Объединение баз знаний

УДК 004.896(06) Интеллектуальные системы и технологии
В.Г. ЖИРОВ, В.В. ЖИРОВ
Самарский государственный технический университет
ОБЪЕДИНЕНИЕ БАЗ ЗНАНИЙ
Проведен анализ возможностей объединения баз знаний экспертных систем.
Рассмотрена мера близости баз знаний и условие их слияния. Выявлены случаи, в
которых слияние возможно без дополнения базы знаний.
Базы знаний, основанные на использовании продукционной модели,
нашли широкое применение [1]. Количество баз знаний в настоящее время непрерывно увеличивается, сложность их возрастает, поэтому приходится иметь дело не только с проектированием новых, но и с изменением
уже существующих баз знаний, когда имеющуюся базу знаний обновляют
и дополняют новыми знаниями, например, вводят новые правила.
Одной из проблем, с которой приходится сталкиваться при построении
экспертных систем, является проблема объединения баз знаний. Она становится все более актуальной в различных сферах деятельности человека,
включая промышленность, образование, здравоохранение и ряд других.
Предположим, что мы имеем дело с экспертной системой диагностики
заболеваний сердца. Ее знания в виде правил были взяты у эксперта –
врача кардиолога. Система используется для поддержки принятия решений при лечении лиц, страдающих заболеваниями сердца. Однако такая
система не учитывает симптомов, общих для заболеваний сердца и других
расстройств, например остеохондроза. В том случае, когда наблюдаемый
симптом вызван другим заболеванием, система будет функционировать
некорректно.
Если базу знаний исходной экспертной системы объединить с соответствующей базой знаний, созданной с привлечением эксперта – специалиста в области заболеваний позвоночника, то полученная в результате объединения экспертная система уже будет более точно поддерживать процесс принятия решения.
Особенностью рассмотренных баз знаний является то, что они создавались в разное время, в разных местах, разными людьми, но основаны на
продукционной модели знаний.
Важным понятием при рассмотрении объединения баз знаний является
совместимость этих баз. Совместимость баз знаний подразумевает выполнение двух основных условий:
1. Единство понятий и их условных обозначений.
ISBN 978-5-7262-0883-1. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2008. Том 10
106
УДК 004.896(06) Интеллектуальные системы и технологии
2. Непротиворечивость правил баз знаний.
Для оценки совместимости двух или более баз знаний введем такое
определение, как сцепление баз знаний. Сцепление характеризуется наличием в базах знаний общих понятий. Если не существует общих понятий,
которые присутствуют в обеих базах, то сцепление отсутствует. В этом
случае простое слияние невозможно, необходимо добавление новых знаний (правил), позволяющих осуществить переход из системы понятий
одной базы знаний в систему понятий другой.
Сцепление характеризуется мерой близости баз знаний
М=1/ Kc ,
которая обратно пропорциональна коэффициенту сцепления баз Kc
Kc = Cо/ (C1 + C2)
где Cо – количество общих понятий баз данных, т.е. количество понятий,
присутствующих в каждой из баз данных
C1 - количество понятий в первой базе знаний
C2 - количество понятий во второй базе знаний
Коэффициент сцепления не должен быть меньше критической величины Kкр , значение которой зависит от конкретной выбранной предметной
области.
В случае отсутствия сцепления при Kc= 0 или при слабом сцеплении,
когда Kc < Kкр делается вывод, что простое слияние не даст результата, и
необходимо пополнение баз знаний правилами, обеспечивающими переход между системами понятий объединяемых баз знаний. В том случае,
когда Kc > Kкр , сцепление достаточно для того, чтобы осуществить слияние баз знаний.
Список литературы
1. Гаврилова Т.А. ,Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем - СПб:
Питер 2000, 384 c.
ISBN 978-5-7262-0883-1. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2008. Том 10
107