Knowledge base verification in an expert system shell

Abstract

ÖZET UZMAN SİSTEM KABU?UNDA BİLGİ TABANI DO?RULANMASI Faruk Polat Bilgisayar Mühendisliği ve Enformatik Bilimleri Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Halil Altay GÜVENİR Haziran 1989 Uzman sistemlerin önemli bir parçası da uygulamaya bağımlı bilgilerin saklandığı bilgi tabanıdır. Bilgi tabanının doğruluğunun kontrol edilmesi de bilgi toplama işleminin önemli bir bölümünü oluşturmaktadır. En basit de yimiyle bilgi tabanının bütünlük ve tutarlılık içinde olması kontrol edilmesi işlemidir. Verilen kuralların analizi bilgi tabanında bulunabilecek bir çok ha tanın önceden belirlenmesine yardımcı olacaktır. Uzman bilgi tabanı eksik, tutarsız, ve hatta yanlış olabilir. Bu problemler çıkarım makinasınıri tutarsız sonuçlar, örneğin çelişkili çıkarımlar, üretmesine ve hatta sonsuz döngülere girmesine neden olabilmektedir. Bu işlemin genel olması için bilgi kurallar şeklinde olup, her kural belli bir kesinlik değeri taşıyabilmektedir. Bunun nedeni ise bir çok uygulamada kurallar kullanılması ve bilginin doğruluğunun kesin olmayıp belli bir olasılık taşımasıdır. Doğruluk kontrolü sırasında sistem tarafından türetilen kurallar da gözönüne alınmaktadır. Bizim bu konuya yaklaşımımız uzman sistem kabuğuna herhangi bir bilgi tabanının doğruluk kontrolünü yapabilecek bir alt sistem eklemektir. Anahtar Kelimeler : bilgi tabanı, bilgi tabanı doğrulanması, bilgi toplama, çıkarım makinası, kesinlik değeri, uzman sistem, uzman sistem kabuğu. iv

ABSTRACT KNOWLEDGE BASE VERIFICATION IN AN EXPERT SYSTEM SHELL Faruk Polat M.S. in Computer Engineering and Information Sciences Supervisor: Asst. Prof. Dr. Halil Altay GÜVENİR June 1989 An important part of an expert system is its knowledge base which con tains domain dependent knowledge. Knowledge base verification is one of the important problems of knowledge acquisition. It is the process of checking that a knowledge base is complete and consistent. An analysis of the rules can detect many potential problems that may exist in a knowledge base. The knowledge base may be incomplete, inconsistent, or even partly erroneous. Those problems unless identified and corrected may cause the inference engine to produce inconsistent results such as conflicting conclusions and sometimes to enter infinite loops. In order to be general, rules with certainty factors are preferred for knowledge representation. This is partly because rules are used in many applications and certainty factors are necessary when knowledge has probabilistic characteristics. Our approach is to develop a knowledge base verification tool that can be used as a part of a rule-based expert system shell. Keywords : expert system, expert system shell, certainty factor, inference engine, knowledge acquisition, knowledge base, knowledge base verification. m