Представление знаний о динамической предметной области методами теоретико-множественного анализа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Гавриленко, Тарас Владимирович

• Гавриленко, Тарас Владимирович
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гавриленко, Тарас Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ И СИСТЕМ ОСНОВАННЫХ НА ЗНАНИЯХ.

1.1. Основные понятия.

1.2. Модели представления знаний.

1.2.1. Алгоритмическая модель представления знаний.

1.2.2. Продукционная модель представления знаний.

1.2.3. Семантические сети.

1.2.4. Фреймовая модель представления знаний.

1.2.5. Логическая модель представления знаний.

1.2.6. Объектно-ориентированная модель представления знаний.

1.2.7. Гибридные модели представления знаний.

1.3. Обзор способов организации представления знаний в информационных интеллектуальных и экспертных системах.

1.3.1. Оболочки экспертных и информационных интеллектуальных систем

1.3.2. Экспертные и информационные интеллектуальные системы.

1.4. Выводы.

2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ

ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ.

2.1. Модель предметной области.

2.1.1. Объект.

2.2.1.1. Идентифицирующие атрибуты.

2.2.1.2. Атрибуты.

2.2.1.3. Методы.

2.2.1.4. Встроенные объекты.

2.1.2. Классовая модель предметной области.

2.1.2.1. Абстракция.

2.1.2.2. Класс.

2.1.2.3 Наследование и полиморфизм.

• 2.1.2.4. Встроенные классы.

2.1.2.5. Классовая миграция объектов.

2.1.3 Семантические отношения.

2.1.4 Ограничения целостности.

2.1.5. Методы предметной области.

2.2. Выводы. щ 3. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ СОЗДАНИЯ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРЕДМЕТНЫХ ОБЛАСТЕЙ.

3.1. Структура базы метаданных.

3.1.1. Определение классов.

3.1. 2. Атрибуты классов.

3.1.3. Методы класса.

3.1.4. Объекты.

• 3.1.5. Атрибуты объектов.

3.1.6. Методы объектов.

3.1.7. Состояние атрибутов объектов.

3.2. Библиотека классов.

3.3. Описание тестового программного комплекса.

3.4. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Представление знаний о динамической предметной области методами теоретико-множественного анализа»

В настоящий момент времени интеллектуальные системы, а также технологии, связанные с их разработкой и проектированием, получают все более и более широкое распространение. Значительная часть современных автоматизированных систем содержит интеллектуальные компоненты.

В области информационных и интеллектуальных систем одной из основных задач является формализация и представление знаний о предметной области и процессах, протекающих в ней.

При этом возникает желание использовать объективную информацию, позволяющую сформировать модель предметной области максимально адекватную окружающему миру для целей исследований или управления. На практике возникает ряд существенных проблем, затрудняющих решение этой задачи.

Например, в ряде случаев, предметные области обладают структурой, процесс моделирования которой не может быть закончен в ограниченный период времени, причем это касается не только интеллектуальных систем, но даже и информационных. Например, если рассматривать электронную историю болезни как информационную систему, тогда можно говорить о том, что имеет место следующая ситуация: появление новых и исключение устаревших видов медико-биологических исследований пациентов неизбежно приводит к изменению структуры модели предметной области.

В объектно-ориентированном программировании, при проектировании баз данных и баз знаний классовая модель предметной области фиксируется на этапах проектирования и реализации системы и в дальнейшем не изменяется и объекты на протяжении всего жизненного цикла остаются экземплярами своих порождающих классов. Для реальных предметных областей данная ситуация встречается крайне редко, так как объекты предметной области могут менять свое состояние и структуру во времени на протяжении всего жизненного цикла (от появления и до исчезновения). На современном этапе развития информационных и интеллектуальных технологий модели предметных областей должны отражать не только состояние и структуру на момент проектирования и реализации, но и иметь внутренние механизмы динамической адаптации (в том числе и структурной) модели предметной области на протяжении всего жизненного цикла модели предметной области.

Если говорить непосредственно об информационных интеллектуальных системах, то необходимо отметить два довольно важных аспекта, связанных с их разработкой. Во-первых, высокая сложность и уникальность разработки подобных систем, во-вторых, интеллектуальные системы нередко морально устаревают (в части базы знаний) еще до завершения работ по их созданию и ввода в опытную эксплуатацию.

Немаловажным является тот факт, что разработчики экспертных и информационных интеллектуальных систем постоянно сталкиваются с проблемой недостаточно полного описания методов, подходов и моделей представления знаний и зачастую имеют только словесное описание без использования формального аппарата. Это приводит к тому, что разработчикам приходится каждый раз самостоятельно вырабатывать теоретические, методические и технические решения.

Разработка современных информационных интеллектуальных систем имеет три основных этапа: 1) разработка информационной системы; 2) разработка интеллектуальной системы; 3) выбор, применение или разработка средств интеграции информационной и интеллектуальной системы в единый комплекс. Естественным желанием является выработка подходов и методов, позволяющих, во-первых, исключить третий этап полностью, а во-вторых, объединить первый и второй этапы и тем самым упростить процесс разработки подобных систем. Наличие таких методов и подходов позволит решить ряд важнейших задач: сократить время разработки, уменьшить сложность программного обеспечения, сократить число специалистов, участвующих в разработке. Развитие технологий баз данных, в частности, объектно-ориентированных и темпоральных баз данных, уже сейчас позволяет говорить о возможности объединения моделей представления данных и моделей представления знаний в единую структуру, и, тем самым, позволяет сократить число этапов до одного.

При эксплуатации экспертных и информационных интеллектуальных систем основной проблемой является их непрерывная адаптация, адекватная изменениям, происходящим в предметной области, при условии постоянного её использования.

Можно более четко сформулировать актуальность работы, которая обусловливается необходимостью создания особого подхода формализации данных и знаний с возможностью динамической адаптации модели предметной области с учетом временных характеристик объектов предметной области и их элементов, а также с возможностью самообучения и изменения границ компетентности с целью автоматизации процессов моделирования и автоформализации знаний о предметной области.

Объект исследования. Методы и модели представления данных и знаний предметной области.

Предмет исследования. Способы формализации знаний динамических и структурно-динамических предметных областей, основанные на объектно-ориентированном подходе.

Цель работы.

Разработка формального объектно-ориентированного подхода к представлению знаний предметных областей, обладающих динамической структурой, с учетом временных характеристик, с возможностью самообучения и изменения границ компетентности, разработка методов и средств создания модели предметной области на основе разработанного подхода.

Методика исследования.

Для решения поставленных задач в диссертационной работе рассматривались существующие, наиболее часто используемые модели и методы представления знаний, используемые при создании экспертных и информационных интеллектуальных систем, применены системный и теоретико-множественный подходы, а также использованы принципы и методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна работы:

1. Разработан формальный подход к представлению знаний динамических и структурно-динамических предметных областей, позволяющий объединить в единой структуре базу данных и знаний.

2. Разработан формальный аппарат описания объектно-ориентированной модели представления данных и знаний.

3. Разработан способ порождения новых классов формальной модели представления знаний на основе объектов и классов модели предметной области, способствующий развитию самообучения и появлению новых знаний с более высокими уровнями обобщения.

Практическую ценность работы представляют:

1. Разработанный подход и инструментальные средства, позволяющие в части базы знаний и данных: моделировать статические и динамические предметные области, моделировать структурно-динамические предметные области; интегрировать в единой структуре возможности всех классических моделей представления знаний; описывать предметные области, имеющие нечеткие границы, с возможностью их расширения; интегрироваться с информационными базами (базами данных), то есть фактически объединять в единой структуре базу данных и базу знаний; автоматически изменять границы компетентности.

2. Разработанная оригинальная структура базы метаданных для реализации объектно-ориентированной модели представления знаний с возможностью ее динамической адаптации и изменения границ компетентности.

3. Возможность при использовании разработанного создавать темпоральные базы данных, а также информационные базы с изменяемой или неопределенной структурой.

Структура базы метаданных и библиотека классов могут многократно тиражироваться для реализации разработанного подхода.

Реализация результатов работы. Разработана структура базы метаданных для реализации объектно-ориентированного подхода к представлению знаний с возможностью динамической адаптации и изменения границ компетентности. Создана библиотека классов на языке С++, позволяющая реализовать объектно-ориентированный подход к представлению знаний и данных о предметной области.

Создан тестовый программный комплекс, позволяющий продемонстрировать разработанный подход, а также доказывающий реализуемость, работоспособность и практическую значимость объектно-ориентированного подхода к представлению данных и знаний для динамических предметных областей.

Структура диссертационной работы.

В первой главе проведен анализ известных, наиболее часто используемых методов и моделей представления знания, а также действующих экспертных, информационных интеллектуальных систем и/или их оболочек. Даны авторские определения понятий «знания» и «база знаний». На основе проведенного анализа сформулированы цели и задачи исследования.

Во второй главе, исходя из современных теорий о моделях представления знаний, формулируются требования к моделям представления знаний. Описан разработанный формальный подход к представлению знаний динамических и структурно-динамических предметных областей на базе объектно-ориентированного подхода и определяется теоретическая значимость и направления возможного использования на практике разработанного подхода.

В третьей главе описываются разработанные инструментальные средства для реализации разработанного и описанного во второй главе объектно-ориентированного подхода. Дается описание структуры базы метаданных, библиотеки классов, а также тестового программного комплекса, демонстрирующего основные принципы разработанного в диссертационном исследовании подхода.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Гавриленко, Тарас Владимирович

3.4. Выводы

Для реализации разработанного объектно-ориентированного подхода представления данных и знаний для динамических предметных областей были разработаны структура базы метаданных, библиотека классов и тестовый комплекс программ.

На основе разработанной структуры базы метаданных была спроектирована и реализована база метаданных, которая была использована при создании библиотеки классов.

Структура базы метаданных и библиотека классов разработаны таким образом, что могут быть использованы для реализации разработанного подхода в конкретных задачах.

Разработанный тестовый программный комплекс позволяет продемонстрировать основные принципы, средства и методы разработанного подхода, а также доказывает реализуемость, работоспособность и практическую значимость авторского объектно-ориентированного подхода к представлению данных и знаний для динамических предметных областей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе предложен формальный объектно-ориентированный подход представления знаний предметных областей, обладающих динамической структурой с учетом временных характеристик. Предлагаемый подход позволяет повысить адекватность, адаптивность модели знаний, снизить её сложность, благодаря интеграции в единой структуре базы данных и базы знаний. В предлагаемом подходе присутствуют механизмы самовосстановления и самообучения, которые позволяют развиваться модели предметной области вместе с предметной областью.

Результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Проведен анализ различных моделей, методов представления знаний, их реализаций в информационных интеллектуальных, экспертных системах, указаны недостатки существующих подходов. Обоснован выбор объектно-ориентированного подхода для решения поставленных задач.

2. На основе анализа наиболее часто используемых моделей и методов представления знаний определены требования к современным моделям и методам представления знаний.

3. Проанализированы основные понятия, используемые при построении информационных интеллектуальных и экспертных систем и сформулированы авторские.

4. На основе теоретико-множественного подхода разработан формальный аппарат описания объектно-ориентированной модели представления данных и знаний с возможностью ее динамической адаптации и изменения границ компетентности. Разработанный подход объединяет в единую структуру данные и знания с учетом требований к современным моделям и методам представления знаний.

5. Разработана оригинальная структура базы метаданных, основанная на языке формального описания элементов и структур БД и БЗ, для применения в объектно-ориентированной модели представления знаний с возможностью ее динамической адаптации и изменения границ компетентности. Данная структура спроектирована с учетом возможности многократного тиражирования.

6. Создана библиотека классов на языке С++, позволяющая реализовать разработанный объектно-ориентированный подход.

7. Разработан тестовый программный комплекс, позволяющий продемонстрировать методы, средства разработанного подхода, а также доказывающий реализуемость, работоспособность и практическую значимость объектно-ориентированного подхода к представлению данных и знаний для динамических предметных областей.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гавриленко, Тарас Владимирович, 2004 год

1. Адаптивные экспертные системы имитационного моделирования / Сабинин О. Ю., Серяков П. Ю. // Изв. ТЭТУ. 1998. - 519. - С. 30-33.

2. Алексеева И.В., Васяшин A.B., Острейковский В.А. Информатика. Учебное пособие по курсу «Информатика» / Под ред. проф. В.А. Острейковского. -Обнинск: ИАТЭ, 1996. 165 с.

3. Алиен И. Голуб. С и С++. Правила программирования.: БИНОМ. 272 с.

4. Арсеньев Ю.Н., Шелобаев С.И., Давыдова Т.Ю. Принятие решений. Интегрированные интеллектуальные системы: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2003. - 270 с.

5. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, C.B. Васютин, В.В. Райх. М.: «Нолидж», 2000. - 352 е., ил.

6. Вениаминов Е.М. Алгебраические методы теории баз данных и баз знаний. М.: Научный мир, 2003, 184 с.

7. Болотова Л.С., Смолянинов A.A. Неформальные модели представления знаний в системах искусственного интеллекта: Учебное пособие/ Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (ТУ) М., 1999. -100 с.

8. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения : Пер. с англ. М.: Конкорд, 1992. - 519 е., ил.

9. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд./Пер. с англ. М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский диалект», 2000. - 560 е., ил.

10. Гавриленко Т.В. Объектно-ориентированный подход к созданию инструментальных средств разработки автоматизированных обучающих систем // Современные информационные технологии. Сборник научно-технических трудов. №4. М.: ГВЦ ИНТУРИСТ, 2003. - С. 112-114.

11. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. - 384 е.: ил.

12. Грэхем И. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика. 3-е изд. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 880 с.

13. Девис С. С++ для "чайников". К.: "Диалектика", 1996. - 304 е., ил.

14. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. Пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 352 е., ил.

15. Дейтел П.Дж., Дейтел Х.М. Как программировать на С++. Введение в Объектно-ориентированное проектирование с использованием UML. 3-е изд. -М.: Издательство Бином, 2001. 1152 с.

16. Джексон П. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 624 е.: ил.

17. Джордан Дэвид. Обработка объектных баз данных в С++. Программирование по стандарту ODMG. : Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме»

18. Долженкова M.J1. Объектно-ориентированная машина абдуктивного логического вывода.: Автореф. дис. канд. техн. наук. СПб., 1998. - 16 с.

19. Древе Ю.Г. Моделирование систем: Учеб. Пособие. Сургут: Изд-во Сур-ГУ, 2001.-71 с.

20. Зайцев В.Е., Лукашевич С. Ю. Инструментальные средства для построения встроенных экспертных систем// Информатика, №3-4, 1991. стр. 30-40.

21. Зашихин A.C. Объектно-ориентированная СУБД Jasmine. Jasmine Studio. -М.: Бином-Пресс, 2004. 320 с.

22. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Мн.: НТООО «ТетраСистемс», 1997. - 368 с.

23. Иванов Б.Н. Дискретная математика. Алгоритмы и программы: Учеб. Пособие. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. - 288 е.: ил.

24. Игнаткин A.A. Объектно-ориентированная модель представления разнородных нечетких знаний: Автореф. дис. канд. техн. наук. М., 1998. - 23 с. (05.13.16)

25. Интеллектуальные программные системы : Справ. Вып. 2. М.: МЕТОД, 1997. - 50 с.

26. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В.А. Геловани, A.A. Башлыков, В.Б. Бритков, Е.Д. Вязилов. М.: Эдитори-алУРСС, 2001.-304 с.

27. Интеллектуальные системы принятия проектных решений / A.B. Алексеев, А.Н. Борисов, Э.Р. Вилюмс, H.H. Слядзь, С.А. Фомин. Рига: Зинатне,1997. 320 е., ил.

28. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука. Гл. ред. физ. - мат. лит., 1989. - 328 с.

29. Колесников A.A. Информационная технология поддержки принятия решений в медицинской диагностике на основе динамической модели экспертных знаний: Автореф. дис. канд. техн. наук. Уфа., 2000. - 16 с. (05.13.06)

30. Коммерческие оболочки экспертных систем. http://inf.susu.ac.ru/~pollak/expert/commercial/faq-doc-7.htm.

31. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ,1998.-376 с.

32. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 е.: ил.

33. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2002. - 256 с.

34. Лафоре Р. Объектно-ориентированное программирование в С++. 4-е изд. -СПб.: Питер, 2003.-928 с.

35. ЛорьерЖ.-Л. Системы искусственного интеллекта/ Пер. с фр./ Под ред.В.Л. Стефанюка. М.: Мир, 1991. - 568с.: ил.

36. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука. Гл. ред. физ. - мат. лит., 1990. - 232 с.

37. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ./ Предисл. C.B. Трубицына. М.: Финансы и статистика, 1994. -256 е.: ил.

38. Матвеев JI.A. Компьютерная поддержка решений: Учебник СПб: «Специальная Литература», 1998. - 472 с.

39. Математика. Большой энциклопедический словарь / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. 3-е изд. - М.: Большая Российская энциклопедия, 1998ю - 848 е.: ил.

40. Новиков Ф. А. Дискретная математика для программистов. СПб.: Питер, 2001.-304 е.: ил.

41. Объектно-ориентированное программирование : Учебник для вузов : 2-е изд., перераб. и доп / Иванова Г.С., Пугачев Е.К., Ничушкина Т.Н. М.: Издательство МГТУ, 2003. - 368 с.

42. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. М.: Наука. Физматлит, 1997. - 112 с. - (проблемы искусственного интеллекта).

43. Острейковский В.А. Информатика: Учеб. Для вузов. М.: Высш. шк., 1999. - 511 е.: ил.

44. Острейковский В.А. Теория систем: Учеб. Для вузов по спец. «Автом. сист. обр. информ. и упр.». М.: Высш. шк., 1997. - 240 е.: ил.

45. Пол А. Объектно-ориентированное программирование на С++. 2-е изд. -М.: Бином, 2001.-462 с.

46. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996.

47. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981. 232 е., ил.

48. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. -Гл. ред. физ. мат. лит., 1986. - 288 с.

49. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.¡Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 348 е., ил.

50. Пустоваров В.И. Язык Ассемблера в программировании информационных и управляющих систем М.: "ЭНТРОП", К.: "ВЕК", 1996. - 304 е., ил

51. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS / Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 608 с.

52. Сван Т. Освоение Turbo Assembler. К.: "Диалектика", 1996. - 544 е., ил.

53. Свободно распространяемые оболочки экспертных систем. http://inf.susu.ac.ru/~pollak/expert/commercial/Q5-l.htm.

54. Системы управления базами данных и знаний: Справ. Изд. / А.Н. Наумов, A.M. Вендров, В.К. Иванов и др.; Под ред. А.Н. Наумова. М.: Финансы и статистика, 1991. - 352 е.: ил.

55. Словарь по кибернетике: Св. 2000 ст. /Под ред. B.C. Михалевича. 2-е изд. - К.: Гл. ред. УСЭ им. М.П. Бажана, 1989. - 751 с.

56. Советов Б.Я. Информационная технология: Учеб. Для вузов по спец. «Ав-томатизир. системы обработки информ. и упр.». М.: Высш. шк., 1994. -368 е.: ил.

57. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. Для вузов 3-е изд., перераб. И доп. - М.: Высш. шк., 2001. - 343 е.: ил.

58. Сотников A.A., Анохин А.Н. Учебное пособие по курсу «Базы и базы данных и знаний». Обнинск.: ВНИИГМИ-МЦД, 1989. - 75 с.

59. Труды Петрозаводского государственного университета: Серю Прикладная математика и информатика. Вып. 8 / ПетрГУ. Петрозаводск, 1999. 196 с.

60. Турбо Паскаль 7.0 К.: Издательская группа BHV, 1996. - 448 е.: ил.

61. Харрингтон Д. Проектирование объектно-ориентированных баз данных. -М.: ДМК, 2000. 272 с.

62. Цыганков В.Д. Нейрокомпьютер и мозг. Учебное пособие. Серия «Информатизация России в XXI веке». М.: СИНТЕГ, 2001, 2001, 248 с.

63. Шаммас Н.К. Основы С++ и объектно-ориентированного программирования. К.: Диалектика, 1996. - 448 е., ил.

64. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях: Пер. с англ. Киев: Диалектика, 1993. - 240 е.: ил.

65. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер. с англ. и предисл. Б.И. Шитикова. М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 е.: ил.

66. A review of object-oriented approaches in formal methods / Ruiz-Delgado A., Pitt D., Smythe C. // Comput. J. 1995. - 38, 10. - pp. 777-784.

67. A web-based information and decision support system for appropriateness in medicine/ Vanoirbeek C., Rekik Y.A., Karacapilidis N., Aboukhaled O., Ebel N., Vader J.-P.// Knowledge-Based Systems, Elsevier Science Inc., №13, 2000, pp. 11-19.

68. Alhajj R., Polat F.// Rule-based schema evolution in object-oriented databases, Knowledge-Based Systems, V. 16,1. 1, Elsevier Science Inc., 2003, pp. 47-57.

69. Building knowledge base management systems/ Mylopoulos J., Chaudhri V., Plexousakis D., Shrufi A., Topaloglou T.// The VLDB Journal, №5, SpringerVerlag London Ltd, 1996, pp. 238-263.

70. Catalog of object management group specifications. http://www.omg.org/technology/documents/speccatalog.htm.

71. Chen Zuo Bing, Li D Xu// An object-oriented intelligent CAD system for ceramic kiln, Knowledge-Based Systems, V. 14,1. 5-6, Elsevier Science Inc., 2001, pp. 263-270.

72. Commercial Expert System Shells, http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu. edu/project/ai-repository/ai/html/faqs/ai/expert/partl/faq-doc-7.html.

73. Design and implementation of new object-oriented rule base management system/ Yao Tsung Lin, S. S. Tseng, Chi-Feng Tsai. //Expert Systems with Applications, V. 25,1. 3, 2003, pp. 369-385.

74. Devedzic V.,Velasevic D. Features of Second-generation Expert Systems. An Extended Overview. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 1990, vol.3, № 4, pp. 255-270.

75. Ellen Rose Arie, Segev Walter A. TOOA: A Temporal Object-Oriented Algebra/ O.M. Nierstrasz (Ed.): ECOOP '93, LNCS 707, pp. 297-325, 1993.

76. Expert tutoring system for teaching computer programming languages/ El-Khouly M.M., Far B.H., Koono Z.// Expert Systems with Applications, №18, Elsevier Science Inc., 2000, pp. 27-32.

77. Gelfond M., Gabaldon A. Building a knowledge base: an example//Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 1999. №. 25, pp. 165-199.

78. Guvenira H.A., Emeksizb N.// An expert system for the differential diagnosis of erythemato-squamous diseases, Expert Systems with Applications, №18, Elsevier Science Inc., 2000, pp. 43-49.

79. Hicks Richard C.// Knowledge base management systems-tools for creating verified intelligent systems, Knowledge-Based Systems, V. 16,1. 3, Elsevier Science Inc., 2003, pp. 165-171.

80. Knowledge base object-oriented software engineering/ D'Hondt M., Mens K., Paesschen EM ECOOP 2002 Workshops, LNCS 2548, 2002, pp. 160-173.

81. Mcintosh P.G.// Knowledge acquisition using VRML and the unified modeling language: the case of the RGB computer room, Knowledge-Based Systems, №13, Elsevier Science Inc., 2000, pp. 21-26.

82. Object data management group the standard for storing objects, http ://w w w. odmg. org.

83. Poh K. L. An intelligent decision support system for Investment analysis// Knowledge and Information System, №2, Springer-Verlag London Ltd, 2000, pp. 340-358.

84. Tsumoto S.// Knowledge discovery in clinical databases and evaluation of discovered knowledge in outpatient clinic, Information Sciences, №124, Elsevier Science Inc., 2000, pp. 125-137.

85. Unified Modeling Language (UML). http://www.omg.org/technology/documents/formal /uml.htm.

86. Unifying class-based representation formalisms/ Calvanese D., Lenzerini M., Nardi D.// Journal of Artificial Intelligence Research, №11, A.I. Foundation and Morgan Kaufmann Publishers, 1999, pp. 1999 240.