Содержание к диссертации
ВВЕДЕНИЕ 6
ГЛАВА 1. МОДЕЛЬ ОНТОЛОГИИ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
"ХИМИЯ" И ЕЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРИ СОЗДАНИИ
ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ) 11
1.1. Математическая модель онтологии предметной области и ее
компоненты И
Термины для описания ситуаций имодели ситуаций 12
Термины для описания знаний и модели знаний 12
Онтологические соглашения . 13
1.2. Существующие онтологии химии 13
Области применения моделей онтологии химии 14
Компоненты моделей онтологии . 18
Выводы 23
1.3. Программные системы для химии 25
Общая классификация 25
Программные системы физической химии 26
Выводы 35
1.4. Постановка задачи исследований 37
ГЛАВА 2. ОНТОЛОГИЯ ФИЗИЧЕСКОЙ ХИМИИ 39
2.1. Анализ предметной области 40
Учение о строении вещества 40
Химическая термодинамика 40
Химическая кинетика 41
Катализ 41
Структура предметной области 42
Онтологии разделов 44
Раздел "Элементы" 44
Раздел "Вещества". 45
Раздел "Реакции" 47
Раздел "Основы термодинамики" 51
Раздел "Термодинамика. Физические свойства" 54
Раздел "Термодинамика. Химические свойства" 57
Раздел "Химическая кинетика" 60
Раздел "Термодинамика. Физические и химические свойства" 61
Метаонтология 62
Выводы 63
ГЛАВА 3. МОДЕЛЬ ОНТОЛОГИИ И БАЗА ЗНАНИЙ 65
3.1. Модуль "Элементы" 65
Онтологические соглашения раздела "Элементы" 70
Модуль "Вещества" 71
Онтологические соглашения раздела "Вещества" 76
Модуль "Реакции" 78
Онтологические соглашения раздела "Реакции" 83
Модуль "Основы термодинамики" 87
Онтологические соглашения раздела "Основы термодинамики" 92
Модуль 'Термодинамика. Физические свойства" 94
Онтологические соглашения раздела "Термодинамика. Физические свойства" 96
Модуль "Термодинамика. Химические свойства" 98
Онтологические соглашения раздела "Термодинамика. Химические свойства" 100
Модуль "Химическая кинетика" 101
Онтологические соглашения раздела "Химическая кинетика" 102
Модуль "Термодинамика. Физические и химические свойства" 103
ГЛАВА 4. СПЕЦИФИКАЦИИ ВСЕХ КЛАССОВ ЗАДАЧ И МЕТОД
СИНТЕЗА 105
Спецификация задачи 106
Декомпозиция и метаклассы задач 107
Классы задач 108
Примитивы ПО
Генерация метода решения класса задач 113
Глобальные процедуры и переменные 113
Алгоритм 114
Рекурсивная функция "Фа" 115
Рекурсивная функция "Фвс" Н6
Рекурсивная функция "Ф0" 118
Рекурсивная функция "Фе" - - 120
Рекурсивная функция "ФГ" 121
Рекурсивная функция "Фен" * ...122
Рекурсивная функция "Фц" 125
4.5.10. Рекурсивная функция "Фю.". 127
ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ РЕАЛИЗАЦИИ ОБОЛОЧКИ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПАКЕТА ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ
ФИЗИЧЕСКОЙ ХИМИИ 131
Модульная модель онтологии 131
Редактор онтологии 134
Модульная база знаний 135
Генератор редакторов знаний 136
Синтез примитивов и редактор примитивов. 137
Примитив 138
Задача 139
Подсистема объяснений 140
Метод решения 140
ГЛАВА 6. ТЕХНОЛОГИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПАКЕТА ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ
ФИЗИЧЕСКОЙ ХИМИИ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ 143
6.1. Особенности реализации прототипа оболочки
интеллектуального пакета прикладных программ 143
Модульная база знаний 145
Таблица знаний 146
Описание терминов 146
Утверждение 147
Примитив 147
Задача 148
Метод решения 148
6.2. Методы использования 149
Исследовательские задания 150
Задания по изучению методов решения задач 152
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 153
ЛИТЕРАТУРА 154
ПРИЛОЖЕНИЕ I. ЗАКОНЫ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
(ФРАГМЕНТ БАЗЫ ЗНАНИЙ) 162
Фрагмент базы знаний "Элементы" 162
Фрагмент базы знаний "Вещества" 163
Фрагмент базы знаний "Реакции" 165
Фрагмент базы знаний "Основы термодинамики" 166
Фрагмент базы знаний "Термодинамика. Физические свойства" 167
Фрагмент базы знаний "Термодинамика, химические свойства" 177
Фрагмент базы знаний "Химическая кинетика" 181
6.10. Фрагмент базы знаний "Термодинамика. Физические и
химические свойства" 183
ПРИЛОЖЕНИЕ П. ПРИМЕРЫ КЛАССОВ ЗАДАЧ И ЗАДАЧ 187
П2.1. Метакласс задач "А" 187
П2.2. Метакласс задач "В" 191
П2.3. Метакласс задач "С" 193
П2.4. Метакласс задач "D" 195
*
ПРИЛОЖЕНИЕ III. ИНТЕРФЕЙС ПРОТОТИПА ОБОЛОЧКИ И ПАКЕТА ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ ФИЗИЧЕСКОЙ ХИМИИ
Введение к работе
Актуальность проблемы. Физическая химия является теоретическим фундаментом всей современной химии [126]. Задачами физической химии [119, 124] являются расчеты состояний термодинамических систем и протекающих в них физико-химических процессов. Под категорию термодинамических систем и физико-химических процессов попадает огромное количество объектов и явлений окружающей нас действительности, от простейших до сложных — от кипящего чайника и классического автоклава до двигателя Карно и перегонного куба.
Расчеты физической химии широко применяются в научных исследованиях при проведении многих экспериментов, а также в учебном процессе, поскольку физическая химия является обязательной научной дисциплиной в высших учебных заведениях. Поэтому эффективное решение и обучение решению этих задач имеют большое практическое значение как для научных исследований, так и для учебного процесса.
Многие знания и законы физической химии, с одной стороны, очень формальны и описываются в виде формул, напрямую используемых при решении задач (закон Рауля, принцип Ле-Шателье, уравнение Аррениуса). Благодаря этому возможно использование компьютеров для решения задач. С другой стороны, многие задачи физической химии, учитывающие факторы среды и свойства протекающих в ней процессов (гетерогенность, пространственное расположение ингредиентов, вязкие течения) имеют значительную вычислительную сложность, практически непосильную для человека, но приемлемую для компьютера. Использование компьютеров для решения задач физической химии увеличивает эффективность научного и учебного процесса, поскольку позволяет повышать скорость и точность решения задач, а также автоматизировать процесс обучения. Таким образом, для химической науки и образования очевидна важность программных систем для решения задач физической химии.
В настоящее время существует большое количество систем, разработанных для решения задач самых разных разделов физической химии [20, 33, 57, 78-93]. Подавляющее большинство систем является обычными программными системами, т.е. не интеллектуальными и не основанными на знаниях. Большинство из них специализированы на решение только одного класса задач, что приводит к эффективности решения этих узких задач. Например, есть системы, решающие только задачи химической термодинамики с тройными системами [33], или системы, решающие задачи поведения идеальных газов [20]. Многие из таких систем используют повторно используемые базы данных термодинамических свойств веществ [20, 57] и реакций [57, 93]. Существуют также экспертные системы для решения физических задач [78]. Такие системы могут решать задачи
нескольких классов, используя хранимые описания термодинамических систем и методов решения. Интеллектуальные системы имеют существенное преимущество перед обычными, поскольку позволяют расширять базу знаний, не меняя ядро программной системы, охватывая новые разделы предметной области и новые классы задач. Для создания интеллектуальных систем необходим теоретический фундамент в виде моделей онтологии предметных областей, который часто отсутствует в обычных системах. В настоящее время проводятся исследования и разработка моделей онтологии самых разных областей человеческой деятельности, в том числе и химии [69]. Известны модели онтологии различных разделов химии, например: Онтология Химических Элементов [54], Онтология Кристаллов [52], Онтология Чистых Образцов [72], Онтология Керамических Материалов [70] и др.
Однако существуют до сих пор не решенные проблемы. Узкая специализация оборачивается бесполезностью обычных программных систем в других, даже смежных разделах физической химии. Сильно упрощающие предметную область соглашения, принятые в них, не допускают расширение для охвата новых задач — новые задачи влекут создание новых систем. Среди реально используемых программных систем для химии процент интеллектуальных систем ничтожно мал. Многие сложные системы используют химические базы данных, в том числе и распределенные, но это не делает их интеллектуальными системами. Многие системы, заявленные их авторами как интеллектуальные, в действительности не являются таковыми. Некоторые из них [57] являются не чем иным как пакетами прикладных программ, другие [81] предлагают пользователю самостоятельно конструировать методы решения новых классов задач на основе некоторого набора строительных примитивов. Кроме этого, не известно ни одной интеллектуальной системы, разработанной на основе формальной модели онтологии физической химии, поэтому нет формальных ограничений, в рамках которых можно расширять и модернизировать интеллектуальные системы. Не известно ни только сложных моделей онтологии всей физической химии, или, по крайней мере, химической термодинамики (ее главного раздела), но и моделей онтологии уровня выше химических реакций, веществ и элементов, которые могли бы стать базой для разработки интеллектуальных систем физической химии.
Таким образом, актуальной является разработка системы интеллектуальной поддержки процесса решения задач физической химии на основе расширяемой модели онтологии этой предметной области в объеме университетского курса. Выбор именно университетских представлений продиктован двумя причинами. Во-первых, университетские представления охватывают данный раздел химии в наибольшем объеме. Профессиональные же химики не работают со всей физической химией, а углубленно исследуют какой-то ее подраздел. Во-вторых, в высших учебных заведениях обучение решению задач физической химии проводится именно на основе
университетских представлений.
Целью диссертационной работы является разработка и исследование моделей, методов и средств создания компьютерной системы интеллектуальной поддержки процесса решения задач физической химии в объеме университетского курса на основе расширяемых модели онтологии и базы знаний этой предметной области.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:
1. разработать онтологию предметной области "Физическая химия";
2. разработать математическую модель онтологии и базу знаний
предметной области "Физическая химия";
специфицировать все типы задач, решаемых в университетском курсе физической химии, и разработать метод синтеза программ для их решения;
разработать методы реализации оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии;
5. разработать и исследовать технологию использования
интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии в
учебном процессе
Методы исследования. Для решения указанных задач использовались элементы математической логики и методы системного программирования. Научная новизна работы состоит в следующем:
1. впервые разработана метаонтология, лежащая в основе онтологии
физической химии; на ее основе впервые описана онтология физической
химии в виде, удобном для восприятия как специалистами в области химии,
так и специалистами в области искусственного интеллекта;
впервые разработана модель метаонтологии физической химии и на ее основе расширяемая модульная модель онтологии, состоящая из моделей онтологии основных разделов данной предметной области;
в терминах модели онтологии предметной области специфицированы все типы задач, решаемых в университетском курсе физической химии, и разработан метод синтеза программ для их решения;
впервые разработаны методы реализации оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии.
Практическая ценность работы состоит в следующем:
с использованием разработанных методов реализован прототип оболочки интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии, содержащий редактор онтологии для данной предметной области, генератор редакторов баз знаний, систему ввода постановок задач, систему синтеза методов решения задач и систему формирования объяснения процесса решения задач;
с использованием прототипа создан интеллектуальный пакет прикладных программ для физической химии, содержащий формально представленные онтологию и базу знаний данной предметной области в объеме университетского курса, библиотеку методов решения задач всех
специфицированных типов;
3. разработана технология использования интеллектуального пакета прикладных программ для физической химии в учебном процессе.
Материалы диссертации использовались в учебном процессе на базовой кафедре Программного обеспечения ЭВМ ДВГУ в ИАПУ ДВО РАН при чтении курса лекций по дисциплинам "Модели знаний и экспертные системы" и "Системы искусственного интеллекта", а также при выполнении курсовых и дипломных работ студентами кафедры ПО ЭВМ ДВГУ.
Апробация работы. Основные научные и практические результаты работы докладывались и обсуждались на следующих международных и отечественных конференциях и семинарах:
Региональной естественнонаучной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Владивосток, 1997),
Всероссийских Менделеевских чтениях (Тобольск, 1999),
- Дальневосточном региональном конкурсе компьютерных программ
студентов, аспирантов и молодых ученых (Владивосток, 2000, 2002),
- Дальневосточной математической школе-семинаре им. академика Е.В.
Золотова (Владивосток, 1999, 2000,2001),
Втором международном симпозиуме "Химия и химическое образование" (Владивосток, 2000),
Третьей всероссийской научной internet-конференции "Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках" (Тамбов, 2001),
совместных семинарах отдела экспертных систем ИАПУ ДВО РАН и факультета компьютерных наук ДВГУ (1997-2004).
Реализация результатов работы. Представленные в работе исследования выполнены в рамках научно-исследовательских тем ИАПУ ДВО РАН:
«Развитие методов и инструментальных средств решения задач математического моделирования, исследования операций, математического программирования, автоматизированной обработки знаний и графической информации с использованием параллельных вычислений и многопроцессорных вычислительных комплексов», № гос. регистрации 01200205277;
«Методы и средства технологии автоматизированной обработки знаний, специфицирования и анализа программного обеспечения, распределенных вычислительных систем, обработки и визуализации графической информации с применением параллельных вычислений», № гос.регистрации 01.99.00 05772;
«Методы и средства технологии создания экспертных систем, основанных на системах логических соотношений», № гос.регистрации 01.9.50006915.
В указанных работах автор принимал участие в качестве исполнителя.
По материалам диссертации опубликовано 16 печатных работ [107-116, 117-122]. Работа являлась победителем Всероссийского конкурса "Молодые
ученые — малому предпринимательству" и финансировалась Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере как научно-исследовательская работа по теме "Разработка моделей онтологии химических предметных областей и создание интеллектуальных пакетов для решения химических задач", а также была победителем конкурса программных систем студентов, аспирантов и молодых специалистов в 2002 году.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит их введения, шести глав и заключения, изложенных на 20650 страницах, списка литературы, включающего 136 наименований, и приложений.
