Представление знаний в экспертных системах

Министерство образования и науки Российской Федерации 
Уральский федеральный университет  

имени первого Президента России Б. Н. Ельцина 

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ  
В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ 

Рекомендовано методическим советом  
Уральского федерального университета  

в качестве учебного пособия для студентов вуза  
всех форм обучения направления  

27.04.04 — Автоматизация и управление 

Екатеринбург 
Издательство Уральского университета 
2017 

УДК 004.891:681.518.2(075.8)
ББК 32.813-022я73
          П71

Составители В. А. Морозова, В. И. Паутов 

Рецензенты: кафедра общих профессиональных дисциплин 
Уральского технического института связи и информатики (
филиал) ФГБОУ ВО Сибирского государственного университета 
телекоммуникаций и информатики (заместитель 
завкафедрой, доц., канд. техн. наук Н. В. Будылдина); кафедра 
физики Уральского государственного горного университета 
(завкафедрой, д-р физ.-мат. наук И. Г. Коршунов)

Научный редактор — доц., канд. техн. наук В. А. Матвиенко

П71

Представление знаний в экспертных системах : 
учебное пособие / сост. В. А. Морозова, В. И. Паутов. — 
Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2017. — 120 с.
ISBN 978-5-7996-2037-0

Учебное пособие посвящено одному из центральных вопросов, возникающих 
при проектировании экспертных систем (ЭС), — проблеме представления 
знаний. В учебном пособии рассматриваются состав знаний, необходимых 
для функционирования ЭС, и основные модели представления 
знаний; особенности представления знаний в существующих экспертных 
системах и инструментальных средствах для их разработки.

Библиогр.: 71 назв. Рис. 12. Табл. 1.

УДК 004.891:681.518.2(075.8)
ББК 32.813-022я73

ISBN 978-5-7996-2037-0
© Уральский федеральный  
     университет, 2017

ВВЕДЕНИЕ 

Экспертные системы (ЭС) — первый продукт, появившийся 

на информационном рынке, как итог 30-летней изыскательской 
работы в области искусственного интеллекта (ИИ) [1; 2; 3]. 
ЭС представляют собой программы для компьютера, которые 
могут воспроизводить процесс решения проблемы человеком-
экспертом. В настоящее время интерес к ЭС со стороны промышленности 
чрезвычайно возрос, поскольку они способны 
дать средства, стимулирующие повышение производительности 
труда и увеличение прибыльности производства [4; 5; 6].

По классическому определению экспертная система — это 

программный продукт, в котором используется искусствен-
ный интеллект в виде типовых логических правил, содержа-
щихся в базе знаний, заполняемой экспертом. Работа систе-
мы построена по алгоритму, имитирующему мыслительный 
процесс.

В начале 80-х гг. XX в. в рамках искусственного интеллек-

та сформировалось самостоятельное направление — «ин-
женерия знаний», в задачу которого входят разработка, ис-
следование и использование экспертных систем. Термин 
«инженерия знаний» введен Е. Фейгенбаумом как «привнесе-

Представление знаний в эксПертных системах

ние принципов и инструментария исследований из области 
искусственного интеллекта в решение трудных прикладных 
проблем, требующих знаний экспертов» [7]. Огромный инте-
рес к ЭС вызван следующими основными причинами. Во-пер-
вых, они ориентированы на решение широкого круга задач 
в неформализованных областях, т. е. на приложения, которые 
до недавнего времени считались малодоступными для вычи-
слительной техники. Во-вторых, экспертные системы позво-
ляют специалистам, не имеющим навыков программирова-
ния, создавать практически значимые приложения, что резко 
расширяет сферу использования вычислительной техники. 
В-третьих, экспертные системы при решении практических 
задач позволяют получать результаты, сравнимые, а иногда 
и превосходящие те, которые может получить эксперт-чело-
век. В-четвертых, современные ЭС легко объединяются с тра-
диционными программными системами (системами управле-
ния базами данных, пакетами прикладных программ и т. д.) 
в интегрированные приложения.

При рассмотрении ЭС используются следующие основные 
понятия [8]: предметная область, проблемная область, дан-
ные, знания. Под предметной областью будем иметь в виду 
область экспертизы или знания об этой области. Понятие про-
блемная область включает предметную область и задачи, ре-
шаемые в этой области. Термин «проблемная область» будет 
использоваться в тех случаях, когда необходимо подчеркнуть, 
что речь идет не только об описании фактов области эксперти-
зы, но и о задачах, решаемых в этой области. Под данными бу-
дем понимать исходные, промежуточные или окончательные 
данные о решаемой в текущий момент задаче, т. е. данные — 
это та информация, которая существует в ходе консультаций. 
Под знаниями будем понимать любую информацию (в том 
числе и конкретные факты), которая хранится в системе вне 
зависимости от того, решает система задачу или нет.

Введение 

Настоящее учебное пособие посвящено одному из цент-
ральных вопросов, возникающих при проектировании экс-
пертных систем (ЭС), — проблеме представления знаний.

В области экспертных систем представление знаний озна-

чает не что иное, как систематизированную методику опи-
сания на машинном уровне того, что знает человек-эксперт, 
специализирующийся в конкретной предметной области.

Любое общение человека с миром техники предполага-
ет наличие некоторого предварительного знания. Если, на-
пример, некто берется за поиск неисправности в цифровой 
схеме, то это предполагает, что он обладает определенными 
базовыми знаниями из области электротехники и цифровой 
техники. Нет необходимости подчеркивать, что компью-
тер (в чистом виде) никакими предварительными знаниями 
не обладает, а потому техническая экспертность — набор ка-
честв, лежащих в основе высокого уровня работы людей –спе-
циалистов при решении проблем в определенной узкой обла-
сти, — должна включать и эти предварительные знания.

И наконец, представление предполагает определенную 
организованность знаний. Представление знаний должно 
позволить извлекать их в нужной ситуации с помощью от-
носительно несложного и более–менее естественного меха-
низма. Простого перевода информации (знаний) в форму, 
пригодную для хранения на машинных носителях, здесь явно 
недостаточно. Для того чтобы можно было достаточно быстро 
извлекать те элементы знаний, которые наиболее пригодны 
в конкретной ситуации, база знаний должна обладать доста-
точно развитыми средствами индексирования и контекстной 
адресации. Тогда программа, использующая знания, сможет 
управлять последовательностью применения определенных 
«элементов» знания, даже не обладая точной информацией 
о том, как они хранятся.

1. ВОПРОСЫ, РЕШАЕМЫЕ  
ПРИ ПРЕДСТАВЛЕНИИ ЗНАНИЙ

Первый и основной вопрос, который надо решить при пред-
ставлении знаний, это вопрос определения состава знаний, 
т. е. определение того «ЧТО представлять» в ЭС [9]. Важность 
вопроса «ЧТО представлять» определяется тем, что решение 
именно этой проблемы обеспечивает адекватное отображе-
ние моделируемой сущности в системе. Второй вопрос каса-
ется того «КАК представлять» знания. Необходимо отметить, 
что проблемы «ЧТО представлять» и «КАК представлять» 
не являются независимыми [7; 8].

Вопрос «КАК представлять» можно разделить на две в зна-
чительной степени независимые задачи:

1) как организовать (структурировать) знания, 
2) как представить знания в выбранном формализме.
Стремление выделить организацию знаний в самостоя-

тельную задачу вызвано, в частности, тем, что эта задача воз-
никает для любого языка представления, и способы решения 
этой задачи являются одинаковыми (либо сходными) вне за-
висимости от используемого формализма.

1. Вопросы, решаемые при представлении знаний 

Итак, в круг вопросов, решаемых при представлении зна-
ний, включаются следующие [7; 8]:
• 
определение состава представляемых знаний;
• 
организация знаний;
• 
представление знаний, т. е. определение модели пред-
ставления;
• 
использование выбранного представления.

2. СОСТАВ ЗНАНИЙ  
ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

Рассмотрим вопрос о том, какими (по составу) знания-
ми должна обладать ЭС для выполнения стоящих перед ней  
задач.
Состав знаний ЭС определяется следующими факто- 
рами [7, 8]:
• 
проблемной средой (областью);
• 
архитектурой (структурой) ЭС;
• 
потребностями и целями пользователей;

• 
языком общения.

В соответствии с общей схемой статической экспертной 

системы (см. рис. 2.1) для ее функционирования требуются 
следующие знания [7; 8]:
• 
знания о процессе решения задачи (т. е. управляющие 
знания), используемые интерпретатором (решателем);
• 
знания о языке общения и способах организации ди-
алога, используемые лингвистическим процессором 
(диалоговым компонентом);
• 
знания о способах представления и модификации зна-
ний, используемые компонентом приобретения знаний;

2. Состав знаний экспертной системы 

• 
поддерживающие структурные и управляющие знания, 
используемые объяснительным компонентом.

Интерфейс
с БД и ППП

Диалоговый 
компонент

Объяснительный 

компонент

Компонент

приобретения 

знаний

Решатель

База знаний
Рабочая память

Рис. 2.1. Структура статической ЭС 

Для динамической ЭС, кроме того, необходимы следующие 

знания (см. рис. 2.2):

• 
знания о методах взаимодействия с внешним окруже-
нием;
• 
знания о модели внешнего мира.

Зависимость состава знаний от требований пользователя 

проявляется в следующем [7; 8]:

1) какие задачи (из общего набора задач) и с какими дан-
ными хочет решать пользователь;

2) каковы предпочтительные способы и методы решения;
3) при каких ограничениях на количество результатов 

и способ их получения должна быть решена задача;

4) каковы требования к языку общения и к организации 

диалога;

5) какова степень общности/конкретности знаний о про-
блемной области, доступная пользователю;

6) каковы цели пользователей.