Увеличить
Уменьшить
Добавить в избранное
 
Главная
О проекте
Анкеты
Семинары
Статьи
Контакты
Базы данных
Рейтинг ресурсов УралWeb
 

Центр дистанционного обучения

Учебно-методический центр

Интернет-портал интеллектуальной молодёжи

Уфимская доска объявлений

Погода в Уфе
и других городах

конкурс сайтов

конкурс сайтов
123

Раздел посвящен передовым технологиям.

Здесь публикуются статьи ученых и инженеров Республики Башкортостан, отражающие реализацию их творческого потенциала, а также статьи по темам информационных семинаров, проводимых в РНТИК "Баштехинформ".

Информатика

Усовершенствование поискового интерфейса в системе информационного банка данных наукоемких технологий

27 октября 2010

Дикова Флорида Амировна, Куницын Михаил Владимирович

ГУ Республиканский научно-технологический и информационный комплекс "Баштехинформ" Академии наук Республики Башкортостан, г. Уфа

В настоящее время разрабатываются компьютерные системы, получившие название "экспертных" (основанных на "знаниях") систем. При управлении сложными многопараметрическими и сильносвязанными системами, объектами, производственными и технологическими процессами приходится сталкиваться с решением неформализуемых либо трудноформализуемых задач.

Задача управления и систематизации информационных ресурсов ставится при разработке информационного банка данных наукоемких технологий. Необходимо постоянное улучшение качества интерфейса между пользователем и сайтом www.hitec.bash.ru - усовершенствование поискового интерфейса и разработка экспертной системы поиска знаний.

Информационный банк данных наукоемких технологий - электронная научно-информационная система, обеспечивающая процессы формирования, сохранения и использования научно-технических разработок и наукоемких технологий для решения научных, технологических и прикладных задач. Главной целью создания Web-портала является повышение уровня информационного обеспечения научных исследований и прикладных разработок предприятий и организаций Республики возможность выбора сразу по нескольким параметрам.

Это незаменимо в случаях, когда посетитель не знает ни точного названия искомого объекта, ни его классификации. Например, это возникает при поиске в базе "Изобретения Республики Башкортостан", когда многим посетителям точно не известны ни официальные названия изобретения, ни изобретатель и т.д. Именно в этом случае выбор по параметрам - это то, что нужно посетителю. Он может сразу задать, например, требуемую классификацию (МКП), перечень существенных признаков, приблизительную дату регистрации и получить полный перечень приборов (с официальными названиями, номерами патента, авторами и т.д.) которые ему требуются. Он находит не только нужные ему объекты, но и их официальную идентификацию.

В основе разрабатываемой экспертной системы для банка данных наукоемких технологий лежит широко распространенный подход, основанный на теореме Байеса. Согласно этому подходу база знаний состоит из множества гипотез и множества свидетельств, связанных вероятностями. Процесс экспертизы состоит в определении наиболее вероятной гипотезы путем последовательного выявления свидетельств. Очевидно, что в случае выяснения состояния всех свидетельств картина распределения вероятностей гипотез формируется окончательно, а в качестве решения принимается гипотеза с наибольшей вероятностью. Однако более рациональным представляется подход, согласно которому решение о наиболее вероятной гипотезе принимается на основе выяснения только части свидетельств. При этом в первую очередь выясняются состояния наиболее "ценных" свидетельств [1].

Важную роль при создании экспертных систем играют инструментальные средства. Среди инструментальных средств для создания экспертных систем наиболее популярны такие языки программирования, как LISP и PROLOG, а также экспертные системы-оболочки (ЭСО): KEE, CENTAUR, G2 и GDA, CLIPS, АТ_ТЕХНОЛОГИЯ, предоставляющие в распоряжение разработчика - инженера по знаниям широкий набор для комбинирования систем представления знаний, языков программирования, объектов и процедур [2].

Стадии создания экспертной системы:

  • Исследовательский образец экспертной системы, разработанный за 1-2 месяца с минимальной БЗ.
  • Демонстрационный образец экспертной системы, разработанный за 2-4 месяца, например, на языке типа LISP, PROLOG, CLIPS
  • Промышленный образец экспертной системы, разработанный за 4-8 месяцев, например, на языке типа CLIPS с полной БЗ.
  • Коммерческий образец экспертной системы, разработанный за 1,5-2 года, например, на языке типа С++, Java с полной БЗ.

Как инструментальное средство для разработки экспертной системы банка данных рассматривается программная экспертная система CLIPS (от англ. C Language Integrated Production System). Выбор CLIPS обусловлен двумя причинами: во-первых, эта экспертная система, разработанная NASA, доказала свою эффективность и свободно распространяется через Internet; во-вторых, реализация CLIPS на языке С++ позволяет переносить конкретные экспертные системы на различные типы операционных систем. Кроме того, может быть обеспечена возможность работы в реальном масштабе времени, когда реакция системы на возмущения должна не превышать нескольких миллисекунд [3].

Можно рассмотреть пример используемого поискового интерфейса базы "Изобретения Республики Башкортостан", который позволяет производить поиск по следующим принципам:

  • искомая строка разбивается на слова;
  • в результате поиска будут предложены все записи в которых значение поля содержит все слова искомой строки в любом порядке;
  • затем - все записи, в которых значение поля содержит любые слова (одно или несколько) искомой строки;
  • поиск использует логический оператор "И" при указании значений единовременно в нескольких полях ("Наименование", "Номер", "Патентообладатель", "Изобретатели", "Заявитель", "Классификация", "Год последнего обновления/создания записи"), что позволяет сузить результат выборки (см. рис. 1);
  • также в результате выборки из каждой найденной записи через поле "Изобретатели" можно перейти ко всем изобретениям, в разработке которых принимал участие каждый из соавторов (см. рис. 2).
Рис. 1. Форма поиска по нескольким полям

Рис. 2. Результат поиска с возможностью выбора по соавтору всех его изобретений

Литература

  1. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб., Питер, 2001. - 384 с.
  2. Афонин В. Л., Макушкин В. А., Интеллектуальные робототехнические системы. - http://www.intuit.ru/department/human/isrob/. - 2005.
  3. Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л. "Разработка экспертных систем. Среда CLIPS." - СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 608с.

Материалы IV межрегиональной научно-практической конференции "Актуальные вопросы правовой охраны и коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности". Уфа: Гилем, 2008. С. 104-107.

Последние опубликованные статьи

Общие комплексные проблемы технических и прикладных наук и отраслей экономики:

Как продвигать российские научные журналы в международные наукометрические базы // 11 февраля 2015

Государство и право. Юридические науки:

Защита исключительных прав при осуществлении внешнеэкономической деятельности // 17 января 2014

Общие комплексные проблемы технических и прикладных наук и отраслей экономики:

Предпосылки создания энергомашиностроительного кластера в Республике Башкортостан // 17 октября 2011

СТАТЬИ ПО РАЗДЕЛАМ НАУКИ И ТЕХНИКИ:

ПОИСК ПО ВСЕМ БАЗАМ
ПРИГЛАШЕНИЕ К СОТРУДНИЧЕСТВУ
 
НАШИ УСЛУГИ
Главная
О проекте
Анкеты
Семинары
Статьи
Форум
Контакты

Республиканский информационный банк данных наукоемких технологий