Интеллектуальные робототехнические системы


biologique recherche

Примеры экспертных систем - часть 3


В этих задачах необходимо принимать решения в течение миллисекунд с момента возникновения критической ситуации. ЭС G2, предназначенная для решения таких задач, отличается от большинства динамических ЭС такими характерными свойствами, как:

  • работа в реальном времени с распараллеливанием процессов рассуждений;
  • структурированный естественно-языковый интерфейс с управлением по меню и автоматической проверкой синтаксиса;
  • обратный и прямой вывод, использование метазнаний, сканирование и фокусирование;
  • интеграция подсистемы моделирования с динамическими моделями для различных классов объектов;
  • структурирование БЗ, наследование свойств, понимание связей между объектами;
  • библиотеки знаний являются ASCII-файлами и легко переносятся на любые платформы и типы ЭВМ;
  • развитый редактор для сопровождения БЗ без программирования, средства трассировки и отладки БЗ;
  • управление доступом с помощью механизмов авторизации пользователя и обеспечения желаемого взгляда на приложение;
  • гибкий интерфейс оператора, включающий графики, диаграммы, кнопки, пиктограммы и т.п.;
  • интеграция с другими приложениями (по TCP/IP) и базами данных, возможность удаленной и многопользовательской работы.

В качестве примера быстродействующей системы для отслеживания состояния корпоративной информационной сети (КИС) можно привести основанную на знаниях систему мониторинга OMEGAMON фирмы Candle (IBM с 2004 г.) . OMEGAMON - типичный представитель современных экспертных мультиагентных динамических систем, работающих в реальном времени. OMEGAMON позволяет за считанные минуты ввести и отладить правила мониторинга внештатных ситуаций для объектов КИС. Правило (situation) записывается как продукция. Логический вывод в такой ЭС реализован при помощи механизма policy, обеспечивающего построение цепочек логического вывода на основе situations. На рис. 6.3 приведен один из интерфейсов для заполнения БЗ в ЭС OMEGAMONM. На этом рисунке показана ситуация, определяющая критическое количество сообщений в очередях транспортной системы IBM WebSphere MQ (MQSeries).




Содержание  Назад  Вперед