WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

В связи с этим особое внимание в представленном обзоре уделено выявлению аналогов необходимых средств автоматизации разработки АСНИ, предложен компилятивный прототип (рис. 1), содержащий следующие основные элементы, распределенные на полях инструментариев, технологий, архитектур, методологий создания АСНИ:

1. Средства разработки алгоритмов функционирования АСНИ.

2. Средства визуализации процессов, протекающих на объекте исследования.

3. Средства анализа производительности АСНИ.

4. Специализированные программные протоколы, связывающие отдельные блоки АСНИ.

5. Базы данных аппаратных и программных средств построения АСНИ.

6. Инструкции по выбору аппаратных и программных средств для разработки АСНИ.

Для устранения недостатков прототипа, таких как отсутствие экспертных знаний, маршрутизатора, знаний на уровне АСНИ в целом, обоснована необходимость применения средств искусственного интеллекта и доказана целесообразность данного подхода. Показано, что при разработке АСНИ наиболее удобно и эффективно использовать тезаурусные системы знаний, одними из составных частей которых являются экспертные системы.

Рис. 1. Структура компилятивного прототипа средств автоматизации разработки АСНИ Приведены этапы формирования современных экспертных систем, средства, способы реализации, их классификация. Указан жизненный цикл тезаурусной системы знаний, включающий этапы не только ее создания, но также функционирования, поддержки функционирования и др., на основании чего были сформулированы цель и задачи диссертационного исследования.

Проведенный в данном разделе теоретический анализ проблемы исследования позволил выполнить постановку научной задачи диссертационной работы.

Во второй главе предложена модель пятиблочной структуры тезауруса формирования АСНИ (рис. 2). Сформированы отдельные элементы тезауруса, определяющие специфику АСНИ, а также наиболее важные моменты процесса их создания и функционирования.

Построена иерархическая структура тезауруса, определяющая множество основных понятий предметной области и отношения структуризации на этом множестве.

С помощью методологии структурного анализа и проектирования SADT, применяющейся, в основном, для моделирования бизнес-процессов, была разработана структурно-функциональная модель процесса функционирования АСНИ с достаточной степенью детализации, что позволило выявить специфику АСНИ, ее структуру, состав подсистем на верхних уровнях модели, а также указать тонкие моменты на декомпозируемых уровнях.

Рис. 2. Модель пятиблочной структуры тезауруса формирования АСНИ Верхний уровень модели представлен на рис. 3. Данная модель, в отличие от известных моделей функционирования автоматизированных систем, позволяет не только применять ее в учебном процессе, а также на ранних стадиях разработки систем, но и определить отношения между элементами тезауруса, включая отношения структуризации, семантические и причинно-следственные отношения, а также показать успешность применения методологии SADT для моделирования процессов функционирования сложных технических систем.

Структурно-функциональная модель АСНИ имеет также важное практическое значение, и может быть использована не только в качестве базы для соз дания систем искусственного интеллекта в данной области, но и автономно, на ранних стадиях разработки АСНИ для выявления потоков данных в системе, их структурирования, решения проблем неучтенности каких-либо факторов.

Рис. 3. Верхний уровень модели функционирования АСНИ С помощью SADT-формализма была сформирована также общая структурная схема АСНИ, на которой наглядно изображено применение различных видов параллелизма и конвейеризации в каждой из подсистем АСНИ.

Было установлено, что ключевой подсистемой АСНИ, определяющей ее специфику и являющейся отправной точкой в процессе ее создания, является система управления входами. Для этой системы было определено общее пространство поиска решений, которое было разделено на ряд независимых подпространств. Доказано, что одним из наиболее эффективных методов поиска в этом пространстве является метод поиска в фиксированном множестве подпространств.

Определена размерность задачи формирования системы управления входами: 6 108. С помощью методологии системной интеграции и метода экспертных оценок определена рациональность выбора (РВ) решений в зависимости от размерности задачи:

PB = S'/ S, где S' – обоснованные решения по выбору конфигурации системы управления входами, S – все решения.

Очевидно, что рациональный выбор конфигурации как системы управления входами, так и АСНИ в целом, при такой зависимости практически невоз можен и переходит в плоскость заимствования решений, что лишний раз доказывает обоснованность формирования тезаурусной системы знаний.

С помощью матрицы связи между подпространствами была определена степень влияния одних подпространств на другие, и, исходя из этого, построен оптимальный путь поиска решений в подпространствах, позволяющий эффективно формировать интеллектуальную систему логического вывода: выбор основных характеристик устройств ввода-вывода, определение управляющих и вычислительных сред, выбор операционной системы, определение интерфейсов транспортировки данных, выбор способов обмена данными и определение дополнительных элементов устройств ввода-вывода.

В третьей главе на концептуальном уровне определены проблемы создания интеллектуальных средств поддержки разработки АСНИ, а также специфика их применения в условиях вуза: подсказывающие, направляющие и объясняющие инструменты, имитирующие последовательность действий специалиста по созданию АСНИ. Определена структура входной и выходной информации.

Создан демонстрационный вариант системы поддержки принятия решений в области формирования АСНИ. Для достижения этой цели была сформирована система продукционных правил, содержащих причинную, следственную части, номер подпространства, в котором они могут быть применены, а также весовые функции в зависимости от выбранного критерия: на основе вероятности дальнейшей успешной реализации АСНИ или оценочной стоимости (таблица 1).

Система продукционных правил реализует заложенную концепцию: сводит к минимуму автоматический логический вывод, предоставляя пользователю право выбора дальнейших вариантов решений из нескольких потенциально возможных. Тем не менее, система позволяет упорядочить предложенные варианты дальнейших решений в соответствии со строго рассчитанной вероятностью их дальнейшей реализации.

Для этих целей была разработана методика расчета весовых коэффициентов потенциально эффективных продукционных правил. Она заключается в следующем:

На этапе наполнения базы знаний методом экспертных оценок формируется массив вероятностей дальнейшей успешной реализации АСНИ при срабатывании продукционного правила с учетом заданных условий при некоторых значениях зависимых числовых параметров.

Далее происходит аппроксимация массива вероятностей функциями. Экспериментально было установлено, что хорошие результаты дает аппроксимация функциями, моделирующими законы распределения вида:

a2 af1(x) = a1 + и f2(x) = a1 +, x + ax + aгде a1, a2, a3 – коэффициенты.

Для вычисления данных коэффициентов была создана вспомогательная программа. При некоторых фиксированных коэффициентах a3 методом наименьших квадратов (МНК) вычисляются оценки коэффициентов a1 и a2, минимизирующие функцию n Q(a1,a2) = [yi - fk (xi;a1, a2)], i= где n - объем выборки, yi - элемент выборки, fk (x;a1,a2 ) – аппроксимирующая функция, k =1,2.

Таблица Примеры продукционных правил демонстрационного варианта системы поддержки принятия решений № Вероятность Коэф.

уров- Условие Следствия реализации (%) стоиня мости 2. Система жесткого Устройство управления РВ, находится на УВВ. 90 t < 310-5.

2. Система жесткого Устройство управления 94 - РВ, – ЦП. 106t-t 310-5.

2. Система мягкого РВ, Устройство управления t < 10-5. находится на УВВ. 90 2. Система мягкого РВ, Устройство управления 98 - – ЦП. t 10-5.

106t+2. Система не является Устройство управления системой РВ, находится на УВВ. 90 t < 210-6.

2. Система не является Устройство управления 88 - системой РВ, – ЦП. 106t+t 210-6.

3. Устройство управ- Интерфейс любой.

ления находится на 90 УВВ.

3. Устройство управ- Тупик. Требуется воз- ления – ЦП, врат на предыдущий 90 n + 3 уровень.

t Ни один из предложенных интерфейсов не позволит ввести в ВС указанный блок данных за требуемое время. Попробуйте использовать устройство управления на УВВ.

3. Устройство управ- Интерфейс – ления – ЦП, PCI(32,66). 66 t 30 - n + 3 n + (n + 3) < t 66106 ~ ~ Искомые МНК-оценки a1 и a2 являются решениями нормальной системы уравнений Q(a1, a2 ) = 0, i = 1,2.

ai Так как в предложенной модели естественно считать, что ошибки наблюдений имеют нулевые математические ожидания, равные дисперсии и не корреi лированны, то по теореме Гаусса-Маркова МНК-оценки независимо от объема выборки и при любом законе распределения ошибок наблюдений являются несмещенными, то есть ~ M[ai ] = ai, и имеют минимальные дисперсии.

Окончательно выбирается функция fk (x;a1,a2 ), обеспечивающая наименьшее значение величины Q(a1, a2).

Если усилить предположение об ошибках наблюдений условием нормальности их распределения, тогда становится возможным контролировать доверительные интервалы для дисперсии ошибок наблюдений через квантили распределения ~ ~ (n - 2)2 2 (n - 2), < < 2 1- / 2 (n - 2) / 2 (n - 2) n ~ здесь 2 = [yi - y] – исправленная выборочная дисперсия, y – выбороч n -i=ное среднее случайной величины y.

Так как значения попадали в доверительный интервал уровQ(a1,a2) n -ня значимости 0,05, выбор аппроксимирующей функции fk (x;a1,a2 ) приобретает дополнительное обоснование.

Для реализации блока логического вывода системы поддержки принятия решений была разработана математическая модель на основе продукционной и фреймовой моделей представления знаний (рис.4).

Обозначим N – количество подпространств в общем пространстве возможных решений, X – множество элементов следующего типа: в X содержатся как целевые элементы логического вывода, такие как операционная система, интерфейс и др., так и вспомогательные элементы, необходимые для функционирования логического вывода. U – множество логических элементов – индикаторов утвержденности, принимающих значения 0 или 1:

x X !u U & X = U.Обозначим функцию взаимно однозначного соответствия F, таким образом, x X !u U : f (x) = u.

После определения входных данных задачи имеем: u U :u = 0.

В каждом подпространстве n :1 n N утверждается определенное количество элементов, образующих подмножество X X. Признаком утвержденn ности является переход в 1 соответствующих логических элементов:

x X :F(x) =1. При этом n N N I X = 0, U X = X.

n n n=1 n=В каждом подпространстве работает определенное количество продукций, в условии которых участвуют как элементы из множества X, так и элементы из множества U. Результатом срабатывания продукции является изменение значений элементов множеств X и U.

Пусть X,U – множества значений элементов множеств X, U в подпроn n странстве n. Тогда n :1 n N K : k :1 k K Pnk :

(X,U )= Pnk (X,U ).

n n Указанные продукции Pnk являются недетерминированными, то есть изменение (X,Un ) может произойти, а может и нет. Каждой продукции Pnk приn писана весовая функция Rnk в соответствии с критерием выбора продукции на уровне n Kn :

Rnk (Pnk, Kn, X ) R, где R – множество действительных чисел.

При этом весовая функция может быть константой.

Выделяются критерии на основе вероятности реализации, минимизации стоимости, критерий с учетом предпочтений пользователя.

Обязательным условием функционирования системы логического вывода является: в каждом подпространстве срабатывает единственная продукция (с максимальным значением весовой функции Rnk, или выбранная лицом, принимающим решения) или осуществляется переход на предыдущий уровень:

n :1 n N :Если Pnk : (X,U ) (X,U ), то Pnk – единственна.

n n n-1 n-Условием выполнимости продукционной системы является:

n :1 n N, u Un f Pnk :(u = f (U, X ) & f (U, X ) =1).

То есть решение можно найти, если все элементы множества X утверждены.

На основе математической модели была разработана алгоритмическая модель функционирования продукционной системы логического вывода (рис. 4), а также инструментальная оболочка.

Частично сформирована база данных аппаратных и программных средств реализации АСНИ с учетом требований системы поддержки принятия решений.

Тезаурусная система знаний, содержащая разработанный вариант системы поддержки принятия решений, тезаурус предметной области, модели функционирования АСНИ, может быть использована разработчиками АСНИ недостаточно высокой квалификации как эффективное средство поддержки принятия решений и повышения их качества. В развитие темы исследования возможно создание промышленного варианта системы поддержки принятия решений.

В четвертой главе показано, что созданные элементы тезаурусной системы знаний позволили при разработке конкретных АСНИ добиться лучших временных и точностных характеристик, большей производительности, снижения стоимости разработок.

Так было создано несколько вариантов многофункциональной автоматизированной системы кулонометрического контроля для проведения экспериментов в области высокотемпературной электрохимии в зависимости от платформы Рис. 4. Алгоритмическая модель функционирования продукционной системы логического вывода (типа операционной системы: Windows, Real-time Linux, плат ввода-вывода, наличия цифровых сигнальных процессоров на этих платах и т.п.), функционирующих в реальном масштабе времени в широком диапазоне (интервал между измерениями (4 10-7 -1) с, время реакции системы на внешние события (8 10-7 - 6 10-5) с).

Также был создан ряд экспериментальных установок для исследования физиологических процессов, протекающих в биологических объектах под действием импульсов электрического тока, и на их основе АСНИ для электротерапии.

Pages:     | 1 || 3 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.