Введение к работе
Актуальность работы. Использование ма. ;дов и средств искусственного интеллекта при решения современных ааді-ч автоматизации практической деятельности человека становится жизненно необходимым. Это ь полной мере относится и и машиностроительным САПР. Сложность построения систем автоматизированного проектирования в иащикостроенки объясняется, в частности, тем, что знания, необходимые для лоддврйхи проектирования и создания технологии изготовления технических систем, чрезвычайно разнообразны, содержат большое количество справочных и табличных материалов, иопольаувтся как теоретические знания, так и труднофор-малиэувиые и нефорыализуомие профессиональные знания. Большие бавы знания - кок декларативных, так и процедурных, мнокественность и разнообразный характер источников информации для баз знаний, наличие целого ряда разнотипных ыэханиз&оз обработки информации (от эвристик до логического вывода к пошаговых процедур-алгоритмов), динамический способ существования - целый ряд факторов, необходимых для функционирования современных интеллектуальных машиностроительных систем, - могут стать источниками ошибок, возникающих в таких системах. Ошибки могут носить различный характер (например, опечатки, логические ошибки, пропуски в описании знаний о предметной области) и иметь различные степени серьёзности (например, приводить к пониженню эффективности работы системы либо к ошибочности или полной парализации её функционирования). Возникает проблема поддержки и рационального использования баз знаний интеллектуальных систем.
Одним из решений этой проблемы является создание самостоятельной надстройки над базой знаний - блока анализа знаний.
Основной функцией блока анализа знаний является
верифнкгщия знаний, то есть, ьыявлание, локализация и
коррекция ошибок в бааах знаний.
Актуальность задачи верификации знаний обусловливается тем, что ев решение открывает возможность аыявления ошибок ба.-і знаний различного хархлтера, что предотвращает как нерациональное, так и ошибочное функционирование интеллектуальных систем, а также поввояя<п (формировать баон еканий в соответстьки о требованиями иерархичности к рациональности использования структур баз знаний, сокращает время формирования и тестирования бая онаний. Методы верификации знаний могут такие использоваться для порождения новых знаний о предметной области или процессе решо-ния задачи.
На сегодняшний дань исследования в области верификации знаний косят фрагментарный характер, имеют хоидо-ние различные толкования самого понятия "верификация", приводятся различные классификации ошибок, не существует единой методологии, достаточно эффективных ыетодов и средств выявления, локализации и коррекции ошибок,
Данная диссертационная работа посвящена проблемо разработки методов и средств верификации знании, используемых в интеллектуальных машиностроительных САПР.
Цель работа Цель» данной работы является повышенно достоверности и эффективности функционирования интеллектуальных машиностроительных САПР путйи вияалоккя к устранения ошибок, баз аканий, возникающих в процессо представления к обработки знаний.
Для достижения поставленной цели в работе решились следующие научные задачи:
I)разработка формальной теоретической ыодели для представления предметных знаний в интеллектуальных система?: и моделирования механизмов обработки знаний;
2)разработка классификации ошибок баз знании интел-
лектуальных систем;
3)раэпаботка и обоснование ыетодов вняяления к коррекции ошибок в базах знаний интелл ктуалъкых систем;
4)разработка и обоснование метола тестирования баз аканий интеллектуальных систем на логическую непротиворечивость.
Научная,,дивизка тйатн заключается в следующем.-
рааработана многосортная теория первого порядка революционного типа, обосновано представление интеллектуальных систем многосортными теориями резо-люционного типа;
доказана полкота линейной входной резолпции ка множестве коряовских дизъюнктов, проблемы непротиворечивости и полноты интеллектуальной систему корректно сведены к проблемам непротиворечивости и полногн множества аксиом соответствующей многосортной теории революционного типа;
разработана классификация ошибок баз знаний интеллектуальных: систем;
разработаны и обоснованы комбинированные методы верификации баз знаний интеллектуальных систем, базирующиеся на составлении я анализе таблиц решений к применении логических процедур;
разработан и обоснован эффективный метод тестирования баз знаний интеллектуальных систем на логическую непротиворечивость, базирующийся на идеях гипэррезолоцмя и входного виводе.
Дшкхдчаскаа, .цакласть., аа&гш- На основе проведенных теоретических исследований разработана и реализована первая версия программного комплекса верификации баз знаний интеллектуальных ыашиностроителышх САПР (Верификатор), основанннх на правилах. Применение разработанннх методов и созданной на их основе первой версии верификатора зна-
- б -
ний для верификации баз знаний интеллектуальных машиностроительных систем позволило снизить возможность возникновения ошибок в процессе создания баз знаний и в процессе функционирования интеллектуальных систем, сократить сроки создания и тестирования бс знаний интеллектуальных систем, формировать базы знаний интеллектуальных систем в соответствии с едиными классификацией, о-иерархическими требованиями.
Теоретические результаты диссертационной работы, а такие разработанная на их основе первая версия веркфикь-тора знаний для интеллектуальных систем в машиностроении, основанных на правилах, используются в лаборатории САПР Мосстанкина, в учебном процессе Московского института электронного машиностроения, в научно-исследовательской работе и учебном процессе Московского института приборостроения.
Апрпбаиия работн. Отдельные результаты работы докладывались на научных семинарах в Московском станкоинстру-ментальном институте, а также докладывались на следующих конференциях и семинарах: I) регулярный семинар "Искусственный интеллект" (Москва, КЦНТП, 1987-3989 Г.г.); 2) третий отраслевой семинар "Сквозное проектирование и изготовление изделий приборо- и машиностроения" (Москва, 1987 г.); 3) IV Всесосзкое координационное совещание по автоматизации проектно-конструкторских работ в машиностроении (Минск, 18-19 октября 1988 г.); 4) Всесоюзная конференция " Конструкторсько-технологическая информатика, автоматизированное создание машин и технологий - КТИ-89" (Москва, 4-6 апреля 1989 г.); 5) Международная конференция IFIP "Искусственный интеллект - промышленной применение" (Ленинград, 15-19 апреля 1990 г); 6) Международная рабочая конференция IFIP "Планирование процессов сложного производства методами искусственного интеллекта"(Гаусиг, 27-29 ноября 1991 Г.),
Кятотгч исследования. Выполненные теоретические исследования основаны на использовании полонений математической логики, теории доказательств, теории логического программирования, применении методов теоретического и прикладного искусственного интеллекта; экспериментальные работы и реализация выполнены на персональных ЭВМ MecintoBh Plua и IBM PC AT средствами языков MacProIogll и TurboProlog 2.0.
ДхйЛШШійй. По теме диссертации опубликовано б работ.
Сддхнтцж--И.-ЛЙД»ДMl—йайады Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы (33 наименования). Работа изложена на 149 страницах машинописного текста, содержат 17 рисунков, 5 таблиц и 2 прило-' жэння.
