KG (Knowledge&amp-apos-s Guide-book) — учебная система для проектирования информационных технологий и экспертных систем. Кучуганов В.Н

Нир

KG (Knowledge&amp-apos-s Guide-book) - учебная система для проектирования информационных технологий и экспертных систем. Кучуганов В.Н

Научная школа и научные направления

Название научной школы: Информационные технологии проектирования, исследования и управления.

Руководитель научной школы: Кучуганов Валерий Никонорович, д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Автоматизированные системы обработки информации и управления», Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации, Заслуженный деятель науки Удмуртской республики.

Научные направления:

  1. Онтологии и инженерия знаний (к.т.н., доц. Габдрахманов И.Н., д.т.н., проф. Барков И.А., к.т.н., проф. Тарасов В.Г.).
  2. Геометрическое моделирование (к.т.н., доц. Ложкин А.Г., к.т.н. Ермилов В.В., к.т.н. Харин В.В.).
  3. Анализ изображений и распознавание образов (д.т.н., проф. Сметанин А.М., к.т.н. Кучуганов А.В., к.т.н. Аль Аккад М.Айман).
  4. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений (к.т.н. Мокроусов М.Н., к.т.н., доц. Габдрахманов И.Н., к.т.н. Семакин М.М.).

Основные результаты НИОКР.

Преподавателями, инженерами, аспирантами и студентами кафедры опубликовано более 100 статей в научных журналах, трудах международных, Всесоюзных и Всероссийских конференций.

Под руководством и при личном участии В.Н.

Кучуганова разработано более двух десятков различных программных систем для учебного процесса, для предприятий малого и среднего бизнеса, получено 6 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Краткая характеристика научного направления. Компьютеры начали применяться в проектировании в 1960-х годах. В первую очередь они взяли на себя расчетные инженерные задачи, моделирование и исследование физических процессов.

Сейчас системы автоматизированного проектирования широко используются промышленными, строительными, архитектурными организациями и дают значительный эффект, в особенности на конечных стадиях проектирования: чертежно-графические работы, оформление техдокументации, подготовка управляющих программ для станков с числовым программным управлением.

Это свидетельствует о том, что информационные технологии являются интенсивно развивающимся направлением современной науки и техники. В частности, сегодняшняя проблематика этой области охватывает такие задачи, как:

— базы знаний и экспертные системы;

— гипертекстовые информационные системы;

— извлечение знаний из текстов и изображений;

— создание интеллектуальных систем поддержки принятия управленческих решений;

— автоматизация этапов концептуального/эскизного проектирования, требующего от человека наибольших творческих способностей, а от компьютерных технологий — «интеллекта»;

— сквозная логистическая поддержка жизненного цикла продукта/услуги;

— расширение сферы интенсивного применения информационных технологий (системы виртуальной реальности, геоинформационные системы, мультимедийные системы в образовании и т.п.).

Научные результаты возглавляемого В.Н. Кучугановым научного направления.

1. Кучуганов В.Н. Автоматический анализ машиностроительных чертежей. — Изд. Иркут. ун-та. 1985. 127 c., ил.

2. Кучуганов В.Н., Лопаткин А.Е., Бабушкин А.В. Язык описания трехмерных сцен и геометрическое моделирование в САПР//Приборы и системы управления. — 1990. -N 3. — с. 11-14.

3. Кучуганов В.Н., Лопаткин А.Е. Язык описания трехмерных сцен. Версия 2 // Программирование. 1996. N2. C.64-69.

4. Kuchuganov V.N. Verbalization Principles and the Synthesis of Images Three-Dimensional Scenes. – Pattern Recognition and Image Analysis, vol. 6, No 4, 1996. – pp. 827-830. (англ.).

5. Кучуганов В.Н. Семантика графической информации. Известия ТРТУ. Тематич. вып. «Интеллектуальные САПР». Материалы междунар. научн.-техн. конф. «Интеллектуальные САПР». Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002, №3(26). с. 157 – 166.

6. Кучуганов В.Н., Семакин М.М. Синтез движений в задачах трехмерной компьютерной анимации персонажа // Материалы международной научно-технич. конф. «Интеллектуальные системы (IEEE AIS'03)» и «Интеллектуальные САПР» CAD-2003. — Ч.2. – Москва, Физматлит, 2003. — С. 229-235.

7. Кучуганов В.Н., Харин В.В. Кинематические геометрические модели в концептуальном проектировании // Материалы 13-той международной конференции по компьютерной графике и зрению «ГрафиКон-2003». – Москва, МГУ им. М.В.Ломоносова, 2003. С. 243-245.

8. Кучуганов В.Н. Вопросы корректности предметных онтологий / Интеллектуальные системы. Коллективная монография. Выпуск второй / Под ред. В.М. Курейчика. – М.: Физматлит, 2007, с. 162-171.

9. Габдрахманов И.Н., Кучуганов В.Н. KNOWLEDGE'S GUIDE – учебная система для распределенной разработки онтологий. // Труды Междунар. научно-технич. конференций «Интеллектуальные системы» (AIS'08)» и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2008). Научное издание в 4-х томах. – М.: Физматлит, 2008, – Т.1. С. 328-336.

10. Кучуганов В.Н. Вербализация реальности. // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT'09». Научное издание в 4-х томах. – М.: Физматлит, 2009, – Т.2. С. 182-191.

11. Кучуганов В.Н. Некоторые алгоритмы поиска противоречий в семантических моделях. // Интеллектуальные системы. Коллективная монография. Выпуск 3. / Под ред. В.М. Курейчика. – М.: Физматлит, 2009. – С. 155-171.

12. Кучуганов В.Н., Ситникова О.А., Соболева Н.В. Система управления интеллектуальными ресурсами организации // Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы (ИИ-2009): Материалы X Международной научно-технической конференции. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – С.158-161.

Коллективом кафедры, в том числе, аспирантами и студентами, опубликовано в трудах международных конференций и центральных журналах около 70 научных статей.

В.Н.

Кучугановым разработан ряд оригинальных методов автоматического анализа и распознавания зрительной информации, в частности, метод «скелетона» для выделения информативных признаков изображений; впервые создана концепция формирования и представления в ЭВМ знаний о процессах проектирования изделий, основанная на семантическом анализе чертежно-графической информации, которая обеспечивает естественность диалога «человек — ЭВМ», компактность вербализации, удобство логического анализа и распознавания информации в задачах проектирования.

В целях укрепления связей вузовской науки с практикой при кафедре АСОИУ ИжГТУ создан учебно-научный центр прикладной информатики, где под руководством и при непосредственном участии В.Н.

Кучуганова разработана система концептуального дизайна CONCEPT, предназначенная для автоматизации эскизного/концептуального проектирования изделия — от промышленного дизайна и оценки эргономичности до экономического обоснования и изготовления.

Система ориентирована на средние и малые предприятия, а также на индивидуальное применение; проста и удобна для обучения компьютерному дизайну.

Разработана система KG (Knowledge Guide-book) — среда для разработки информационных систем на платформеMySQL, предназначенная для:

— создания, редактирования и управления базами знаний и данных;

— для разработки предметных онтологий;

— для создания экспертных компонент систем планирования и систем поддержки управленческих решений;

— для реинжиниринга баз данных;

— для анализа и оптимизации бизнес-процессов предприятия.

Область применения – образовательный процесс, а также средние и малые производственные и коммерческие фирмы. Система ориентирована на пользователей, не владеющих программированием.

Объем НИР кафедры в 2009 году составил 980 тыс.руб., в 2010 – 1150 т.р., в 2011 – 1300 т.р., в 2012 – 1850 т.р.

При кафедре АСОИУ имеется аспирантура и докторантура:

№ п/пФИОКод специальностиТема диссертацииДата защитыПримечание
1.Салюм Саид Салех Ибрагим05.13.01Разработка и исследование методов распознавания рукописных арабских текстов

Источник: http://ivt.istu.ru/asoiu/science/nir

Представления знаний в интеллектуальных системах, экспертные системы

KG (Knowledge&amp-apos-s Guide-book) - учебная система для проектирования информационных технологий и экспертных систем. Кучуганов В.Н

Экспертная система (далее по тексту — ЭС) — это информационная система, назначение которой частично или полностью заменить эксперта в той или иной предметной области.

Подобные интеллектуальные системы эффективно применяются в таких областях, как логистика, управление воздушными полетами, управление театром военных действий.

Основною направленной деятельностью предсказание, прогнозирование в рамках определенного аспекта в предметной области.

Экскурс в историю экспертных систем

История экспертных систем берет свое начало в 1965 году. Брюс Бучанан и Эдвард Фейгенбаум начали работу над созданием информационной системы для определения структуры химических соединений.

Результатом работы была система под названием Dendral. В основе системы формировалась последовательность правил подобных к «IF – THEN». Информационная система не перестала развиваться и получила множество наследников, таких как ONCOIN – информационная система для диагностики раковых заболеваний, MYCIN – информационная система для диагностики легочных инфекционных заболеваний.

Следующим этапом стали 70-е годы. Период не выделялся особыми разработками. Было создано множество разных прототипов системы Dendral.

Примером служит система PROSPECTOR, областью деятельности которой являлась геологические ископаемые и их разведка.
В 80-ых годах появляются профессия – инженер по знаниям.

Экспертные системы набирают популярность и выходят на новый этап эволюции интеллектуальных систем. Появились новые медицинские системы INTERNIS, CASNE.

С 90-ых годов развитие интеллектуальных систем приобретает новые и новые методы и особенности. Нововведением становится парадигма проектирования эффективных и перспективных систем. Гибкость, четкость решения поставленных задач дало новое название – мультиагентных систем.

Агент – фоновый процесс который действует в целях пользователя. Каждый агент имеет свою цель, «разум» и отвечает за свою область деятельности. Все агенты в совокупности образуют некий интеллект.

Агенты вступают в конкуренцию, настраивают отношения, кооперируются, все как у людей.

В 21 век, интеллектуальной системой уже не удивишь никого. Множество фирм внедряет экспертные системы в области своей деятельности.

Быстродействующая система OMEGAMON разрабатывается c 2004 года с IBM, цель которой отслеживание состояния корпоративной информационной сети. Служит для моментального принятия решений в критических или неблагоприятных ситуациях.

G2 – экспертная система от фирмы Gensym, направленная на работу с динамическими объектами. Особенность этой системы состоит в том, что в нее внедрили распараллеливание процессов мышления, что делает ее быстрее и эффективней.

Структура экспертной системы

1. База знаний Знания — это правила, законы, закономерности получены в результате профессиональной деятельности в пределах предметной области.

База знаний — база данных содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области. Другими словами, это набор таких закономерностей, которые устанавливают связи между вводимой и выводимой информацией.

2. Данные Данные — это совокупность фактов и идей представленных в формализованном виде.

Собственно на данных основываются закономерности для предсказания, прогнозирования. Продвинутые интеллектуальные системы способные учиться на основе этих данных, добавляя новые знания в базу знаний.

3. Модель представления данных Самая интересная часть экспертной системы.

Модель представления знаний (далее по тексту — МПЗ) — это способ задания знаний для хранения, удобного доступа и взаимодействия с ними, который подходит под задачу интеллектуальной системы.

4. Механизм логического вывода данных(Подсистема вывода)
Механизм логического вывода(далее по тексту — МЛВ) данных выполняет анализ и проделывает работу по получению новых знаний исходя из сопоставления исходных данных из базы данных и правил из базы знаний. Механизм логического вывода в структуре интеллектуальной системы занимает наиболее важное место.

Механизм логического вывода данных концептуально можно представить в виде : А — функция выбора из базы знаний и из базы данных закономерностей и фактов соответственно B — функция проверки правил, результатом которой определяется множество фактов из базы данных к которым применимы правила С — функция, которая определяет порядок применения правил, если в результате правила указаны одинаковые факты

D — функция, которая применяет действие.

Какие существуют модели представления знаний?

Распространены четыре основных МПЗ:

  • Продукционная МПЗ
  • Семантическая сеть МПЗ
  • Фреймовая МПЗ
  • Формально логическая МПЗ

Продукционная МПЗ

В основе продукционной модели представления знаний находится конструктивная часть, продукция(правило):
IF , THEN
Продукция состоит из двух частей: условие — антецендент, действие — консеквент. Условия можно сочетать с помощью логических функций AND, OR.
Антецеденты и консеквенты составленных правил формируются из атрибутов и значений.

Пример: IF температура реактора подымается THEN добавить стержни в реактор
В базе данных продукционной системы хранятся правила, истинность которых установлена к за ранее при решении определенной задачи. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в базе данных с антецедентом правила, которое подвергается проверке, имеет место совпадение.

Результат работы правила заносится в базу данных.

Пример

Диагноз Температура Давление Кашель
Грипп39100-120Есть
Бронхит40110-130Есть
Аллергия38120-130Нет

Пример продукции:
IF Температура = 39 AND Кашель = Есть AND Давление = 110-130 THEN Бронхит

Продукционная модель представления знаний нашла широкое применение в АСУТП

Среды разработки продукционных систем(CLIPS)

CLIPS (C Language Integrated Production System) — среда разработки продукционной модели разработана NASA в 1984 году. Среда реализована на языке С, именно потому является быстрой и эффективной.
Пример:

(defrule bronchitis // deftule зарезервированное слово, которое вводит новое правило за ним следует название правила(symptoms (temperature 39) (cough true)(pressure «110-130»)) //симптом с температурой 39, наличием кашля, и давлением 110-130=> (printout t «Диагноз — бронхит» crlf)) //это симптомы бронхита

Подобное правило будет активировано только тогда, когда в базе данных появится факт симптома с подобными параметрами.

Семантическая сеть МПЗ

В основе продукционной модели лежит ориентированный граф. Вершины графа — понятия, дуги — отношения между понятиями.
Особенностью является наличие трех типов отношений:

  • класс — подкласс
  • свойство — значение
  • пример элемента класса

По количеству типов отношений выделяют однородные и неоднородные семантические сети. Однородные имею один тип отношения между всеми понятиями, следовательно, не однородные имею множество типов отношений.

Все типы отношений:

  • часть — целое
  • класс — подкласс
  • элемент — количество
  • атрибутивный
  • логический
  • лингвистический

Фреймовая МПЗ

Предложил Марвин Мински в 1970 году. В основе фреймовой модели МПЗ лежит фрейм. Фрейм — это образ, рамка, шаблон, которая описывает объект предметной области, с помощью слотов. Слот — это атрибут объекта.

Слот имеет имя, значение, тип хранимых данных, демон. Демон — процедура автоматически выполняющаяся при определенных условиях. Имя фрейма должно быть уникальным в пределах одной фреймовой модели.

Имя слота должно быть уникальным в пределах одного фрейма.

Слот может хранить другой фрейм, тогда фреймовая модель вырождается в сеть фреймов.

Пример вырождающейся в сеть фреймов

На своей практике, мне доводилось встречать системы на основе фреймовой МПЗ. В университете в Финляндии была установлена система для управления электроэнергией во всем здании.

Языки разработки фреймовых моделей (Frame Representation Language)

FRL (Frame Representation Language) — технология создана для проектирования интеллектуальных систем на основе фреймовой модели представления знаний. В основном применяется для проектирования вырождающихся в сеть фреймовой модели.

Запись фрейма на языке FRL будет иметь вид:

(frame Room // вводим новый фрейм Room (windows (value(4), demon(open))) //Слот windows со значением 4 и демоном open (doors (value(1), demon(open))) //Слот doors со значением 1 и демоном open (conditioners (value(2), demon(turn on))) //Слот conditioners со значением 2 и демоном turn on (sokets (value(10), demon(turn on))) //Слот sokets со значением 10 и демоном turn on)

Существуют и другие среды: KRL (Knowledge Representation Language), фреймовая оболочка Kappa, PILOT/2.

Формально логическая МПЗ

В основе формально логической МПЗ лежит предикат первого порядка. Подразумевается, что существует конечное, не пустое множество объектов предметной области. На этом множестве с помощью функций интерпретаторов установлены связи между объектами.

В свою очередь на основе этих связей строятся все закономерности и правила предметной области.

Важное замечание: если представление предметной области не правильное, то есть связи между объектами настроены не верно или не в полной мере, то правильная работоспособность системы будет под угрозой.

Важно

Любая экспертная система должна иметь вывод данных и последовательность «мышления» системы. Это нужно для того чтобы увидеть дефекты в проектировании системы.

Хорошая интеллектуальная система должна иметь право ввода данных, которое реализуется через интеллектуальный редактор, право редактора на перекрестное «мышление» представлений при проектировании системы и полноту баз знаний(реализуется при проектировки закономерностей предметной области между инженером по знаниям и экспертом).

Заключение

Экспертные системы действительно имеют широкое применение в нашей жизни. Они позволяют экономить время реальных экспертов в определенной предметной области. Модели представления знаний это неотъемлемая часть интеллектуальных систем любого уровня. Поэтому, я считаю, что каждый уважающий себя IT-специалист, должен иметь даже поверхностные знания в этих областях.

Спасибо за внимание!

Источник: https://habr.com/post/346236/

Методы и средства проектирования информационных систем и технологий [Электронный ресурс]: учебное пособие, Игнатьев А. В., 2014

KG (Knowledge&amp-apos-s Guide-book) - учебная система для проектирования информационных технологий и экспертных систем. Кучуганов В.Н

  • Книги и учебники →
  • Книги по информатике и компьютерам

СкачатьЕще скачатьСмотреть Купить бумажную книгуКупить электронную книгуНайти похожие материалы на других сайтахКак открыть файлКак скачатьПравообладателям (Abuse, DMСA)Методы и средства проектирования информационных систем и технологий [Электронный ресурс]: учебное пособие, Игнатьев А. В., 2014.Описаны современные методы проектирования информационных систем и технологий. Представлены различные подходы к проектированию информационных систем и дана их характеристика.Для студентов-бакалавров всех форм обучения направления «Информационные системы и технологии».Для удобства работы с изданием рекомендуется пользоваться функцией Bookmarks (Закладки) в боковом меню программы Adobe Reader.

2.1. Понятие и модели жизненного цикла.

В программной инженерии термин «жизненный цикл» (на английском языке lifecycle, обычно пишется единым словом) применяется к искусственным системам ПО и означает изменения, которые происходят в «жизни» программного продукта.Различные стадии между «рождением» изделия и его возможной «смертью» известны как стадии жизненного цикла.

Наиболее часто говорят о следующих моделях жизненного цикла:каскадная (водопадная) или последовательная;итеративная и инкрементальная-эволюционная (гибридная, смешанная);спиральная (модель Боэма).Легко обнаружить, что в разное время и в разных источниках приводится разный список моделей и их интерпретация.

Например, ранее, инкрементальная модель понималась как построение системы в виде последовательности сборок (релизов), определенной в соответствии с заранее подготовленным планом и заданными (уже сформулированными) и неизменными требованиями.

Сегодня об инкрементальном подходе чаще всего говорят в контексте постепенного наращивания функциональности создаваемого продукта.Может показаться, что индустрия пришла, наконец, к общей «правильной» модели. Однако каскадная модель, многократно «убитая» и теорией, и практикой, продолжает встречаться в реальной жизни.

Спиральная модель является ярким представителем эволюционного взгляда, одновременно представляя собой единственную модель, уделяющую явное внимание анализу и предупреждению рисков.Рассмотрим и охарактеризуем три модели — каскадную, эволюционную и спиральную.
Оглавление
1.

Основные положения проектирования информационных систем и технологий.1.1. Что такое проектирование?.1.2. Что мы проектируем?.Контрольные вопросы.

2. Модели жизненного цикла разработки программного обеспечения информационной системы.

2.1. Понятие и модели жизненного цикла.2.2. Каскадная (водопадная) модель.2.3. Итеративная и инкременальная модель — эволюционный подход.2.4. Спиральная модель.Контрольные вопросы.

3. Целеориентированное проектирование и его интеграция в жизненный цикл разработки продукта.

3.1. Ошибки проектирования.3.2. Целеориентированное проектирование.3.2.1. Исследования.3.2.2. Моделирование.3.2.3. Выработка требований.3.2.4. Определение инфраструктуры.3.2.5. Детализация.3.2.6. Сопровождение разработки.Контрольные вопросы.

4. Методы сбора требований.

4.1. Значение качественных исследований.4.2. Виды качественных исследований.4.2.1. Интервьюирование заинтересованных лиц.4.2.2. Интервьюирование экспертов в предметной области.4.2.3. Интервьюирование покупателей.4.2.4. Интервьюирование пользователей.4.2.5. Анкетирование.4.2.6. Наблюдение за пользователями.4.2.7. Самостоятельное описание требований.4.2.8. Обзор литературы и технической документации.4.2.9. Аудит продукта/прототипа и конкурирующих решений.4.2.10. Совместные семинары.Контрольные вопросы.

5. Модели бизнес-процессов.

5.1. Методики моделирования бизнес-процессов.5.1.1. Функциональная методика IDEF0.5.1.2. Описание бизнес-процессов в Унифицированном языке моделирования.5.1.3. ДРАКОН-технология.5.2. Описание бизнес-процесса «Планирование закупок и размещение заказовпоставщикам».Контрольные вопросы.

6. Метод персонажей.

6.1. Кто такие персонажи?.6.2. Разработка персонажей.Контрольные вопросы.Список использованной литературы.Список рекомендуемой литературы.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Методы и средства проектирования информационных систем и технологий [Электронный ресурс]: учебное пособие, Игнатьев А. В., 2014 — fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf

Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу

Скачать — pdf — Яндекс.Диск.

05.02.2015 12:02 UTC

Игнатьев :: информатика :: 2014

Следующие учебники и книги:

  • Основы управления информационной безопасностью, Курило Л.П., Милославская Н.Г., Сенаторов М.Ю., Толстой А.И., 2014
  • Корпоративные информационные системы, учебник для вузов, стандарт третьего поколения. Олейник П. П., 2012
  • Интеллектуализация сетевых систем поиска экономической информации, Монография, Романов А.Н., Одинцов Б.Е., 2010
  • Автоматизация и управление в технологических комплексах, Русецкий А.М. 2014

Предыдущие статьи:

  • Коды и математика, Аршинов М.Н., Садовский Л.Е., 1983
  • Анализ и прогнозирование спортивных данных в нейронных сетях, Касюк С.Т., 2014
  • Инженерная и компьютерная графика, Конакова И.П., Пирогова И.И., 2014
  • Теория и практика делового общения для разработчиков программного обеспечения и IT-менеджеров, Абельская Р.Ш., 2014

>

 

Источник: https://obuchalka.org/2015020582212/metodi-i-sredstva-proektirovaniya-informacionnih-sistem-i-tehnologii-elektronnii-resurs-uchebnoe-posobie-ignatev-a-v-2014.html

Biz-books
Добавить комментарий