НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕСТВА И НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА

 

Многие продукционные модели представления знаний опираются на аппарат нечетких множеств и нечеткой логики Л.Заде с лингвистическими, а не числовыми значениями истинности.

Рассмотрим некоторые основные понятия.

 

Установлено, что нечеткость возникает тогда, когда элемент wÎW обладает некоторым свойством А, имеющим субъективную окраску (по мнению различных экспертов).

Функция принадлежности m_A( ) рассматривается как функция вещественного аргумента. Она определена на интервале [0,1].

Можно считать, что m_A: u -> [0,1] ставит в соответствие каждому u число m_A(u) из интервала [0,1], характеристическую степень принадлежности u подмножеству A. Нечеткое множество А будет обозначаться как объединение

А = åm_A(u_i) / u_i, либо А = {m₁ / u₁ + ...+ m_n / u _n}

В случае, когда множество непрерывно A = òm_A(u) / u.

Определим понятие множества уровня a.

   

МНОЖЕСТВО УРОВНЯ a это четкое множество A_a элементов универсального множества U, степень принадлежности которых множеству А больше или равна a:

A_a = {u / m_A(u) > a}, где a - в общем случае может быть нечеткой константой.

 

ОБЪЕДИНЕНИЕ множеств по a

È_aA = ò_a aA_a

 

Операция ДОПОЛНЕНИЕ

`A = ò_u(1- m_A(u))/u

 

Операция ОБЪЕДИНЕНИЕ

A È B = ò_u(m_A(u) È m_B(u)) /u

 

Операция ПЕРЕСЕЧЕНИЕ

A Ç B = ò_u(m_A(u) Ç m_B(u)) /u

 

Аппарат, построенный на моделях нечетких операндов, широко используется в процедурных способах представления знаний. С его помощью осуществляется, в основном, эвристическое представление. Конкретные формы, в которых оно реализуется, зависят и от вычислительной среды, СУБД, от концептуальной модели базы знаний и от общей концепции проекта той или иной системы.

 

СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ

 

Семантические сети строятся с помощью ориентированных графов. Вершины сети соответствуют объектам, а дуги семантическим отношениям.

Среди объектов выделяют понятия, свойства и события.

Семантические отношения можно условно разделить на лингвистические, логические, теоретико-множественные и квантифицированные. Применительно к задачам организации вычислительной среды САПР лингвистические отношения относятся к средствам доступа. К логическим отношениям относятся отношения типа: дизъюнкция, конъюнкция и отрицание.

Теоретико-множественные отношения рассматриваются как проявление категорий части и целого, затрагивают иерархическую структуру той или иной САПР в целом. Пример такой сети приведен на рис.1.

Семантические сети условно классифицируют на интенсиональные и экстенсиональные.

ИНТЕНСИОНАЛЬНАЯ сеть устанавливает те отношения между объектами, которые отличаются объективностью и повторяемостью.

ЭКСТЕНСИОНАЛЬНАЯ сеть кодирует отношения между конкретными фактами, объектами и событиями, т.е. между данными.

Наибольшее распространение семантические сети получили в концептуальных моделях баз данных и поэтому имеют распространение в САПР.

При использовании в САПР семантические сети применяются в семантическом анализе при организации диалога на предметном языке. Этот анализ проводится после морфологического и синтаксического разбора. Далее используется либо прямое преобразование синтаксических отношений в семантические с применением встроенных правил (фильтров), либо преобразование осуществляется на основе соответствий, указанных в моделях управления.

Модель объекта проектирования

…

…

Модель подсистемы одной физической природы

Модель подсистемы одной физической природы

Модель компоненты

Модель компоненты

 

Рис.1. Пример сети, используемой для представления отношений между моделями и макромоделями объекта проектирования в САПР.

 

Однако, если предметная область САПР основана на описании естественных объектов, то размерность семантической сети становится необозримой. В этом случае предпочтительнее использование представления в виде фреймов.

    

ФРЕЙМЫ

 

Приведем определение фрейма.

ФРЕЙМ - поименованная семантическая сеть, являющаяся элементом множества, построенного на операции связи с помощью одного или нескольких узлов.

Подобное определение не противоречит с трактовкой фрейма как структуры данных, формализовано отображающей объектно-субъективные отношения декларативным либо процедурным образом и содержащей постоянную часть или переменную. О последней говорят как о совокупности слотов ( переменная часть фрейма ).

Такая структура образуется множеством троек вида:

{ F, (S₁, GS₁, PS₁), ..., ( S_i, GS_i, PS_i), ..., (S_l, GS_l, PS_l) },

 где F - имя фрейма , S_i - имя слота, GS_i - значение слота, PS_i - процедура, связанная со слотом.

При работе с фреймами допустим любой уровень вложений, поскольку значением слота некоторого фрейма может быть любое имя фрейма.

Сеть фреймов реализует модель объекта проектирования на основе фрейма "преобразование" и отражает свойство объекта проектирования в целом и его отдельных компонент (узлов, звеньев, макромоделей - совокупности звеньев). Порядок инициализации процедур для преобразования данных определяется слотами параметров моделей.

На рис. 2 приведена сеть фреймов, реализующая модель объекта проектирования.

 

           Рис. 2. Сеть фреймов, реализующая модель объекта проектирования в соответствии с иерархией, отображенной на рис.1.

Для инженерной деятельности характерны специфичные формы представления знания. Это связано со следующими обстоятельствами:

1) c необходимостью описания последовательности принятия проектных решений в форме, удобной для представления в ЭВМ.

2) c отождествлением ТЗ на объект проектирования с той или иной последовательностью действий проектанта.

3) с оценкой корректности ТЗ и адекватности моделей объекта проектирования.

Первое требование возникает, если САПР строится целиком на основе базы знаний и не позволяет оперировать строгим математическими моделями объектов проектирования. Такой путь предполагает использование экспертных систем для накапливания знаний инженеров высокой квалификации и последующего их "тиражирования" в вычислительных системах.

Второе требование также характерно для использования свойств экспертных систем в полном объеме, а также для САПР, называемых "интеллектуальными".

Третье требование возникает при необходимости построить САПР, адаптирующиеся к пользователю и развиваемые проектантами.

Наиболее интересным приложением для интеллектуальных САПР является построение обучаемых мониторов, называемых интеллектуальными планировщиками. Подобные мониторы реализованы с использованием аппарата сетей Петри (которые мы здесь не рассматриваем).

 

МЕТОДЫ КОДИРОВАНИЯ

 

Рассмотренные способы представления знаний могут иметь самую различную программную реализацию в вычислительных системах. Во многом эти способы зависят от характера отношений между данными, которые моделируются знаниями.

В инженерной практике исторически сложилось два способа документирования проектных решений - текстовый и графический.

Наибольший интерес представляет графический способ документирования.

Технологические и пользовательские аспекты обработки графической информации в системах проектирования и конструирования изучены достаточно глубоко.

Двухуровневый характер кодирования таких изображений, как чертежи, графики позволяет сводить их описание к лексическим примитивам (линия, круг, точка и т.п.). Следовательно, представление знаний с помощью таких "кодов" так или иначе сводится к способам, уже рассмотренным ранее.

Особое место занимает графическая информация, кодируемая полутоновыми многоуровневыми изображениями реальных и искусственных объектов. Наиболее мощным арсеналом программно-аппаратных средств обработки, хранения и представления таких изображений располагает цифровая голография.

Использование этих средств позволяет не только решать задачи препарирования изображений и распознавания образов, но и строить обучаемые вычислительные системы.

 

 

ЛЕКЦИЯ №8

 

Тема: “Экспертная система для автоматизированного проектирования”

 

ВВЕДЕНИЕ

 

Экспертная система для решения задач автоматизированного проектирования является, в свою очередь, вычислительной системой.

Она должна удовлетворять следующим требованиям:

1. Принимаемые с помощью системы решения должны соответствовать уровню эксперта-профессионала.

2. Cпособы принятия решений (метарассуждения) в любой момент времени должны воспроизводится в форме, понятной как эксперту, так и пользователю.

3. Система должна адаптироваться к пользователю за счет возможности менять как формулировки запросов и задач, так и последовательность их возникновения.

4. Cистема должна обладать возможностью использовать, приобретать и хранить общие и частные схемы рассуждения, построенные на не полностью достоверных данных и символьных преобразованиях.

5. В процессе жизненного цикла система должна обладать свойством ревизии данных и схем рассуждений.