Система управления базами знаний

Экспертная система (ЭС) [1] — это автоматизированная система, реализующая признаки и средства искусственного интеллекта, содержащая базу знаний с набором правил рещения определенного круга задач и программно-технические средства, позволяющие на основании вводимых в ЭС данных о текущем состоянии объекта управления или анализируемой ситуации поставить диагноз и сформулировать предложение или варианты альтернативных предложений (рекомендаций) для выбора решения пользователя системы. [c.348]

Внутренняя интерпретируемость, под которой понимается наличие у данных уникальных имен и атрибутов, дающих возможность оперировать с данными как с информационными единицами. Отметим, что уже существуют системы управления базами данных, которые опираются на принцип внутренней интерпретируемости, что сближает их с базами знаний [c.699]

Автоматизация функций оператора и диспетчера и создание на этой базе человеко-машинных систем оперативно-диспетчерского управления — актуальная проблема обеспечения эффективного и безаварийного функционирования сложных каталитических промышленных агрегатов. Трудности ее решения обусловлены как сложностью процессов, происходящих в объектах управления, так и недостаточной проработкой методических вопросов принятия решений в замкнутых контурах управления, базирующихся на принципах ситуационного управления, искусственного интеллекта и психологии мышления. Контактно-каталитический агрегат предъявляет высокие требования к надежности и качеству управления режимами его работы. Это зависит, по крайней мере, от трех взаимосвязанных составляющих человека-оператора, объекта и системы управления. Успешная работа такой человеко-машинной системы в значительной мере зависит от того, как в ее структуре разделяются функции между человеком и системой управления и насколько полно технологический объект и способы его управления отражены в модели знаний системы управ.тения. [c.341]

Многие из способов обработки нечисловых данных, таких, как графический вывод, управление базой данных, системы баз знаний и т. д., часто требуют использования более сложных структур данных, чем необходимые для непосредственного запоминания числовых данных. Наиболее полезной из них является списочная структура. В массиве индивидуальные элементы занимают обычно смежные ячейки памяти. Таким образом, зная адрес первого элемента, можно вычислить адрес любого другого. Более того, если известен адрес элемента, то можно непосредственно провести выборку его содержания. Иногда такой массив называют линейным списком. В более общей списочной структуре известной ячейкой является только первый номер списка (называемый шапкой ). Последующие элементы списка получают, следуя по цепочке указателей каждый элемент списка всегда содержит один или несколько указателей (или адресов), которые специфицируют адрес его преемника (формирование цепочки операций в направлении вперед) и предшественника (формирование цепочки в обратном направлении). На рис. 9.5 показаны некоторые примеры списочных структур. [c.387]

Программное обеспечение рабочего места диспетчера позволяет осуществлять обработку и хранение информации, поступающей от автоматических и неавтоматических звеньев системы оперативную оценку по критерию ПДК формирование отчетных документов управление работой системы и передачей данных потребителям. Программное обеспечение рабочего места эколога позволяет осуществлять формирование базы данных и базы знаний для оценки экологических ситуаций прогнозирование у ровней локальных загрязнений (в точках) построение полей загрязнений анализ ситуаций с четким выявлением их причин. [c.90]

К достоинства.м продукционных систе.м можно отнести простоту и наглядность представления знаний, а также независимость базы правил от системы управления. Это позволяет легко осуществлять добавление новых и удаление или модификацию имеющихся правил, а также настройку экспертной системы на новые предметные области без изменения структуры управления. Продукционные системы, благодаря их простоте и относительной универсальности, лежат в основе большинства экспертных систем, коммерчески производимых в настоящее время. [c.137]

Первый этап — это появление баз знаний вместе с системами управления, или СУБЗ. Отладка программ ускоряется при этом буквально в сотни раз, а это самый утомительный процесс. Расчеты биотехнологических систем протекают теперь следующим образом. На основе общих требований к системе рассчитываются на ЭВМ отдельные ее части (сам процесс, технические агрегаты), которые могут просчитывать разные исследователи (пользователи), затем они согласуются между собой, и с помощью грубых моделей определяются свойства сгенерированной системы. Если же характеристики ее оказываются неудовлетворительными, отдельные агрегаты вновь пересчитываются и процесс согласования повторяется, пока не будет получен приемлемый результат. [c.36]

Автору данной статьи, осуществлявшему подготовку некоторых материалов по этой проблеме, хотелось бы обратить внимание также на необходимость привлечения для непрерывного участия дирекции строящихся трубопроводных объектов в предварительных исследованиях, предшествующих стадии принятия решения о строительстве, выработке технических требований и условий проектирования. Приобретенные в результате такого участия знания о будущем объекте явятся той базой, на которой будет построена система управления качеством и надежностью трубопроводов применительно к региону, климату, местности и т. д. [c.30]

Рассмотренный подход к решению задачи отличается от обсужденного ранее метода решения задачи управления с запаздыванием тем, что при этом требуется знание аналитического решения уравнения (1). На базе аналитического решения строится оптимальное решение в предположении, что оно удовлетворяет критериям управления и ограничениям. В дискретной формулировке уравнения в конечных разностях решаются, если даже не известно формальное аналитическое решение уравнения (1). Нахождение аналитического решения по методу, данному в этом разделе, требует очень большой вычислительной работы. Метод конечно-раз-ностной аппроксимации сводит решение рассматриваемой задачи непосредственно к решению задачи управления и, следовательно, не требует нахождения аналитических решений исходного уравнения и последующей их оптимизации. Подход, связанный с определением аналитических решений, имеет то преимущество, что для описания системы требуются только две переменные состояния Ь и Т, тогда как предыдущий метод требует большого числа переменных состояния системы. [c.299]

Подсистема средств коммуникации является ведуще в смысле организации обработки информации поступающей с объекта и среды управления, ЛПР, экспертов. Подсистема обе( печивает общение (для распознавания и понимания входно запроса от ЛПР, эксперта и администратора), управление и пр] нятие решений (для построения информационной модели по т кущему состоянию объекта управления, организации выработ принятия и реализации управляющих решений или удовлетвор ния информационных запросов человека), обучение (для ориент ции системы на область применения), проектирование (для чел веко-машинного конструирования управляющего программно комплекса), средства программной поддержки (для наиболее по ного удовлетворения пользователей человеко-машинными вс можностями системы), управление базами знаний и данш [c.344]

Структура алгоритмического обеспечения ГЭС сформирована исходя из структуры, алгоритма функционирования и МПЗ, принятых в системе, с учетом специфических особешосгей исходной 1шформащш (возможной неполноты и нечеткости). Алгоритмическое обеспечение ГЭС для управления процессами коксования включает следующие группы алгоритмов функционирования ма-шины логического вьшода математической модели (материального, теплового и гидравлического балансов) оптимизации комбинированным методом система управления базой система управления базами знаний и правил сбора и оценки достоверности экспертных знаний блока объяснений интеллектуального интерфейса прогнозирования возникновения нештатной ситуации консультации в режимах ограниченно-естественного языка и советчика оператора внесения управляющих воздействий. [c.61]

Сложность и разнообразие функций, выполняемых описанным комплексом программ, и необходимость анализа обширных массивов информации, находящейся в базе данных, остро поставили вопрос интеллектуализации системы анализа мутационных и рекомбинационных событий, которая в настоящее время находится иа стадии разработки демонстрационного прототипа. Помимо двух описанных выше блоков ( комплекса программ для анализа полинуклеотидного контекста и базы данных) эта система содержит базу знаний о роли полинуклеотидного контекста в возшпсновении мутаций, интерфейс пользователя и программу, обеспечиващую управление вычислительным процессом, диспетчер. [c.105]

Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях. Речь идет о создании так называемого интеллектуального интерфейса, включающего в себя средства общения, базу знаний, программу-планировщик и позволяющего конечному пользователю решать широкий круг творческих задач, не выходя за пределы языка своей предметной области. Различают три типа интеллектуальных систем, основанных на знаниях интеллектуальные информационно-поисковые системы (ИИПС), расчетно-логические системы (РЛС) и экспертные системы (ЭС). ИИПС позволяют конечному пользователю со своего рабочего места осуществлять поиск в базе знаний необходимой информации, обращаясь, если нужно, в библиотечные сети. РЛС позволяют решать проектные, плановые, научные и управленческие задачи по их постановкам и исходным данным независимо от сложности математических моделей. ЭС позволяют с помощью накопленных в ЭВМ знаний о предметной области интерпретировать результаты наблюдений, осуществлять диагностику технических, биологических, социальных систем, принимать решения и формулировать планы действий, прогнозировать поведение сложных систем, проектировать и конструировать технические системы, организовывать обучение, осуществлять контроль и управление, в том числе в условиях, когда математические модели трудно использовать [30, 35—41]. [c.44]

Разработана структура гибридной экспертной системы исходя из особенностей процесса как объекта управления и экспертного анализа. Выбран перечень задач, подлежащих решению в процессе функционирования системы определены информационные и логические связи между ними определены категории лиц, взаимодействующих с системой в процессе разработки и эксплуатации. Большое значение при получении истинного семантического решения в системах, основанных на знаниях, играет достоверность исходной информации, полученной от экспертов и заполняющей базу знаний. При решении задач оперативного управления в условиях возникновения нештатной ситуации на процессе лицо, принимающее решения, получает консультацию в режиме естественного языка-, вследствие высокой психологической нагрузки в составе системы реализован интеллектуальный советчик оператора. Для удобств пользователя и в соответствии с эргономическими требованиями результать работы системы отображены в виде динамически изменяющейся мнемосхемь процесса. В состав Г для управления процессами коксования входят маши на логического вывода, математическая модель, блок оптимизации, базы зна НИИ, правил, данных, редактор базы знаний, блок оценки достоверности экс пертных знаний, блок объяснения решений, интеллектуальный интерфейс [c.60]

Для управления производством синтетического каучука на базе нейронных сетей была разработана экспертная система. Нейронные сети использовались в качестве модели представления знаний Использование нейронных сетей для трех ключевых отделений (сополимеризации, отгонки мономеров и суппси каучука) позволило осуществлять непрерынтш контроль основных технологических параметров. В случае отклонения этих параметров нейронная сеть позволяет быстро определить их причины и дает рекомендации по устранению. Разработанная система управления была реализована в рамках программной оболочки ИНТЕР-ЭКСПЕРТ на персональном компьютере с операциошюй системой М5-008. [c.77]

Вопросы управления, вопросы комплексной автоматизации приобретают не только большое значение, по и требуют принципиального нового подхода для своего решения. Таким новым подходом в настоящее время являются кибернетические методы управления, заключающиеся в математизации явлений и применении на ее основе вычислительной техники. Наличие быстродействующих точных вычислительных устройств дает возможность использовать многокон-турные системы управления, в которых с учетом непрерывно подучаемой информации о реальном ходе процесса производится вычисление рабочих параметров (весовой расход,, процентный состав веществ ИТ. п.) знание этих параметров позволяет не ограничиваться поддержанием заранее заданного режима, а подбирать оптимальный в данных условиях режим на базе известной математической модели процесса. [c.66]

Следует отметить, что БАЗА ЗНАНИЙ, ЕЛЖ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯкМ и функциональные связи 17 и 18 ыедду ними - существенные конструктивные особенности экспертной системы. Именно с их помощью осуществляется универсальный механизм "наследования" знаний [c.204]

Управляющая подсистема включает в себя ряд экспертных систем (ЭС), предназначенных для управления на различных уровнях иерарахии. Экспертные системы состоят из баз данных экспертных систем, формируемых в зависимости от их функционального назначения, и баз знаний, содержащих методы, модели и алгоритмы принятия решений по управлению объектом. [c.245]

Управляющая подсистема содержит несколько экспертных систем (ЭС), предназначенных для принятия рещений на разных уровнях управления. Каждая экспертная система в общем случае должна включать базу данных и базу знаний, однако современные информационные технологаи, позволяющие организовать хранение, доступ и обработку распределенных баз данных, существенно сокращают количество баз данных при наличии в них всей необходимой информации и возможности организации запросов к данным из различных функциональных блоков и подсистем ИАСУ. В частности, базами данных экспертных систем могут быть все базы данных, рассмотренные ранее в других функциональных составляющих ИАСУ безопасностью. [c.248]

В процессе принятия решений диспетчер пользуется методами, правилами и приемами. Если методы базируются на теории оптимального управления, то приемы отражают эвристический характер принимаемых решений, а правила являются результатом накопленного опыта, который неоценим в условиях плохо формализуемых систем. Правила отражают знания диспетчеров и представляют собой основное содержание базы знаний. В системе ОДУ активно используется опыт диспетчеров. В России именно опыт диспетчеров часто компенсирует невысокий уровень автоматизации и информатизации на предприятиях. База диспетчерских знаний формируется на основе формализации решений и действий диспетчера при заранее определенных характерных ситуациях. Правила из базы диспетчерских знаний должны найти свою практическую реализацию в виде совокупности оперативных инструкций, привязанных к сигналам системы ЗСАОА. [c.72]

Универсальность разработанной системы заключается в возможности ее использования в любой области знаний путем перепрофилирования предметной области знаний и замены вопросно-ответной базы, а также путем добавления и обновления информации, связанной с изменениями в нормативно-правовой базе. При использовании У1пс1о У8-интерфейса программа является простой в эксплуатации и требует от пользователя минимальных навыков работы на персональном компьютере. Все режимы работы доступны через основное меню программы, представленное на рис. 6.9, и через кнопки на панели управления. Функции появляются во всплывающих подсказках. Всплывающая подсказка — это текстовое сообщение, появляющееся при работе с программой, предназначенное для информирования или подсказки пользователю в текущей ситуации.) Результаты обучения и контроля автоматически заносятся в файл отчета, который может быть сохранен в текстовом виде или распечатан, причем система сохраняет в буфере обмена информацию о разделах предметной области, по которым тестируемый показал неудовлетворительные знания. Буфер обмена — это область оперативной памяти, используемая для временного хранения текстовой, графической или любой другой информации [1].) [c.406]

Программа SYN HEM-2 даже включила специальную систему взаимодействия оператора с машиной и контрольный модуль для образования и управления исходной информационной базой. Система обмена знаниями [160] облегчает пользователю просмотр и использование информации, связанной с ошибочной схемой реакции, чтобы понять, что было усвоено, как только причины неудачи стали понятны. Это иллюстрирует новое важное направление в КПОС после долгой и усердной работы, в результате которой налажена связь между человеком и машиной и создана стратегия обуздания множества решений, даваемых комбинаторикой, программы достигли уровня, позволяющего им совершенствоваться с учетом всех успешно осуществленных синтезов. Группа Гелернтера описывает преимущества основанного на использовании предыдущего опыта расширения исходной базы данных в статье, которая пробуждает надежды на большие успехи в этой области [62]. КПОС применено уже к сотням структур, и при- [c.70]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология