DisCollection.ru

Авторефераты и темы диссертаций

Поступления 19.08.2007

Материалы

загрузка...

Информационная технология принятия решений при управлении сложными объектами с оценкой технического состояния на основе экспертных систем

ЗУРов Евгений Владимирович, 19.08.2007

 

M(D)=(K, k, p, v, R), (4)

где M(D) – представляет собой совокупность сведений в виде концептов и их взаимосвязей, описывающих предметную область D, структурированную согласно правилам представления знаний ВМЗ.

К - Kласс – совокупность концептов k1,k2,…,kn которые имеют общие для них свойства. Он представляет собой шаблон при инициализации его концептов.

k - Концепт (атомарная информационная единица) – структурный (условно неделимый) информационный элемент M(D), в котором хранятся сведения об объекте, событии или явлении, относящиеся к предметной области D.

p - Свойство (метод) – идентифицируемая область в памяти, ассоциированная с концептом, предназначенная для хранения данных, включённых в данный концепт.

v – Значение свойства – конкретная информация, размещённая в идентифицированной данным свойством области памяти..

R – Связь – представляет собой объект модели M(D), отражающий информационные взаимосвязи между концептами предметной области

Рис. 2 Иерархическая структура компонентов ВМЗ.

Базовым элементом, положенным в основу разрабатываемой ВМЗ, является концепт, который, с одной стороны, является представителем некоторого класса и наследует его свойства, а, с другой стороны, определяется объединением вектора свойств pi , и соответствующего вектора значений

ki = pi(vj=((p1,v1),(p2,v2),…, (pl,vl)), ki ( K;

Отношения концептов выделены в следующие типы конструкций, используемых в процессе переноса экспертных знаний в форму представления M(D):

Один к одному;

Один ко многим (образует список частности);

Многие к одному (образует список причинности);

Эквивалентности.

Используя данные типы конструкций, эксперт переносит накопленный опыт в реализацию ВМЗ M(D) в соответствии с правилами, представленными в методике формализации знаний. Разработанная методика придерживается стратегии проектирования «сверху-вниз» и содержит следующие этапы:

1. Декомпозиция предметных знаний на классы I(d), I(I), C, S и инициирование необходимого количества соответствующих каждому классу концептов.

2. Сопоставление с вектором свойств pj концепта kj соответствующего вектора значений vj.

3. Связывание решаемых задач Z в рамках области D и соответствующих им исходных данных I(d), I(I) отношением типа один ко многим.

4. Связывание множеств концептов исходных данных I(d) и I(I) с множеством экспертных заключений накопленных в области D

5. Установление связей между множеством концептов являющихся экземплярами класса «экспертные заключения», с множеством решений S в предметной области D отношением типа многие к одному.

В результате полученные формализованные модели представления знаний могут быть представлены следующим выражением:

M(D) – модель формализуемой области D

(S1, S2,…, Sn) – множество концептов, являющихся решениями в области D;

f(k1,k2,…, kk) – k местная функция, отражающая логические отношения между концептами применительно к решению Si;

ki(d), kl(d),…, km(d) – концепты – экземпляры уровня исходных данных

kj(I), ks(I),…, kn(I) – концепты – экземпляры уровня исследований K(I);

kr(С), kt(С),…, ko(С) – концепты – экземпляры уровня экспертных заключений K(C);

kv(S), kn(S),…, kf(S) – концепты – экземпляры уровня решений K(S);

Знания, представленные в форме М(D), подвергаются специальному преобразованию в форматированную БЗ, которую можно будет интерпретировать методами, реализованными в комплексе автоматизированного построения ЭС.

В третьей главе выделены основные средства и методы, направленные на «сквозную» технологию автоматизированного построения ЭС, формализован состав подсистем автоматизированной системы построения экспертным систем и разработано информационное, алгоритмическое и программное обеспечение, направленное на передачу экспертных знаний в машинную форму представления с помощью математического аппарата ВМЗ и на извлечение экспертных знаний в процессе решения задач в формализованной предметной области на базе процедурной модели принятия решений в пространстве состояний, описываемых в реализациях ВМЗ М(D). Рассмотрен состав основных технологических этапов, выполняемых при автоматизированной разработке ЭС.

Рис. 3. Обобщенная схема взаимодействия пользователей с компонентами автоматизированной подсистемы построения ЭС

Для решения поставленных задач технология автоматизированной разработки ЭС предполагает использование автоматизированной системы построения экспертных систем A, которая представляет собой программный комплекс, интегрирующий в себе следующий набор подсистем (рис.3):

A = ( P, C, T, K, G )

Средства поддержки конструирования ВМЗ в виде редактора объектно-визуального моделирования P в составе с редактором классов C;

Методы преобразования знаний Т, представленных в форме моделей M(D) в структурированную БЗ K;

Библиотека методов G по извлечению предметных знаний, релевантных решаемой задаче, из БЗ в процессе поиска решения (логического вывода) и взаимодействующих с конечным пользователем через программный интерфейс

Для решения задачи извлечения экспертных знаний со стороны конечного пользователя разработана процедурная модель принятия решений (рис. 4) в пространстве состояний, описываемых в реализациях ВМЗ M(D). Эта модель направлена на снижение начальной степени неопределенности Н(0) технического состояния объекта исследования, которая может быть оценена с помощью формулы:

log2 (pi), (7)

где pi вероятность занесения в базу фактов ЭС образа концепта ki; K – предметные знания области D, представленные множеством концептов ВМЗ. Таким образом, из формулы (8) заметим, что после выполнения процедур идентификации и сбора исходных данных степень неопределённости о состоянии объекта исследования значительно снизится до значения H(I):