В статье описана первая стадия отладки интеллектуальных систем – статический анализ; обобщается информация о структурных ошибках в продукционных базах знаний интеллектуальных систем. Приводится классификация структурных ошибок и их формализация на основе теории графов. Выделяется 3 класса структурных ошибок: ошибки избыточности, ошибки неполноты и противоречия – и приводятся рекомендации по их устранению. Для каждого класса ошибок приводится детальный анализ наличия ошибочных продукций. Описываемый подход к отладке интеллектуальных систем относится к методам статического анализа, не требующим запуска системы на выполнение. Устранение данных ошибок позволяет привести продукционную базу знаний в состояние статической корректности. Этап статического анализа является необходимым этапом отладки баз знаний, но не гарантирует отсутствия ошибок в знаниях за счет противоречивости самой предметной области.
The paper describes the first stage of the intellectual systems debugging – static analysis. The paper accumulates information on structural errors in the rule-based knowledge bases of intellectual systems. It provides classification of structural errors on the base of the graph theory. There are 3 types of structural errors identified: redundancy errors, incompleteness errors and inconsistency. There are suggested the ways of deleting of the errors in the knowledge bases. For each class of the error there is described the detailed description of the incorrect rules. The described approach to the debugging of the intellectual system is considered as the method of static analysis which does not demand the running of the system. Deleting of these types of errors allows to transfer the rule-based knowledge base to the state of the static correctness. The stage of static analysis is a necessary stage of the knowledge base debugging but does not guarantee the absence of the errors in knowledge because of the inconsistency of the knowledge field itself.
1. Долинина О.Н. Алгоритмы и методы разработки и отладки экспертных систем: монография. – Саратов: Саратовский гос. технический ун-т, 2015 – 225 с.
2. Рыбина Г.В., Смирнов В.В. Методы и алгоритмы верификации баз знаний в интегрированных экспертных системах // Известия РАИ. Теория и системы управления. – 2007. – № 4. – С. 91–102.
3. Cimatti A., Corvino R., Lazzaro A., Narasamdya I., Rizzo T., Roveri M., Sanseviero A., Tchaltsev A.: Formal Verification and Validation of ERTMS Industrial Railway Train Spacing System. In Madhusudan, P., Seshia, S.A., eds.: CAV. Volume 7358 of LNCS., Springer (2012). P. 378–393.
4. Cragun B.J. Stendel H.J. A decision-table-based processor for checking completeness and consistency in rule-based expert systems // Int. J. Man-Mach. Stud. – 1987. – Vol. 26, № 5. – P. 633–648.
5. Dolinina O. Method of the Debugging of the Knowledge Bases of Intellectual Decision Making Systems / Advances in Intelligent Systems and Computing // Proc. Of the 5th Computer Science On-line Conf. 2016 (CSOC2016), 2016. – vol. 3. – P. 301–315.
6. Ferrante O., Benvenuti L., Mangeruca L., Sofronis C., Ferrari A.: Parallel NuSMV: A NuSMV Extension for the Verification of Complex Embedded Systems / Ortmeier, F., Daniel, P., eds.: SAFECOMPWorkshops. Volume 7613 of LNCS., Springer (2012). – P. 409–416.
7. Knauf R., Gonzalez A.J., Abel T. A framework for validation of rule-based systems / IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern. 2002; 32(3), P. 281–295.
8. Miller S.P., Whalen M.W., Cofer D.D. Software model checking takes off / Commun. ACM 53(2). (February 2010), Р. 58–64.
9. Pira E., Reza Zand Miralvand M., and Soltani F. Verification of Confliction and Unreachability in Rule-Based Expert Systems with Model Checking. URL: https://arxiv.org/abs/1404.2768 (дата обращения: 10.04.2014).
10. Suwa H., Scott A.C., Shortliffe. An Approach to Veryfing Consistency and Completeness in a Rule-Based Expert System // Rule-Based Expert Systems. – London: Addison – Wesley, 1984. – P. 159–170.
11. Xu D., Kejian Xia, Dezheng Zhang, Huangsheng Zhang Model Checking the Inconsistency and Circularity in Rule-Based Expert Systems / Computer and Information Science. – 2009. – vol. 2, № 1. – P.12–17.