Разработка диагностических интеллектуальных систем на основе онтологий

Создание интеллектуальных проблемно-ориентированных систем различного назначения, направленных на решение слабоструктурированных задач, остаётся актуальной проблемой, эффективность решения которой может быть повышена путём совершенствования подходов (методологий) или создания специализированного программного обеспечения. В работе описывается подход к разработке интеллектуальных диагностических систем, включая базы знаний, на основе онтологических моделей. В качестве методологической основы используется модельно-управляемый подход, в рамках которого произведено переопределение основных этапов, уточнены модели, определены правила трансформации и средства реализации. Реализация предлагаемого подхода осуществлена на примере создания диагностических систем. Под диагностированием понимается определение состояния объекта, в том числе: контроль состояния, поиск места и определение причин нарушения функционирования (отказ, неисправность), прогнозирование состояния. Объекты, подвергаемые диагностированию, описываются в виде последовательности состояний, где состояние - это множество параметров объекта и их значений в заданный момент времени. Особенностью реализации подхода является использование: онтологии в качестве вычислительно-независимой модели, описывающей особенности решаемой задачи; оригинального визуального языка моделирования правил (Rule Visual Modeling Language) для описания платформо-независимых и платформо-зависимых моделей и языка программирования C Language Integrated Production System. Описан пример применения подхода с использованием прототипов программных средств: Knowledge Base Development System и Personal Knowledge Base Designer.