RU2462752C1 - Dynamic expert system - Google Patents
Dynamic expert system Download PDFInfo
- Publication number
- RU2462752C1 RU2462752C1 RU2011129419/08A RU2011129419A RU2462752C1 RU 2462752 C1 RU2462752 C1 RU 2462752C1 RU 2011129419/08 A RU2011129419/08 A RU 2011129419/08A RU 2011129419 A RU2011129419 A RU 2011129419A RU 2462752 C1 RU2462752 C1 RU 2462752C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- register
- unit
- rule
- rules
- block
- Prior art date
Links
Abstract
Description
Изобретение относится к области компьютерной техники и может использоваться для обработки сигналов систем искусственного интеллекта, в вычислительных машинах, решающих комбинаторные задачи перебора состояний.The invention relates to the field of computer technology and can be used to process signals of artificial intelligence systems in computers that solve combinatorial problems of enumeration of states.
Уровень техникиState of the art
Известна связанная экспертная система (ЭС), патент РФ на полезную модель №53036, МПК G06F 17/00, 2006 г., содержащая процессор с динамическим запоминающим устройством, соединенный с машиной логического вывода (МЛВ) в составе интерпретатора, селектора, блока обучения, блока проверки двойственности, базу данных, базу знаний, выполненную в виде искусственной нейронной сети на основе персептрона, соединенной с селектором МЛВ, с которым соединен вход блока проверки двойственности, а выход селектора соединен с интерпретатором МЛВ, клеточную сеть с вычислителем клеточного автомата, переходные блоки, входы клеточного автомата через переходной блок соединены с входным слоем персептрона, а выход также через переходной блок соединен с выходным слоем персептрона.Known related expert system (ES), patent of the Russian Federation for utility model No. 53036, IPC G06F 17/00, 2006, containing a processor with dynamic memory connected to a logical inference machine (MLV) as part of an interpreter, selector, learning unit, duality checker, database, knowledge base made in the form of an artificial neural network based on the perceptron connected to the MLV selector, to which the input of the duality checker is connected, and the output of the selector is connected to the MLV interpreter, the cellular network with As a cellular automaton, transition blocks, inputs of a cellular automaton are connected through an adapter block to the input layer of the perceptron, and the output is also connected via the adapter block to the output layer of the perceptron.
Однако при решении комбинаторных задач наступает резкое возрастание количества итераций решений в нелинейных задачах, и перебор множества вариантов приводит к комбинационному взрыву.However, when solving combinatorial problems, a sharp increase in the number of iterations of solutions in nonlinear problems occurs, and enumeration of many options leads to a Raman explosion.
Известно устройство для обработки экспертной системы (см. патент РФ №2103731, G06F 15/18, 1998 г., взятый за прототип), которое предназначено для обработки сигналов, состоящих из множества компонентов - многих переменных объекта. Изобретение предусматривает создание средств для улучшения информационного содержания и уменьшения неопределенности обрабатываемых сигналов. Устройство формирует сигналы в соответствии с объемом базы правил, которые указывают, какие комбинации компонентов возможны. Если эти комбинации имеют одинаковое значение для ведущего компонента, то он определяется в выходном сигнале. Правила организованы в базе в виде двоичных представлений возможных комбинаций, а компоненты входного и выходного сигналов представляют два возможных состояния - тавтологию - неопределение состояний и несовместимость - недопустимое состояние.A device for processing an expert system is known (see RF patent No. 2103731, G06F 15/18, 1998, taken as a prototype), which is designed to process signals consisting of many components - many object variables. The invention provides for the creation of tools to improve the information content and reduce the uncertainty of the processed signals. The device generates signals in accordance with the volume of the rule base, which indicate which combinations of components are possible. If these combinations have the same value for the host component, then it is determined in the output signal. The rules are organized in the database in the form of binary representations of possible combinations, and the components of the input and output signals represent two possible states - tautology - state uncertainty and incompatibility - unacceptable state.
В базе знаний каждое правило преобразуется в таблицу истинности, поэтому размер базы знаний пропорционален количеству правил и зависит от количества переменных состояния. В процессе консультаций с правилами размер базы знаний остается неизменным.In the knowledge base, each rule is converted into a truth table, therefore the size of the knowledge base is proportional to the number of rules and depends on the number of state variables. In the process of consultation with the rules, the size of the knowledge base remains unchanged.
Однако объем базы знаний, пропорциональный большому количеству правил, зависящих от числа переменных состояния, способствует наступлению комбинаторного взрыва.However, the volume of the knowledge base, proportional to a large number of rules depending on the number of state variables, contributes to the onset of a combinatorial explosion.
Технический результат, на достижение которого направлено данное изобретение, - создание динамической экспертной системы обработки информации с условием полноты выявления скрытых знаний в условиях неопределенности, использования неполных данных для построения логических выводов устранения явлений комбинаторного взрыва. Динамическая экспертная система (ДЭС) ориентируется на определенные узкие области человеческой деятельности, в которых они могут обучаться своей специальности, структурировать полученные знания и правильно применять большие объемы знаний.The technical result to which this invention is directed is the creation of a dynamic expert information processing system with the condition of completeness of revealing hidden knowledge in conditions of uncertainty, the use of incomplete data to build logical conclusions to eliminate combinatorial explosion phenomena. The dynamic expert system (DES) is oriented towards certain narrow areas of human activity in which they can study their specialty, structure their knowledge and correctly apply large volumes of knowledge.
Существенные признакиSalient features
Для достижения указанного технического результата в ДЭС, включающую базу данных (БД), соединенную с входным блоком, базу правил (БП), процессор, соединенный с входным блоком и машиной логического вывода (МЛВ), включающей блок инициализаций, блок сканирования БП, блок определения правил, регистр списка обновленных правил, регистр управляющей переменной, регистр управляющего правила, регистр номера правила противоречия, регистр признаков активных правил, регистр вектора состояния, регистр списка переменных, регистр производного правила, регистр списка обоснованных правил, регистр вектора локального состояния, регистр ограниченной переменной, регистр истинной переменной, блок выбора правил, блок обновления состояния, введены блок полноты выводимости (БПВ) решения, блок общения, блок обучения, блок объяснения, блок выработки решений, терминал пользователя, входы блока БПВ взаимосвязаны с выходом процессора, регистром вектора состояния, выход его соединен с блоком объяснений, с входом блока общения и блоком выработки решений, второй выход блока общения последовательно соединен с блоком обучения и блоком объяснений, выход блока выработки решений соединен с терминалом пользователя, выходы блока памяти данных соединены с входами блока определения правил, блока сканирования базы правил, блока инициализации, выход блока памяти базы правил соединен с входом блока инициализации, выходы которого соединены с входами первого и второго регистров вектора локального состояния, регистра списка истинной переменной, регистра ограниченной переменной, выходы которого соединены с входами блока выбора правил, выходы которого соединены с входами третьего и четвертого регистров вектора локального состояния, выходы которых соединены с входами блока обновления состояния, выходы которого соединены с входами регистра вектора состояния, регистра признаков активных правил, регистра управляющего правила, регистра управляющей переменной, регистра номера правила противоречия, выходы последнего и регистра признаков активных правил и регистра списка переменных соединены с входами блока определения правил, выходы которого соединены с входами регистра производного правила, регистра списка обновления правил и блока сканирования базы правил, входы которого соединены с выходами регистра управляющей переменной и регистра управляющего правила, выход блока сканирования базы правил соединен с входом регистра списка правил, выходы которого и регистра вектора состояния соединены с входами блока инициализации, выходы регистра вектора состояния соединены с входом процессора, входом регистра признаков активных правил, входом регистра управляющих правил, входом регистра управляющей переменной, выход которого соединен с входом регистра списка обновленных правил и входом регистра производного правила, выход регистра управляющего правила и регистра управляющей переменной соединены с входом регистра производного правила.To achieve the specified technical result in DES, including a database (DB) connected to the input unit, a rule base (PSU), a processor connected to the input unit and a logical output machine (MLV), including an initialization unit, a PSU scan unit, a determination unit rules, updated rule list register, control variable register, control rule register, contradiction rule number register, active rule attribute register, state vector register, variable list register, derived rule register, re Istr of the list of substantiated rules, the register of the local state vector, the register of the restricted variable, the register of the true variable, the rule selection block, the state update block, the block of completeness of derivability (BPV) of the solution, the communication block, the learning block, the explanation block, the block for making decisions, the user terminal , the inputs of the BPV unit are interconnected with the processor output, the state vector register, its output is connected to the explanations block, with the input of the communication unit and the decision-making unit, the second output of the communication unit is connected in series is connected to the training unit and the explanation unit, the output of the decision-making unit is connected to the user terminal, the outputs of the data memory block are connected to the inputs of the rule definition block, the rule base scan unit, the initialization block, the output of the rule base memory block is connected to the input of the initialization block, the outputs of which are connected with the inputs of the first and second registers of the local state vector, the register list of the true variable, the register of the limited variable, the outputs of which are connected to the inputs of the rule selection block, the outputs of which connected to the inputs of the third and fourth registers of the local state vector, the outputs of which are connected to the inputs of the state update unit, the outputs of which are connected to the inputs of the register of the state vector, register of signs of active rules, register of control rule, register of control variable, register of number of contradiction rule, outputs of the latter and the register of signs of active rules and the register of the variable list are connected to the inputs of the rule definition block, the outputs of which are connected to the inputs of the derivative register about the rule, the rule update list register and the rule base scan unit, the inputs of which are connected to the outputs of the control variable register and the control rule register, the output of the rule base scan unit is connected to the input of the rule list register, the outputs of which and the state vector register are connected to the inputs of the initialization unit, the outputs of the register of the state vector are connected to the input of the processor, the input of the register of signs of active rules, the input of the register of control rules, the input of the register of the control variable, the output of the cat It is connected to the input of the register of the list of updated rules and the input of the register of the derived rule, the output of the register of the control rule and the register of the control variable are connected to the input of the register of the derived rule.
Аппарат выводимых правил служит существенному приближению методов обращения с фундаментальными выводами к содержательным математическим рассуждениям. Логический вывод - формализованный вывод в исчислении, содержащем логические правила и имеющем в качестве основных выводимых объектов формулы, интерпретацией которых являются суждения. При этом логический вывод - содержательное рассуждение, позволяющее от сформулированных аксиом и гипотез (допущений) переходить к новым утверждениям, логически вытекающим из исходных.The apparatus of derivable rules serves as a substantial approximation of the methods of handling fundamental conclusions to substantive mathematical reasoning. A logical conclusion is a formalized conclusion in a calculus containing logical rules and having formulas as the main derivable objects, the interpretation of which is judgment. In this case, the logical conclusion is a meaningful argument, which allows us to move from the formulated axioms and hypotheses (assumptions) to new statements that logically follow from the original ones.
При зафиксированных аксиомах и правилах переходов последовательность формул является выводом (своего последнего члена А) из гипотез A1…An (n≥0), если каждый член последовательности либо является аксиомой или одной из гипотез, либо получается из предыдущих формул последовательности по одному из правил: A1…An⇒A, (⇒ знак следует выводимость) А выводима из A1…An. Если n=0, то ⇒А выводимо без каких-либо допущений. Если A1…An⇒, то допущения A1…An ведут к противоречию. В системе A1…An⇒ влечет выводимость из этих гипотез любой формулы. В исчислении, содержащем аксиому А⊃(В⊃А) и правило отделения, последовательность А, А⊃(В⊃А), В⊃А является выводом В⊃А из А, т.е. А⇒В⊃А.For fixed axioms and transition rules, a sequence of formulas is a conclusion (of its last term A) from hypotheses A 1 ... A n (n≥0) if each member of the sequence is either an axiom or one of the hypotheses, or is obtained from the previous formulas of the sequence using one of rules: A 1 ... A n ⇒A, (⇒ sign follows derivability) A is deducible from A 1 ... A n . If n = 0, then ⇒A is deducible without any assumptions. If A 1 ... A n ⇒, then the assumptions A 1 ... A n lead to a contradiction. In the system A 1 ... A n ⇒ implies the derivability of any formula from these hypotheses. In the calculus containing the axiom A⊃ (B⊃A) and the separation rule, the sequence A, A⊃ (B⊃A), B⊃A is the derivation of B⊃A from A, i.e. A⇒B⊃A.
Перечень фигур на чертежахList of figures in the drawings
Для пояснения сущности изобретения на фиг.1 представлена блок-схема предложенной ДЭС, где изображены: 1 - блок памяти базы данных (БД); 2 - блок памяти базы правил (БП); 3 - машина логического вывода (МЛВ); 4 - блок инициализации; 5 - блок определения правил и консультаций; 6 - регистр списка обновленных правил; 7 - регистр управляющей переменной; 8 - регистр управляющего правила; 9 - регистр номера противоречия правил; 10 - регистр признака активных правил; 11 - регистр вектора состояния; 12 - регистр списка переменных; 13 - регистр производного правила; 14 - регистр списка обоснованных правил; 15 - регистры (1-4) вектора локального состояния; 16 - регистр ограниченной переменной; 17 - регистр истинной переменной; 18 - блок выбора правила; 19 - блок обновления состояния; 20 - блок сканирования БП; 21 - входной блок; 22 - процессор; 23 - блок полноты выводимости; 24 - блок объяснений; 25 - блок обучения; 26 - блок общения; 27 - блок выработки решений; 28 - терминал пользователя.To clarify the invention, figure 1 presents a block diagram of the proposed DES, which shows: 1 - the memory block of the database (DB); 2 - memory block of the rule base (BP); 3 - logical inference machine (MLV); 4 - initialization block; 5 - block definition of rules and consultations; 6 - register of the list of updated rules; 7 - control variable register; 8 - register of the control rule; 9 - register of the number of inconsistency of the rules; 10 - register of the sign of active rules; 11 - register of the state vector; 12 - register of the variable list; 13 - a derivative rule register; 14 - register of the list of reasonable rules; 15 - registers (1-4) of the local state vector; 16 - register of a limited variable; 17 - register of a true variable; 18 is a rule selection block; 19 - state update unit; 20 - power supply scanning unit; 21 - input unit; 22 - processor; 23 - block completeness of derivability; 24 is an explanation block; 25 - training unit; 26 - communication unit; 27 - block making decisions; 28 - user terminal.
Динамическая экспертная система (ДЭС) включает блок памяти базы данных (БД) 1, соединенный с входным блоком 21, блок памяти базы правил (БП) 2, процессор 22, соединенный с входным блоком 21 и машиной логического вывода (МЛВ) 3, включающей блок инициализации 4, блок сканирования БП 20, блок определения правил 5, регистр списка обновленных правил 6, регистр управляющей переменной 7, регистр управляющего правила 8, регистр номера правила противоречия 9, регистр признаков активных правил 10, регистр вектора состояния 11, регистр списка переменных 12, регистр производного правила 13, регистр списка обоснованных правил 14, регистры вектора локального состояния 15, регистр ограниченной переменной 16, регистр истинной переменной 17, блок выбора правил 18, блок обновления состояния 19, блок полноты выводимости (БПВ) решения 23, блок общения 26, блок обучения 25, блок объяснения 24, блок выработки решений 27, терминал пользователя 28. Входы блока БПВ взаимосвязаны с выходом процессора 22, регистром вектора состояния 11, выход его соединен с блоком объяснений 24, с входом блока общения 26 и блоком выработки решений 27, второй выход блока общения 26 последовательно соединен с блоком обучения 25 и блоком объяснений 24, выход блока выработки решений 27 соединен с терминалом пользователя 28, выходы блока памяти данных 1 соединены с входами блока определения правил 5, блока сканирования базы правил 20, блока инициализации 4, выход блока памяти базы правил 2 соединен с входом блока инициализации 4, выходы которого соединены с входами первого и второго регистров вектора локального состояния 15, регистра истинной переменной 17, регистра ограниченной переменной 16, выходы которого соединены с входами блока выбора правил 18, выходы которого соединены с входами третьего и четвертого регистров вектора локального состояния 15, выходы которых соединены с входами блока обновления состояния 19, выходы которого соединены с входами регистра вектора состояния 11, регистра признаков активных правил 10, регистра управляющего правила 8, регистра управляющей переменной 7, регистра номера правила противоречия 9, выходы последнего и регистра признаков активных правил 10 и регистра списка переменных 12 соединены с входами блока определения правил 5, выходы которого соединены с входами регистра производного правила 13, регистра списка обновленных правил 6, регистра списка обоснованных правил 14 и блока сканирования базы правил 20, входы которого соединены с выходами регистра управляющей переменной 7 и регистра управляющего правила 8, выход блока сканирования базы правил 20 соединен с входом регистра списка обновленных правил 6, выходы которого и регистра вектора локального состояния 15 соединены с входами блока инициализации 4, выходы регистра вектора состояния 11 соединены с входом процессора 22, входом регистра признаков активных правил 10, входом регистра управляющих правил 8, входом регистра управляющей переменной 7, выход которого соединен с входом регистра списка обновленных правил 6 и входом регистра производного правила 13, выход регистра управляющего правила 8 и регистра управляющей переменной 7 соединены с входом регистра производного правила 13.Dynamic expert system (DES) includes a database memory unit (DB) 1 connected to the input unit 21, a rule base memory unit (BP) 2, a processor 22 connected to the input unit 21 and the logical output machine (MLV) 3, including the unit initialization 4, BP scan unit 20, rule determination block 5, updated rule list register 6, control variable register 7, control rule register 8, contradiction rule rule number register 9, attribute flag of active rules 10, state vector register 11, variable list register 12 , register p derivative rule 13, register of the list of substantiated rules 14, registers of the vector of local state 15, register of restricted variable 16, register of true variable 17, block for selecting rules 18, block for updating state 19, block for completeness of derivability (BPV) of solution 23, communication block 26, block learning 25, explanation block 24, decision-making block 27, user terminal 28. Inputs of the BPV block are interconnected with the output of the processor 22, the state vector register 11, its output is connected to the explanation block 24, with the input of the communication block 26 and the decision-making block 27, sec the output of the communication unit 26 is connected in series with the learning unit 25 and the explanation unit 24, the output of the decision making unit 27 is connected to the user terminal 28, the outputs of the data memory unit 1 are connected to the inputs of the rule definition block 5, the scanning block of the rule base 20, the initialization block 4, the output of the rule base 2 memory block is connected to the input of the initialization block 4, the outputs of which are connected to the inputs of the first and second registers of the local state vector 15, the register of the true variable 17, the register of the limited variable 16, the outputs of which oh connected to the inputs of the rule selection block 18, the outputs of which are connected to the inputs of the third and fourth registers of the local state vector 15, the outputs of which are connected to the inputs of the state update unit 19, the outputs of which are connected to the inputs of the register of the state vector 11, register of signs of active rules 10, register control rule 8, register of control variable 7, register of contradiction rule number 9, outputs of the last and register of signs of active rules 10 and register of variable list 12 are connected to inputs of the block dividing the rules 5, the outputs of which are connected to the inputs of the register of the derived rule 13, the register of the list of updated rules 6, the register of the list of reasonable rules 14 and the scanning unit of the rule base 20, the inputs of which are connected to the outputs of the register of the control variable 7 and the register of the control rule 8, the output of the scanning unit the base of rules 20 is connected to the input of the register of the list of updated rules 6, the outputs of which and the register of the local state vector 15 are connected to the inputs of the initialization unit 4, the outputs of the register of the state vector 11 are connected s with the input of the processor 22, the input of the register of signs of active rules 10, the input of the register of control rules 8, the input of the register of the control variable 7, the output of which is connected to the input of the register of the list of updated rules 6 and the input of the register of the derivative rule 13, the output of the register of the control rule 8 and the register of the control variable 7 connected to the input of the register of the derived rule 13.
Система работает следующим образомThe system works as follows
Система состоит из базы знаний 2 (правил), которая содержит множество продукционных правил, рабочего пространства (базы фактов - блок базы знаний 2) и МЛВ 3 интерпретатора. БЗ в начале работы содержит формулировку поставленной задачи, а затем в ней появляется множество фактов, которые программа смогла установить к текущему моменту времени. Это пространство играет роль кратковременной памяти, а факты, которые оно содержит, являются утверждениями, касающимися описания задачи и способов обращения к долговременной памяти. Пространство содержит базу знаний (БД) 1, которая состоит из операторов преобразования, выраженных в форме правил. Эти правила могут содержать переменные, значения которых уточняются и приводятся в соответствие с известными фактами с помощью процедур квазиунификации или фильтрации в процессе работы интерпретатора - МЛВ.The system consists of a knowledge base 2 (rules), which contains many production rules, a workspace (a fact base - a knowledge base block 2), and a MLV 3 interpreter. The knowledge base at the beginning of the work contains the formulation of the task, and then many facts appear in it that the program was able to establish at the current moment in time. This space plays the role of short-term memory, and the facts that it contains are statements regarding the description of the problem and how to access long-term memory. The space contains a knowledge base (DB) 1, which consists of transformation operators expressed in the form of rules. These rules may contain variables whose values are refined and brought into line with known facts using quasi-unification or filtering procedures during the work of the interpreter - MLV.
Унификация является механизмом, который лежит в основе работы продукционных систем. Она позволяет ответить на вопрос, существуют ли такие комбинации переменных, которые позволяют получить логически идентичные формулы и являются составным элементом определенного алгоритма резолюции.Unification is the mechanism that underlies the operation of production systems. It allows you to answer the question of whether such combinations of variables exist that allow you to get logically identical formulas and are an integral element of a certain resolution algorithm.
При выполнении унификации в МЛВ происходит разрешение конфликтов, управление приоритетами, распространение ограничений, выполняется доступ к памяти.When unification is performed in the MLW, conflict resolution, priority management, distribution of restrictions, and access to memory are performed.
Продукционное правило - выражение вида: MG→МД, в котором левая часть описывает MG ситуацию, представленную в соответствии с формальными правилами рабочего пространства, а правая часть МД представляет собой действие, выполнение которого происходит в случае обнаружения соответствующей ситуации. В ЭС в качестве БП 2 используют множество таких правил, а способ получения вывода представляет собой выражение (из Р и Р⊃q, следует q). Благодаря этому результаты работы системы получают объяснения. В основе работы ЭС лежат продукционные правила, поддерживающие весь объем доступных знаний. Эти знания представляются в модульном виде и легко модифицируются с учетом того, что их содержание не меняется при выполнении программы.A production rule is an expression of the form: MG → MD, in which the left part describes the MG situation, presented in accordance with the formal rules of the workspace, and the right part of the MD is an action that takes place if the corresponding situation is detected. In ES, as BP 2, many such rules are used, and the method of obtaining the output is an expression (from P and P⊃q, q follows). Due to this, the results of the system get an explanation. At the heart of the work of ES are production rules that support the entire amount of available knowledge. This knowledge is presented in a modular form and is easily modified taking into account the fact that their content does not change during the execution of the program.
МЛВ 3 - интерпретатор является основной частью ЭС, управляет порядком выводов, выполнение которых представляются в виде последовательности элементарных циклов.MLV 3 - the interpreter is the main part of the ES, controls the order of conclusions, the execution of which is represented as a sequence of elementary cycles.
Движение к цели при работе ЭС происходит естественным образом, как при доказательстве теоремы и представляется с помощью операторов И/ИЛИ. «Дерево» проходится от заключения к фактам, которые рассматриваются как предположение. Это движение по цепочке «назад» учитывает структуру фактов, которые, с одной стороны, не являются независимыми, с другой, многие из них не относятся к рассматриваемой проблеме, что уменьшает возможность избежать комбинаторного взрыва числа возможных цепочек, т.к. лишь в немногих случаях заключения можно заранее предвидеть и как-то ограничивать перебор вариантов.The movement to the goal during the ES operation occurs naturally, as in the proof of the theorem and is represented using the AND / OR operators. A “tree” goes from conclusion to facts, which are considered as an assumption. This movement along the “backward” chain takes into account the structure of facts, which, on the one hand, are not independent, on the other, many of them are not relevant to the problem, which reduces the possibility of avoiding a combinatorial explosion of the number of possible chains, because only in a few cases, conclusions can be foreseen and somehow limit the enumeration of options.
Элементарный цикл МЛВ 3 интерпретатора состоит в следующем.The elementary cycle of the MLV 3 interpreter is as follows.
- Определение: определить правила и относящиеся к ним факты путем унификации (сопоставление с образцом).- Definition: Define the rules and related facts by unification (comparison with the sample).
- Выбор: выбрать такие правила, которые следует выполнить для эффективного решения задачи.- Choice: choose the rules that must be followed to effectively solve the problem.
- Вывод: выполнить действия, используя результаты определения унификации правил, построить новую базу фактов.- Conclusion: perform actions using the results of determining the unification of rules, build a new database of facts.
Управление ЭС состоит в разрешении конфликтов между правилами, готовыми к выполнению. Выбор правила имеет важное значение не только для производительности ЭС, но и для того, чтобы она могла совершенствоваться и «понимать» то, что она делает.ES management consists in resolving conflicts between rules that are ready to be implemented. The choice of the rule is important not only for the performance of the ES, but also so that it can improve and “understand” what it does.
Структура управления строится на принципах: исчерпывающий перебор, выбор правила с помощью оценок. Ответ на точно поставленный вопрос отыскивается путем взвешенного анализа всех возможных выводов и ограниченной комбинаторики в исследуемом пространстве.The management structure is based on the principles of: exhaustive search, selection of a rule using estimates. The answer to the precisely posed question is sought by a balanced analysis of all possible conclusions and limited combinatorics in the space under study.
Общий тип оценки состоит в выборе первого встретившегося правила, удовлетворяющего соответствующим условиям. Сначала отыскивают все правила-кандидаты, затем выбирают из них правило с максимальным значением оценки, полученной с помощью критерия: оптимальной оценкой приоритета правил в зависимости от их вклада в достижение цели, от важности используемых фактов. Структура управления требует от системы, чтобы все сообщения проходили через базу фактов.The general type of assessment is to select the first rule that meets the relevant conditions. First, all candidate rules are searched, then a rule is selected from them with the maximum value of the assessment obtained using the criterion: the optimal assessment of the priority of the rules depending on their contribution to the achievement of the goal, on the importance of the facts used. The management structure requires the system to have all messages go through the fact base.
Время вычисления и получения выводов растет вместе с произведением числа правил на число записей в базе фактов. Наиболее важным фактором является число безуспешных попыток, предпринятых для выполнения правил, решаемых с помощью математических алгоритмов фильтрации. При этом переносятся выведенные факты с активацией только таких правил, в которых эти факты упоминаются как посылки. Также оцениваются выражения, общие для нескольких правил, только один раз за цикл и сохранение результатов вычислений при переходе от одного цикла к другому, когда соответствующие факты не изменяются. При этом упрощается поиск соответствия между правилами и фактами.The time to calculate and draw conclusions grows with the product of the number of rules and the number of records in the fact base. The most important factor is the number of unsuccessful attempts made to fulfill the rules that are solved using mathematical filtering algorithms. In this case, the derived facts are transferred with the activation of only those rules in which these facts are referred to as premises. Also, expressions common to several rules are evaluated only once per cycle and the saving of the results of calculations during the transition from one cycle to another, when the corresponding facts do not change. This simplifies the search for correspondence between rules and facts.
Но правила содержат переменные и число правил и фактов представляются большими величинами (тысячи), что увеличивает вероятность комбинаторного взрыва.But the rules contain variables and the number of rules and facts are represented by large quantities (thousands), which increases the likelihood of a combinatorial explosion.
В ЭС управление является «открытым»: правило может быть вызвано в любой момент вне зависимости от других правил в базе фактов, описывающей каждую конкретную ситуацию. Происходит чередование циклов выбора и выполнения правил, после каждого цикла порядок выполнения правил определяется автоматически. Основным средством управления является последовательный порядок выполнения инструкций таких, как «ЕСЛИ-ТО-ИНАЧЕ», которые работают с небольшой частью ситуаций. Ход выполнения инструкций связан с данными, небольшие изменения во входных данных мало влияют на выполнение процедур. ЭС использует процессор 22, который взаимосвязан в форме представленных правил применительно к входному сигналу 21 с целью образования выходного сигнала. Представление правил содержит большое количество логических связей между возможными компонентами входного сигнала, которые несут информацию о физическом объекте, а процесс поиска осуществляется через представление правил для получения информации. В процессе поиска устанавливаются дополнительные правила, и возникает необходимость хранить обширную информацию результатов практического использования выявленных индивидуальных правил. Чтобы компоненты входного сигнала 21 содержали двоичное представление физического объекта, необходимо, чтобы средства хранения имели такую конфигурацию, которая могла бы хранить массив двоичных кодов, каждый из которых будет представлять комбинацию упомянутых компонентов.In ES, management is “open”: a rule can be invoked at any time, regardless of other rules in the fact base that describes each specific situation. There is an alternation of cycles of selection and execution of rules, after each cycle, the order of execution of the rules is determined automatically. The main control tool is a sequential order of instructions such as IF-ELSE, which work with a small part of situations. The execution of instructions is related to data; small changes in the input data have little effect on the execution of procedures. The ES uses a processor 22, which is interconnected in the form of the presented rules as applied to the input signal 21 in order to form an output signal. The presentation of the rules contains a large number of logical connections between the possible components of the input signal that carry information about the physical object, and the search process is carried out through the presentation of the rules to obtain information. In the search process, additional rules are established, and there is a need to store extensive information on the results of the practical use of the identified individual rules. In order for the components of the input signal 21 to contain a binary representation of a physical object, it is necessary that the storage means have such a configuration that could store an array of binary codes, each of which will represent a combination of these components.
Устройство обработки сигналов выполняется так, чтобы входной сигнал 21 вектора входного состояния преобразовывался в выходной сигнал вектора выходного состояния с помощью информации, содержащейся в базе правил.The signal processing device is configured so that the input signal 21 of the input state vector is converted into the output signal of the output state vector using the information contained in the rule base.
МЛВ 3 - интерпретатор управляет порядком выводов, выполнение которых всегда можно представить в виде последовательности элементарных циклов. Интерпретация - распространение исходных положений формальной системы на реальность - «реальный мир». Интерпретация придает смысл каждому символу системы и устанавливает взаимнооднозначное соответствие между символами формальной системы и реальными объектами.MLV 3 - the interpreter controls the order of conclusions, the implementation of which can always be represented as a sequence of elementary cycles. Interpretation - the extension of the initial provisions of the formal system to reality - the "real world". Interpretation gives meaning to each symbol of the system and establishes a one-to-one correspondence between the symbols of the formal system and real objects.
Вектор входного состояния 21 содержит информацию в некоторых точках относительно уже известных аспектов физического объекта (состояние датчиков информации, сенсорных устройств и др.), однако другие компоненты вектора входного состояния 21 обычно неизвестны. Это и есть функция устройства обработки сигнала и способа определения всех неизвестных компонентов, если база правил 2 дает возможность произвести расчет. При этом вектор выходного состояния 11 представляется конъюнкцией или логическим умножением вектора входного состояния 21 и базы правил 2.The input state vector 21 contains information at some points regarding already known aspects of a physical object (the state of information sensors, sensor devices, etc.), however, other components of the input state vector 21 are usually unknown. This is the function of the signal processing device and the method for determining all unknown components, if the rule base 2 makes it possible to calculate. Moreover, the vector of the output state 11 is represented by the conjunction or logical multiplication of the vector of the input state 21 and the rule base 2.
В системе каждое хранимое в векторе состояния вероятное значение имеет возможные двухразрядные формы: 0-1 - истинное; 1-0 - ложное; 1-1 - тавтология (не определено, нет необходимости); 0-0 - противоречие.In the system, each probable value stored in the state vector has possible two-digit forms: 0-1 - true; 1-0 - false; 1-1 - tautology (not defined, not necessary); 0-0 is a contradiction.
Механизм логического вывода МЛВ 3 содержит блоки памяти правил 2, запоминающее устройство (ЗУ) для хранения правил в индексной форме. Память базы данных 1, которая указывает на связь между правилами и переменными, т.е. какие переменные связаны с теми или иными конкретными правилами. Например, двоичное число будет храниться в ячейке Bij, если переменная Vj включена в правило Rj. Вычисленная информация о среде хранится в регистре вектора состояния 11, а само устройство обработки сигнала содержит блок определения правил и консультаций 5, который функционирует на основе содержания этого регистра с использованием информации, которая находится в памяти блока 1 и в памяти блока правил 2, чтобы образовывать и направлять новые значения в регистр вектора состояния 11 вместе с новой информацией, которую удалось получить. В течение этого процесса определенный список находится в регистре 10 признака активных правил, которые уже привели к образованию новой информации; если встречается противоречие, тогда номер правила, с которым связано противоречие, будет храниться в регистре 9 номера правила противоречия. Правила, с которыми проводится консультация, определяются на основе информации в памяти блока 1 с помощью блока сканирования базы правил 20, регистра списка обновления правил 6 и регистров управляющей переменной 7 и управляющих правил 8.The logical output mechanism MLV 3 contains blocks of memory rules 2, a storage device (memory) for storing rules in index form. Database memory 1, which indicates the relationship between rules and variables, i.e. which variables are associated with specific rules. For example, a binary number will be stored in cell B ij if the variable V j is included in rule R j . The calculated information about the environment is stored in the register of the state vector 11, and the signal processing device itself contains a rule determination and consultation unit 5, which operates on the basis of the contents of this register using information that is in the memory of block 1 and in the memory of block of rules 2 to form and send the new values to the state vector register 11 together with the new information that was obtained. During this process, a specific list is in register 10 of the sign of active rules that have already led to the formation of new information; if a contradiction occurs, then the rule number with which the contradiction is associated will be stored in register 9 of the contradiction rule number. The rules with which consultation is carried out are determined on the basis of information in the memory of block 1 using the scanning block of rule base 20, the register of the update list of rules 6 and the registers of the control variable 7 and control rules 8.
Условием стратегий логического выведения является однозначное и компактное представление значений. В системе используется интерфейс оператора - компилятор - для преобразования правил, выраженных оператором в виде логических связей в двоичную индексную форму в памяти правил блока 2. Компилятор проверяет избыточность во входной информации и несоответствие с прежними правилами с помощью метода создания теоремы, а вторую проверку с помощью метода производного правила регистром 13.A prerequisite for logical inference strategies is an unambiguous and compact representation of values. The system uses the operator interface — the compiler — to convert the rules expressed by the operator in the form of logical links into a binary index form in the memory of the rules of block 2. The compiler checks the redundancy in the input information and the discrepancy with the previous rules using the method of creating a theorem, and the second check using derivative rule method register 13.
В памяти правил блока 2 каждая легальная комбинация хранится в адресной ячейке памяти, например в 16-разрядном слове, первое правило занимает С слов, второе - Т слов.In the memory of the rules of block 2, each legal combination is stored in the address memory cell, for example, in a 16-bit word, the first rule takes C words, the second T words.
Переменные в любом правиле располагаются в последовательность в соответствии с общей схемой, упорядоченное множество или домен, что упрощает процедуру адресации правил и переменных.Variables in any rule are arranged in a sequence in accordance with the general scheme, an ordered set or domain, which simplifies the procedure for addressing rules and variables.
Память блока 1 указывает на двоичную связь между правилами и переменными. Bij равно 1, если переменная j обнаруживается в правиле i, в противном случае - Bij является «0». Содержимое памяти блока 1 рассматривается в качестве основной информации адресации, которая используется для определения, к каким правилам следует обращаться.Block 1 memory indicates a binary relationship between rules and variables. B ij is equal to 1 if the variable j is found in rule i; otherwise, B ij is “0”. The contents of the memory of block 1 are considered as basic addressing information, which is used to determine which rules should be addressed.
Двоичные конфигурации хранятся в памяти правил блока 2. В памяти блока 1 хранится структура предложения. Переменные внутри слов правила располагаются в соответствии с общим доменом, поэтому находящаяся в памяти 1 информация указывает, какую переменную будут определять разряды слов правила. Последовательность срабатывания блока 20 сканирования базы правил определяется блоком 5, который идентифицирует ряды строки в матрице правил, ограничивающие условие вектора состояния.Binary configurations are stored in the memory of the rules of block 2. In the memory of block 1, the structure of the sentence is stored. The variables inside the words of the rule are arranged in accordance with the common domain, therefore the information in memory 1 indicates which variable the bits of the words of the rule will determine. The sequence of operation of the block 20 scanning the rule base is determined by block 5, which identifies the rows in the matrix of rules that limit the condition of the state vector.
Вектор глобального состояния удерживается в регистре вектора состояния 11, а регистры вектора локального состояния 15 используют в процессе консультации с правилами, удерживая соответственно самый младший и самый старший двоичные разряды вектора состояния. Чтобы оптимизировать скорость выполнения этой операции, входные ограничивающие условия вектора состояния хранятся в двух дополнительных 16-разрядных регистрах (истинные переменные, ограниченные переменные, т.е. известно, что будет либо истинным, либо ложным).The global state vector is held in the register of the state vector 11, and the registers of the local state vector 15 are used in the process of consulting with the rules, holding the smallest and oldest binary bits of the state vector, respectively. To optimize the speed of this operation, the input limiting conditions of the state vector are stored in two additional 16-bit registers (true variables, bounded variables, i.e. it is known that it will be either true or false).
Блок инициализации 4 устанавливает адрес правила и вектор локального входного состояния с помощью регистра вектора состояния 11 и памяти данных 1. На начальном этапе регистры вектора локального состояния 15 повторно устанавливаются на ноль.The initialization unit 4 sets the address of the rule and the vector of the local input state using the register of the state vector 11 and data memory 1. At the initial stage, the registers of the vector of local state 15 are reset to zero.
Блок обновления состояния 19 обновляет регистр вектора состояния, регистры локального состояния и регистры управляющей переменной и управляющего правила. Регистр вектора состояния 11 обновляется с помощью индивидуальных регистров локального состояния 15. Адреса переменных считывают из памяти блока 1. Если будет установлено, что вектор выходного состояния не соответствует требованиям, тогда регистр номера правила противоречия 9 обновляется индексом ИЛИ подобно адресной информацией правила противоречия, а затем поиск состояния прерывается.The state update unit 19 updates the state vector register, local state registers, and control variable and control rule registers. The register of the state vector 11 is updated using individual local state registers 15. The addresses of the variables are read from the memory of block 1. If it is established that the vector of the output state does not meet the requirements, then the register of the contradiction rule number 9 is updated with the OR index like the address information of the contradiction rule, and then state search is interrupted.
Регистр признак активного правила 10 обновляется только в том случае, если в процессе консультации с правилами выводится одна или более переменных. Индекс считывается из памяти блока 1.The register attribute of active rule 10 is updated only if one or more variables are displayed during the consultation with the rules. The index is read from the memory of block 1.
Подобным же образом и регистр 7 управляющей переменной обновляется только в том случае, если в ходе консультации с правилами выводится одна или более переменных. Только вновь ограниченные переменные идентифицируются в регистре 7 для управления правилом. Регистр управляющего правила 8 обновляется тогда, когда количество тавтологий в векторе локального выходного состояния равно 0 или 1. Затем логический 0 вводится в индекс текущего правила и подобная процедура исключает возможность повторного использования для консультации именно этого правила. В конце операции консультации с правилом имеем вновь выведенную информацию для всех прочих правил и для внешней оперативной среды.In the same way, the control variable register 7 is only updated if one or more variables are output during the consultation with the rules. Only newly restricted variables are identified in register 7 to control the rule. The register of control rule 8 is updated when the number of tautologies in the local output state vector is 0 or 1. Then a logical 0 is entered into the index of the current rule and a similar procedure excludes the possibility of reusing this rule for consultation. At the end of the consultation operation with the rule, we have the newly derived information for all other rules and for the external operating environment.
В системе управления событием-состоянием может оказаться желательным выполнить одну консультацию с базой правил блока 2, чтобы определить последствия только на одном уровне текущих состояний ввода. В ситуации необходимо определять максимальное количество дополнительной информации; в подобных случаях требуется проведение дополнительных консультаций с базой правил 2 - осуществляется обратная связь по правилу.In an event-state management system, it may be desirable to carry out one consultation with the rule base of block 2 to determine the consequences at only one level of the current input states. In a situation, it is necessary to determine the maximum amount of additional information; in such cases, additional consultations with the rule base 2 are required - feedback is provided according to the rule.
Важным аспектом проблемы регулирования «событие-состояние» является проведение четкой грани между входными (независимыми) и выходными (зависимыми) переменными. Расширение метода консультирования с правилами дает возможность использовать механизмы логического вывода МЛВ 3 в качестве автоматического регулятора «событие-состояние», а также в качестве механизма логического вывода. Каждое правило расширяется с помощью заголовка ввода/вывода, в котором точно указано, какие переменные являются входными и выходными (соответственно логической 1 и 0).An important aspect of the problem of regulation of the “event-state” is a clear distinction between input (independent) and output (dependent) variables. The extension of the method of consulting with the rules makes it possible to use the mechanisms of logical inference of MLV 3 as an automatic controller "event-state", and also as a mechanism of logical inference. Each rule is expanded with an I / O header, which precisely indicates which variables are input and output (logical 1 and 0, respectively).
Принцип работы МЛВ 3 состоит в манипулировании множеством правил. В блоке 2 предварительно сканируют базу правил, чтобы идентифицировать те правила, с которыми необходимо проконсультироваться. Любое правило, которое может логически вывести новую информацию, является кандидатом, и его необходимо «просмотреть». Независимым модулем поиска механизма логического вывода 3 является блок сканирования базы правил 20, который выдает номера правил-кандидатов, хранимых в регистре списка правил 12. Критериями просмотра правила является то, что ограничение ввода информации определяется истинным или ложным заключением, т.е. это правило включает в себя переменную во входном векторе, который детерминирован, а вектор текущего локального состояния ранее не был вектором входного состояния этого же правила.The principle of operation of MLV 3 is to manipulate many rules. In block 2, the rule base is pre-scanned to identify those rules that need to be consulted. Any rule that can logically infer new information is a candidate and must be “reviewed”. An independent search module for the logical inference mechanism 3 is the scanning unit of the rule base 20, which provides the numbers of the candidate rules stored in the register of the rule list 12. The criteria for viewing the rule is that the restriction on the input of information is determined by a true or false conclusion, i.e. this rule includes a variable in the input vector, which is determined, and the vector of the current local state was not previously the vector of the input state of the same rule.
Все правила-кандидаты просматриваются и используются параллельно. После консультации с правилами-кандидатами осуществляется новый поиск (обратная связь по управлению), чтобы найти новое множество в регистре 6 списка правил-кандидатов.All candidate rules are reviewed and used in parallel. After consultation with the candidate rules, a new search is performed (control feedback) to find a new set in register 6 of the candidate rule list.
Преобразование вектора состояния заканчивается тогда, когда достигнуто минимальное количество тавтологий (или минимальная степень неопределенности в сигнале, представленном вектором состояния), т.е. преобразование заканчивается тогда, когда будет исчерпан весь список правил-кандидатов или когда в процессе консультации идентифицируется противоречие.The transformation of the state vector ends when the minimum number of tautologies (or the minimum degree of uncertainty in the signal represented by the state vector) is reached, i.e. the transformation ends when the entire list of candidate rules is exhausted or when a contradiction is identified during the consultation process.
Логическая «1» в регистре управления правилом означает, что необходимо найти соответствующее правило. Наличие «0» делает возможным не принимать во внимание это правило в качестве правила-кандидата.Logical “1” in the rule control register means that it is necessary to find the corresponding rule. The presence of "0" makes it possible not to take this rule into account as a candidate rule.
Список правил-кандидатов определяют с помощью блока сканирования базы правил 20 и с использованием информации от регистров 15 и памяти блока 1. Управляющее слово переменной логически умножается с каждой строкой блока 20, а полученные результаты логически складываются, чтобы определить, в каких правилах имеют место ограниченные переменные в регистре 15. Если процедура консультации с правилами имела своим конечным результатом противоречие, тогда регистр номера противоречия 9 будет обновляться текущим номером правила и поиск на этом заканчивается.The list of candidate rules is determined using the scanning block of the rule base 20 and using information from the registers 15 and the memory of block 1. The control word of the variable is logically multiplied with each row of block 20, and the results are logically added to determine which rules have limited variables in the register 15. If the consultation procedure with the rules had a contradiction in its end result, then the register of the contradiction number 9 will be updated with the current rule number and the search will end etsya.
Работа БПВ 23 строится на основе использования регистровых автоматов (АР), определяющих класс полноты выводов ЭС. Каждый входной сигнал х∈Х автомата А определяет преобразование fx: а→ах (→ импликакция, следует, если А, то В…) множества состояний автомата А. Преобразование fx порождает полугруппы автомата А - множество с одной бинарной операцией, удовлетворяющей закону ассоциативности. Для каждого слова p∈F(x) определяет преобразование fp: a→ap, а соотношение fpq=fp·fq показывает отображение γ: p→fp - взаимнооднозначное соответствие (гомоморфизм) свободной полугруппы F(x) на полугруппу GA: полугруппа GA автомата А есть Х-автомат, если fpx=fpx.The operation of the BPV 23 is based on the use of register machines (AR), which determine the class of completeness of ES conclusions. Each input signal x∈X of the automaton A defines a transformation f x : a → ax (→ implication, it follows if A, then B ...) of the set of states of the automaton A. The transformation f x generates semigroups of the automaton A - a set with one binary operation satisfying the law associativity. For each word p∈F (x) defines the transformation f p : a → ap, and the relation f pq = f p · f q shows the map γ: p → f p is the one-to-one correspondence (homomorphism) of the free semigroup F (x) onto the semigroup G A : the semigroup G A of the automaton A is an X-automaton if f p x = f px .
Отображение ξа: G→ap является гомоморфизмом автомата GA, a гомоморфизм F(x) - автомата с функцией переходов δ(р,х)=рх автомата F(x) на GA. Последний определяет разбиение полугруппы F(x) на классы слов, имеющих одинаковые полугруппы. Этим обеспечивается полнота выводов.The map ξ a : G → ap is a homomorphism of the automaton G A , and the homomorphism F (x) is an automaton with the transition function δ (p, x) = px of the automaton F (x) on G A. The latter defines a partition of the semigroup F (x) into classes of words having identical semigroups. This ensures the completeness of the conclusions.
БПВ 23 - бесконечный автомат с использованием р-позиционного регистра - множества переменных (элементов регистра) с одной и той же р-элементарной областью определения Р, занумерованных последовательными целыми числами и упорядоченных в соответствии с этой нумерацией. Регистр состоит из конечного числа элементов, которые считаются бесконечными. Для нумерации элементов двустороннего регистра используются все целые рациональные числа (положительные и отрицательные). Состояние регистра - наборы значений (состояний) его элементов. Преобразование множества состояний регистра - периодически определенные преобразования, которые задаются р-значной функцией f(z1…:zq) и уравнениями yi=f(xi+1,…xi+iq), определяющими значение i-й переменной регистра после выполнения преобразования через значение xj его переменных до выполнения преобразований; набор чисел (i1…iq) - база периода.BPV 23 is an infinite automaton using a p-position register — a set of variables (register elements) with the same p-elementary domain of definition of P, numbered by sequential integers and ordered in accordance with this numbering. A register consists of a finite number of elements that are considered infinite. To number the elements of the bilateral register, all rational integers (positive and negative) are used. Register state - sets of values (states) of its elements. A transformation of a set of register states is periodically defined transformations that are defined by a p-valued function f (z 1 ...: z q ) and the equations y i = f (x i + 1 , ... x i + iq ) that determine the value of the i-th register variable after performing the conversion through the value x j of its variables before performing the transformations; a set of numbers (i 1 ... i q ) is the base of the period.
Преобразование переносится на случай нескольких регистров, определяется множество состояний АР и функция переходов В. АР состоит из конечного набора регистров R1…Rn и состояниями его являются наборы состояний регистров. Каждому входному сигналу у∈У входного алфавита У автомата В соответствует преобразование fy множества В. Для задания функции выходов АР рассматривают разбиение Г множества его состояний на попарно пересекающиеся классы и рассматривают функцию выходов как функцию, зависящую только от класса, которому принадлежит состояние автомата и входного сигнала. Разбиение Г конечное, а его классы получают путем применения булевых операций к допустимым множествам - конечно определенным множествам, в которых заданы элементы, а регистры принимают заданные значения. Допустимыми являются множества, в которых заданный регистр содержит определенную конфигурацию значений переменных или в состоянии его заданная конфигурация периодически повторяется.The transformation is carried over to the case of several registers, the set of states of the AR and the transition function of B are determined. The AR consists of a finite set of registers R 1 ... R n and its states are sets of register states. Each input signal y∈U of the input alphabet V of the automaton B corresponds to a transformation f y of the set B. To define the function of the outputs of the AP, consider the partition Γ of the set of its states into pairwise intersecting classes and consider the output function as a function that depends only on the class to which the state of the automaton belongs and input signal. The partition Γ is finite, and its classes are obtained by applying Boolean operations to admissible sets — to finitely defined sets in which elements are given, and registers take given values. Valid are sets in which a given register contains a certain configuration of variable values or in a state its given configuration is periodically repeated.
Входами БПВ 23 связан с процессором 22, регистром 11 вектора состояния, а выходами - с блоком объяснения 24 и блоком выработки решений 27.The BPV 23 inputs are connected to the processor 22, the state vector register 11, and the outputs - to the explanation block 24 and the decision-making block 27.
Концепция ЭС состоит в том, чтобы программа могла объяснить свои действия для того, чтобы облегчить их понимание пользователю, а также сделать их более убедительными. Встроенный диалог позволяет пользователю задавать вопросы системе в любой момент в блоке объяснения 24. Способность к пониманию вопросов и объяснение осуществляются интерпретатором вопросов (МЛВ) на основе ключевых слов и форматов ввода-вывода. Функционирование интерпретатора МЛВ 3 облегчается стандартной формой представления знаний (правила продукции).The concept of ES is that the program could explain its actions in order to facilitate their understanding to the user, as well as to make them more convincing. The built-in dialogue allows the user to ask questions to the system at any time in the explanation block 24. The ability to understand questions and explain are carried out by the question interpreter (MLV) based on keywords and input-output formats. The functioning of the MLV 3 interpreter is facilitated by the standard form of knowledge representation (product rules).
Блок обучения 25 - интерактивная программа, предназначенная для оказания помощи эксперту системы, функционирующей в области, характеризующейся большой массой знаний. Это промежуточная программа (интерфейс), ведущая диалог с экспертом на естественном языке с целью освободить его от анализа отдельных частностей. Система может не только непосредственно использовать свои знания, но также заниматься их изучением, обобщением и обсуждением. Может также вести диалог между двумя специалистами. Система 25 способна строить общие модели для выполнения операций для обучения словам и для продолжения последовательностей. Список правил упорядочивается, а обучение состоит в том, чтобы помещать новые правила в этот список на «разумно» выбранное место. Этот порядок работы системы позволяет обойти декларативный характер продукционных систем и преодолеть ограничения познания в области инженерной психологии.Training block 25 is an interactive program designed to assist an expert in a system operating in an area characterized by a large body of knowledge. This is an intermediate program (interface) that conducts a dialogue with an expert in a natural language in order to free him from the analysis of individual particulars. The system can not only directly use its knowledge, but also engage in their study, generalization and discussion. It can also lead a dialogue between two specialists. System 25 is capable of constructing general models for performing operations for learning words and for continuing sequences. The list of rules is ordered, and the training is to put the new rules in this list in a “reasonably” chosen place. This system operation procedure allows you to circumvent the declarative nature of production systems and overcome the limitations of knowledge in the field of engineering psychology.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011129419/08A RU2462752C1 (en) | 2011-07-18 | 2011-07-18 | Dynamic expert system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011129419/08A RU2462752C1 (en) | 2011-07-18 | 2011-07-18 | Dynamic expert system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2462752C1 true RU2462752C1 (en) | 2012-09-27 |
Family
ID=47078600
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2011129419/08A RU2462752C1 (en) | 2011-07-18 | 2011-07-18 | Dynamic expert system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2462752C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022035344A1 (en) * | 2020-08-13 | 2022-02-17 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского" | Method for reversible correction of artificial intelligence systems |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2103731C1 (en) * | 1989-02-03 | 1998-01-27 | Бэнг энд Олуфсен Хоулдинг А/С | Processing device for expert system |
| RU53036U1 (en) * | 2005-08-11 | 2006-04-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Летно-исследовательский институт имени М.М. Громова" | RELATED EXPERT SYSTEM |
| US20070226166A1 (en) * | 2004-05-07 | 2007-09-27 | Christophe Labreuche | Generic Method of Taking Account of Several Parameters in a Value Judgement Function |
| RU2310237C1 (en) * | 2006-01-26 | 2007-11-10 | Александр Владимирович Богданов | Intelligent training system |
| RU2405193C2 (en) * | 2005-02-28 | 2010-11-27 | Майкрософт Корпорейшн | Automated data management |
-
2011
- 2011-07-18 RU RU2011129419/08A patent/RU2462752C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2103731C1 (en) * | 1989-02-03 | 1998-01-27 | Бэнг энд Олуфсен Хоулдинг А/С | Processing device for expert system |
| US20070226166A1 (en) * | 2004-05-07 | 2007-09-27 | Christophe Labreuche | Generic Method of Taking Account of Several Parameters in a Value Judgement Function |
| RU2405193C2 (en) * | 2005-02-28 | 2010-11-27 | Майкрософт Корпорейшн | Automated data management |
| RU53036U1 (en) * | 2005-08-11 | 2006-04-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Летно-исследовательский институт имени М.М. Громова" | RELATED EXPERT SYSTEM |
| RU2310237C1 (en) * | 2006-01-26 | 2007-11-10 | Александр Владимирович Богданов | Intelligent training system |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022035344A1 (en) * | 2020-08-13 | 2022-02-17 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского" | Method for reversible correction of artificial intelligence systems |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Erdem et al. | Applications of answer set programming | |
| Forbus et al. | Extending SME to handle large‐scale cognitive modeling | |
| Fan et al. | Attribute-oriented cognitive concept learning strategy: a multi-level method | |
| Rykiel Jr | Artificial intelligence and expert systems in ecology and natural resource management | |
| Mata et al. | Type-1 OWA methodology to consensus reaching processes in multi-granular linguistic contexts | |
| Althoff et al. | Case-based reasoning and expert system development | |
| Jamnik et al. | Endowing Machines with the Expert Human Ability to Select Representations: Why and How. | |
| Nadim et al. | Data-driven dynamic causality analysis of industrial systems using interpretable machine learning and process mining | |
| Mota et al. | Answer me this: constructing disambiguation queries for explanation generation in robotics | |
| Păun | Membrane computing | |
| RU2462752C1 (en) | Dynamic expert system | |
| Sharma et al. | Multi-agents based data mining for intelligent decision support systems | |
| Simpson et al. | Structural modeling | |
| Zagorskiy | Factors that determine the level of intelligence of cybernetic systems | |
| Ho et al. | Using mutually validated memories of experts for case-based knowledge systems | |
| Helvacioglu et al. | Expert system applications in marine technologies | |
| Gero | An overview of knowledge engineering and its relevance to CAAD | |
| US20110124975A1 (en) | Method for Medical Diagnosis Utilizing PDA Software Robots | |
| Zoteva et al. | Generalized nets. An overview of the main results and applications | |
| Polk et al. | ASPM2: Progress toward the analysis of symbolic parameter models | |
| King | A framework for teaching OR techniques | |
| Lourdusamy et al. | Expert systems in ai: Components, applications, and characteristics focusing on chatbot | |
| Kumar et al. | A contemporary approach to hybrid expert systems case base reasoning | |
| Peng et al. | Concept formation in a design optimization tool | |
| Hasan et al. | Review of AI Techniques and Cognitive Computing Framework for Intelligent Decision Support |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20150719 |