WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 71 | 72 || 74 | 75 |   ...   | 82 |

Речемыслительный алгоритм ( -решение). Вся необходимая информация представлена на фрагменте индикационного кадра в левой верхней части рис.1.

Этап обнаружения и восприятия необходимых сигналов. ОЕВ: наличие на индикаторе ИУП символа «2» со стрелкой (верхняя левая часть рисунка).

Рефлекторные раздражения: tp = 0.18c; р = 0.Восприятие информации: tлп = 0.1с; лп = 0.03 (латентный период), tф = 0.3с; ф = 0.09 (ОЕВ – условный знак в сложной информационной модели).

Общее время ( ) на весь процесс «обнаружение восприятие» обн-вос обн-восп = 0.18 + 0.1+ 0.3 = 0.58с ; обн-восп = 0.052 + 0.032 + 0.092 = 0.Этап выработки решения.

ЭАВР1: сравнение длины отрезка, связывающего символ «1» и «2» (на индикаторе не показывается) с масштабным отрезком, представленным в левом нижнем углу индикатора) = 2.5с; = 0.2.

ЭАВР2. Сравнение длины отрезка, полученной в ЭАВР1, с некоторым числом из активизированной концептуальной модели поведения оператора (табл 2, п. 4 “или”) = 0.29с; = 0.ЭАВР3. Упорядочение символов “2” и “1” по углу разворота символа “2” по отношению к символу “1” со сравнением угла разворота с углом из концептуальной модели (упорядочение по одному признаку”) = 0.7с; = 0.ЭАВР4. Решение комбинаторной логической задачи по результатам ЭАВР2 и ЭАВР3. (число условий 2) = 4с; = 1.Общее время ( ) на выработку -решения:

выр/р ( выр/р) = 2.5 + 0.29 + 0.7 + 4 = 7.49с выр / р = 0.22 + 0.112 + 0.12 +1.22 = 0.04 + 0.01+ 0.01+1.44 = 1.5 = 1.Этап реализации принятого решения: ручных операций на реализации решения в АДЭ-1 нет.

Общее время на принятие решения в АДЭ-1:

АДЭ- АДЭ-1 = обн-восп + выр/р = 0.29 + 7.49 = 7.78с.

Среднеквадратическое отклонение АДЭ-2 = обн-восп +выр / р = 0.112 +1.222 = 1.51 = 1.22с АДЭ-АДЭ-2. Оценка возможности уклонения от преследователя.

Речемыслительный алгоритм (-решение). Вся необходимая информация представлена на фрагменте индикационного кадра в левой центральной части рис. 1.

Этап обнаружения и восприятия необходимых сигналов.

ОЕВ: наличие на индикаторе стрелки и отметки с формуляром D.

укл По структуре и каналу восприятия (зрительная) этот этап полностью идентичный такому же этапу в АДЭ-1.

Воспользовавшись проведенными там расчетами, получим следующие временные затраты этапа:

XII-th International Conference "Knowledge - Dialogue - Solution" обн-восп = 0.58с; обн-восп = 0.11с.

Этап выработки решения.

ЭАВР1. Сравнение длин двух отрезков: отрезка от стрелки до начала шкалы (точка “0”) с отрезком от отметки D до начала шкалы (табл.2, п.2. «Упорядочение геометрических фигур по одному признаку») укл = 0.7с; = 0.1с Этап реализации принятого решения (АДЭ-Р1): одна ручная операция руч = 0.5с; руч = 0.15с.

Общее время на принятие и реализацию решения в АДЭ-2:

АДЭ- АДЭ-2 = обн-восп + выр/р + руч = 0.58 + 0.7 + 0.5 = 1. = 0.112 + 0.12 + 0.152 = 0.012 + 0.010 + 0.023 = 0.045 = 0.АДЭ-На ГРО символом (+) указаны точки возможного размещения операции слежения. По результатам расчетов времен принятия решения мы имеем следующую последовательность отрезков времени, между которыми можно размещать участки слежения.

АДЭ-1 = 7.78; конц.мод. = 1.2; АДЭ-2 = 1.слеж = f (отв) Пусть экспериментальная зависимость и оптимальное размещение участков слежения таковы, что время, потраченное оператором на процесс слежения составляет = 13.65 с ОТР Среднеквадратическое отклонение этого времени рассчитываем с использованием рекомендуемой зависимости = 0.3.

ОТР ОТР Тогда общее время, затраченное оператором на выполнение рассматриваемого фрагмента ГРО, составит фраг = АДЭ-1+ конц.мод.+ АДЭ-2+ ОТР = 7.78 + 1.2 + 1.78 + 13.65 = 24.41 с.

Среднеквадратическое отклонение общего времени:

фраг = 1.222 + 0.212 + 0.22 + (13.65*0.3)2 = 4.3с При наличии ограничения Т времени выполнения этого фрагмента ГРО необходимо проверить фраг выполнение неравенства Треал-фраг фраг + 3фраг Выводы Разработанная математическая модель работы оператора антропоцентрического объекта и методика оценки ГРО ориентирована на использование ее на начальных этапах системного проектирования бортового алгоритмического и индикационного обеспечения (АиИО) функционирования антропоцентрического объекта. На этой стадии разработки бортовых алгоритмов еще нет полной и достоверной информации о компоновке кабины экипажа и размещении информации на кабинных индикаторах; о дифференциальных уравнениях, описывающих звенья следящих систем, в контуры которых включен оператор; о временных затратах эвристических решений оператора.

Методика позволяет в «реальном» времени (по меркам этапа системного проектирования алгоритмов бортового интеллекта) по доступной на этом этапе информации о проектируемом объекте провести предварительную оценку реализации спроектированного ГРО и внести необходимые корректировки в проектируемое АиИО, снижая тем самым технический риск его реализации на последующих этапах проектирования антропоцентрического объекта.

На ее основе такого подхода создана компьютерная система «ГРО-оценка» [8], включающая в себя составленную по [3-7] базу данных по оценке времен выполнения отдельных элементов составляющих АДЭ. Система «ГРО-оценка» позволяет инженерам практикам проводить оценки реализуемости ГРО при реальном проектировании бортового алгоритмического и индикационного обеспечения, не обращаясь к соответствующей литературе. Она позволяет упорядочить и автоматизировать процесс оценки реализуемости. Она обладает удобным интерфейсом для пользователя и достаточным (для решения задач такого уровня) быстродействием.

Система «ГРО-оценка» ориентирована как на ручной ввод данных, так и на ввод данных из компьютерной системы «Борт» [9], поддерживающую процесс проектирования спецификаций бортового АиИО.

314 Intelligent Systems Литература 1. Федунов Б.Е. Конструктивная семантика антропоцентрических систем для разработки и анализа спецификаций алгоритмов бортового интеллекта.// Изв. РАН. ТиСУ. 1998. №2. Федунов Б.Е. Методика оценки реализуемости графа решений оператора антропоцентрического объекта при разработке алгоритмов бортового интеллекта. 2002г., Москва, ГосНИИАС.

3. Основы инженерной психологии / Под ред. Б.Ф. Ломова. М.: Высш. школа, 1977г.

4. Введение в эргономику / Под ред. В.П. Зинченко. М.: Сов. радио, 1974г.

5. Зараковский Г.М. Психологический анализ трудовой деятельности. М.: Наука, 1967г.

6. Цибулевский И.Е. Человек как звено следящей системы. М.: Наука, 1981г.

7. Справочник по инженерной психологии / Под ред. Б.Ф. Ломова. М.: Машиностроение, 1982г.

8. Абрамов А.П., Выдрук Д.Г., Федунов Б.Е. Компьютерная система оценки реализуемости алгоритмов деятельности экипажа. // Изв.РАН. ТиСУ. 2006. №.9. Кондрикова Т.А. Федунов Б.Е. «Борт» - компьютерная система поддержки процесса проектирования спецификаций бортового интеллекта // Изв. РАН. ТиСУ. 1999. №3.

Информация об авторе Boris Evgenjevich Fedunov – State Scientific Research Institute for Aviation System (GosNIIAS), ul. Viktorenko 7, Moscow, 125319 Russia; e-mail boris_fed@gosniias.ru INSTANTANEOUS DATABASE ACCESS Guy Francis, Mark Lishman, Vladimir Lovitskii, Michael Thrasher, David Traynor Abstract: The biggest threat to any business is a lack of timely and accurate information. Without all the facts, businesses are pressured to make critical decisions and assess risks and opportunities based largely on guesswork, sometimes resulting in financial losses and missed opportunities. The meteoric rise of Databases (DB) appears to confirm the adage that “information is power”, but the stark reality is that information is useless if one has no way to find what one needs to know. It is more accurate perhaps to state that, “the ability to find information is power”. In this paper we show how Instantaneous Database Access System (IDAS) can make a crucial difference by pulling data together and allowing users to summarise information quickly from all areas of a business organisation.

Keywords: data mining, natural language, parsing, SQL-query and production rules Introduction 1. The rapid advance of computer technology, particularly, the explosive growth of databases (DB), has resulted in the availability of ever increasing amounts of information. Both the number of DB and their contents are growing fast. The total amount of information in the world is estimated to be doubling every 20 months, and much of this is being stored in computer DB. Within businesses what tends to happen is for management to not have access to this information in any user-friendly summary format. This means businesses have built up a reservoir of information but have restricted means for tapping that information for decision making purposes.

2. Data lies at the heart of every modern enterprise. The way it is used, how data is managed, and its quality and accuracy all impact on the success or failure of organisations in every industrial sector. Organisations need information quickly and accurately. But to access and verify records held within a vast DB used to be time consuming, complicated and expensive.

XII-th International Conference "Knowledge - Dialogue - Solution" 3. More and more people are required to make critical decisions because of increased competitive pressures but they need help to find the relevant data that could guide them in the decision-making process. This situation is termed the “fact gap” when many user/managers make decisions in a virtual vacuum using outdated information, borrowed perspectives or pure guesswork.

4. Data rich organisations which have large or varied data sources, often face problems of inconsistency and inaccuracy because they have historically suffered from an unmanageable array of data sources, collected by different people at different times from a variety of channels on a daily basis. Large, disparate DB mean that organisations frequently suffer from a poor standard of data quality and accuracy. Hence, individual records containing, for example, potentially valuable customer information are not harnessed for their true potential and organisations then miss crucial details through lack of knowledge.

5. SQL is the standard query language for accessing data held within a relational DB. With its powerful syntax, SQL represents a leap forward in DB access for all levels of management and computing professionals.

6. Many businesses, from small companies to major multi-nationals, have staff that would benefit from simple access to the organisation’s data but are denied it by the complexities of query syntax, such as SQL, and the data structures involved. Training staff can be prohibitively expensive and conventional systems demand higher degrees of computer literacy than may be available. To solve this problem several intelligent tools have been created [1,2].

The central question to be addressed by this paper is how to improve access to DB for users. Such users may not understand DB, may not know exactly what is in the DB and how data is stored there. Crucially, it follows that they do not possess the means for extracting data. Hereafter, let us use the general term “Application Domain“ (AD) to refer to the joined tables of DB and corresponding knowledge about DB contents and metadata (where metadata is a DB value’s field’ description and tables connectivity). Such knowledge will be stored in a Knowledge Base (KB). Within this, there are (at least) the following two important issues to discuss: (1) natural User-AD interface, and (2) natural user’s enquiry to SQL-query conversion. We feel that many of the concepts we have developed over the years revolve around the problem of representing complex database schemas using simple natural language terminology. This can be of great benefit to any type of data access tool, or to any data access situation.

Natural User-AD Interface The main requirement for IDAS is - to handle non-standard or poorly formed (but, nevertheless, meaningful) user’s enquiries. Let us distinguish four different types of Natural Users’ Enquiries (NUE): (1) Natural Language Enquiry (NLE); (2) NLE Template (NLET); (3) Enquiry Descriptors (ED), and (4) Immediate Enquiry (IE). Such enquiries permit users to communicate with a DB in a natural way rather than through the medium of formal query languages. Obviously issues in these four NUE are related, and the knowledge needed to deal with them may be distributed throughout a NL Interface (NLI) system. We want to underline here that the selection of NUE type is not just a user decision because some DB may not be appropriate targets for NLI. It is important to have a clear understanding of these problems so that the NLI can mediate between the user view, as represented by the NLE, and the underlying database structure. Let us consider these four types of NLE.

Natural Language Enquiry provides end users with the ability to retrieve data from a DB by asking questions using plain English. But there are several problems of using NLE:

The end users are generally unable to describe completely and unambiguously what it is they are looking for at the start of a search. They need to refine their enquiry by giving feedback on the results of initial search e.g.

“I’m looking for a nice city in France for holiday” (where Nice is a city in France but also an adjective in English). Parsing of such simple NLE is quite complicated and requires powerful KB from IDAS [4]. Except lingual ambiguity a lot of problem cause “DB field’s values” ambiguity. For example, in NLE “I’m looking for the address of an insurance company in Bolton” the word Bolton is a value of the field City, part of the value in the field Company (e.g. “Bolton Insurance Company”), as well as being part of an address (e.g. “Bolton Road”);

Very often a user’s NLE cannot be interpreted because the concepts involved are outside of the AD.

Therefore IDAS should have an ability to decide whether the NLE is meaningful or not. In the result of analysis of no meaningful NLE, IDAS should describe to the user what is wrong with the NLE and how the enquiry 316 Intelligent Systems might be rephrased to get the desired information. Such an approach, however, requires a very complicated KB in order to establish a meaningful communication with the user during the dialogue. Moreover, clarifying dialogue for the user creates a bad impression about IDAS because the user wants to be understood by IDAS immediately, without any additional effort on their part.

Pages:     | 1 |   ...   | 71 | 72 || 74 | 75 |   ...   | 82 |



© 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.