WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 13 | 14 || 16 | 17 |   ...   | 21 |

Базы знаний строятся на основе моделей, разработанных в когнитивной психологии (психологии познания). Основных моделей три: логическая, сетевая, продукционная.

Логическая модель широко использует аппарат математической логики. Декларативные знания представляются в виде формул, а использование логических операций позволяет записать процедурные знания.

Пример Суждение "Я обязательно поеду на матч, если достану билет или меня пригласит товарищ и если не будет дождя" можно записать следующим образом:

(A B) ¬C D где А = "Я достану билет", B = "Меня пригласит товарищ", C = "Будет дождь", D = "Я поеду на матч", – логическая операция "ИЛИ", – логическая операция "И", ¬ – логическая операция "НЕ", – логическая операция "ЕСЛИ..., ТО...".

Может быть и такая форма записи:

( ИМЕТЬ (я, билет) ПРИГЛАСИТЬ (товарищ, я) ) ¬ ИМЕТЬ МЕСТО (дождь) ПОЙТИ (я, матч) В основе сетевой модели лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними. Знания представленные таким образом носят название семантические сети.

Пример. Фраза "девочка ищет в комнате большой красный мяч, который лежит под письменным столом" может быть представлена в виде семантической сети, изображенной на рис. 23.

Заметим, что блок-схемы алгоритмов также представляют собой семантические сети. Вершины этих сетей – процедуры, а дуги означают действие "перейти к процедуре" ("передать управление процедуре").

Понятия, входящие в сеть, описываются в виде фреймов. Фрейм – это минимально возможное (так, чтобы не потерялся сам объект) описание сущности какого-либо явления, процесса, ситуации. Компоненты фрейма называются слотами. Изображается фрейм в виде цепочки слотов, причем, исключение из фрейма любого слота делает его неполным, иногда бессмысленным.

Рис. 23 Пример семантической сети Пример Описание фрейма "Заполненный" фрейм (фрейм-прототип) (фрейм-экземпляр) Битва = <кто> <с кем> <ко- Битва1 = <СССР> <Гермагда> <где> <результат> ния> <декабрь 1941> <Сталинград> <победил> Битва2 = <Иван Царевич> <Кощей Бессмертный> <утром> <в чистом поле> <победил> Книга = <Автор(ы)> <назва- Книга1 = <Стругацкий А., ние> <жанр> <издательство> Стругацкий Б.> <Понедель<год издания> <кол-во стр.> ник начинается в субботу> <Фантастические повести> <Москва: Детская литература> <1987> <496> Основу продукционной модели составляют множества продукций – правил вывода. В наиболее простом виде продукция записывается как стандартное выражение, включающее в себя правило вывода вида "если..., то...". Это выражение носит название ядро продукции. Например, "Если ввел неверный символ, нами клавишу < >". Кроме ядра в продукцию, как правило, входит еще условие. Оно определяет те ситуации, в которых можно использовать указанное правило. Только что рассмотренная продукция будет более определенной, если к ней добавить условие "Вводится текст с клавиатуры компьютера".

Пример Форма продукции (краткая) Продукция Имя продукции: Определение вида треугольниПри выполнении условия С ка:

имеет место: если А, то В Известно, что а, b, с – стороны треугольника;

если a2 + b2 = c2, то треугольник прямоугольный Поведение при пожаре:

Вы находитесь дома и у вас есть телефон и телефон работает;

если в доме вспыхнул пожар, то вызывайте пожарную команду по телефону Наиболее динамично развивающимся видом искусственного интеллекта являются экспертные системы и системы поддержки принятия решений.

Экспертная система (ЭС) – вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой конкретной предметной области и которая в пределах этой области способна принимать решения, качество которых соответствует решениям, принимаемым экспертами-людьми (рис. 24).

Человека с самого начала не устраивала возможность задавать компьютеру лишь вопросы типа "Чему равен синус 10 радиан" Хотелось бы получать ответы на вопросы: "Что случилось с этим больным", "Имеет ли смысл бурить скважину в этом месте", "Были ли случаи подобного применения патентного права", "Каково молекулярное строение этого вещества", "Почему падает спрос на эту продукцию".

Экспертные системы имеют в своем составе обширную базу данных – факты выбранной предметной области, а также базу знаний, в которой отражены профессиональные навыки и умения специалистов высокого уровня в данной области.

Основу квалификации эксперта, кроме формализованных знаний, составляют трудноформализуемые эвристические приемы, догадки, интуитивные суждения и умения делать выводы, которые сам эксперт может не вполне осознавать. Поэтому создание экспертных систем – длительный и сложный процесс. Заполнение базы знаний – наиболее трудоемкий этап. Разработку структуры и наполнение базы знаний осуществляет инженер по представлению знаний. Он работает в тесной связи с одним или несколькими экспертами. Вместе они подробнейшим образом определяют, какими должны быть правила вывода, как они взаимосвязаны между собой, по возможности устраняют противоречия в мнениях экспертов, находят аналогии, вырабатывают метаправила (т.е. правила, описывающие, каким образом другие правила должны быть использованы или модифицированы), строят разветвленные сети логических выводов и многое другое.

Экспертная система должна обладать следующими свойствами:

• способностью рассуждать при неполных и противоречивых данных;

• способностью объяснять цепочку рассуждений понятным для пользователя способом;

• факты и механизмы вывода должны быть четко отделены друг от друга;

Рис. 24 Типовая структура экспертной системы • система должна быть "самообучаемой", т.е. выводы, полученные при решении задачи включаются в базу знаний для решения других задач;

• на выходе ЭС должна выдавать совет – не таблицу чисел или графики на экране, а четкий совет;

• быть экономически выгодной.

Пример. Одна из самых известных в мире консультационных ЭС – MYCIN, предназначенная для медицинской диагностики инфекционных заболеваний крови, сопоставляет с помощью правил симптомы исследуемой болезни с симптомами болезней, накопленных в базе знаний. Врач отвечает на запросы ЭС о симптомах болезни, а затем, получив достаточно фактов, ЭС помогает врачу поставить диагноз и дает рекомендации по лечению.

Немного истории.

Первая программа ИИ – "Логик-теоретик", которая доказывала теоремы в символьной логике, появилась в 1956 году в институте Карнеги (США). Ее авторы А. Ньюэлл, Г. Саймон и Дж. Шоу основывались на идее о том, что мышление следует понимать как механизм для обработки информации, а решение задач человеком осуществляется путем целесообразного выбора на множестве конкурирующих между собой альтернатив. После "Логика-теоретика" авторы попытались создать Общий решатель задач (General Problem Solver – GPS). Поставленная цель не была достигнута: оказалось, что класс доступных ему задач оказался весьма узок. Тем не менее, эта программа надолго вошла в арсенал средств искусственного интеллекта, на ее основе отрабатывались приемы эвристического программирования, была создана база для совершенствования решателей задач.

Термин "искуственный интеллект" впервые ввел Дж. Маккарти, автор многих ярких работ по программированию. Он же организовал первую конференцию по ИИ и начал теоретическую работу, которая привела к созданию языка символьного программирования Лисп (Lisp), ставшего базовым языком для создания программного обеспечения для систем искусственного интеллекта.

Первые роботы, системы управления которых были построены на основе нейроноподобных сетей (на уровне отдельных нейронов) были разработаны в 60-х годах ХХ в. Л. Сутро, У. Килмером, Дж. Олбусом и др.

Компьютер для перевода технических текстов с русского языка на английский появилась в 1954 году. За несколько минут было переведено около 60 предложений.

Первые машинные стихи появились в 1960-х гг. Вот два примера машинных стихотворений:

Пока жизнь создает оши- Добрый реет шелест бочные, Плачет пустота совершенно пустые об- Слушают качели разы, И поет беда Пока медленное время течет Стань покорно горе мимо полезных дел, Томно лишь летит А звезды уныло кружатся в И прозрачно море небе, Тайно шелестит Люди не могут смеяться. И бежит земная Незаметно тень Медленно лесная Славит влажный день Теоретическую основу моделей представления знаний (а также основу разработки большинства компьютерных языков) заложил Н. Хомский, который предложил новую систему понимания языка, называемую формальной грамматикой, которая позволяет описать структуру фраз, текстов.

Фреймы впервые были определены М. Минским в 1974 г. как структуры, группирующие данные по объединяющему их смыслу.

Семантические сети как модель представления знаний были предложены Р. Квиллингом в 1970-х гг.

Одна из первых экспертных систем была разработана для химических исследований в середине 1960-х гг. Проект DENDRAL был предназначен для определения пространственных структур органических молекул.

Одна из первых успешно действующих ЭС в области компьютерных систем и электроники (XCON) появилась только в конце 1970-х гг. Современные разработки ЭС в этой области связаны с проектированием конфигурации компьютеров, с диагностикой неисправностей, с управлением процессом производства компьютеров.

8 ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ Управление осуществляется в любых системах, но есть такие системы, где управление – это профессия. Руководитель, управляющий, директор, начальник, менеджер, заведующий, администратор – все это специалисты по управлению.

К чему сводится управленческая деятельность Обычно к определению целей работы предприятия или организации, наблюдению за ходом производства, контролю качества продукции, составлению производственной документации, размножению и рассылке документов, связи отделов производства между собой, взаимодействию с биржевыми и банковскими организациями, регистрации и сортировке документов. Иными словами, к сбору, анализу, выработке, передаче, хранению и переработке информации.

Современное производство отличается сложностью, многообразием связей, форм и методов. Чтобы производство было эффективным, потоки информации – плановые и отчетные документы, производственная документация, банковские операции необходимо обрабатывать безошибочно и в самые сжатые сроки. Своевременно и правильно обработанная информация становится важным производственным ресурсом. Использование компьютеров и информационных технологий на всех этапах управления способно повысить его эффективность и качество.

Автоматизированные системы управления (АСУ) – комплекс технических и программных средств, обеспечивающий в тесном взаимодействии с отдельными специалистами или коллективами управление объектом в производственной, научной или общественной сфере.

Основное преимущество АСУ перед "ручными" методами управления состоит в том, что для принятия необходимых решений управленческому персоналу предоставляется более полная, своевременная и достоверная информация в удобной для восприятия форме. АСУ – это автоматизированный сбор и обработка информации, хранение ее в памяти ЭВМ, это использование нормативно-справочной, исходной, промежуточной и выходной информации. Использование систем поддержки принятия решений, экспертных систем, систем автоматизированного проектирования дает возможность получать принципиально новую информацию. Это еще одна функция АСУ.

Качество управления непосредственно связано с применением математических методов в управлении, внедрение которых без компьютера, как правило, невозможно из-за большого объема вычислений.

Пример. Задача составления оптимальной последовательности запуска деталей в производство содержит n! вариантов, где n – количество видов деталей. При n = 10 число возможных вариантов запуска достигает 3 млн. 600 тыс. Но в производстве насчитывается нередко до нескольких сотен видов деталей! К математическим методам в первую очередь относятся оптимизационные методы, статистическая обработка информации, математическое моделирование и др.

АСУ различают по выполняемым функциям и результатам деятельности.

По функциям АСУ подразделяются на:

• административно-организационные:

- системы управления предприятием (АСУП);

- отраслевые системы управления (ОАСУ);

• АСУ технологическими процессами (АСУТП):

- гибкие производственные системы (ГПС);

- системы подготовки производства (АСУПП);

- системы контроля качества продукции (АСК);

- системы управления станками с числовым программным обеспечением (ЧПУ);

• интегрированные системы, объединяющие предыдущие виды АСУ в различных комбинациях (например, АСУП-ГПС, САПР-АСУПП и т.д.).

По результатам деятельности различают АСУ информационные, информационносоветующие, управляющие, самонастраивающиеся, самообучающиеся.

Из всех типов автоматизированных систем АСУП – наиболее сложная как по структуре, так и по выполняемым функциям. В настоящее время их все чаще называют системами управления бизнеспроцессами предприятия.

Управление производством на предприятии – трудное и ответственное дело, требующее согласованной работы конструкторов, технологов, снабженцев, производственников, сбытовиков, экономистов и других специалистов.

Каковы же основные принципы автоматизации управления предприятием Прежде всего – принцип комплексности. Системы обеспечивают полный цикл управления, начиная от подготовки и планирования производства и заканчивая сбытом готовой продукции и формированием финансовой и бухгалтерской отчетности. Отчетность же, в свою очередь, через обратную связь замыкается на функцию планирования. В задачи управления входят разработка и производство новых видов изделий, определение технологических маршрутов и подготовка программ для станков с ЧПУ, расчет пропускной способности оборудования и оценка портфеля заказов, расчет планов производства, потребностей во всех видах ресурсов, учет процесса производства, контроль за расходом сырья и комплектующих, расчет издержек производства и основных технико-экономических показателей (прибыли, рентабельности, себестоимости, производительности труда и пр.).

Типовая система автоматизации управления предприятием включает в себя:

• составление проектов и контроль за их исполнением;

• управление складскими ресурсами;

• оптимизацию движения различных производственных потоков:

- материальных – сырья, материалов, инструментов, готовой продукции);

- денежных – взаиморасчеты между подразделениями, расчеты с поставщиками и клиентами;

- информационных – доведение распоряжений до конкретных исполнителей, контроль за своевременностью обновления данных в системе и их непротиворечивостью;

- автоматизированные системы управления технологическими процессами;

Pages:     | 1 |   ...   | 13 | 14 || 16 | 17 |   ...   | 21 |



© 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.