WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 28 | 29 || 31 | 32 |   ...   | 82 |

Поскольку, как отмечено выше, знания о предметной области существуют отдельно от методов анализа, неизбежно возникает проблема их композиции. Такое взаимодействие в условиях информационной избыточности должно быть достаточно эффективным по критерию минимизации времени. Однако решение этой задачи сталкивается с проблемой синергетического эффекта [Хакен, 1985], вследствие чего возникают структуры, объединяющие данные, вопросы, ответы и правила вывода, обладающие некоторой временной устойчивостью. Такие структуры во времени стремятся к положению с “минимальной энергией”. Но достижение указанного состояния происходит в условиях неполной информации. Таким образом, с одной стороны существует информационная избыточность исходных данных и недостаток информации об оптимизации процесса и результатов контроля знаний (в АСКЗ) - с другой. Разрешить такое противоречие предлагается с использованием самоорганизации процесса переходов по уровням ЭС (последовательности вопросов для контроля знаний в АСКЗ). Процедура самоорганизации функционирования ЭС позволит рационализировать и интеллектуализировать процесс обработки информации, необходимой для получения и контроля знаний.

Аспекты создания онтологий для экспертных систем Онтологии допускают многократное использование в различных приложениях, они могут дополняться и модифицироваться. Для многих предметных областей, особенно в сфере товаров потребления, онтологии уже построены. Рассмотрим особенности их создания для контроля знаний. Предположим, что изучаемой дисциплиной является курс K по информационным технологиям. Исходя из проблемно-ориентированного изложения материала, дисциплина содержит лекции, практические и лабораторные занятия, что соответствует приобретению учащимися знаний Z, умений U и навыков N. Таким образом, изучение курса определяет реализацию отображения:

K < Z,U,N >.

(4) Известно, что онтология - это попытка всеобъемлющей и детальной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы, которая состоит из иерархической структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила, принятые в этой области. Формально онтологию представляют как тройку {X,R,F}, где X- конечное множество концептов (элементов знаний), R - множество отношений между концептами, F - множество функций интерпретации концептов и / или отношений. Построение онтологии для ЭС, которой является АСКЗ, начинается с определения границ предметной области, базирующееся на представлении места и роли учебного курса в общей структурной схеме предметов и, как следствие, выяснении априорной информации, являющейся базисом изучения курса. Предметная область включает в себя основные понятия, а также перечень проблем, которые и очерчивают информационное поле курса (рис.1).

В соответствие с перечнем проблем необходимо определить концепты и построить иерархическую структуру. Так, в курсе по информационным технологиям концептами первого уровня могли бы быть:

“Система”, ”Информация”, ”Интеллект”, ”Технология”, Модель”, ”Проектирование” и некоторые другие. Они определяются путем экспертных допущений как главные, базовые понятия. Концептами второго уровня будут определительные существительные или атрибуты концептов высшего уровня, например, “проектирование интерфейса”или “математическая модель”. Такое построение продолжается до Ontologies достижения базовых элементов – структурных единиц, обладающих самостоятельной ценностью для изучения курса.

Некоторую объективизацию в процесс построения онтологии может внести автоматизированный анализ текста электронного конспекта лекций. Для этого на первом этапе необходимо подсчитать количество наиболее часто встречающихся слов-концептов первого уровня. На втором этапе вычисляют количество наиболее часто встречающихся слов-атрибутов (прилагательных) или определительных понятий (существительных) концептов первого уровня. Третий этап (может инвертироваться со вторым) посвящается определению часто встречающихся отношений функционирования концептов первого уровня (иногда совместно с концептами второго уровня), выражающихся глаголами действия и т. д.

Автоматизированная обработка позволяет определить концепты низших уровней, являющихся атрибутами, определяющими концептами для высших уровней. Результирующую онтологию получают, осуществляя композицию данных, полученных автоматизировано, и экспертных заключений.

Априорная Основные Проблема 1 Проблема 2 … Проблема N информация понятия Предметная область Состоит из Имеет Достигается решением Лекции Практика ЛР Учебный курс Цель Задачи q q Теоретико-множественные:

K1 K1 Ks KR1 -Ki Kj, Rs -Ki = Kj, … Kq KФункционирования: q Kf R1 - использовать, KKq KRf - представлять, … q KРазвития:

Km d Kp R1 -след.уровень,Rd -пред.этап,..

Kq w Рис. 1 - Структурная схема АСКЗ на основе онтологии Технология суперпозиции онтологии и вопросов в экспертной системе В основе ЭС лежит технология интерактивного общения, предполагающая наличие лица, принимающего решение, и пользователя (эксперта), отвечающего на вопросы системы. Рациональное проведение такого диалога, который на конечном этапе ведется между человеком и компьютером, возможно при выполнении таких условий: база данных вопросов и возможных ответов является достаточно полной для принятия решений; процедура экспертизы является верифицированной; алгоритм экспертизы должен быть оптимизированным по времени.

Традиционно, проведение процедура экспертизы полностью определялось лицом, принимающим решение, следствием чего было решение, базирующееся исключительно на субъективных предпочтениях. В системах АСКЗ преподаватель составлял список вопросов из разных тем курса, для контроля обучаемому случайным образом предлагалось их определенное количество. За ответ на вопрос он получал баллы и их суммарное количество составляло оценку, которая, в общем случае, не гарантировала знание предмета, поскольку случайный выбор вопросов не отражал полную картину изучаемых проблем и задач. Материал некоторых разделов оставался вне теста, а некоторые вопросы с незначительными модификациями повторялись.

Интерпретация Отношения Средства Концепты Методы, Модели, XII-th International Conference "Knowledge - Dialogue - Solution" Мы предлагаем при тестировании использовать принципы самоорганизации [Ивахненко, 1975], [Молчанов, 1988]: “множественности” моделей и свободы выбора. Их интерпретация по отношению к нашей задаче заключается в том, что существует множество упорядоченных последовательностей тестовых вопросов, приводящих к правильному результату, а также в том, что на любом этапе тестирования могут быть выбраны несколько вариантов его продолжения.

K K K1 Kk1 k2 k1 k2 k3 k1 k1 2 Рис.2 - Возможные составляющие конструкции онтологии Составляя последовательность тестирования, будем руководствоваться структурой, определенной графом онтологии. При этом возможны варианты выбора соответствия, приведенные на рис. 2. Заметим, что граф представляющий онтологию, имеет нисходящую ориентацию. В то же время, процесс тестирования может иметь как нисходящий (дедуктивный - от общего к частному), так и восходящий (индуктивный - от частного к общему) характер. На рис. 2 показаны фрагменты, соответствующие восходящему подходу. Формирование последовательности вопросов в таком случае отвечает “И-ИЛИ” структуре. Концепты низшего уровня k1 и k2 (см. рис. 2.1.) составляют концепт Kи между ними можно поставить логическое “ИЛИ”. Тогда в последовательности вопросов должны быть обязательно вопросы по сущности обоих концептов, а правильные ответы на них предполагают знание сущности K и избавляют от вопросов по его содержанию. Заметим, что концепты низшего уровня для k1 и k2 не имеют общих элементов, понятий, функций. Если это не так (см. рис. 2.2), то рационально задавать вопросы по сущности концепта, или его составляющей, являющимися общим для концептов одного уровня. Если концепты являются одноуровневыми (см. рис. 2.3) и не имеют пересечения на более низких уровнях, то необходимым условием прохождения теста являются правильные ответы на вопросы, инцидентные всем одноуровневым концептам.

Экспертная система может функционировать в “активном” и ”пассивном” режимах. В “пассивном”режиме последовательности вопросов системой определяются заранее и записываются в базу данных, в “активном” - последовательность вопросов формируется в процессе ответов обучаемого. В первом случае минимизируется время на генерацию вопроса, но отсутствует адекватная реакция на правильность ответов, во втором - если мощность онтологии достаточно большая, то время определения следующего вопроса может быть значительным. Преимущество “активного” режима заключается в том, что существует возможность гибкого реагирования и определения последовательности следующих вопросов в зависимости от предыдущих ответов.

Задачи и перспективы оптимизации процесса функционирования экспертной системы Процесс извлечения знаний с использованием ЭС базируется на работе трех подсистем [Люгер, 2003]:

редактора базы знаний, машины вывода и подсистемы объяснений. Оптимизация их функционирования требует решения таких задач:

- формального представления онтологии в элементном базисе базы знаний;

- обеспечения возможности определения соответствия между представлением онтологии и таблицей, содержащей тематические вопросы;

Ontologies - разработки алгоритма проведения экспертизы (контроля знаний), предусматривающего возможность гибкой настройки в результате самоорганизации базы вопросов в режиме реального времени;

- разработки моделей и методов проведения экспертизы, начальным этапом которой является формализация вопросов в зависимости от типов ответов;

- учета возможности нечеткого представления субъективных суждений;

- разработка системы протоколирования и интерпретации результатов функционирования ЭС, предусматривающей объяснение логики проведения экспертизы.

В результате решения указанных задач открываются перспективы системного подхода к созданию ЭС в различных отраслях знания. Значительная степень унификации процесса их создания и проектирования оптимизирует процесс получения экспертных выводов. Необходимым условием этого является формирование онтологий соответствующих предметных областей, достаточное условие заключается в реализации технологии суперпозиции тестовых элементов и элементов онтологии.

Заключение Предложенная технология создания экспертных систем, базирующаяся на методологии системного анализа, онтологии предметной области, а также принципах и методах самоорганизации является еще одним шагом в направлении создания эффективных экспертных систем. Эффективность заключается в минимизации времени проведения экспертиз и контроля знаний; в объективизации полученных решений, базирующихся на автоматизации процесса экспертного анализа, более полном охвате предметной области и уменьшении информационной избыточности тестовых вопросов и их последовательностей;

непрямом формировании у экспертов и обучающихся представлений о структуре предметной области, ее базовых элементах и их функциональных взаимосвязях.

Стремительное развитие дистанционного обучения является еще одним аргументов в пользу создания и использования автоматизированных систем контроля знаний, базирующихся на использовании онтологий предметных областей, являющихся основой учебных курсов. Заметим, что разработка онтологии является достаточно сложным и трудоемким процессом, поэтому рационально этот процесс в границах учебного заведения, а в дальнейшем и в более широких масштабах унифицировать, для чего разработать программно-методическое обеспечение. Еще одним приложением для разработанных онтологий будет их использование в качестве базовых платформ для разработки дистанционных курсов, интегрирующих в себе подсистемы обучения, справочной информации, методических указаний, тестовых примеров, приемов отчетов и контрольных заданий.

Библиография [Feigenbaum, 1963] E.A. Feigenbaum. The simulation of verbal learning behavior. In Feigenbaum and Feldman. - New York: McGraw-Hill, 1963.

[Плотинский, 1992] Ю.М. Плотинский. Математическое моделирование динамики социальных процессов. - Москва:

Изд-во Московского ун-та, 1992. - 133 с.

[Згуровский, 1997] М.З. Згуровский, А.В. Доброногов, Померанцева Т.Н. Исследование социальных процессов на основе методологии системного анализа. - Киев: Наукова думка, 1997. - 222 с.

[Тимченко, 1991] А.А. Тимченко, А.А. Родионов. Основы информатики системного проектирования объектов новой техники. - Киев: Наукова думка, 1991. - 152 с.

[Гречко, 2005] А.В. Гречко. Онтология метода анализа иерархий Саати // Искусственный интеллект. - 2005. - № 3. - 746-757.

[Даревич, 2005] Р.Р. Даревич. Повышение эффективности интеллектуального анализа теста путем взвешивания понятий модели онтологии // Искусственный интеллект. - 2005. - № 3. - С. 571-577.

[Кучеренко, 2005] Е.И. Кучеренко, Д.А. Павлов. Некоторые аспекты анализа развития нечетких онтологий // Искусственный интеллект. - 2005. - № 3.- С. 162-169.

[Шалфеева, 2005] Е.А. Шалфеева. Классификация структурных свойств онтологии // Искусственный интеллект - 2005. - № 3. - С. 67-77.

XII-th International Conference "Knowledge - Dialogue - Solution" [Гладун, 2005] А.Я. Гладун, Ю.В. Рогушина. Онтологии как перспективное направление интеллектализации поиска информации в мультиагентных системах Е-коммерции // In Proc. XI-th Int. Conf. “KDS-2005”. - Varna.- Vol. 1. - P. 158-165.

[Gribova, 2005] V. Gribova. Implementation of various dialog types using an ontology-based approach to user interface development // In Proc. XI-th Int. Conf. “KDS-2005”. - Varna.- Vol. 1. - P. 153-158.

[Palagin, 2005] A. Palagin, V. Peretyatko. Development of procedures of recognition of objects with usage multisensor ontology controlled instrumental complex // In Proc. XI-th Int. Conf. “KDS-2005”. - Varna.- Vol. 1. - P. 140-147.

[Хакен, 1985] Г. Хакен. Синергетика. - М.: Наука, 1985. - 320 с.

[Ивахненко, 1975] А.Г. Ивахненко. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. - Киев:

Наукова думка, 1975. - 311 с.

[Молчанов, 1988] А.А. Молчанов. Моделирование и проектирование сложных систем. - Киев: Выща школа, 1988. - 359 с.

[Luger, 2002] G.F. Luger. Artificial intelligence. Structures and strategies for complex problem solving. - Addison Wesley:

Boston, 2002. - 864 р.

Pages:     | 1 |   ...   | 28 | 29 || 31 | 32 |   ...   | 82 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.