| Русский Русский | English English |
   
Главная Текущий номер
20 | 10 | 2018
10.14489/vkit.2018.04.pp.041-051

DOI: 10.14489/vkit.2018.04.pp.041-051

Дородных Н. О., Николайчук О. А., Юрин А. Ю.
ПОДХОД АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РАЗРАБОТКИ БАЗ ЗНАНИЙ НА ОСНОВЕ ТРАНСФОРМАЦИИ ДИАГРАММ ИСИКАВЫ
(c. 41-51)

Аннотация. Рассмотрен подход к автоматизированной разработке продукционных баз знаний на основе трансформации диаграмм Исикавы. Подход основан на выделении структурных, причинноследственных элементов диаграммы и их преобразования в конструкции целевого языка представления знаний – CLIPS (C Language Integrated Production System). Даны описания исходной метамодели диаграммы Исикавы, целевой метамодели для унифицированного представления правил (модели продукций), операторов трансформации, основных этапов создания программного компонента (модуля) трансформации, а также методики преобразования диаграммы Исикавы с использованием созданного программного компонента. Приведен пример автоматизированного создания продукционной базы знаний для диагностирования и прогнозирования состояний сложных технических систем на основе разработанного подхода.

Ключевые слова:  получение знаний; база знаний; правила; диаграмма Исикавы; трансформация моделей; генерация кода.

 

Dorodnykh N. O., Nikolaychuk O. A., Yurin A. Yu.
DEVELOPMENT OF KNOWLEDGE BASES BY MEANS OF TRANSFORMING FISHBONE DIAGRAMS
(pp. 41-51)

Abstract. The paper describes an approach for the automated development of rule-based knowledge bases by means of transforming Fishbone diagrams. The approach proposed is based on the extraction of structural elements from the Fishbone diagrams and converting them to the target constructions of a knowledge representation language, in particular, CLIPS (C Language Integrated Production System). The source metamodel for Fishbone diagrams and the target metamodel for the unified presentation of rules (rule-based model) are described. The transformation operators, the main stages for development of a software component (module) for transformation of Fishbone diagrams, and also the technique for converting the Fishbone diagrams using this software component are considered. The example of a rule-based knowledge base development for diagnosing and prognosis the states of complex technical systems on the basis of the proposed approach is presented.

Keywords: Knowledge acquisition; Knowledge base; Rules; Fishbone diagram; Model transformation; Code generation.

Рус

Н. О. Дородных, О. А. Николайчук, А. Ю. Юрин (Институт динамики систем и теории управления им. В. М. Матросова Сибирского отделения РАН, Иркутск, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

N. O. Dorodnykh, O. A. Nikolaychuk, A. Yu. Yurin (Matrosov Institute for System Dynamics and Control Theory of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences, Irkutsk, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. Берман А. Ф. Информатика катастроф // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2012. № 3. С. 17 – 37.
2. Гаврилова Т. А., Кудрявцев Д. В., Муромцев Д. И. Инженерия знаний. Модели и методы. СПб.: Лань, 2016. 324 с.
3. Джексон П. Введение в экспертные системы: пер. с англ. М.: Вильямс, 2001. 624 с.
4. Herrero-Zazo M., Segura-Bedmar I., Martínez P. Conceptual Models of Drug-Drug Interactions: A Summary of Recent Efforts // Knowledge-Based Systems. 2016. V. 114. P. 99 – 107.
5. Starr R. R., Parente de Oliveira J. M. Concept Maps as the First Step in an Ontology Construction Method // Information Systems. 2013. V. 38. P. 771 – 783.
6. Юрин А. Ю. Нотация для проектирования баз знаний продукционных экспертных систем // Объектные системы. 2016. № 12. С. 48 – 54.
7. Nalepa G.J., Ligeza A., Kaczor K. Formalization and Modeling of Rules Using the XTT2 Method // International Journal on Artificial Intelligence Tools. 2011. V. 20, No. 6. P. 1107 – 1125.
8. Исикава К. Японские методы управления качеством: пер. с англ. М.: Экономика, 1988. 214 с.
9. Дородных Н. О., Николайчук О. А., Юрин А. Ю. Автоматизированное создание продукционных баз знаний на основе деревьев событий // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2017. № 2(6). С. 30 – 41.
10. CLIPS: A Tool for Building Expert Systems. URL: http:// www.clipsrules.sourceforge.net (дата обращения: 29.05.2017).
11. Бычков И. В., Дородных Н. О., Юрин А. Ю. Подход к разработке программных компонентов для формирования баз знаний на основе концептуальных моделей // Вычислительные технологии. 2016. Т. 21, № 4. С. 16 – 36.
12. Дородных Н. О. Программная система автоматизации разработки web-сервисов для генерации баз знаний // Седьмая Междунар. конф. «Системный анализ и информационные технологии (САИТ-2017)»: сб. тр. М., 2017. С. 222 – 229.
13. Методы и средства автоматизированного построения деревьев событий и отказов / А. Ф. Берман и др. // Автоматизация и современные технологии. 2013. № 9. С. 8 – 16.
14. Ecore Structure Description (Metamodelling Language). URL: http://download.eclipse.org/modeling/emf/emf/javadoc/2.9.0/ org/eclipse/emf/ecore/package-summary.html (дата обращения: 29.05.2017).
15. Дородных Н. О., Юрин А. Ю. Использование диаграмм классов UML для формирования продукционных баз знаний // Программная инженерия. 2015. № 4. С. 3 – 9.

Eng

1. Berman A. F. (2012). Informatics of accidents. Problemy bezopasnosti i chrezvychainykh situatsii, (3), pp. 17-37. [in Russian language]
2. Gavrilova T. A., Kudriavtsev D. V., Muromtsev D. I. (2016). Knowledge engineering. Models and methods. St. Petersburg: Lan’. [in Russian language]
3. Dzhekson P. (2001). Introduction to expert systems. Мoscow: Williams. [in Russian language]
4. Herrero-Zazo M., Segura-Bedmar I., Martínez P. (2016). Conceptual models of drugdrug interactions: a summary of recent efforts. Knowledge-Based Systems, 114, pp. 99-107.
5. Starr R. R., Parente de Oliveira J. M. (2013). Concept maps as the first step in an ontology construction method. Information Systems, 38, pp. 771-783.
6. Iurin A. Iu. (2016). Notation for the design of knowledge bases of production expert systems. Ob"ektnye sistemy, (12), pp. 48-54. [in Russian language]
7. Nalepa G.J., Ligeza A., Kaczor K. (2011). Formalization and modeling of rules using the XTT2 method. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 20(6), pp. 1107-1125.
8. Isikava K. (1988). Japanese methods of quality management. Moscow: Ekonomika. [in Russian language]
9. Dorodnykh N. O., Nikolaichuk O. A., Iurin A. Iu. (2017). Automated creation of product knowledge bases based on event trees. Informatsionnye i matematicheskie tekhnologii v nauke i upravlenii, 6(2), pp. 30-41. [in Russian language]
10. CLIPS: a tool for building expert systems. Available at: http:// www.clipsrules.sourceforge.net (Accessed: 29.05.2017).
11. Bychkov I. V., Dorodnykh N. O., Iurin A. Iu. (2016). Approach to the development of software components for the formation of knowledge bases based on conceptual models. Vychislitel'nye tekhnologii, 21(4), pp. 16-36. [in Russian language]
12. Dorodnykh N. O. (2017). Software system for automation of development of web-services for the generation of knowledge bases. 7th International conference «System analysis and information technology (SAIT-2017)»: proceedings. (pp. 222-229). Moscow. [in Russian language]
13. Berman A. F. et al. (2013). Methods and tools for automated generation of event trees and failures. Avtomatizatsiia i sovremennye tekhnologii, (9), pp. 8 – 16. [in Russian language]
14. Ecore structure description (Metamodelling language). Available at: http://download.eclipse.org/modeling/ emf/emf/ javadoc/2.9.0/ org/eclipse/emf/ecore/package-summary. html (Accessed: 29.05.2017).
15. Dorodnykh N. O., Iurin A. Iu. (2015). Using UML class diagrams for development of product knowledge bases. Programmnaia inzheneriia, (4), pp. 3-9. [in Russian language]

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2018.04.pp.041-051

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2018.04.pp.041-051

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Поиск
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
Баннер
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования