Динамическая экспертная система

Cтраница 2

Структурая схема интеллектуальной системы. [16]

На основании сведений об окружающей среде и собственном состоянии системы при наличии памяти и мотивации синтезируется цель, которая наряду с другими данными воспринимается динамической экспертной системой. В соответствии с принятым решением вырабатывается управление, т.е. синтезируется тот или иной алгоритм или закон управления, который реализуется с помощью различных исполнительных органов и воздействует непосредственно на объект управления. При несоответствии результатов на базе новой экспертной оценки принимается решение, вырабатывается и реализуется управление, устраняющее это несоответствие. При соответствии результатов подкрепляется предшествующее управление. [17]

Наиболее сложной и относительно новой является задача описания информационных потоков оттока и притока информации в системе, среде и при их взаимодействии. Кроме высококачественных измерений речь может идти о методах принятия информационных решений реализуемых динамической экспертной системой, а также ее настройке на методы управления в условиях неопределенности среды, взаимодействия, цели при разных степенях неопределенности. [19]

Попов и др., 1996 ] Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. [20]

Приведен анализ проблем диспетчерского управления сложными технологическими процессами в газовой отрасли. Предложены основные понятия теории принятия решений на основе строгих и эвристических правил. Данный обзор применения статических и динамических экспертных систем показывает перспективность развития и внедрения систем искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли. [21]

В свете современных воззрений дедукция, абдукция и обобщение взаимосвязаны, дополняют друг друга и присутствуют в той или иной степени в интеллектуальных системах. В связи с большими объемами перерабатываемых данных и знаний, высокими требованиями к точности и времени обработки, необходимостью работы с неполной, противоречивой и неопределенной информацией проблема автоматизации процессов дедукции, абдукции и обобщения становится одной из наиболее важных проблем при создании интеллектуальных систем различного назначения. Так, в частности, при разработке динамических экспертных систем, характеризующихся неполной, противоречивой и меняющейся во времени информацией, большое значение приобретают исследования по немонотонным рассуждениям. В таких рассуждениях при получении дополнительной информации может потребоваться пересмотр ( ревизия) некоторых ранее сделанных заключений, которые окажутся несовместимыми с новой информацией. Правила немонотонного вывода относятся к правдоподобным выводам. [22]

Решение задачи синтеза цели требует разработки методов и средств получения информации об окружающей среде и эффективной идентификации собственного состояния, как объекта управления, так и самой системы. При формировании цели возникает проблема достаточности базы знаний, а следовательно, и памяти, возможности их реализации как на содержательном, так и на конструктивном уровне. Динамическая экспертная система выполняет расчет, оптимизацию, прогноз и моделирование результатов, поэтому должна обладать высоким быстродействием. Потенциал, накопленный при разработке алгоритмов принятия решений и выработки управления, может успешно использоваться в интеллектуальных системах, однако потребуется распараллеливание алгоритмов и их мультитранспьютерная реализация и, конечно, не исключается синтез новых, эффективных параллельных алгоритмов. Источником возмущающего воздействия для интеллектуальной системы является окружающая среда, а функционирование системы должно обеспечить в конечном итоге компенсацию этого воздействия. Вся жизнь - от простейших до сложнейших организмов, включая, конечно, и человека, есть длинный ряд все усложняющихся до высочайшей степени уравновешиваний внешней среды. Придет время, пусть отдаленное, когда математический анализ, опираясь на естественнонаучный, осветит величественными формулами уравнений все эти уравновешивания, включая в них и самого себя ( Павлов И.П. Поли. [23]

Решение задачи синтеза цели требует разработки методов и средств получения информации об окружающей среде и эффективной идентификации собственного состояния как объекта управления, так и самой системы. При формировании цели возникает проблема достаточности базы знаний, а следовательно, и памяти, возможности их реализации как на содержательном, так и на конструктивном уровне. Динамическая экспертная система выполняет расчет, оптимизацию, прогноз и моделирование результатов, поэтому должна обладать высоким быстродействием. Потенциал, накопленный при разработке алгоритмов принятия решений и выработки управления, может успешно использоваться в интеллектуальных системах, однако потребуется распараллеливание алгоритмов и их мультитранспьютерная реализация и, конечно, не исключается синтез новых, эффективных параллельных алгоритмов. [24]

Решением проблемы являются смена базовых принципов организации компаний и переход к ориентации не на функции, а на процессы Из всех концепций менеджмента, основанных на процессах, БПР рассматривается как наиболее эффективная концепция. Хаммер, автор термина реинжиниринг, считает появление БПР революцией в бизнесе которая знаменует отход от базовых принципов построения компаний предложенных 200 лет назад А. Смитом, и превращает конструирование бизнеса в инженерную деятельность. Возможность такой революции обусловлена в первую очередь новейшими достижениями в области информационных технологий, в частности технологии динамических экспертных систем. [25]

Динамической гибкостью ( богатством динамических оттенков ( оттенков характера изменения во времени), которые необходимо учесть по оценке потребителя для реализации его желания) этих связей, - она отражается числом компонент состояния ( описывающих каждую связь) и определяет динамическую сложность модели. Логической гибкостью ( сложностью хода рассуждений, описывающих логику закона связанности) связей, - она отражается числом тех разных уровней многоуровневых логических функций, логические переменные из которых по мнению потребителя влияют на удовлетворение желания; она определяет логическую сложность модели. Например, имеется какое-то механическое устройство ( состояние которого содержит лишь характеристики взаимного движения его частей), и оно негативно влияет на жизнедеятельность полезного для потребителя некоторого организма. С точки зрения логики, это влияние может быть оказываемо только через компоненты состояния этого устройства, однако попытки потребителя соответствующим воздействием на доступные ему компоненты состояния влияния не устраняют. Для того, чтобы имелась возможность реализовать подсказанный интуицией вариант поведения, потребитель должен располагать моделью, содержащей эти глупые, не нужные, чуланные компоненты, что определяет избыточную сложность модели ( известная проблема иррелевантности знаний ( т.е. смешенности полезных знаний с бесполезными), расцениваемая в обычных случаях как усложняющая обработку знаний ( см., например, [19]), в данном случае признается необходимой. То есть появляется необходимость иметь информацию о явлении, не имеющую ( как потребителю кажется в данный момент) отношения к решаемой задаче, - информацию про запас. Но информация про запас - это и есть банк знаний и банк данных - необходимая часть динамической экспертной системы ( ДЭС) [10], входящей в ИС. [26]

Представленное в кодированном виде управление преобразуется в физический сигнал и поступает на исполнительные устройства. Объект управления, получая сигнал от исполнительных устройств, осуществляет то или иное действие, результаты которого, представленные в виде параметров, по цепи обратной связи 2 поступают в ДЭС, где сравниваются с прогнозированными. Одновременно параметры результата действия, интерпретированные в соответствии со свойствами цели и поступающие в блок 1, могут использоваться для эмоциональной оценки достигнутого результата: например, цель достигнута, но результат не нравится. Если цель достигается по всем параметрам, то управление подкрепляется. В противном случае происходит коррекция управления. Когда же цель недостижима, то корректируется цель. Следует заметить, что при внезапных изменениях состояния окружающей среды, или объекта управления, или системы в елом возможен синтез новой цели и организация ее достижения. Структура ИС наряду с новыми содержит традиционные элементы и связи, центральное место в ней занимает динамическая экспертная система. [27]

Далее, во втором блоке динамическая экспертная система ( ДЭС) на основании текущих сведений об окружающей среде и собственном состоянии ИС при наличии цели и знаний осуществляет экспертную оценку, принимает решение об управлении, прогнозирует результаты действия и вырабатывает управление. Представленное в кодированном виде управление преобразуется в физический сигнал и поступает на исполнительные устройства. Объект управления, получая сигнал от исполнительных устройств, осуществляет то или иное действие, результаты которого, представленные в виде параметров, по цепи обратной связи 2 поступают в ДЭС, где сравниваются с прогнозированными. Одновременно параметры результата действия, интерпретированные в соответствии со свойствами цели и поступающие в блок 1, могут использоваться для эмоциональной оценки достигнутого результата: например, цель достигнута, но результат не нравится. Если цель достигается по всем параметрам, то управление подкрепляется. В противном случае происходит коррекция управления. Когда же цель недостижима, то корректируется цель. Следует заметить, что при внезапных изменениях состояния окружающей среды, или объекта управления, или системы в целом возможен синтез новой цели и организация ее достижения. Структура ИС наряду с новыми содержит традиционные элементы и связи, центральное место в ней занимает динамическая экспертная система. [28]

Страницы: 1 2