Например, Информация разделяется по предметным областям, по типам и видам представления, получения, формату, интеллектуальная система имеет в характеристика алгоритмы, различные расчетные формулы, технологии проектирования и создания, различные СУБД, решение имеет свой формат, направленность, качество (в процентах успешности). Поэтому добавим в граф вершины «Предметная область», «Формат» и «Успешность».
3. Определим для имеющихся вершин отношения и их типы4. Добавим знание о конкретных фактах решаемой задачи. Пусть имеются две онтологические системы различных предметных областей: «Медицина» и «Математика», с первой работает эксперт.
Олег, а со второйэксперт Андрей. Известны характеристики систем и их типы. Антон решил получить рекомендацию из медицинской системы по данным анализов, описанию симптомов, результатов рентгена получить диагноз заболевания верхних дыхательных путей с успешностью не ниже 90%. Исходя из конкретики, соответствующие вершины графа соединим функциональными отношениями и отношениями типа «например» или «наследник». Полученный в результате граф изображен на рисунке.Рис. Граф семантической сети представления знаний в предметной области «Онтологические системы"Осуществим проверку установленных отношений. Например, возьмем вершину «Диагноз» и пройдем по установленным отношениям. Получаем следующую информацию: диагноз является примером решения, имеет качество 90%, диагноз ищет Антон, который является примером пользователя, Диагноз вырабатывается в предметной области медицина, используя соответствующую базу знаний, частью которой является вырабатываемое решение. Решение вырабатывает модуль обработки, который является наследником интеллектуальной системы, которая сама является частью онтологической системы. Для получения ответа на какой-либо вопрос по этой задаче, необходимо найти соответствующий участок сети и, используя отношения, получить результат. Кто заполняет базу данных. Олег, пример экспертавводит в текстовом формате информацию и заполняет базу знаний в предметной области медицина.
ПОСТРОЕНИЯ ФРЕЙМОВОЙ МОДЕЛИРешение. Ключевые понятия (объекты) данной предметной области — онтологические системы на вход системы поступает набор различных данных, которые мы назовем «Информация», администратор, тот кто занимается информационными процессами при работе с базой знаний, а именно поиск, ввод, удаление, изменение информации, эксперт, тот кто занимается созданием информации для базы знаний, интеллектуальный модуль, система которая занимается обработкой и преобразованием информации, база знаний, система для накопления, хранения, разграничения доступа к информации, пользователь, тот, кто ищет информацию. У базы знаний и системы обработки и преобразования информации (модуль обработки) есть общие характеристики, поэтому целесообразно выделить общее абстрактное понятие — Интеллектуальная система. Продукцией онтологической системы является преобразованная информация, которую ищут пользователи, которую мы назовем «Решение». Исходя из этого, фреймы будут следующими: «Онтологическая система», «Интеллектуальная система», «Администратор», «Эксперт», «Пользователь» и «Решение». Фрейм «Интеллектуальная система» является прототипом образцом. Фреймы «База знаний» и «Модуль обработки» являются прототипами — ролями. Также нужно определить основные слоты фреймов — характеристики, имеющие значения для решаемой задачи. Опишем указанные фреймы в виде таблиц 1 -8.Таблица 1ОНТОЛОГИЧЕСКАЯ СИСТЕМАИмя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
НазваниеИз внешних источников.
НазначениеИз внешних источников.
Таблица 2ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМАИмя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
ТипЭкспертная система, система искусственного интеллекта.
Из внешних источников.
Принцип выработки решения.
Нейронная сеть, Нечеткая математика, Генетический алгоритм, Вероятностно-статистические методы.
Из внешних источников.
Таблица 3БАЗА ЗНАНИЙ (АКО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА) Имя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
СУБДИз внешних источников.
Количество статей.
Из внешних источников.
Таблица 4МОДУЛЬ ОБРАБОТКИ (АКО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА) Имя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
АлгоритмИз внешних источников.
Математический аппарат.
Из внешних источников.
Таблица 5ЭКСПЕРТИмя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
ВозрастИз внешних источников.
Стаж работы.
Из внешних источников.
СпециализацияИз внешних источников.
УровеньИз внешних источников.
Коэф доверия.
Из внешних источников.
Место работы.
Фрейм-объект.
Из внешних источников.
Таблица 6АДМИНИСТРАТОРИмя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
ИмяИз внешних источников.
ТелефонИз внешних источников.
АдресИз внешних источников.
Таблица 7ПОЛЬЗОВАТЕЛЬИмя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
ИмяИз внешних источников.
ТелефонИз внешних источников.
АдресИз внешних источников.
ПрофессияТаблица 8ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬИмя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
НазваниеИз внешних источников.
СпециализацияИз внешних источников.
НаправлениеИз внешних источников.
Таблица 9РЕШЕНИЕИмя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
РекомендацияИз внешних источников.
Степень качества.
Из внешних источников.
Фреймы-образцы описывают конкретную ситуацию: какие кафе имеются в городе, как именно организовывается посещение, кто является посетителем, кто работает в выбранном кафе и т. д. Поэтому определим следующие фреймы-образцы, являющиеся наследниками фреймов-прототипов (таблицы 10 — 14).Таблица 10МЕДИЦИНА (АКО ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ) Имя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
НазваниеМЕДИЦИНАИз внешних источников.
Специализация Диагностика.
Из внешних источников.
НаправлениеЗаболевания дыхательных путей.
Из внешних источников.
Таблица 11МАТЕМАТИКА (АКО ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ) Имя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
НазваниеМАТЕМАТИКАИз внешних источников.
Специализация Поиск формулы.
Из внешних источников.
НаправлениеНечеткая логика.
Из внешних источников.
Специализация Паб Из внешних источников.
КлассСредний Из внешних источников.
Таблица 12ОЛЕГ (АКО ЭКСПЕРТ) Имя слота.
Значение слота.
Способ получения информации.
Возраст55 лет.
Из внешних источников.
Стаж работы35 лет.
Из внешних источников.
СпециализацияЗаболевания верхних дыхательных путей.
Из внешних источников.
УровеньвысшийИз внешних источников.
Коэф доверия0,9Из внешних источников.
Место работы.
МедицинаИз внешних источников.
Таблица 13АНДРЕЙ (АКО ЭКСПЕРТ) Имя слота.
Значение слота.
Способ получения информации.
Возраст62 лет.
Из внешних источников.
Стаж работы47 лет.
Из внешних источников.
СпециализацияНечеткая математика.
Из внешних источников.
УровеньвысшийИз внешних источников.
Коэф доверия0,95Из внешних источников.
Место работы.
МатематикаИз внешних источников.
Таблица 14АНТОН (АКО ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ) Имя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
ИмяАнтон.
Из внешних источников.
Телефон222 222 222.
Из внешних источников.
АдресМосква.
Из внешних источников.
ПрофессияврачИз внешних источников.
Таблица 15ДИАГНОЗ (АКО РЕШЕНИЕ) Имя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
РекомендацияНазначить лечение.
Из внешних источников.
Степень качества90%Из внешних источников.
Фреймы-ситуацииописывают возможные ситуации. При работе с экспертной системой пользователь попадает в типичные ситуации. Рассмотрим несколько типичных ситуаций (таблицы 16 — 17).Таблица 16ДИАГНОЗИмя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
ДемонВыбор специализации.
Из внешних источниковIF-ADDED (изменяет слот «Предметная область»)Выбор модуля обработки.
Присоединенная процедураIF-ADDED (изменяет слот «Интеллектуальная система»)Получение диагноза.
Присоединенная процедураIF-ADDED (изменяет слот «Решение»)Успешность.
Фрейм-образец.
Из внешних источников.
Таблица 17ВВОД ДАННЫХИмя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
Демон Имя эксперта.
ОлегИз внешних источниковIF-ADDED (изменяет слот «База знаний»)Предметная область.
МедицинаПрисоединенная процедура.
Формат данных.
ТекстовыйПрисоединенная процедура.
Ситуации возникают после наступления каких-то событий, выполнения условий и могут следовать одна за другой. Динамику предметной области можно отобразить в фреймах-сценариях. Их может быть множество, опишем наиболее общий и типичный сценарий работы с онтологической системой (таблица 12).Таблица 18ПОЛУЧЕНИЕ РЕКОМЕНДАЦИЙ (РЕШЕНИЯ) СИСТЕМЫИмя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
Демон Пользователь.
Фрейм-объект.
Из внешних источников.
Онтологическая система.
Фрейм-объект.
Из внешних источниковIF-ADDED, IF-REMOVED (Изменяют слот «Интеллектуальная система»)Интеллектуальная система.
Фрейм-объект.
Из внешних источниковIF-ADDED, IF-REMOVED (Изменяют слоты «База знаний» и «Модуль обработки»)База знаний.
Присоединенная процедура (определяется по выбранной предметной области) IF-ADDED, (Изменяют слоты «предметная область» и «Решение»)Модуль обработки.
Присоединенная процедура (определяется по выбранной предметной области) IF-ADDED, (Изменяют слоты «предметная область» и «Решение»)Сцена 1Обращение к системе.
Из внешних источников.
Сцена 2Модуль обработки.
Из внешних источников.
Сцена 3Диагноз.
Из внешних источников.
Сцена 4Успешность.
Из внешних источников.
Пусть в рамках нашей задачи Антон обратился за получением медицинского диагноза. Тогда фреймы будут заполнены следующим образом (табл. 19).Таблица 19ПОЛУЧЕИНИЕ МЕДИЦИНСКОГО ДИАГНОЗА (АКО ПОЛУЧЕНИЕ РЕКОМЕНДАЦИЙ (РЕШЕНИЯ) СИСТЕМЫ) Имя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
Демон Пользователь.
АНТОНИз внешних источников.
Предметная область.
МЕДИЦИНАИз внешних источниковIF-ADDED, IF-REMOVED (изменяют слот «База знаний»)Интеллектуальная система.
Фрейм-объект.
Из внешних источниковIF-ADDED, IF-REMOVED (Изменяют слоты «База знаний» и «Модуль обработки»)База знанийOracle, MySQLi, Dbase, Присоединенная процедура (определяется по выбраннойпредметной области) IF-ADDED, (Изменяют слоты «предметная область» и «Решение»)Модуль обработки.
Экспертная система, Нейронная сеть.
Присоединенная процедура (определяется по выбраннойпредметной области) IF-ADDED, (Изменяют слоты «предметная область» и «Решение»)Сцена 1Получить диагноз.
Из внешних источников.
Сцена 2Нечеткая математика.
Из внешних источников.
Сцена 3Выдать решение.
Из внешних источников.
Сцена 490%Из внешних источников.
Таблица 20ДИАГНОЗ (АКО РЕШЕНИЕ) Имя слота.
Значение слота.
Способ получения значения.
Демон Выбор специализации.
МедицинаИз внешних источниковIF-ADDED (изменяет слот «Предметная область»)Выбор модуля обработки.
Нейронная сеть.
Присоединенная процедураIF-ADDED (изменяет слот «Интеллектуальная система»)Получение диагноза.
Назначить лечение:
Присоединенная процедураIF-ADDED (изменяет слот «Решение»)Успешность.
Фрейм-образец.
Из внешних источников.
На рисунке представлена граф-схема взаимосвязи фреймов в предметной области «Онтологическая система».Рис. Граф-схема взаимосвязи фреймов в предметной области «Онтологическая система"Использование фреймовой модели аналогично семантической сети, только в процессе получения ответа кроме вершин учитываются и слоты.
ЛИТЕРАТУРА
Абдикеев Н. М. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие. / Н. М. Абдикеев — М.: КОС-ИНФ, Рос.
экон. акад., 2003. — 188 с. Андрейчиков А. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Прикладная информатика в экономике» / А. В. Андрейчиков, О.
Н. Андрейчикова. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 423 с. Андреев А. М., Березкин Д. В., Рымарь В. С., Симаков К. В. Использованиетехнологии SemanticWeb в системе поиска несоответствий в текстахдокументов.//URL:
http://www.inteltec.ru/publish/articles/textan/rimar_RCDL2006.shtmlВоинов А., Гаврилова Т. А., Данцин Е. Я., 1996.
Язык визуального представления знаний и его место в САКЕ-технологии // Журнал Известия РАН, Теория и системы управления, N2. — c.146−151.Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. / Т. А. Гаврилова, В.Ф.Хорошевский-СПб.: Питер, 2001. — 384 с. Гаврилова Т. А., Лещева И. А., Лещев Д. В., 2000.
Использование онтологий в качестве дидактического средства // Ж."Искусственный интеллект" N3. — с.34−39.Гаврилова Т. А., Муромцев Д. И. Интеллектуальные технологии в менеджменте. СПб: Изд-во ВШМ СПбГУ, 2007.
Гладун А.Я., Рогушина Ю. В. Онтологии в корпоративных системах, Часть II // Корпоративные системы № 1 / 2006 //URL:
http://www.management.com.ua/ims/ims116.htmlГершензон Л.М., Ножов И. М., Панкратов Д. В. Система извлечения и поиска структурированной информации из больших текстовых массивов СМИ. Архитектурные и лингвистические особенности. // Труды международной конференции Диалог'2005 «Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии». М.: Наука, 2005. С. 97−101.Головина Е. Ю. Интеллектуальные методы для создания информационных систем: учебное пособие / Е. Ю. Головина.- М.: Издательский дом МЭИ, 2011. -.
102 с. Добров Б. В., Иванов В. В., Лукашевич Н. В., Соловьев В. Д. Курс из 16 презентаций:"Онтологииитезаурусы".//URL: http ://download.yandex.ru/class/solovyev/plan.pdf ;Добров Б. В., Лукашевич Н. В. Вторичное использование лингвистическихонтологий: изменение в структуре концептуализации. //URL:
http://www.rcdl2006.uniyar.ac.ru/papers/paper78_v1.pdfДобров Б.В., Лукашевич Н. В. Лингвистическая онтология по естественным наукам и технологиям для приложений в сфере информационного поиска. //URL: http ://fccl.ksu. ru/issue_spec/docs/oent-kgu .docАндрейчиков А. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Прикладная информатика в экономике» / А. В.
Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. — М.: Финансы и статистика, 2004. ;
423 с. Бердышев А. С., Калиева К. А., Кантуреева М. А., О методологии проектирования экспертных систем// Проблемы информатики, 2013, № 1 (18), с. 56−62 Гаврилова Т. А., Муромцев Д. И. Интеллектуальные технологии в менеджменте. СПб: Изд-во ВШМ СПбГУ, 2007.
Добров Б.В., Лукашевич Н. В. Вторичное использование лингвистических онтологий: изменение в структуре концептуализации. //URL:
http://www.rcdl2006.uniyar.ac.ru/papers/paper78_v1.pdfЕздаков А. Л. Экспертные системы САПР. Москва: ИД «ФОРУМ», 2009.
Золотов С. И. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие / С. И. Золотов — Воронеж: Научная книга, 2007. — 140с. Попов Э. В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. / Э.В. Попов- М.: Наука, 1987. -.
288с.Построение экспертных систем. Под ред. Ф. Хейеса-Рота — М.: Мир, 1987. — 442 с.
