Концептуальные основы проектирования экспертных систем Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 519.95

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

© А.А. Арзамасцев, А.В. Неудахин

Ключевые слова: построение экспертных систем, искусственные нейронные сети.

В статье рассмотрены основные принципы построения экспертных систем.

В различных сферах человеческой деятельности существуют объекты, решение задач управления которыми связано с анализом многофакторных зависимостей, с трудом поддающихся формализации ввиду недостаточности информации и ее значительной зашумленности. В таких случаях для принятия управленческих решений могут быть успешно применены экспертные системы. Экспертные системы (ЭС) - специальные программы для ЭВМ, основанные на алгоритмах искусственного интеллекта и предполагающие использование соответствующей информации, полученной ранее от экспертов в заданной предметной области [1]. Концептуальные основы проектирования ЭС представляют собой ряд этапов, прохождение которых обеспечивает построение и функционирование ЭС. В результате анализа современных средств для построения ЭС были выявлены: 1) основные концепции построения ЭС; 2) основные характеристики и возможности программных средств для построения ЭС; 3) особенности технологий проектирования ЭС. Существующие на сегодняшний день средства реализации концептуальных основ проектирования ЭС предусматривают их разработку для решения одной конкретно поставленной задачи или для решения задач из одной определенной предметной области, а перенос ЭС в другую область невозможен или требуется ее создание практически заново. Для разработки ЭС традиционными способами требуется привлечение широкого круга специалистов, таких как программисты различных направлений, инженеры по знаниям, эксперты предметной области, нуждающиеся в финансовом, программном и производственном обеспечении. Следовательно, дороговизна разработки влечет за собой высокую стоимость конечного продукта - экспертной системы. Итак, современное состояние области разработки и внедрения ЭС порождает необходимость внесения оптимизирующих корректировок в средства реализации концептуальных основ проектирования ЭС.

Таким направлением оптимизации является разработка автоматизированной технологии построения экспертных систем, реализация которой позволит создавать ЭС для различных предметных областей при существенной экономии организационных, временных, трудовых, финансовых затрат специалистов. При этом данная технология будет решать задачу реализации концептуальных основ проектирования ЭС за счет поддержки процессов извлечения и накопления знаний из предметных областей, автоматизированного построения интеллектуальной модели решаемой задачи, автономного функционирования ЭС.

Реализация автоматизированной технологии построения экспертных систем предлагается путем разработки специализированного программного комплекса, который будет представлять собой целостною интерактивную систему, состоящую из взаимосвязанных компонентов, позволяющих осуществлять построение ней-росетевых экспертных систем. Для каждого компонента системы определен круг решаемых им задач. Система включает три основных компонента: информационная часть; компонент импортирования данных (интегратор); модуль работы с ИНС.

Информационная часть обеспечивает накопление, хранение и предоставления информации, а также реализует интерфейс конечного пользователя. Компонент функционирует согласно схеме, представленной на рис. 1.

Компонент импортирования данных обеспечивает импортирование накопившихся совокупностей данных из базы данных в модуль работы с нейронной сетью. Компонентом реализуется подготовка обучающей выборки для сети. Функционирование компонента происходит согласно схеме, представленной на рис. 2.

Модуль работы с ИНС обеспечивает автоматизированное построение и обучение нейронной сети на основе множества совокупностей входных параметров объекта с соответствующими выходными состояниями, способной классифицировать вновь поступающую информацию, а также обладающей способностью до-

Рис. 1. Схема функционирования информационной части системы

База

данных

MySQL

Буфер Модуль

приема Преобразователь работы

информации с ИНС

Рис. 2. Схема функционирования компонента импортирования данных

Рис. 3. Схема функционирования модуля работы с ИНС

Рис. 4. Общая схема функционирования компонентов системы

учиваться. В основу работы данного компонента положен алгоритм самоорганизации и подбора архитектуры ИНС, предложенный ранее А.А. Арзамасцевым и др. в работе [2] для построения нейронных сетей. Результатом работы компонента является интеллектуальная модель объекта, по ходу работы системы принимающая соответствующие состояния. Модель может находиться в трех состояниях: построения, классификации и доучивания. Модуль работы с ИНС функционирует согласно схеме, представленной на рис. 3.

Все вышеописанные компоненты являются взаимосвязанными частями единой целостной системы, функционирующей поэтапно согласно схеме, представленной на рис. 4. Каждому этапу соответствует реализация определенных задач.

Первый этап - накопление информации об объекте. Второй этап - построение интеллектуальной модели объекта. Третий этап - доучивание модели на основе вновь поступающих данных. Третий этап - классификация поступающей информации с помощью построенной интеллектуальной модели объекта.

24З

Таким образом, на основе автоматизированной технологии построения экспертных информационных систем, включающей методику автоматизированного формирования интеллектуального ядра ЭС, был разработан программный комплекс, позволяющий осуществлять автоматизированное построение экспертных систем для различных предметных областей и поддерживающий весь жизненный цикл их разработки.

ЛИТЕРАТУРА

1. Арзамасцев А.А., Неудахин А.В., Зенкова Н.А. Автоматизированная технология построения экспертных систем с интеллектуальным ядром на основе ИНС-моделей // Открытое образование. Москва, 2008. Вып. 3(68). С. 35-39.

2. Арзамасцев А.А., Крючин О.В., Азарова П.А., Зенкова Н.А. Универсальный программный комплекс для компьютерного моделирования на основе искусственной нейронной сети с самоорганизацией структуры // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. Тамбов, 2006. Т. 11. Вып. 4. С. 564-570.

Поступила в редакцию 12 ноября 2008 г.

Arzamastsev A.A., Neudakhin A.V. Conceptual basis of designing of expert systems. The article focuses on the main principles of the development of expert systems.

Key words: development of expert systems, artificial neural networks.

ЛИТЕРАТУРА

3. Арзамасцев А.А., Неудахин А.В., Зенкова Н.А. Автоматизированная технология построения экспертных систем с интеллектуальным ядром на основе ИНС-моделей // Открытое образование. Москва, 2008. Вып. 3(68). С. 35-39.

4. Арзамасцев А.А., Крючин О.В., Азарова П.А., Зенкова Н.А. Универсальный программный комплекс для компьютерного моделирования на основе искусственной нейронной сети с самоорганизацией структуры // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. Тамбов, 2006. Т. 11. Вып. 4. С. 564-570.

УДК 519.95+301

ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В СФЕРЕ СОЦИАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

© С.Е. Жуликов, О.В. Жуликова

Ключевые слова: социальная информационная система, жизненный цикл, математическое моделирование, цель моделирования, проектирование, функциональная модель, информационные технологии.

В данной статье раскрывается взаимосвязь нескольких научно-исследовательских направлений: математического, определяемого используемыми методами; обществоведческого, включающего дефиницию «социальные системы»; технического, заданного развитием и всевозрастающей значимостью информациологии. Анализ одного из подходов к пониманию и определению этапов жизненного цикла математического моделирования социальных информационных систем поясняет процесс создания данного вида модели как процесс развития социальной организации, что сближает данную научно-творческую деятельность с её объектом - информационной социальной системой, тем самым повышая качество решения поставленной задачи.

В течение всего периода своего исторического развития человечество постоянно накапливало знания, умения, навыки работы, данные об окружающем мире, другими словами - собирало информацию. В первоначальный период информация передавалась из поколения в поколение в виде устных рассказов. Возникновение и развитие письменности, а затем и книгопечатного дела позволило передавать и хранить информацию в более надежном виде. Открытие и широкое использование электричества привели к появлению телеграфа, телефона, радио, телевидения - средств, позволяющих оперативно передавать и накапливать информацию. Развитие прогресса обусловило резкий рост информации, в связи с чем вопрос о ее сохранении и переработке становился год от года острее. С появлением вычислительной техники значительно упростились способы хранения, а главное, обработки информации. Развитие вычислительной техники на базе микропроцессоров приводит к совершенствованию компьютеров и программного обеспечения. Появляются программы, способные обработать большие потоки информации. С помощью таких программ создаются информационные

системы. Как известно, целью любой информационной системы является обработка данных об объектах и явлениях реального мира и предоставление человеку нужной информации о них.

Под социальной информационной системой понимается организованная совокупность программнотехнических и других вспомогательных средств, технологических процессов и функциональноопределенных групп работников, обеспечивающих сбор, представление и накопление информационных ресурсов в социальной сфере, поиск и выдачу сведений, необходимых для удовлетворения информационных потребностей пользователей. Автоматизация социальных информационных систем является на данный момент одной из самых ресурсоемких областей деятельности техногенного общества. Одной из причин активного развития данной области является то, что автоматизация служит основой коренного изменения процессов управления, играющих важную роль в деятельности человека и общества.

Понятие жизненного цикла распространено как в естественных науках, так и в гуманитарных и общест-