CC BY
111
тичности и комфортности за счет следующих возможностей:
- доступность комплекса в произвольное время и в любом месте при условии подключения к Интернету;
- изменение условий эксперимента без участия разработчика;
- настройка рабочего места и выбор инструментов исследования под индивидуального пользователя;
- унифицированный интерфейс взаимодействия пользователя с комплексом независимо от его производителя;
- предоставление унифицированных инструментов управления экспериментом;
- сочетание коллективного и индивидуального проведения экспериментов и анализ результатов;
- формирование результатов экспериментов в виде таблиц, графиков и текстов в произвольной форме под индивидуального пользователя и возможность их воспроизведения в распространенных приложениях.
Таким образом, открытый виртуальный комплекс представляет систему интеллектуальных, организационных и вычислительных ресурсов, построенную на принципах открытых систем для решения задач образования, науки и бизнеса. Концепция построения системы включает моделирование процессов, возникающих при взаимодействии исследователя, объекта исследования, численного эксперимента и программно-аппрат-ного комплекса. Разработка ВЛК и его интеграция в соответствии с описанными регламентами обеспечат достижение характеристик эргономичности, мобильности, адаптируемости, совместимости и функциональности.
В [7] изложены результаты исследований Ижевского государственного технического университета имени М.Т. Калашникова в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы» по теме «Разработка модели автоматизированной
системы интеграции открытых виртуальных лабораторных комплексов» (ГК № 02.740.11.0658).
Литература
1. Ефимов И.Н., Жевнерчук Д.В., Николаев А.В. Открытые виртуальные исследовательские пространства. Аналитический обзор. Екатеринбург: Изд-во ин-та экономики УрО РАН, 2008. 83 с.
2. Ефимов И.Н., Жевнерчук Д.В., Козлова С.Ж., Николаев А.В. Открытые виртуальные исследовательские пространства. Технология построения. Н. Новгород: Изд-во НГУ им. Н.И. Лобачевского, 2008. 203 с.
3. Ефимов И.Н., Козлова С.Ж., Жукова С.А. Концептуальные основы интеграции открытых виртуальных лабораторных комплексов // Вестн. Ижевск. ГТУ. 2011. № 2. С. 192-198.
4. Козлова С.Ж., Зыков Н.П., Тебеньков А.Н., Козлов Д.А. Моделирование процессов управления виртуальным экспериментом // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий: ИНФ0-2011: матер. Междунар. науч.-практич. конф. М.: МИЭМ, 2011. С. 117-119.
5. Жукова С.А., Козлова С.Ж., Ефимов И.Н., Ермолаева E.A. Технологии построения открытых систем в формировании научно-образовательной среды: обзор работ и перспективы развития: 12-я Междунар. конф. Информатика и информационные технологии (CSIT'2010). уфа, УГАТУ, 2012. С. 208-212.
6. Жукова С.А., Магафуров В.В., Деменев А.К. Моделирование взаимодействия ресурсов исследовательского пространства // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий (ИНФ0-2011): матер. Междунар. на-уч.-практич. конф. М.: МИЭМ, 2011. С. 142-144.
7. Центр поддержки исследовательской деятельности в образовании, науке и бизнесе. URL: http://asovlc.ru/main/about/ (дата обращения: 24.08.2012).
References
1. Efimov I.N., Zhevnerchuk D.V., Nikolaev A.V., Ekaterinburg: Institute of Economics (UB) of RAS, 2008, 83 p.
2. Efimov I.N., Zhevnerchuk D.V., Kozlova S.Zh., Nikolaev A.V., Nizhniy Novgorod: Izvestiya Nizhegorodskogo Gos. Univ., 2008, 203 p.
3. Efimov I.N., Kozlova S.Zh., Zhukova S.A., Vestnik Izhev-skogo Gos. Tekhnich. Univ., 2011, no. 2, pp. 192-198.
4. Kozlov S.Zh., Zykov N.P., Teben'kov A.N., Kozlov D.A., Conf. Proc. INFO-2011, Sochi, 2011.
5. Zhukova S.A., Kozlova S.Zh., Efimov I.N., Ermola-eva E.A., Conf. Proc. CSIT'2010, Ufimskiy Gos. Aviatsionny Tekhnich. Univ., 2012, pp. 208-212.
6. Zhukova S.A., Magafurov V.V., Demenev A.K., Innovations based on information and communication technologies, Moscow, MIEM, 2011, pp. 142-144.
7. Centr podderzhki issledovatelskoy deyatelnosti v obrazo-vanii, nauke i biznese, Available at: http://asovlc.ru/main/ about/ (accessed 24 August 2012).
УДК 004.89
РЕДАКТОР БАЗ ЗНАНИЙ В ФОРМАТЕ CLIPS
А.Ю. Юрин, к.т.н., доцент; М.А. Грищенко, аспирант (Институт динамики систем и теории управления СО РАН, ул. Лермонтова, 134, г. Иркутск,
664033, Россия, [email protected], [email protected])
Описан редактор продукционных баз знаний, ориентированный на непрограммирующего специалиста. Применение редактора позволяет автоматизировать этап формализации знаний и описания их на определенном языке представления знаний. Высокая степень универсальности редактора достигается за счет использования универсальной
модели данных - абстрактного (мета) уровня представления продукций. Приведены описания требований к редактору и решаемых им задач, его архитектуры, основных функций и универсальной модели для представления и хранения продукций. Модель включает понятия: база знаний, шаблон, факт, слот, правило, условие, предусловие, действие, функция, переменная, аргумент. Отличительной особенностью редактора является его способность интегрироваться с моделями предметных областей, построенными с применением CASE-средств (например Poseidon for UML, IBM Rational Rose), которые используют формат XMI для описания своих моделей. Редактор обладает расширяемой архитектурой, то есть реализована возможность подключения динамических библиотек (модулей), поддерживающих различные языки представления знаний. В настоящий момент реализован модуль поддержки языка представления знаний CLIPS, обеспечивающий преобразование знаний из универсальной структуры в CLIPS и обратно. Редактор использован при создании баз знаний для решения задачи прогнозирования технического состояния и остаточного ресурса деталей уникальных машин и аппаратуры в нефтехимии и автоматизированного построения деревьев отказов и событий на основе модели динамики технического состояния.
Ключевые слова: экспертные системы, база знаний, продукции, редактор, метауровень.
KNOWLEDGE BASE EDITOR FOR CLIPS
Yurin A Yu., Ph.D., Associate Professor; Grishchenko M. A. , Postgraduate (Institute for System Dynamics and Control Theory SB RAS, 134, Lermontova St., Irkutsk, 664033, Russia,
[email protected], [email protected])
Аbstract. The paper describes the knowledge base editor designed for non-programmers. Application of the editor automates the formalization and language-specific representation of knowledge. High universality of the editor is achieved by the use of a universal data model - an abstract (meta) level of the rules' representation. The description of the requirements for the editor, tasks, editor architecture, editor basic functions and a universal model are presented. The model includes the concepts: knowledge base, template, fact, slot, rule, condition, precondition, action, function, variable, argument. The feature of the editor is the ability to integrate with domain models built using CASE-tools (for example, Poseidon for UML, IBM Rational Rose), which use the XMI format for the description of the models. The editor has an extensible architecture that is implemented the ability to connect the dynamic libraries (modules) for supporting different knowledge representation languages. Now the CLIPS representation support module is implemented. This module provides the translation of knowledge from the universal model to CLIPS and back. The editor used for development of knowledge bases for solving the problems of technical state prognosis and calculating of remaining life of parts of unique machines and equipment in the petrochemical industry and for automated design of fault and event trees on the basis of a model of the dynamics of technical states.
Keywords: expert systems, knowledge base, rules, editor, meta-level, CLIPS.
Сложность и трудоемкость процесса разработки экспертных систем (ЭС) обусловлена главным образом сложностью и трудоемкостью этапа разработки БЗ, включающего задачи по формализации предметных знаний и их описанию на определенном языке представления знаний. Повышение эффективности решения данных задач путем их автоматизации обусловливает необходимость разработки специализированных программных средств. Подобные программные средства в виде редакторов БЗ (Visual Expert System Designer, Expert System Designer, ES-Builder, ДИЭКС и др.) позволяют повысить эффективность процесса разработки за счет использования визуального моделирования, шаблонов представления знаний, автоматизации процесса верификации БЗ и генерации их программного кода на целевом языке представления знаний. Одним из перспективных направлений в данной области является создание редакторов, способных интегрироваться с моделями предметных областей, построенными с использованием онтологических систем (например Protege) или CASE-средств (например Poseidon for UML, IBM Rational Rose).
Целью работы является создание редактора для БЗ продукционного типа с учетом следующих основных принципов:
- ориентация на непрограммирующего специалиста, в результате чего расширяется круг пользователей редактора за счет экспертов и сис-
темных аналитиков, не имеющих навыков программирования и знаний специализированных языков представления знаний;
- поддержка одного из наиболее распространенных свободных языков представления знаний - CLIPS (C Language Production System) [1];
- модульность, то есть возможность расширять поддержку редактором различных языков представления знаний;
- интегрируемость с тематическими предметными словарями-справочниками (онтология-ми);
- интегрируемость со средствами визуального моделирования и проектирования (CASE-сред-ствами).
На основании этих принципов сформулированы основные требования и задачи:
- спроектировать и программно реализовать универсальную модель (метауровень) для представления и хранения знаний, обеспечивающую представление знаний в виде продукций на определенном уровне абстракции вне зависимости от особенностей синтаксиса языков представления знаний, в частности языка CLIPS;
- спроектировать и программно реализовать архитектуру редактора, шаблоны и мастера для описания знаний;
- спроектировать и программно реализовать модули поддержки языков представления знаний в виде отдельных подключаемых элементов - ди-
намических библиотек;
- разработать механизм интеграции редактора с тематическими предметными словарями-справочниками (онтоло-гиями);
- разработать механизм интеграции редактора со средствами визуального моделирования и проектирования (графическими моделями).
В результате решения поставленных задач была разработана универсальная модель (рис. 1) для хранения и представления знаний, включающая понятия: БЗ, шаблон, факт, слот, правило, условие, предусловие, действие, функция, переменная, аргумент. Структура основана на модели, предложенной в [2].
Разработанная модель позволяет абстрагироваться от особенностей описания продукций в разных языках представления знаний и хранить знания в собственном независимом формате. Программная реализация структуры на уровне хранения знаний выполнена при помощи XML.
Рис. 1
Архитектура редактора (рис. 2) включает модули управления БЗ, поддержки языков представления знаний (ЯПЗ), управления модулями поддержки ЯПЗ, управления словарями-справочниками (интеграции с онтологиями), интеграции с графическими форматами, управления машинами вывода и графический интерфейс пользователя.
БЗ-1 EKB-файл
БЗ-2 EKB-файл
9 о
Графический пользовательский интерфейс
DLL (CLIPS)
DLL ^ Модуль управления (JESS) ! машинами вывода
Модуль управления БЗ
Модуль управления метауровнем представления знаний
Универсальная модель
Модуль
управления
модулями
поддержки
ЯПЗ
DLL (CLIPS)
DLL (JESS)
Модуль интеграции с графическими моделями в XMI-формате Модуль управления словарями-справочниками
____0-------_з-----------о——О--------
; IBM Rational | Rose Poseidon DIC-файл DIC-файл
Онтология надежности и безопасности
Рис. 2
Данные модули обеспечивают выполнение следующих функций:
- модуль управления БЗ: загрузку и сохранение БЗ в формате EKB - XML-формат для сохранения знаний в виде универсальной структуры, слияние и разделение существующих БЗ;
- модуль управления словарями-справочниками: подключение и отключение словарей-справочников (онтологий), дополнение их новыми терминами из объектов классов универсальной модели;
- модуль управления метауровнем представления знаний: создание, удаление, редактирование объектов универсальной модели;
- модуль управления модулями поддержки ЯПЗ: подключение и отключение модулей, доступ к функциям модулей;
- модуль интеграции с графическими моделями: загрузку и сохранение информации из файлов формата XMI (XML Metadata Interchange) -универсального формата представления UML-мо-делей;
- модуль управления машинами вывода: подключение и отключение машин вывода (в виде динамических библиотек), логический вывод при помощи подключенных библиотек, включая объяснение результатов;
- модуль управления модулями поддержки ЯПЗ: подключение и отключение модулей поддержки ЯПЗ;
- модули поддержки ЯПЗ: поддержку (интерпретацию) универсальной модели хранения знаний, представленных в виде правил; генерацию БЗ на целевом языке представления знаний (трансляция универсальной модели на язык представления знаний), включая описание слотов, шаблонов, фактов, правил; поддержку унифицированного интерфейса подключения к редактору; унифицированный программный интерфейс включает набор функций для взаимного преобразования объектов метауровня и конструкций ЯПЗ (см. табл.).
Графический пользовательский интерфейс обеспечивает доступ к перечисленным функциям. Основное рабочее пространство пользователя разделено на три рабочие области.
1. «Проводник». Отображает элементы (переменные, функции, шаблоны, факты, правила) БЗ, открытой для редактирования, и содержит кнопочную панель для вызова мастеров, реализующих основные функции манипуляции с элементами БЗ.
2. «Информация об объекте». Обеспечивает возможность просмотра описания выбранного элемента БЗ (описание может содержать либо не содержать операторы языка представления знаний).
3. «Справочная информация». Содержит окна справочных сведений и истории действий пользователя (с возможностью их отмены).
Функции унифицированного программного интерфейса
Наименование Входные параметры Возвращаемое значение
GetKnowledge-Baselnfo БЗ (объект метауровня) Описание объекта метауровня на CLIPS в виде строки
GetFunctionlnfo Функция (объект метауровня)
GetGlobalVarlnfo Переменная (объект метауровня)
GetTemplatelnfo Шаблон (объект метауровня)
GetRulelnfo Правило (объект метауровня); список имен шаблонов БЗ
GetFactInfo Факт (объект мета-уровня); список имен шаблонов БЗ
GetSlotlnfo Режим отображения слота (один из): - в составе упорядоченного факта, - в составе неупорядоченного факта, - в составе шаблона; слот (объект мета-уровня)
LoadKnowledge-Base Имя файла CLIPS БЗ (объект метауровня)
Мастера представляют собой последовательность экранных форм, сегментирующих и упорядочивающих процессы ввода и редактирования элементов БЗ. В частности, при вводе шаблона пользователю последовательно предлагается задать имя шаблона (используется для отображения в редакторе), короткое имя (используется в процессе логического вывода), описание и свойства (слоты) шаблона. При создании каждого свойства (слота) также используется мастер, который позволяет последовательно ввести для нового свойства (слота) имя, короткое имя, описание, тип (строка, символ или число), возможное значение по умолчанию и ограничение на это значение (больше, меньше, равно, не равно).
Подобные мастера применяются при вводе и редактировании фактов и правил.
Задача интеграции редактора с тематическими словарями-справочниками (онтологиями) решена с помощью XML - наиболее распространенного механизма внешней интеграции и унификации интерфейсов взаимодействия программных систем. Разработана структура описания терминов (понятий, значений), обеспечивающая их загрузку в редактор из текстовых файлов и онтологии [3]. Структура содержит поля: название словаря, описание словаря, список понятий со свойствами и значениями.
Основные отличительные свойства разработанного редактора:
- использование абстрактного уровня (метау-ровня) представления продукций, обеспечивающего поддержку наиболее распространенных языков представления знаний (CLIPS, JESS и др.); ме-тауровень реализован в виде модели для хранения знаний, включающей классы БЗ, шаблон, факт, слот, правило, условие, предусловие, действие;
- ориентация на непрограммирующего специалиста; свойство реализовано с помощью набора мастеров, обеспечивающих описание знаний в виде продукций, оно расширяет область пользователей редактора за счет экспертов и системных аналитиков, не обладающих навыками программирования и знаниями специализированных языков представления знаний;
- модульность - возможность расширять поддержку редактором различных языков представления знаний; в настоящий момент реализован модуль поддержки языка представления знаний CLIPS, обеспечивающий преобразование знаний из универсальной структуры в CLIPS и обратно.
Редактор использован при создании БЗ для решения задачи прогнозирования технического состояния и остаточного ресурса деталей уникальных машин и аппаратуры в нефтехимии [4] и автоматизированного построения деревьев отказов и событий на основе модели динамики технического состояния [5].
Дальнейшие исследования связаны с расширением функциональности разрабатываемого программного средства с целью его интеграции в единую систему управления знаниями, обеспечи-
вающую их концептуализацию, формализацию, извлечение, верификацию, хранение и повторное использование.
Литература
1. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб: БХВ-Петербург, 2003. 608 с.
2. Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Компонентный подход: модуль продукционной экспертной системы // Программные продукты и системы. 2010. № 3. С. 41-44.
3. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Онтология надежности механических систем // Искусственный интеллект. Донецк: Наука I освга, 2004. № 3. С. 266-271.
4. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Автоматизация прогнозирования технического состояния и остаточного ресурса деталей уникальных машин и аппаратуры // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2009. № 3. С. 48-57.
5. Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю., Павлов Н.Ю. Автоматизированное построение деревьев отказов и событий на основе модели динамики технического состояния и методов искусственного интеллекта // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2011. № 1. С. 40-52.
References
1. Chastikov A.P., Gavrilova T.A., Belov D.L., Razrabotka jekspertnykh sistem. Sreda CLIPS [Development of expert systems. CLIPS], St. Petersburg, BHV-Petersburg, 2003, 608 p.
2. Nikolaychuk O.A., Pavlov A.I., Yurin A.Yu., Program-mnye produkty i sistemy, 2010, no. 3, pp. 41-44.
3. Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Pavlov A.I., Yurin A.Yu., Iskusstvenny intellekt [Artificial Intelligence], 2004, no. 3, pp. 266-271.
4. Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu., Zavod-skaya laboratorija. Diagnostika materialov [Plant Laboratory. Diagnostics of Materials], 2009, no. 3, pp. 48-57.
5. Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu., Pavlov N.Yu., Problemy bezopasnosti i chrezvychaynykh situatsiy [Emergency problems], 2011, no. 1, pp. 40-52.
УДК 004.82 (045)
ИЗВЛЕЧЕНИЕ СМЫСЛА ИЗ ПРЕДЛОЖЕНИЙ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА
А.И. Вавиленкова, к.т.н., ассистент кафедры (Национальный авиационный университет, просп. Космонавта Комарова, 1, г. Киев, 03058, Украина, [email protected])
Предложена унифицированная форма логико-лингвистической модели, в основе которой лежит синтаксическая структура предложения естественного языка, определяющего отношения между подлежащим (субъектом) и сказуемым (предикатом). Исследованы различные типы предложений с помощью построения их логико-лингвистических моделей. Это позволило убедиться в том, что предложенная автором унифицированная форма является своеобразным шаблоном, благодаря которому можно формализовать все типы предложений. Семантические связи между словами прослеживаются в разрезе сформировавшихся словосочетаний. Построение таких моделей дает возможность сравнивать тексты по смыслу, извлекать знания из текстовой информации, а также искать в них противоречия. Верификацией предложенной идеи представления текстовой информации в виде логико-лингвистических моделей унифицированной формы является интеллектуальная система САФЛЛМ (система автоматизированного формирования логико-лингвистических моделей), в основе которой лежат принципы работы экспертных систем.
Ключевые слова: семантика, логико-лингвистическая модель, извлечение смысла, предикат, унифицированная форма, структурная лингвистика, формализация.
