База знаний

Перспективным направлением совершенствования организации САПР и повышения качества получаемых проектных решений является использование в составе информационного обеспечения баз знаний (БЗ). [c.140]

Базы знаний предполагают наличие в составе ТС [c.141]

Что такое базы знаний, какова их роль в САПР [c.142]

При работе экспертной системы продукции выбираются в определенном порядке из базы знаний в соответствии с некоторой управляющей структурой. Такая структура может быть представлена в виде графа (сети) или дерева, отражающих взаимосвязи между компонентами проектных решений в данной предметной области. Управляющая структура может быть воплощена в самих продукциях или быть отделенной от них. Выбор конкретного маршрута в управляющей структуре, т. е. выбор последовательности продукций, порождающих проектные решения, зависит от исходных данных, указанных в задании при обращении к экспертной системе. Эти исходные данные в сочетании с данными об условиях проектирования и текущем состоянии проекта, хранящимися в базе данных, позволяют присваивать конкретные значения переменным, фигурирующим в продукциях. Становится возможной проверка истинности условий, входящих в продукции, по результатам проверки активизируются действия в соответствующих продукциях, в том числе осуществляются переходы по сети между продукциями. [c.385]

Создание ЭС происходит в виде многоэтапного интерактивного процесса ЭС ("программисты, а также инженеры по знаниям, формирующие базу знаний,в результате длительных дискуссий с экспертами создают первоначальный вариант - прототип ЭС, который затем в процессе испытаний может многократно модифицироваться и совершенствоваться). ЭС может существовать в демонстрационной, исследовательской, действующей, промышленной, коммерческой и др. формах. Развитие ЭС происходит в следующих направлениях развитие способов представления знаний включает не только простые эмпирические связи, но и глубинные знания и модели функциональных и причинно-следственных отношений автоматизация формирования базы знаний расширение предметных областей ЭС, развитие методов решения задач, включая планирование, индуктивные выводы, использование аналогий, обучение, самообучение совершенствование подсистемы объяснения, интерфейса в форме устной речи и изображений аппаратная реализация ЭС, параллельная обработка, объединение ЭС с базами данных и пакетами прикладных программ и т.д. [c.92]

Характерной чертой САПР второго поколения явится возможность поиска с их помощью новых проектных решений на начальных этапах проектирования с использованием автоматизированных баз знаний, в составе которых, наряду с данными известных проектно-конструкторских разработок, будут представлены сведения о специализированных эвристических приемах и алгоритмах поиска применительно к конкретным классам объектов, о физических эффектах, способных обеспечить выполнение тех или иных функций, и другая информация. При этом ЭВМ, снабженная подобной базой знаний и программными средствами работы с нею, будет выполнять роль советчика, эксперта, к которому обращается проектировщик для разрешения проблемных ситуаций. [c.291]

С учетом специфики трудно формализуемых задач эксплуатации и зависимости основных параметров ФК корабля от широкого спектра эксплуатационных факторов базовая ММ трансформируется в соответствующие версии гибридной базы знаний. Разработанная унифицированная схема реконструкции базовой математической модели ФК и извлечения трудно формализуемых знаний в предметных областях обеспечивает создание гибридных моделей баз знаний, пригодных для использования многоцелевого информационного обеспечения эксплуатации функциональных комплексов корабля и тренажа экипажа. [c.38]

Основанием экспертной системы является база знаний. Устойчивость системы определяется площадью базы, а также скоростью возврата в исходное состояние с решением поставленного вопроса. Таким образом, эффективность экспертной системы определяется количеством и полнотой заложенных в нее сведений и скоростью поиска необходимых элементов. [c.57]

Перспективным в этом направлении следует считать конструирование изделия на графическом дисплее с последующим автоматическим генерированием технологии изготовления с разработкой управляющих программ для станков с ЧПУ накопление и использование базы знаний по технологии изготовления изделий генерацию структур автоматизированных производств. [c.110]

В чем же специфика алгоритмов решения интеллектуальных задач Для ответа на этот вопрос рассмотрим задачу планирования поведения робота. Решение этой задачи, получаемое в результате интеллектуальной деятельности робота, — есть план целенаправленных действий, т. е. конечная последовательность операций, при фактическом выполнении которых гарантируется достижение цели. Каждая операция переводит робот в некоторое новое состояние, которое можно назвать очередной подцелью. В процессе поиска плана поведения могут использоваться как информация, поступаюш,ая от информационной системы робота, так и ранее накопленные знания и опыт, хранящиеся в базе знаний системы управления. [c.230]

Робототехнические СТЗ работают в двух режимах обучения и распознавания. В режиме обучения СТЗ предъявляет объекты разных классов (например, детали и инструмент) в характерных рабочих ракурсах. По этим данным автоматически строятся описания классов и решающие правила, которые хранятся в базе знаний. В режиме распознавания осуществляется (в зависимости от целевых условий) идентификация нужного объекта, классификация видимых объектов или анализ, описание и интерпретация рабочей обстановки. Полученная таким образом информация используется далее для адаптивного управления роботами и технологическим оборудованием ГАП. [c.263]

Динамичность знаний обеспечивается познанием в процессе обучения основных устойчивых.закономерностей и тенденций развития конструкции автомобилей и технологического оборудования, производственно-технической базы, знанием теоретических основ технической эксплуатации автомобилей, умением обобщать и систематизировать передовой опыт, в том числе зарубежный и родственных отраслей. Наконец, немаловажным для обеспечения динамичности является ознакомление в период обучения, а также последующей деятельности с ведущимися в отрасли научно-исследовательскими изысканиями. [c.19]

Качественным сдвигом в развитии банка данных является разработка экспертной системы (ЭС) с одновременным превращением базы данных в базу знаний. [c.58]

Анализ теоретических результатов и практических реализаций в области искусственного интеллекта показывает, что между АБД с развитой структурой и базой знаний нет и не может быть четкой границы Данные постоянно трансформируются в знания, поэтому развитие концепции АБД (включение в СУБД словарей и справочников данных, добавление простейших программ их обработки, само построение модифицированной схемы АБД) неизбежно приводит к идее базы знаний. [c.58]

База знаний отличается от базы данных не столько внутренней организацией, сколько назначением. Данные в базе данных предназначены для вьщачи ответа на запрос пользователя, а знания в базе знаний всегда связаны с процедурами их применения, в частности, из знаний могут быть выведены дополнительные данные [c.58]

База знаний имеет практическое значение не сама по себе, а лишь как компонент экспертной системы. [c.58]

Помимо базы знаний неотъемлемым компонентом ЭС является управляющая система. Как правило, управляющая система включает в себя подсистемы [c.58]

Экспертные системы и базы знаний создаются, в основном, в расчете на непрофессиональных пользователей ЭВМ. Все, что требуется от пользователей, - это ввод с клавиатуры ответов на вопросы и подсказки, выводимые программой на экран дисплея. Чем больше знаний и правил содержит система, тем более ценной она является для пользователя с точки зрения обоснованности решений и круга решаемых задач, и тем эффективнее будет [c.59]

Второе направление в большей мере относится к области разработки МО и ПО для реализации функций АС - моделей, методов, алгоритмов, программ на базе знания системотехники, методов анализа и синтеза проектных решений, технологий программирования, операционных систем и т. п. Существует ряд общеизвестных технологий (методик) проектирования ПО АС, среди которых прежде всего следует назвать компонентно-ориентированную разработку -технологию индустриальной разработки программных систем. [c.31]

Другие примеры компактного задания множества альтернатив А через множества Э и П связаны с использованием систем искусственного интеллекта, в которых 3 есть база данных, П — база знаний, или эволюционных методов, в которых 3 — также база данных, П — множество эвристик, последовательность их применения определяется эволюционными и генетическими принципами. [c.177]

Экспертная система является типичной системой искусственного интеллекта, в которой база знаний содержит сведения, полученные от людей-экспер-тов в конкретной предметной области. Трудности формализации процедур структурного синтеза привели к популярности применения экспертных систем в САПР, поскольку в них вместо вьшолнения синтеза на базе формальных математических методов осуществляется синтез на основе опыта и неформальных рекомендаций, полученных от экспертов. [c.183]

И-ИЛИ-деревья е пеограниченным или просто чрезмерно большим числом вершин уже нельзя представлять в явной форме. Их иредетав.тягот в виде совокупности правил порон<деиия новых вершин из ограниченного множества исходных данных. Такая неявная форма перспективна для создания в САПР баз знаний. [c.75]

Расширение области применения пакета функционального проектирования невозможно без наличия в нем снециальных средств модификации и расширения, обеспечивающих его всемерную открытость для включения новых программных компонентов, в первую очередь подпрограмм моделей конкретных технических систем. Синтез моделей, их программирование представляет собой часто довольно сложную научно-техническую задачу, решить которую большинство пользователей самостоятельно не может. Поэтому джидается, что в ближайшие годы для решения проблемы сиитеза моделей технических объектов могут найти широкое применение системы баз знаний. [c.153]

Основные компоненты ЭС база знаний, хранящаяся в соответствии с некоторыми способами представления знаний, информации о предметной области факты, закономерности, эвристические правила, метаправила рабочее поле для хранения описания решаемой задачи и данных для конкретного сеанса работы ЭС диалоговый процесс, обеспечивающий взаимодействие конечного пользователя, а также инженера по знаниям с ЭС на некотором языке-профессиональном, ограниченном естественном, графическом, тактильного взаимодействия и т.д. решать реализующую функцию планирования, поиска решения задачи, вывода логического блок извлечения, пополнения и корректировки знаний блок объяснений(пользователю действий ЭС) Чаще всего ЭС строятся как продукционные системы Сс числом продукций от нескольких десятков до нескольких тысяч). Для организации поиска решения задач используются различные методы, разработанные в исследованиях по искусственному интеллекту. Для получения выводов из неполных, вероятностных, нечетких знаний применяют вероятностные методы (например юпользующуюсяБайеса формулу), нечеткую логику, логики многозначные. Некоторые ЭС способны делать индуктивные выводы, обучаться. [c.91]

Обоснована принципиальная возможность и необходимость использования экспертных систем технической диагностики для обеспечения работоспособности афегатов и безопасности технологических установок. Разработаны принципы создания интеллектуального и программноинформационного обеспечения экспертных систем. При этом база данных и база знаний экспертных систем дополняются результатами исследований факторов и явлений, приводящих к неработоспособному состоянию агрегатов и технологической установки. Интеллектуальное обеспечение экспертной системы содержит также научное обоснованные инженерно-технологические решения, способствующие повышению работоспособности агрегатов. [c.2]

В пакет EXSYDI входит полная база знаний для диагностики установки замедленного коксования типа УЗК 21/10-300, созданная в результате всестороннего обследования и анализа работы установки. [c.11]

Эффективность использования экспертных систем технической диагностики зависит от полноты и достоверности базы знаний и базы данных. Поэтому дополнение их новыми знаниями, характеризующими специфические особенности эксплуатации агрегатов производств нефтепереработки и нефтехимии, позволяет более объективно распознавать ситуации, приводящие к неработоспособному состоянию ац>егатов, выявить причины неисправностей и найти оптимальные способы предупреждения и ликвидации отказов и аварий. [c.17]

ИЭТР является своеобразной базой знаний об изделии и в этом качестве представляет собой интеллектуальное средство поддержки изделия на постпроизводственных стадиях его ЖЦ. Для создания и применения ИЭТР по эксплуатации, обслуживанию и ремонту изделий используются специализированные программные продукты, например, разработанный в НИЦ Прикладная Логистика продукт TGB. [c.21]

Предварительные результаты совместного пилотного проекта ОАО Балтийский завод и ЦКБ МТ Рубин показали, что синхронизация процессов создания и обновления ALS-ориентированных баз данных и баз знаний открывает качественно новые возможности применения ALS технологий. Совместное использование ALS-ориентированных баз данных и знаний обеспечивает существенную экономию времени и финансовых затрат на создание эффективного многоцелевого информационного обеспечения технической эксплуатации основных функциональных комплексов корабля и профессиональной подготовки экипажа. [c.39]

Применение экспертной системы (ЭС) дает возможность использовать эвристические знания специалистов-экспертов в процессе проектирования изделий, автоматизируя часть эвристических процедур различных этапов проектирования. Тем самым снижает загрузку специалистов, уменьшает ошибки при проектировании, сокращает время на разработку изделия. Накопленные эвристические знания хранятся в специализированных базах знаний, разработанных для отдельных этапов проектирования и конкретных условий применения. К ЭС подключаются различные файлы со справочной информацией и файлы с исходными данными для проведения консультации. Консультирование может происходить в виде диалога с программой, так и в виде бездиалоговых функций с предоставлением готового результата. База знаний представляет собой базу данных с набором эвристических правил и данных. Вид представления результатов консультации формулируется условиями применения ЭС (отчеты, графики, файлы данных и т.д.). [c.70]

Необходимость выделения СУБД в качестве самостоятельной ср1стемы следует из анализа структуры прикладного программного обеспечения управляющих ЭВМ и задач, решаемых его элементами. Примерно 70% команд от общего объема прикладного программного обеспечения предназначаются для организации распределения информации в памяти ЭВМ, доступа к информационным массивам, поиска элементов информации в них и других огераций информационного обслуживания. И только 30% команд реализуют непосредственно алгоритм управления. Информационная часть ИБД условно разделена на четыре базы целей (БЦ), знаний (БЗ), ресурсов (БР) и данных (БД). База данных содержит количественные данные, по структуре и содержанию не отличается от баз данных существующих АСУ. База знаний является моделью знаний человека о технологии производства и поведении управляемых объектов системы в тех или иных условиях. База целей содержит информацию о качественных и количественных критериях оценки эффективности функционирования автоматизированного производства в целом. [c.58]

В перспективе САП должны обеспечить прямой контакт технолога с ЭВМ на языке, близком к естественному, вплоть до речевого диалога с САП. Для этого нужно разработать соответствующий интеллектуальный интерфейс с технологической базой знаний. Первые шаги в этом направлении уже сделаны созданы первые системы АПУ, программируемые голосовыми командами (24). Обычно устройства речевого программирования и управления выпускаются в виде портативной приставки к САП серийной системы ЧПУ или АПУ. Речевые команды поступают с микрофона в микропроцессор, где они анализируются, распознаются и высвечиваются на экране дисплея для контроля. Словарный запас оперативного языка САП станков в простейших случаях ограничивается 30—50 словами и фразами. Для обеспечения надежного распознавания речевых команд САП предварительно обучается. В процессе обучения технолог произносит каждую команду несколько раз. По этим данным автоматически строится машинное описание всех команд, которое представляет собой по существу банк знаний, существенно используемый в процессе программирования для распознавания поступакмцих команд, произносимых технологом. Для устранения ошибок распознавания (вызванных, например, изменением тембра голоса при смене технологов) или для расширения списка команд САП автоматически дообучается и банк знаний пополняется новой информацией. [c.113]

В последние годы созданы и начинают применяться в промышленности интеллектуальные системы автоматизированного проектирования (САПР), СИИ для распознавания зрительной информации и речи, интеллектуальные системы автоматизации программирования (САП), интеллектуальные автоматизированные системы подготовки производства (АСПП), встроенные СИИ для диагностики оборудования, а также ЛИСП — машины для оперативной обработки символьной информации и ПРОЛОГ — машины для автоматического поиска логических выводов на основе факторов и правил, хранимых в базе знаний. Это позволяет переложить на СИИ некоторую часть умственного труда, которую в условиях обычного производства приходилось возлагать на человека. В результате повышается производительность и степень автоматизации производства. Таким образом, сегодня СИИ фактически вышли на промышленный рынок. Они находят все более широкое применение в адаптивных РТК и ГАП. [c.229]

По современным представлениям, существуют две тенденции развития САПР, связанные с наличием аппаратных средств и вычислительной техники. К первой относятся системы проектирования, в которых вся основная информация, связанная с проектированием, обрабатывается мощной ЭВМ, а корректировка и ввод графической информации на местах осуществляются с помощью мини-или микроэвм, соединенных интерфейсом с больщой ма-щиной. Другую группу образуют системы САПР, в которых весь процесс проектирования осуществляется на автоматизированных рабочих местах конструкторов (АРМах) за счет собственных вычислительных и графических средств, а более мощный компьютер служит только передаточным звеном с общей базой знаний. [c.20]

Однако в связи с современными требованиями, предъявляемыми к технологическим проблемам в машиностроительных отраслях, в связи с необходимостью обслуживания создаваемых АСУТП (Автоматизированная Система Управления Технологическими Процессами), разработкой баз знаний и экспертных систем по анализу свойств сталей и сплавов, созданием автоматизированных систем научных исследований, ввиду желательности наиболее эффективного использования больших объемов фактической информации, накопленной в результате лабораторных и промышленных экспери- [c.44]

В процессе работы диалоговый процессор переводит сообщение пользователя с обычного языка в машинный вид. Формализованное описание задания подается на вход постпроцессора (планировщика), который трансформирует это сообщение в рабочую программу и производит в случае необходимости требуемые расчеты. Постпроцессор представляет собой комплекс специальных программ для преобразования поступающей информации и постоянно контактирует с базой знаний. Из нее в планировщик поступает информация о сути проблемы, способах ее решения и о программах, необходимых для этого. Данные, получаемые из базы знаний, являются входными для применяемых прикладных программ Для того чтобы пользователь мог не только получить определенный результат (рекомендацию), но и убедиться в обоснованности сделанных компьютером выводов, в структуру может быть включена подсистема объяснения, которая должна следить за работой постпроцессора, фиксировать принимаемые им в альтернативных случаях решения и вьщавать их в удобной для заказчика форме. Кроме того предусмотрен еще один канал ввода информации, через который могут поступать либо сведения, основанные на опыте или [c.58]

Продукция представляет собой правило типа если А, то 5 , где А — условие, а В—действие или следствие, активизируемое при истинности А. Продукционная база знаний содержит совокупность правил, описьгаающих определенную предметную область. [c.183]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...