Цели и задачи лекции №7

Целью данной лекции является обучение основным понятиям баз знаний и применению их в системе транспортной безопасности.

Для реализации этой цели в данной лекции ставятся задачи:

- показать назначение и особенности баз знаний;

- показать возможности применения экспертных систем в транспортной безопасности.

7.1. Использование в АРМ баз данных экспертных систем

Базы знаний в отличие от базы данных не только накапливают и передают информацию, но и позволяют автоматически получать рекомендации на основе имеющейся информации, то есть выдавать новые знания. Выводы, обобщающие и объясняющие набор фактов (исходную информацию), получаются без прямого участия человека и составляют новые знания. Набор таких выводов называется базой знаний. Наиболее распространенными являются следующие модели представления знаний в компьютере [3]:

1. продукционные системы;

2. логические модели;

3. фреймы;

4. семантические сети.

В продукционных системах знания представляются в виде совокупности специальных информационных единиц, имеющих следующую структуру:

Имя продукции: Сфера М(i)

Предусловие

Условие

Правило (Если А, то В)

Постусловие

Пример: 47: Определение виновного в факте отказа тормозов (i=47).

Первоочередное использование (предусловие);

Время года – зима (условие);

Если ЛП=.Т., а также N(i, j, k) > .5 THEN вин = A$(j)

Выдать сообщение В$(j)

В этом примере сфера позволяет анализировать только правило, которое относится к одному вопросу, а именно, к вопросу определения виновных в факте отказа тормозов, не обращая внимания на правила других сфер, т.е. сфера – это область исполнения правил. Предусловие устанавливает для данной сферы порядок использования того или иного правила. Условие определяет возможность применения того или иного правила. Правила (ядро продукции) описывает логический вывод (логическое преобразование) из того или иного факта. Постусловие говорит о том, что надо делать, чтобы правило сработало.

В примере ЛП – логическая переменная, а именно: ЛП = «на локомотиве марки ВЛ – 60^тм нет системы осушки сжатого воздуха». .Т. – Trye (правда).

A$(j) = «локомотивная служба» (набор возможных виновников).

B$(j) = «необходимо установить на локомотиве марки ВЛ – 60^тм систему осушки сжатого воздуха; в факте отказа тормозов виновна локальная служба» (набор возможных сообщений)

N(i, j, k) – весовой коэффициент подтверждаемости данного правила (увеличивается, если рекомендуемое мероприятие оказывает влияние и уменьшается в противном случае)

i – номер сферы;

j – номер службы управления дороги;

k – номер участка дороги.

Изменения N(i ,j ,k) в новом периоде представляют собой обратную связь с памятью, позволяющую системе базы знаний самосовершенствуется.

Логические модели представления знаний реализуются средствами логики предикатов. Область их применения – полностью формализованные знания с точно установленными логическими связями.

Если эти связи не установлены или не точны, то используется логика, отличная от математической, а именно, логика нечетких множеств, логика веры, логика немонотонных рассуждений и др.

Фрейм – это структура данных для представления стереотипных ситуаций. Модель представления знаний на основе фреймов использует концепцию организации памяти, понимания и обучения человека, предложенную М. Минковским в 1975 г.

Фрейм («рамка», «контейнер») – это единица представления знаний, детали которых могут изменяться в соответствии с меняющимися ситуациями.

Фрейм в любой момент может быть дополнен различной информацией, которая касается способов применения данного фрейма, последствий этого применения, очерёдности применения фрейма и т.д.

Совокупность фреймов (стереотипных ситуаций) группируют в виде иерархической структуры. На верхнем уровне иерархии находится фрейм, содержащий более полную информацию, истинную для всех остальных фреймов. Фреймы более высокого уровня (родительские) передают свои знания характеристик фреймам нижних уровней (потомкам), но если последние содержат другие значения этих же характеристик, то в качестве истинных значений применяются именно они (для данного фрейма и его потомков). Это позволяет учитывать меняющиеся условия применения потомков фреймов.

Экспертные системы (ЭС) предназначены для задачи принятия решений в слабо формализованной предметной области, где между знаниями не выявлены точные логические связи [3]. ЭС имеет в общем случае следующую схему – см. рис. 30.

База знаний пополняется инженером, который связывается с авторитетными экспертами в данной предметной области, получает от них необходимые сведения (разрешение ситуаций), формализует полученные знания и вводит их в базу данных. С помощью логического блока происходит манипулирование знаниями, хранящимися в базе данных. В этом блоке реализуются процедуры вывода новых знаний. Блок общения организует взаимодействие пользователя с экспертной системой в форме диалога. Блок объяснения позволяет проследить: как были получены логические выводы машинным интеллектом.

Рис. 30. Схема работы экспертной системы

7.2. Применение АРМ в системе обеспечения транспортной безопасности

Одной из слабо формализуемых областей знания, где можно использовать экспертные системы, является транспортная безопасность.

Большую роль в обеспечении транспортной безопасности могут иметь базы данных и базы знаний по безопасности движения.

При запуске АРМа по безопасности движения на ПТО на экран выводится заставка программы с горизонтальной строкой главного меню. При выборе первого пункта главного меню на экран выводится ниспадающее меню, показанное на рис. 31.

Рис. 31. Ниспадающее меню пункта главного меню «Обеспечение БД»

Пункты ниспадающего меню, показанного на рис. 31, предназначены для ввода и хранения данных, характеризующих безопасность движения в парках ПТО. Эти пункты касаются информации, поступающей с устройств автоматизированного контроля технического состояния вагонов, таких, как КТСМ, ПАК, САКМА.

В обязанности осмотрщика вагонов по сохранности вагонного парка входит периодический замер скорости движения вагонов в сортировочном парке при соударении. Информация о скоростях заносится в базу данных для формирования ежемесячного сводного отчета.

В обязанности старшего осмотрщика вагонов входит проведение внеплановых и целевых инструктажей по правилам техники безопасности на рабочем месте, информация о которых также должна сохраняться в базе данных.

В обязанности сменного мастера входит организация расследования несчастных случаев с работниками смены на ПТО, по результатам расследования составляется акт Н-1, а при несчастном случае со смертельным или тяжелым исходом - акт специального расследования, которые заносятся в базу данных.

Вопросы для самоконтроля лекции

1) В чем отличие базы знаний от базы данных?

2) Как возникает новое знание в базе знаний?

3) В чем назначение блока объяснений в экспертной системе?

4) В каких случаях используются экспертные системы?

5) Каковы основные функции АРМ безопасности движения?