Системное автоматизированное проектирование
Информация - Компьютеры, программирование
Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование
инженерной деятельности характерны специфичные формы представления знания. Это связано со следующими обстоятельствами:
1) c необходимостью описания последовательности принятия проектных решений в форме, удобной для представления в ЭВМ.
2) c отождествлением ТЗ на объект проектирования с той или иной последовательностью действий проектанта.
3) с оценкой корректности ТЗ и адекватности моделей объекта проектирования.
Первое требование возникает, если САПР строится целиком на основе базы знаний и не позволяет оперировать строгим математическими моделями объектов проектирования. Такой путь предполагает использование экспертных систем для накапливания знаний инженеров высокой квалификации и последующего их "тиражирования" в вычислительных системах.
Второе требование также характерно для использования свойств экспертных систем в полном объеме, а также для САПР, называемых "интеллектуальными".
Третье требование возникает при необходимости построить САПР, адаптирующиеся к пользователю и развиваемые проектантами.
Наиболее интересным приложением для интеллектуальных САПР является построение обучаемых мониторов, называемых интеллектуальными планировщиками. Подобные мониторы реализованы с использованием аппарата сетей Петри (которые мы здесь не рассматриваем).
МЕТОДЫ КОДИРОВАНИЯ
Рассмотренные способы представления знаний могут иметь самую различную программную реализацию в вычислительных системах. Во многом эти способы зависят от характера отношений между данными, которые моделируются знаниями.
В инженерной практике исторически сложилось два способа документирования проектных решений - текстовый и графический.
Наибольший интерес представляет графический способ документирования.
Технологические и пользовательские аспекты обработки графической информации в системах проектирования и конструирования изучены достаточно глубоко.
Двухуровневый характер кодирования таких изображений, как чертежи, графики позволяет сводить их описание к лексическим примитивам (линия, круг, точка и т.п.). Следовательно, представление знаний с помощью таких "кодов" так или иначе сводится к способам, уже рассмотренным ранее.
Особое место занимает графическая информация, кодируемая полутоновыми многоуровневыми изображениями реальных и искусственных объектов. Наиболее мощным арсеналом программно-аппаратных средств обработки, хранения и представления таких изображений располагает цифровая голография.
Использование этих средств позволяет не только решать задачи препарирования изображений и распознавания образов, но и строить обучаемые вычислительные системы.
ЛЕКЦИЯ 8
Тема: “Экспертная система для автоматизированного проектирования”
ВВЕДЕНИЕ
Экспертная система для решения задач автоматизированного проектирования является, в свою очередь, вычислительной системой.
Она должна удовлетворять следующим требованиям:
- Принимаемые с помощью системы решения должны соответствовать уровню эксперта-профессионала.
- Cпособы принятия решений (метарассуждения) в любой момент времени должны воспроизводится в форме, понятной как эксперту, так и пользователю.
- Система должна адаптироваться к пользователю за счет возможности менять как формулировки запросов и задач, так и последовательность их возникновения.
- Cистема должна обладать возможностью использовать, приобретать и хранить общие и частные схемы рассуждения, построенные на не полностью достоверных данных и символьных преобразованиях.
- В процессе жизненного цикла система должна обладать свойством ревизии данных и схем рассуждений.
ЗАДАЧИ, РЕШАЕМЫЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМОЙ
Перечислим задачи, которые способна решать экспертная система:
- Задачи не могут иметь числовой интерпретации.
- Цели, достигаемые при их решении, не могут быть представлены в виде целевой функции.
- Комбинаторные методы перебора невозможны.
СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ОБОБЩЕННОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
Перечислим основные компоненты такой системы. К их числу относятся следующие:
- Лингвистический процессор
- Подсистема логического вывода.
- База знаний.
- Подсистема ревизии знаний.
- Рабочая память.
На рис.1 показана структурная схема обобщенной экспертной системы.
Рис.1. Структура обобщенной экспертной системы.
Лингвистический процессор осуществляет связь остальных компонент с пользователем или экспертом на алгоритмическом языке.
Подсистема логического вывода обеспечивает построение той или схемы рассуждения.
База знаний предназначена для хранения и обработки знаний, представленных логическими, продукционными либо семантическими моделями.
Подсистема ревизии знаний позволяет пользователю либо эксперту вмешиваться в процесс подготовки принятия решения за счет объяснения (отображения) промежуточных действий в системе.
Рабочая память обеспечивает хранение промежуточных данных и их обмен между компонентами системы.
В некоторых работах по искусственному интеллекту можно встретить несколько другое пред