Г. В. РЫБИНА, В. В. СМИРНОВ
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
ВЕРИФИКАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ
В ИНТЕГРИРОВАННЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ
Рассматриваются проблемы верификации баз знаний в интегрированных экспертных системах.
Характерной особенностью современного состояния исследований и разработок в области интеллектуальных систем, в частности, интегрированных экспертных систем (ИЭС) [1], является значительный рост внимания к вопросам верификации создаваемых баз знаний (БЗ), которые могут достигать достаточно больших объемов в ИЭС.
В настоящее время существует значительное число работ, посвященных, в основном, методам верификации традиционных (простых продукционных) экспертных систем (ЭС), поскольку концепция разработки ЭС ориентировалась на изолированное автономное функционирование ЭС, поcтроенной только на основе эксклюзивных знаний экспертов, описывающих узкую, почти «игрушечную» проблемную область (ПО), модель которой создавалась в результате искусной работы инженера по знаниям с экспертом. Однако в практике создания ИЭС, в частности, на основе задачно-ориентированной методологии (ЗОМ) [1] и автоматизированной технологии, включающей инструментарий нового поколения – комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ [2], оказалось, что объемы информации, полученной на этапе структурирования, т. е. построения поля знаний (ПЗ), и этапе построения собственно БЗ, с одной стороны, могут быть весьма значительными, а с другой ─ включать недостоверные знания, содержащие отдельные виды НЕ-факторов, эксплицитно проявляющихся в знаниях экспертов. Тем не менее адекватных подходов и методов для верификации БЗ и ПЗ в ИЭС в настоящее время, практически, не существует. Поэтому одной из важных целей исследований, проводимых в рамках ЗОМ и комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, является разработка методов верификации БЗ и ПЗ в ИЭС на основе подходов, применяемых при тестирования традиционных программ с учетом использования гибких технологий обработки информации, характерных для тестирования сложных программных систем, базирующихся на выборе определенной стратегии и разработке плана тестирования.
Возможность деления ПЗ на фрагменты (из-за наличия нескольких итераций в процессе интервьюирования экспертов), а также выделение фрагментов в больших БЗ по признаку принадлежности атрибутов к различным объектам, позволили перейти от стратегии целостной верификации ПЗ и БЗ, к инкрементальным стратегиям. При тестировании традиционных программ различают такие инкрементальные стратегии тестирования, как нисходящая и восходящая, а также часто выделяют итерационную стратегию, являющуюся частным случаем восходящей. С точки зрения распространенного подхода к верификации БЗ, основанного на поиске аномалий, обнаружение статических аномалий можно отнести к начальному этапу итерационной стратегии, при которой выполняется анализ отдельных фрагментов и их попарное сопоставление, а проверку нарушений динамических (функциональных) свойств БЗ, путем формирования и сравнения цепочек правил за счет просмотра БЗ «в ширину», следует отнести к применению итерационной стратегии. Для верификации ПЗ, содержащего отдельные виды НЕ-факторов, удобно комбинировать восходящую и нисходящую стратегии с тем, чтобы снизить трудоемкость отдельных процедур анализа недостоверных знаний.
Для верификации динамических свойств больших БЗ, как правило, не обязательно проводить анализ всех возможных цепочек вывода – в этом случае полезно построение плана верификации, основанного на следующих критериях охвата (называемых также критериями полноты): критерии охвата правил (каждое правило должно применяться хотя бы один раз); критерии охвата ветвлений (проверка выполнения условий в каждом правиле и случаев их невыполнения); критерии охвата условий (проверка всех составляющих каждого логического условия в каждом правиле).
Так как структура ПЗ, применяемого в комплексе АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, содержит объекты и правила, то критерии охвата применимы уже на этапе структурирования. Описанный в данной работе подход к верификации БЗ ИЭС применен для верификации ПЗ и БЗ в инструментальном комплексе
АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект № ).
Список литературы
1. Рыбина -ориентированная методология автоматизированного построения интегрированных экспертных систем для статических проблемных областей. // Известия РАН Теория и системы управления. № 5, 1997, c.129-137.
2. Рыбина средства нового поколения для построения прикладных интеллектуальных систем // Авиакосмическое приборостроение. 2004, №10, с.14-23.
