Средства представления знаний

В медико-клинических, эколого-экономических и социодемо- графических информационных системах, базирующихся на знаниях и служащих для решения задач аналитического характера, важным вопросом является обоснованный выбор метода распознавания образов и языка представления знаний с его ориентацией на автономную внутрисистемную обработку.

В качестве языка представления знаний для систем логико-аналитической обработки концептуальной информации наиболее подходит аппарат расширенных семантических сетей. Остановимся на его особенностях. Обычные семантические сети составляются из вершин, соответствующих объектам. Вершины связываются дугами, на которые «вешаются» метки отношений. Однако с помощью подобных сетей оказывается трудно представлять сложные виды информации, например, когда объекты (образы, отдельные фрагменты изображений, пиксели и пр.), связанные отношениями, образуют совокупности, когда имеются кванторы, когда отношения связываются между собой отношениями и др. Для такого представления требуются специальные изобразительные средства, которые делают сети неоднородными и усложняют обработку. Поэтому в сети вводятся вершины, соответствующие именам отношений, а также специальный «развязывающий» элемент, называемый вершиной связи.

Последний как бы разрывает дугу и подсоединяется одним ребром к вершине-отношению, а другими ребрами - к вершинам-объектам. Расширенные семантические сети возникли как результат развития такого вида сетей в направлении повышения изобразительных возможностей при сохранении свойства однородности. В качестве компонент этого языка используются как типовые элементы (модельные образы-шаблоны, числа, константы, переменные, строковые константы, знаки арифметических операций и др.), так и специальные средства. Для представления информации, не имеющей прямого выхода на естественный язык, вводятся внутрисистемные коды или имена. Это числа от 0 до 99, к которым добавляется знак плюс (+) (когда вводится новое имя) или знак минус (-) (когда используется уже введенное имя). Такие числа играют роль имен или обозначений, порождаемых самой системой, к примеру, когда генерируются новые знания или требуется представить необозначенный объект. Из таких элементов составляются простейшие фрагменты паттернов (они имеют вид предикатов), а также именованные фрагменты. В работах [1, 3, 10, 12] даются методики использования такого сорта фрагментов для представления сложных видов информации: отношений между отношениями, комплексных объектов, имеющих связанные составные части и др.

Базисом разработки является теоретико-игровой подход к распознаванию образов и анализ паттернов на естественном языке. В результате совместно с Косых Н.Э., Савиным С.З., Хоменю- ком А.В. созданы и внедрены пакеты прикладных программ для поддержки принятия решений в медицине, социологии и обработки данных о динамике народонаселения (интеллектуальные средства по обработке концептуальной информации):

- алгоритмическое и программное обеспечение экспертной системы для автоматизированного анализа произвольных медикобиологических, эколого-экономических, демографических данных и других паттернов медико-социологического характера;

- оригинальный язык логического программирования ДЕКЛ, ориентированный на задачи логико-семантического анализа и обеспечивающий обработку знаний в формализме расширенных семантических сетей;

-естественно-языковые оболочки (ДИЕС-2, ЛОГОС-Д), обеспечивающие естественно-языковой интерфейс с построением прикладных медико-клинических, социально-демографических и иных типов информационных систем.

- семейства новых оболочек для построения экспертных систем (ШЕДЛ, ДЕКЛАР, DECTOOLS, DECSAY).

3.