350 rub
Journal Information-measuring and Control Systems №6 for 2011 г.
Article in number:
Dynamic integrated expert systems: modern facilities of AT-TECHNOLOGY workbench
Authors:
G. V. Rybina, D. V. Demidov, D. I. Shantzer, A. V. Mozgachev
Abstract:
In mid 90s task-oriented methodology of construction of new intelligent systems class - integrated expert systems in static and dynamic problem areas, was created by G.V. Rybina. In framework of task-oriented methodology interrelated models, methods, procedures and algorithms of automated IES construction at all stages of life cycle, from knowledge extraction from different knowledge sources to configuration and testing of IES prototypes, were developed, theoretically justified and experimentally checked. Based on this methodology were created program technology and tools of new generation - knowledge engineer-s workbench (complex AT-TECHNOLOGY). In the intervening period by using task-oriented methodology and three generations of complex AT-TECHNOLOGY a few applied IES (for diagnosis, designing, planning, controlling and tutoring problems) were developed. In these IES within single IES program architecture wide range of models and formalized and unformalized problems solving methods are used together. To the current time areas of practical task-oriented methodology usage have greatly expanded, and instrumental tools in complex AT-TECHNOLOGY have greatly improved. That-s why it has become possible to use task-oriented methodology for creation dynamic IES, i.e. IES, that uses dynamic subject area and solving dynamic problems. Possibilities of task-oriented methodology and new version of complex AT-TECHNOLOGY application to construction of dynamic IES analysis is in focus of this paper.
Pages: 7-15
References
  1. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. М: Научтехлитиздат. 2008. 482 с.
  2. Рыбина Г.В. Инструментальные средства для построения динамических интегрированных экспертных систем: развитие комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ // Искусственный интеллект и принятие решений. 2010. №1. С. 41-48.
  3. Рыбина Г.В. Инструментальная среда для построения динамических интегрированных экспертных систем // Научная сессия МИФИ-2009 / Сб. научных трудов. В 6-ти томах. М.: НИЯУ МИФИ. 2009. Т.5. С. 7-10.
  4. Рыбина Г.В., Старостенко К.И. Современная инструментальная база для построения динамических экспертных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. №8. Т.7. С. 73-78.
  5. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М: Финансы и статистика. 1996. 320 с.
  6. Осипов Г.С. Динамика в системах, основанных на знаниях // Известия РАН. Теория и системы управления. 1998. №5.
    С. 24-28.
  7. Осипов Г.С. Динамические интеллектуальные системы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. №1.
    С. 47-54.
  8. Еремеев А.П., Троицкий В.В. Концепции и модели представления времени и их применение в интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта. 2004. №1. C. 6-29.
  9. Еремеев А.П., Куриленко И.Е. Компонента временных рассуждений для интеллектуальных систем поддержки принятия решения реального времени // Искусственный интеллект и принятие решений. 2009. №1. C. 31-45.
  10. Стефанюк В.Л. Динамическая экспертная система и логическая проблема фрейма // Международная конференция по искусственному интеллекту (AIS-07/CAD-2007).М.: Физматлит. 2007. Т.2. С. 107-113.
  11. Плесневич Г.С. Метод аналитических таблиц для логики событий // Труды Международной конференции «Интеллектуальное управление: новые интеллектуальные технологии в задачах управления (ICIT'99)». Переславль-Залесский: ИПС РАН. 1999.
  12. Виньков М.М, Фоминых И.Б. Темпоральные немонотонные логические системы: взаимосвязи и вычислительная сложность // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 4. С. 19-25.
  13. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК. 1998. 428 с.
  14. G2 Platform: http://www.gensym.com/?p=what_it_is_g2
  15. Инструментальные средства G2 создания экспертных систем реального времени: http://infogoz.vimi.ru/otct/Infogoz/KN6/138.htm
  16. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. №1. С. 22-46.
  17. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. М. Финансы и статистика; ИНФРА-М. 2010. 432 c.
  18. Allen J. F. Maintaining knowledge about temporal intervals // Communications of the Association for Computing Machinery. 1983. V. 22. P. 832-843.
  19. Ladkin P.B., Anger F.D., Rodriguez R.V. Temporal Reasoning with Intervals in Branching Time // ICSI Technical Report
    TR-90-028. July 1990.
  20. Еремеев А.П. Логика ветвящегося времени и ее применение в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Десятая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2006): Труды конференции. В 3-х т. М.: Физматлит. 2006. Т.3. С. 746-754.
  21. Анисов А.М. Время и компьютер. Негеометрический образ времени. М.: Наука. 1991. 152с.
  22. Рыбина Г.В., Дейнеко А.О. Распределенное приобретение знаний для автоматизированного построения интегрированных экспертных систем // Искусственный интеллект и принятие решений. 2010. №4. С. 55-62.
  23. Рыбина Г.В., Паронджанов С.С., Шанцер Д.И., Мозгачев А.В. Тенденции развития и применения современного программного инструментария для поддержки построения динамических интеллектуальных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2010. №11. С. 2-11.