Инструментальные средства разработки экспертных систем

Классификация инструментальных средств разработки ЭС обычно производится по следующим параметрам [2]:

· уровень используемого языка;

· парадигмы программирования и механизмы реализации;

· способ представления знаний;

· механизмы вывода и моделирование;

· средства приобретения знаний;

· технологии разработки.

Уровень используемого языка:

· традиционные (в том числе и объектно-ориентированные) языки программирования;

· специальные языки программирования (LISP, PROLOG, РЕФАЛ);

· инструментальные средства, содержащие часть компонентов ЭС (предназначены для разработчиков ЭС);

· среды разработки общего назначения, содержащие все компоненты ЭС, но не имеющие описания конкретных проблемных сред;

· проблемно-ориентированные среды разработки (для решения определённого класса задач или имеющие знания о типах предметных областей).

Парадигмы программирования:

· процедурное программирование;

· программирование, ориентированное на данные;

· программирование, ориентированное на правила;

· объектно-ориентированное программирование;

· логическое программирование.

Способ (модели) представления знаний:

· продукционные правила;

· фреймы (объекты);

· логические формулы;

· семантические сети;

· нейронные сети.

Механизмы вывода и моделирования:

1. Моделирование процесса получения решения:

· построение дерева вывода на основе обучающей выборки и выбор маршрута на дереве вывода в режиме решения задачи;

· компиляция сети вывода из специфических правил в режиме приобретения знаний и поиск решения на сети в режиме решения задачи;

· генерация сети вывода и поиск решения в режиме решения задачи, при этом генерация сети вывода осуществляется в ходе выполнения сопоставления, определяющей пары «правило-совокупность данных», на которых условия этого правила удовлетворяются;

· в режиме решения задачи ЭС осуществляет выработку правдоподобных предположений (при отсутствии достаточной информации для решения), выполнение рассуждений по обоснованию предположений, генерацию альтернативных сетей вывода, поиск решения в сетях вывода;

· построение сети вывода на основе обучающей выборки и поиск решения на выходах сети в режиме решения задачи;

2. Механизмы поиска решения:

· двунаправленный поиск, поиск от данных к целям, поиск от целей к данным;

· «поиск в ширину», «поиск в глубину».

3. Механизмы генерации предположений и сети вывода:

· генерация в режиме приобретения знаний, генерация в режиме решения задачи;

· операция сопоставления применяется ко всем правилам и всем типам сущностей в каждом цикле механизма вывода, используются различные средства сокращения правил и/ или сущностей.

Механизм вывода для динамических сред дополнительно содержит планировщик, управляющий деятельностью ЭС в соответствии с приоритетами; средства получения оптимального решения в условиях ограниченности ресурсов; систему поддержания истинности значений переменных, изменяющихся во времени.

Средства приобретения знаний:

1. Уровень приобретения знаний:

· формальный язык;

· ограниченный естественный язык;

· язык пиктограмм и изображений;

· естественный язык и язык изображений;

2. Тип приобретаемых знаний:

· данные в виде таблиц, содержащих значения входных и выходных атрибутов, по которым индуктивными методами строится дерево вывода;

· специализированные правила;

· общие и специализированные правила;

· данные в виде таблиц, содержащих значения входных и выходных векторов, по которым строится сеть вывода.

3. Тип приобретаемых данных:

· атрибуты и значения;

· объекты;

· классы структурированных объектов и их экземпляры, получающие значения атрибутов путём наследования.