, в которых находятся понятия предметной области, описываемой этим GRO .

153. Дуги из множества S являются направленными. Направление дуги показывает, в каком порядке устанавливаются отношения между понятиями.

154. Однонаправленной дугой называется дуга SjeS, устанавливающая связь между вершинами Vi и Vi+i только в одном направлении:

155. Либо 3Vi—Sj-> Vi+ь (Sj(Vb V1+i)),

156. Либо 3V*i—si->Vi, (SjO/^VO).

157. На первом месте в указанной паре в скобках стоит вершина, от которой идет направление связи.

158. Двунаправленной дугой или ребром называется дуга S,eS, устанавливающая связь между вершинами V; и Vi+i в обоих направлениях, т.е.3V, —S-W Vi+ь V1+1 —Vi, и выполняется S.T(VbVi+.) = Sj(Vi+I,1. Vi).

159. Необходимо отметить, что в общем случае:

160. Sj(VbVi+1) ф Sj(V1+1, Vi). (*)

161. Дуги из множества S обеспечивают также установление связей между вершинами из множества V и оболочками из множества Q.

162. В связи с этим можно выделить 4 класса дуг:51 дуги, обеспечивающие связь между вершинами, т.е.

163. Для указанных классов определения однонаправленной и2 3двунаправленной дуг также справедливы. Классы S и S" не совпадают, поскольку неравенство (*) справедливо не только для дуг внутри какого-либо одного класса, но и для дуг различных классов.

164. Таким образом, множество дуг S представляет собой объединение указанных классов: S=U4 , Sm, и также может бытьпредставлено в виде определенной таблицы, но заголовок которой будетявляться списком свойств и характеристик дуг.

165. Покажем структуру списка, с помощью которого можно описать любую дугу S,eS.

166. Sj = < Со ,СьС2,Сз,С4А,С6,С7,С8,С9,С1о,С11>, где Со признак дуги, С. - имя дуги, С2 - класс дуги, С3 - направление дуги I С4 - тип дуги,

167. Раскроем указанный список для дуги Sj.1. С0 признак дуги

168. Признак Со показывает, что данный конструктивный элемент есть дуга и всегда принимает значение, равное S: < Со > :: =S.2. Ci -имя дуги.

169. Имя дуги играет роль, аналогичную роли имени вершины в таблице вершин. А именно, это ключ, по которому определяется вся информация в БЗ, характеризующая данную дугу.

170. Ci > :: = < идентификатор > | < натуральное число >.3. С2 класс дуги.

171. В соответствии с введенными классами дуг признак. С2 принимает следующие значения:

172. С2 > :: = 1 I 2 | 3 | 4 , где1 значение, определяющее класс S1;2 значение, определяющее класс S2;3 значение, определяющее класс S3;4 значение, определяющее класс S4.4. С3 направление дуги.

173. Тип дуги определяется типом отношения, связывающего те или иные понятия предметной области. Тип отношения играет чрезвычайно важную роль в описании отношения. Рассмотрим более подробно признак С4.

174. Следующий тип отношений это признаковые отношения, характеризующие различные свойства, присущие понятиям предметной области. С помощью отношения "быть признаком" описывается совокупность атрибутов, определяющих качество понятия.

175. Существует также такой тип как количественные отношения. Эти отношения обеспечивают представление связей между понятиями в смысле возможности использования различных шкал измерений.

176. Временные отношения обеспечивают возможность учета в БЗ динамики предметной области.

177. Пространственные отношения осуществляют фиксацию места пребывания некоторого объекта предметной области или взаимоотношения объектов между собой в некотором пространстве.

178. Важную роль играют причинно-следственные отношения, отражающие связь причины и следствия, а также связи, с помощью которых определяется цель, мотивация, предпочтение в процессе осуществления какого-либо действия, например, при принятии решения.

179. И наконец, прагматический аспект деятельности отражается так называемыми инструментальными отношениями. К ним относятся также отношения, как например, отношение "быть средством для чего-либо".

180. Указанные типы отношений не исчерпывают всего многообразия отношений в предметной области АСУ КСС МП, но они являются решающими, без которых построить БЗ не представляется возможным.

181. Итак, С4 может принимать следующие значения:

182. С5 имя вершины, из которой направлена дуга.

183. Cs> :: = < идентификатор > | < натуральное число >.

184. Сб имя вершины, в которую направлена дуга.

185. Св> :: = < идентификатор > | < натуральное число.

186. С7 имя оболочки, из которой направлена дуга.

187. С7 > :: = < идентификатор > | < натуральное число.

188. Cg имя оболочки, в которую направлена дуга,

189. С8 > :: = < идентификатор > | < натуральное число.

190. C9 номер словарного толкователя дуги.

191. В словарном толкователе дуги в явном виде на естественном языке содержится описание данной дуги. Признак С9 аналогичен признаку W4 для вершин.

192. С9 > :: = < идентификатор > | < натуральное число.

193. Сю- имя непосредственно охватывающей оболочки, в которую входит дуга.

194. Любая дуга SjeS может входить в состав некоторой непосредственно охватывающей оболочки Q^. Признак Сю аналогичен признаку W9 для вершин.

195. Сю > :: = < имя оболочки >;имя оболочки > :: = < идентификатор > | < натуральное число.

196. Сц. признак логического значения дуги.

197. Признак Си введен в список характеристик дуги Sj по аналогии с признаком Wio для вершины.1. Сц > :: = t|f|n|p, где

198. Т признак истинности значения;

199. F признак лоэ/сности значения;

200. N признак неопределенности значения;

201. Р признак противоречивости значения.

202. Введенное с помощью таблицы множество дуг S обеспечивает возможность описания любого отношения между понятиями предметной области.

203. И наконец, рассмотрим множество оболочек Q графа GRO.

204. Это множество представляет собой совокупность наиболее сложных, по сравнению с вершинами и дугами, конструктивных элементов графа GRO. Сложность прежде всего заключается в том, что оболочки Qk можно рассматривать с двух позиций.

205. Итак, оболочка Qk^Q это конструктивный элемент графа GRO, соответствующий сложным понятиям, описываемым через другие понятия и отношения между ними.

206. Непосредственно охватывающей оболочкой вершины Vj называется оболочка Qk , состоящая из этой вершины и вершин, связанных с Vi инцидентными ей дугами.

207. Понятие оболочки Qk тесно связано с понятием уровня семантической интерпретации L в БЗ, т.к. в значительной степени представление того или иного понятия зависит от системы интерпретации, принятой в БЗ.

208. С учетом свойства двойственного представления оболочек, множество Q молено описать с помощью табличной формы, заголовок которой представляется следующим списком:

209. Гб признак способа задания оболочки;

210. Г7 список имен вершин, входящих в состав оболочки;г8 список имен дуг, входящих в состав оболочки;г9 признак логического значения оболочки.

211. Раскроем содержание элементов списка.1. г0 признак оболочки.

212. Признак . го аналогичен признакам W0 и С0 для вершин и дуг, соответственно. Значение признака оболочки всегда равно Q.r0>:: = Q.2. ri имя оболочки.

213. Имя оболочки играет роль ключа в БЗ для определения информации о данной оболочке.rj > :; = < идентификатор > | < натуральное число.

214. Г2 признак важности оболочки. Аналогичен признаку важности W3 вершины.г2> :: = 1 |0 ,где 1 указатель ключевой оболочки; О - указатель вспомогательной оболочки.

215. Г4 номер словарного толков.ателя.

216. Этот признак аналогичен признакам W4 и Сд для вершин и дуг, соответственно.ц >:: = < идентификатор > | < натуральное число.6.is список пар имен инцидентных оболочке дуг и их направлений.

217. Аналогичен признаку важности W7 для вершин.

218. Гб признак способа задания оболочки; <гб >:: = 0 | 1, где0 явный способ задания;1 неявный способ задания;

219. Аналогичен признаку W5 для вершин.

220. Г7 список имен вершин, входящих в состав оболочки.

221. Аналогичен признакам Wio и Ci 1 для вершин и дуг,соответственно:r9> :: = Т |F |N |Р, где

222. Т признак истинности значения;

223. F признак ложности значения;

224. N- признак неопределенности значения;

225. Р признак противоречивости значения.

226. Итак, определены табличные формы представления сопоставляющих граф GRO множества V вершин, множества S дуг и множества Q оболочек.

227. СРЕДСТВ А МАНИПУЛИРОВАНИЯ ЗНАНИЯМИ В БАЗЕ ЗНАНИЙ.

228. Средствами манипулирования знаниями является совокупность операций на семантических графах с оболочками, поскольку они являются основным формализмом представления знаний в БЗ для АСУ КСС МП.

229. Следуя табличному представлению конструктивных элементов семантического графа с оболочками, совокупность указанных операций будут составлять операции на таблицах вершин, дуг и оболочек.

230. Рассмотрим предлагаемые операции.

231. Операции на таблице вершин.1. Введение новой вершины.

232. В процессе выполнения этой операции осуществляется добавление строки о новой вершине в таблицу вершин. Причем, добавление осуществляется в конец таблицы.2. Удаление вершины.

233. Выполнение этой операции заключается в выведении (вычеркивании) из таблицы вершин строки, содержащей информацию об удаляемой вершине.3. Поиск вершины.

234. Поиск вершины в таблице осуществляется по ее имени, т.е. по первому элементу строки.4. Сортировка вершин.

235. Эта операция осуществляется в том случае, если вершины были именованы натуральными числами. При сортировке происходитперемещение строк таблицы таким образом, что они располагаются в порядке возрастания их номеров.5. Корректировка вершины.

236. При этой операции производятся изменения того или иного признака в строке, содержащей информацию о вершине.6. Блокирование вершины.

237. В результате этого действия осуществляется "закрытие" вершины. После блокировки, с вершиной осуществление других операций недопустимо.7. Разблокирование вершины.

238. При этом происходит "раскрытие" заблокированной вершины. Появляется возможность осуществлять другие операции над вершиной.8. Сэ/сатие таблицы вершин.

239. В результате этой операции требуется найти вершину, у которой значение всех признаков будут совпадать со значением признаков заданной вершины.

240. Операции на таблице дуг вводятся аналогично операциям, введенным на таблице вершин, поскольку эти таблицы, с формальной точки зрения, одинаковы.

241. Операции на таблице оболочек.

242. При удалении оболочки осуществляется вывод соответствующей строки из таблицы оболочек. Удаление вершин и дуг, составляющих эту оболочку, не производится.3. Поиск оболочки.

243. В этом случае происходит "раскрытие" заблокированной оболочки, а также вершин и дуг, составляющих ее. После разблокирования появляется возможность применения других операций к оболочке, вершинам и дугам.8. Сжатие таблицы оболочек.

244. Выполнение этой операции необходимо для устранения пустых строк в таблице оболочек, образующихся после выполнения операции удаления. Сжатие таблиц вершин и дуг при этом не производится.9. Проекция таблицы оболочек

245. Для осуществления сравнения оболочек, заданных разными способами, необходимо приведение их задания к какому-либо одному из этих способов. Такое приведение осуществимо вследствие двойственного представления оболочки в БЗ.12. Поиск оболочки по образцу

246. Кроме указанных на таблицах вершин, дуг и оболочек вводятся следующие операции:1 Пересечение таблиц.

247. В результате выполнения этой операции получается таблица, состоящая из вершин (дуг или оболочек), которые одновременно входят в состав пересекаемых таблиц.2. Объединение таблиц.

248. В результате осуществления этой операции получается таблица, состоящая из вершин (дуг или оболочек) объединяемых таблиц.3. Дополнение таблиц

249. В результате выполнения образуется таблица, получаемая путем выделения и отбрасывания повторных вершин (дуг и оболочек) из их объединенной совокупности дополняемых таблиц.4. Конкатенация таблиц

250. Введенные операции на таблицах вершин, дуг и оболочек не исчерпывают всего многообразия действий с ними. Однако, они образуют тот фундамент, на основе которого можно стремиться к достижению этого многообразия.43. НАВИГАЦИЯ В БАЗЕ ЗНАНИЙ.

251. Реализуется эта идея с помощью внутренней навигации в БЗ.

252. Таким образом, ссылка имеет три формы, взаимосвязанные между собой, и представляет собой тройку :

253. TREV = ( TRSN, TRSM, TRPR ), где1. TREV обозначение ссылки;

254. TRSN признак, отражающий синтаксис БЗ;

255. TRSM признак, отражающий семантику БЗ;

256. TRPR признак, отражающий прагматику БЗ.

257. TRSN > = < TRSM > = < TRPR >:: = 0 11.

258. АСУ КСС МП. Функционирование аппарата ссылок зависит от запроса пользователя кБЗ.

259. Охарактеризуем кратко процедуру функционирования БЗ при различных категориях запросов.

260. При поступлении запроса первой категории необходимо в соответствии с введенной информацией выдать ответ.

261. В предложенном подходе ссылки и действия с ними организуются следующим образом. Ссылка имеет вид:

262. TREV= < TRSN, TRSM, TRPR, PRE1, El, PRE2, E2 >, где

263. TRSN признак, отражающий синтаксический уровень навигации1. TRSN>:-0 11;

264. TRSM признак, отражающий семантический уровень навигации1. TRSM>::=0|1;

265. TRPR признак, отражающий прагматический уровень навигации1. TRPR>::=0 11;

266. PRE1, PRE2 параметры, характеризующие признаки конструктивных элементов графа GRO, т.е. признаки вершин, дуг и оболочек;

267. PRE1>= < PRE2>=::V | S | Q;

268. El, Е2 параметры, характеризующие имена соответствующих конструктивных элементов графа GRO.

269. Например: TREV = < 0, 1, О, V,25,Q,3 >.

270. Эта ссылка означает, что в БЗ существует навигация на семантическом уровне, связывающая вершину с номером 25 и оболочку с номером 3.

271. Рассмотренная выше внутренняя навигация играет важную роль для обеспечения целостности и управляемости знаний в БЗ.1. ВЫВОДЫ.

272. В разделе разработаны средства представления знаний и манипулирования ими, необходимые для использования в процессе создания БЗ для АСУ КСС МП.

273. РЕАЛИЗАЦИЯ БАЗЫ ЗНАНИИ ДЛЯ АСУ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТЬЮ СВЯЗИ МОРСКОГО ПОРТА НА СОВРЕМЕННЫХ СРЕДСТВАХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ЕЕ1. ВЕРИФИКАЦИЯ.

274. ЭТАПЫ РЕАЛИЗАЦИИ БАЗЫ ЗНАНИЙ, ИХ ХАРАКТЕРИСТИКА.

275. Реализация БЗ осуществляется поэтапно, т.е. создание ее программного прототипа проходит ряд стадий, соответствующих степени полноты и тщательности выполнения требуемых функций.

276. Рассмотрим этапы реализации БЗ для АСУ КСС МП.

277. Этап демонстрационного прототипа.

278. Основные усилия программистов и инженеров по знаниям направлены на проверку проектных концепций относительно определения задачи, ее постановки и представления знаний выделенного фрагмента предметной области АСУ КСС МП.

279. На разработку демоверсии не должно тратиться времени более 3-4 недель, поскольку вполне достаточно будет убедиться в реальной возможности функционирования БЗ на упрощенных примерах.

280. При положительном результате можно будет переходить к следующему этапу реализации, в противном случае, возникаетнеобходимость определения изъянов предлагаемой концепции и оперативного внесения соответствующих изменений.

281. При наличии достаточного объема ресурсов может быть создано несколько демонстрационных прототипов.

282. Демонстрационный прототип разрабатывается в автономном режиме.

283. Этап исследовательского прототипа.

284. Исследовательский прототип разрабатывается на основе демонстрационного прототипа.

285. На его создание выделяется значительная доля временного ресурса (до 8 10 месяцев), поскольку на этом этапе полностью воплощается в жизнь замысел разработчиков на создание БЗ выделенного фрагмента предметной области АСУ КСС МП.

286. Фактически, исследовательский прототип является основным инструментом для определения наиболее подходящих механизмов, обеспечивающих наилучшее выполнение системных и пользовательских требований, предъявляемых к создаваемой БЗ.

287. По результатам проведенных экспериментов происходит фиксация указанных механизмов и осуществляется переход к следующему этапу.

288. Исследовательский прототип БЗ также создается в автономном режиме.

289. Этап действующего прототипа.

290. Действующий прототип создается на основе исследовательского прототипа. По результатам разработки действующего прототипа становится совершенно ясно, удалось ли достичь целей разработки БЗ или нет.

291. Действующий прототип является уже откорректированным и отлаженным, программным средством и служит для отработки функционирования БЗ с учетом реальных условий использования в соответствии с целевым назначением.

292. Фактически, действующий прототип это полный функциональный аналог разрабатываемой базы знаний, удовлетворяющий всем требованиям, предъявляемым к БЗ и служащий образцом для ее изготовления в виде программного изделия.

293. На этом этапе БЗ уже полностью дееспособна, с ней можно работать, хотя пока и не в реальных условиях АСУ КСС МП, и получать практические ценные результаты.

294. Как правило, действующий прототип разрабатывается в автономном режиме. Время, отводимое на его разработку, составляет до 6 месяцев.

295. Этап программного изделия.

296. Основой создания программного изделия БЗ является ее действующий прототип.

297. Программное изделие создается уже не в автономном режиме, а как элемент конкретной системы средств АСУ КСС МП. В связи с этим, программное изделие оснащается соответствующими средствами сопряжения, обеспечивающими ее встраиваемость в систему.

298. Этап программного изделия является завершающим этапом не только цикла реализации, но всего цикла создания БЗ.

299. На этап реализации выделяется промежуток времени до 6 месяцев.

300. Метод, воплощающий указанную этапность реализации БЗ, является основным методом реализации и называется методом развивающегося ядра на основе быстрого прототипа 138,143,152.

301. Указанный метод позволяет сделать реализацию БЗ для АСУ КСС МП целенаправленным, управляемым и технологичным процессом.

302. Для создания такого интерфейса целесообразно использовать метод, который называется методом сценарного проектирования оконных интерфейсов (экранных форм).

303. В основе предлагаемого метода лежит использование соответствующего кода визуальной и слуховой информации и реализация его с помощью гипертекста 95,143,152.

304. Существует несколько различных способов кодирования информации:- алфавитно-цифровыми знаками;- цветом;- геометрической формой;- углом наклона;- размером;- формой;- яркостью;- частотой мелькания.

305. Следует отметить, что существенны не только удобочитаемость и видимость информации на дисплее сам используемый текст (образ) должен быть составлен так, чтобы его легко можно было понять, а время распознавания и число ошибок было бы минимальными.

306. В таблице 1 представлена характеристика способов кодирования визуальной информации 95. Во многих случаях, для передачи информации пользователю, можно эффективно использовать условные обозначения, принятые в предметной области АСУ КСС МП.

307. Рассмотрим более подробно цветовой код, как наиболее распространенный.