А М Алексеев - Сетевая модель приобретения знаний для процесса принятия решений при ликвидации аварий на шахтах - страница 1

Страницы:
1  2 

УДК 622.82+007:15

 

А.М.Алексеев

(Украина, Днепропетровск, ГВУЗ «Национальный горный университет»)

 

СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ЛИКВИДАЦИИ АВАРИЙ НА ШАХТАХ

 

Введение

При формировании баз знаний в практике принято использовать специали­зированные редакторы знаний. В такой редактор закладывается информация о природе и структуре знаний предметной области (ПрО), которую предполагает­ся вводить с его помощью [1].

Онтология сама является знанием, и ее также необходимо ввести в интел­лектуальную систему (ИС), чтобы ее знаниями можно было воспользоваться. Это приводит к необходимости создания специализированных редакторов онтоло­гии, которые аналогичны специализированным редакторам знаний.

Специализированный редактор онтологии позволяет эксперту вводить зна­ния в терминах исследуемой предметной области. При этом редактор позволяет формулировать вопросы к эксперту, помогая ему тем самым определить те зна­ния ПрО, которые необходимы в данный момент. Полученные редактором зна­ния формализируются и представляются в необходимом виде для их дальнейшего применения. Редактор формирует базу знаний по онтологии, интерпретируя со­держащиеся в ней правила порождения баз знаний. Эксперт участвует в этом про­цессе, разрешая возникающие неопределённости (новые знания, не присут­ствующие в онтологии, возникают именно как результат разрешения экс­пертом таких неопределённостей). При этом множество вариантов разреше­ния неопределенностей ограничено условиями, содержащимися в онтологии, по­этому специализированный редактор онтологии должен обеспечивать контроль, чтобы эксперт не нарушал этих условий. Конечным продуктом порождения явля­ется база знаний, в которой присутствует часть знаний из онтологии, а также зна­ния, полученные как результат разрешения неопределённостей, но уже не при­сутствуют знания о тех ограничениях, которые были внесены в онтологию.

Цель данной работы - проиллюстрировать на примере, как использование в редакторе знаний построенной онтологии ПрО: «Автоматизированная система поддержки принятия решений при ликвидации аварий на шахтах» обеспечивает управление процессом приобретения знаний. В данном случае для организации процесса порождения знаний предлагается использовать универсальную модель приобретения знаний. На каждом из этапов порождения знаний для организации интеллектуальной поддержки используется исходная информация о свойствах приобретаемых знаний, а также знаниях, полученных на предыдущих этапах.

 

Изложение основного материала исследований

Чтобы решить задачу о приобретении знаний ПрО, необходимо описать он­тологию наблюдений, которая позволит создать базу наблюдений, используемуюкак совместно с онтологией предметной области при описании базы знаний, так, и в качестве модели диалога. Полученная база наблюдений должна позволить по­родить базу данных, используемую системой поддержки принятия решений при ликвидации аварий на шахтах.

На первом этапе порождается онтология наблюдений для конкретной пред­метной области, в которой определяются, например, способы задания времени, пространства и типы наблюдений в данной предметной области. На втором этапе по онтологии наблюдений ПрО порождается база наблюдений. При этом опре­деляются группы наблюдений, наименования наблюдений, группы характери­стик и наименования характеристик каждого наблюдения. Определяется также наличие и тип зависимости характеристики от времени и пространства, а также способ задания значения характеристики.

На третьем этапе полученная база наблюдений может использоваться для порождения базы данных. При этом определяются значения необходимых поль­зователю характеристик наблюдений в зависимости от времени и пространства, если такая зависимость имеется в базе наблюдений.

Универсальная модель процесса приобретения знаний [2] состоит:

1)  языка описания знаний;

2)  набора правил порождения выходного знания по - входным данным, со­ставляющих универсальный рецепт модели;

3)  регламента пользователя.

Данная модель позволяет представить процесс приобретения знаний в виде следующей схемы.

В качестве исходных данных рассматривается семантическая сеть А1, пред­ставленная на языке описания знаний, который предусматривает возможность описать информацию, на каком этапе должны быть получены те или иные зна­ния.

На первом этапе сеть А1 подаётся на вход порождающего процесса, опре­деляемого моделью. Результатом порождения является семантическая сеть А2 , также представленная на языке описания знаний. Результат реализуется путем применения правил порождения к сети А. Если в процессе применения правил возникает неопределённость, то она согласно регламенту пользователя разреша­ется экспертом. Извлекаются знания, которые, согласно входным данным, долж­ны быть получены именно на данном этапе. Информация о знаниях, которые должны быть получены на последующих этапах, переносится в выходные дан­ные.

На каждом последующем n-м этапе на вход порождающего процесса по­ступает результат предыдущего шага. Результатом шага является сеть Ап+1, пред­ставленная на языке описания знаний. Этот шаг не отличается от первого шага.

Шаг N считается последним, если сеть Ап+1 не содержит элементов, указы­вающих на то, что некоторая информация должна быть получена на последую­щих шагах.

Основная цель эксперта - породить необходимую информацию. Для этого ему необходимо разрешить возникшие в процессе порождения неопределенно­сти. Таким образом, в процессе порождения эксперт должен руководствоваться следующими правилами:

1.      На каждом шаге порождения выбрать одну из возможных вершин, к ко­торой будут применены правила порождения.

2.      Если "потомок" выбранной вершины имеет атрибут факультативности, то необходимо решить, должна ли порождаться соответствующая ему вершина.

3.      Принимать решение о необходимости порождения очередного элемента множества ({}) или последовательности (<>) и определять имя этого элемента.

4.      Если выбранная вершина имеет атрибут альтернатива (А, А+, А*), то следует выбрать порождаемый потомок.

5.      Определить данные порождаемой вершины, если они не определены в исходной сети.

6.      Определить описание понятия (в виде некоторой сети), в случае, если оно задано вершиной, имеющей тип неопределённый термин (W).

7.      Определить наименование понятия, в случае, если оно задано вершиной с атрибутом наименования (N).


Рассмотрим порождение фрагмента онтологии по исходному описанию (табл. 1, рис. 1 и 2).


Рис. 1. Фрагмент онтологии наблюдений, описывающий термин "зависимость от времени"

 

[А : зависимость _ от _ времени]

 

Я(0,)(мин):Период_в минутах

Время_фиксации_О0^^ 1(0,)(часы)Период_в_часах

(0,)(сутки):Период_в_сутках Рис. 2. Описание понятия "зависимость от времени" онтологии наблюдений ПрО

 

 

Далее рассмотрим процесс порождения базы наблюдений для пред­метной области (табл. 2, рис. 3 и 4.)

Таблица 2

 

Атрибут

Значение

1

В данный момент в иерархии наблюдений не задано ни одного наблюдения, группы наблюдений или множества наблюдений, создать?

Да

2

Что создать? Наблюдение, группу наблюдений или множество наблюдений?

Группу наблюдений

3

Название группы?

Пожар

В данный момент в иерархии на­блюдений задана группа наблюде­ний "пожар", создать еще или редак­тировать одну из созданных? Редактировать

4

Название редактируемой группы?

Пожар

Продолжение таблицы 2

5

В данный момент в группе наблюдений "пожар" не задано ни одного наблюдения, группы наблюдений или множества наблюдений, создать?

Да

6

Наблюдение, группу наблюдений или множество наблюде­ний?

Множество наблюдений

7

Название группы?

Очаги

8

В данный момент в группе наблюдений "пожар" задано множество наблюдений "очаги", создать еще, редактиро­вать одну из созданных или закончить редактирование группы "пожар"?

Редактировать одну из созданных

9

Наблюдение, группу наблюдений или множество наблюде­ний?

Множество наблюдений

10

Название множества?

Очаги


■ {Наблюдения}2

 

: иерархия _наблюдений^+ {[наблюдение]2}'2

1       t I

[группа _ наблюдений]3 : иерархия _ характеристик} : простая _ характеристика}

 

! :[независимая_характеристика] І Х :[А:Зависимость

\                       I от типа

А*: N: значение _ характеристики^   характеристики]       X2:[А: зависимость

от_времени]

Рис. 3. Фрагмент онтологии наблюдений ПрО: общая структура


Рассмотрим процесс порождения базы данных, по сформированной ранее базе наблюдений для исследуемой предметной области (табл. 3).


база наблюдений

 

J

св д ния

объект ПТ

силы_и _ средства

внешняя _ среда

[используемые ПТ _ и _ ПТВ]

\

[оперативно -

тактические

характеристики]

[{ множество J объектовПрО]}

кая   [ местона -

{[ отделения

[физические параметры]

Гвгсс]}

количество

[ тактическая  [ местона задача] хождение]

Рис. 4. Первый фрагмент базы наблюдений: общая структура

 


Рассмотрим процесс порождения базы данных согласно сформированной ранее базе наблюдений для исследуемой предметной области (табл 4).

Далее рассмотрим порождение фрагмента (см. рис.6) на основании рис. 5.

[класс _ пожара]                                                         [физические _ параметры]

 



содержание   СО, СО2

на_открытом в_ограниченном пространстве пространстве

[скорость распространения]

_F3 : {значение _ зависимой

I

і

 

\

F3 : {значение _ зависимой характеристики} 1

 


X : DT : время _ фиксации открытый _ в

выработке _ сече _ нием   до 6м2

R(,)(): вещественная величина _ из _ задан -ного_интервала

 

 

X:DT :время

открытый_в выработке_сече -нием   более   6м2


фиксации X :DT : время фиксации



пожар   внешняя _ среда силы _ средства      объекты _ ПрО

/ \ \ \ш

мажор

\

форс - \                              \\Х\ квершлаг _гор.212м

место -

количество человек


электроподстанция _ ТП№7 используемые ПТ и ПТВ

 

в_отделении

 

оперативная задача


отделение отделение

 

 

позиция оперативная

задача


количество_человек в_ отделении

 

 

позиция

 

 

Рис. 6. Фрагмент базы данных ПрО: общая структура

 

Аналогично определяются все остальные значения (рис. 7, 8) для характе­ристик, которые, по мнению пользователя, должны быть описаны в базе данных.

класс _ пожара---------------------------------------------------------- ► физические _ параметры

в _ горных                                        скорость _ распространения т^а^^я^^сх

выработках                                                  ^                               ^ \^

I                                                значение 1 значение 2     значение 1      значение 2

00._ м / мин
\ 10.07.09.00:07
09.07.09.22:55
X       ^^ремя _ фиксации
время
_ фуиксации^<       \                          10 07 09 00 07

$: не _ распространяющийся \      время _ фиксации $:_ распространяющийся

^ —.    \       \                                                                                      її—       її

03._м/мин/ 4300С

4300С

 

1

значение _1      значение _2

09.07.09.23:55 времяфиксации


09.07.09.22:55 время_фиксации

09.07.09.22:55 время_фиксации


Рис. 7. Фрагмент 1 базы данных ПрО


t


 

спасение _ людей

/

сосредоточение сил _ и _ средств

требующие ресурсы


 

разборка завалов _ и конструкций


та

I

цели

/

сосредоточение сил_и_средств

 

защита _ объектов

сосредоточение сил_и_средств

удаление продуктов горения

сил_и_средств

помощь _ людям, не_ способным самостоятельно ресурсы покинуть _ шахту объект ПрО,_к

которому _ отно -сится _ данная цель: _ вент. _ штр. гор._Ъ\А м

Страницы:
1  2 


Похожие статьи

А М Алексеев - Сетевая модель приобретения знаний для процесса принятия решений при ликвидации аварий на шахтах