Системні методи виведення на когнітивних моделях понятійних знань при вирішенні задач керування складними інформаційними потоками

Размещено на http://www.allbest.ru/

ХАРКІВСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ

УДК 519.8; 007.681.518.2; 519.7

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

СИСТЕМНІ МЕТОДИ ВИВЕДЕННЯ НА КОГНІТИВНИХ МОДЕЛЯХ ПОНЯТІЙНИХ ЗНАНЬ ПРИ ВИРІШЕННІ ЗАДАЧ КЕРУВАННЯ СКЛАДНИМИ ІНФОРМАЦІЙНИМИ ПОТОКАМИ

01.05.04 - системний аналіз та теорія оптимальних рішень

ВОРОНИЙ МАКСИМ ПИЛИПОВИЧ

Харків - 2001

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Харківському державному технічному університеті радіоелектроніки, Міністерство освіти та науки України.

Науковий керівник:

Соловйова Катерина Олександрівна, доктор технічних наук, доцент, Харківський державний технічний університет радіоелектроніки, професор кафедри Програмного забезпечення ЕОМ, зав. науково-учбової лабораторії Придбання знань.

Офіційні опоненти:

Тевяшев Андрій Дмитрович, доктор технічних наук, професор, Харківський державний технічний університет радіоелектроніки, завідуючий кафедрою Прикладної математики;

Годлевський Михайло Дмитрович, доктор технічних наук, професор, Національний технічний університет України "ХПІ", завідуючий кафедрою автоматизованих систем управління.

Провідна установа: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, відділення математичної кібернетики та системного аналізу м. Київ.

Захист відбудеться "6" червня 2001 р. о 13 00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д.64.052.01 в Харківському державному технічному університеті радіоелектроніки, м. Харків, пр. Леніна, 14, тел(0572) 40-94-51, fax (0572) 40-91-13.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Харківського державного технічного університету радіоелектроніки, 61166 м. Харків, пр. Леніна, 14.

Автореферат розісланий "28" квітня 2001 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Саєнко В.І.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Актуальною задачею є розробка і впровадження засобів автоматизації обробки інформаційних потоків, що відповідають запитам сучасного суспільства України. Для забезпечення необхідної функціональності при реалізації подібних систем у великомасштабних та слабкоформалізуємих проблемних галузях аналітики та розроблювачі звертаються до інтелектуальних технологій представлення й обробки знань. Великий загальнотеоретичний внесок у даному напрямку зроблений ученими Дж. Кліром, М.Ф. Бондаренком, Ю.П. Шабановим-Кушнаренком, В.П. Гладуном, Э.В. Поповим, Д.А. Поспєловим, Р. Шенком.

Існує широкий клас задач, пов'язаних із проведенням аналізу різних інформаційних потоків, зокрема для формування:

аналітичних висновків;

коротких підсумкових оглядів;

керуючих впливів.

Інтелектуальні системи, що використовують механізми виводу ефективно зарекомендували себе для автоматизації подібних процесів. Зокрема, такі системи відрізняє підвищена адаптивність до зміни умов експлуатації, зниження труднощів при взаємодії з кінцевим користувачем, загальним підвищенням продуктивності. Важливою підмножиною інтелектуальних систем, які реалізують вивід, є системи, оперуючі понятійними знаннями, що складають основу будь-якої бази знань. Таким чином, актуальними є питання, пов'язані з розробкою систем, які реалізують процеси виводу на понятійних знаннях, що підтверджується оцінкою архітектури побудови найбільше відомих сучасних експертних систем: G2, TDC-Expert.

Однією з основних парадигм побудови інтелектуальних систем є когнітивний підхід, у рамках якого застосовуються методи представлення й обробки знань подібні людському мисленню. Одним із підходів, що застосовуються для аналізу і розробки когнітивних методів, є системний підхід, який трактує довільну проблемну галузь як систему, доступну науковому вивченню. У цьому напрямку ведуться активні дослідження та розробки вченими К.О. Соловйовою, А.Д. Тевяшевим, С. І. Маторіним. Використання системного підходу дозволяє виробляти єдині методи аналізу й обробки знань без залежності від проблемних галузей. Однією з важливих категорій інтелектуальних систем є інформаційні управляючі системи, які застосовують знання-орієнтовані технології для ефективного управління інформацією. Серед дослідників в цьому напрямку варто зазначити Поспєлова Д. А, Пономарьова Ю.В.

На підставі сказаного можна зробити висновок про важливість розв'язання наукових задач, спрямованих на розвиток когнітивних методів виводу на понятійних знаннях для керування складними інформаційними потоками при комп'ютерній обробці інформації із застосуванням системного підходу.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дане дослідження здійснювалося в рамках основних наукових напрямків Науково-навчальної лабораторії Придбання знань Харківського державного технічного університету радіоелектроніки і пов'язане з науково-дослідними роботами за замовленням Міністерства освіти України в подальших пріоритетних напрямках:

1. №332"Проблемы нового содержания образования и методики обучения и воспитания"-НДР ДР№0193U039134-Исследование и разработка теоретических основ моделирования знаний предметных областей и процессов их приобретения для интеллектуализации обучающих систем и технологий.

2. №370"Навчаючі комп'ютерні програми": НДР ДР№0197U014158 - Обґрунтування і розробка нового методичного та інтелектуального програмного забезпечення для комп'ютерно-орієнтованих дидактичних систем.

3. № 408113"Здоров'я людини": НДР ДР№0198U004437 - Моделювання процесів діагностики, лікування та забезпечення життя людини.

На представлених НДР Вороний М.П. працював виконавцем та відповідальним виконавцем.

Мета та задачі дослідження. Метою роботи є розробка системологічно обґрунтованих когнітивних методів виводу на понятійних знаннях, що забезпечують рішення задачі керування складними інформаційними потоками в автоматизованих системах.

Така мета роботи обґрунтовує такі задачі дослідження:

аналіз та розроблення методів виводу на понятійних знаннях, які забезпечують правдиві міркування за умови істинності початкових посилань, та приріст й узагальнення знань, наявних у моделі;

розроблення методів структурування запитів до машини виводу, що забезпечують перетворення неструктурованого вхідного потоку інформації до форми, прийнятої у базі знань машини виводу;

інтерпретацію розроблених методів виводу та математичних моделей для класифікаційного підходу при створенні систем, які мають практичне значення;

розроблення методів абдуктивного виводу на класифікаційних моделях, як більш слабкого та проблемно-залежного різновиду дедукції;

формування моделі понятійних знань і організація когнітивного виводу при рішенні задачі керування складними інформаційними потоками для питань контролю якості газу, що транспортується через територію України.

Таким чином:

об'єктом дослідження є вивід на декларативних моделях знань;

предметом дослідження є системологічно необхідні (дедуктивний, індуктивний та абдуктивний) методи виводу на понятійних знаннях, а також їх використання у задачах керування інформаційними потоками;

методом дослідження є системологічний аналіз - щодо обліку закономірностей понятійних знань та методів виводу, використання результатів дослідження в галузі когнітології - щодо підвищення адаптивності методів виводу, а також використання математичного апарату топології - щодо формального аналізу моделей знань.

Наукова новизна одержаних результатів полягає:

1) В удосконаленні математичної моделі понятійних знань з використанням апарату топології для цілей виводу [3, 5]. Введення цієї математичної моделі дозволяє: враховувати системологічні закономірності понятійної моделі знань(монізм, цілісність, ієрархічність); виявляти та розв'язувати протиріччя в існуючих знаннях; спрощувати комп'ютерне уявлення бази знань при моделюванні реальних проблемних галузей для задач виводу.

2) В удосконаленні трьох системологічно обґрунтованих методів виводу (дедукції [1], індукції та абдукції) спеціалізовано для понятійних знань. Це надає можливість: запропонувати загальний метод обробки запитів до машини виводу у будь якій проблемній галузі [2]; збільшувати продуктивність інформаційних систем завдяки інтелектуальній обробці вхідних потоків інформації [4].

3) В подальшому розвитку концепції узагальнення проблемно-залежних правил виводу спільними для довільних проблемних галузей системологічними закономірностями понятійних знань. Застосування такого узагальнення дозволяє: скорочувати час на розробку та адаптацію інтелектуальних компонент інформаційних систем до змін в проблемній галузі; спрощувати взаємодію користувача з інтелектуальною системою за рахунок використання моделей структур знань, подібних людському мисленню.

Практичне значення одержаних результатів:

Забезпечена швидка розробка машини виводу таких систем як: експертні, підтримки прийняття рішень, інтелектуальних інформаційно-управляючих систем (ІУС) завдяки розробленим методам виводу на засаді математичної моделі понятійних знань.

Запропоновано шлях використання машин виводу в галузях, де множина правил виводу змінюється протягом життєвого циклу автоматизованої системи завдяки узагальненню проблемно-залежних правил виводу системологічними закономірностями.

Описана методика переходу від теоретичних результатів моделювання понятійних знань до побудови класифікаційних баз знань програмних систем.

Описана методика переходу від математичного опису керування семантикою понятійної моделі до алгоритмів дедуктивного, індуктивного та абдуктивного методів виводу програмних систем.

Розроблено програмну методику інтелектуального управління інформаційними потоками на засаді класифікаційного моделювання понятійних знань та дедуктивного виводу. Використовуючи дану методику, було побудовано інтелектуальне ядро системи "Контракт-2" контролю якості російського газу, що транспортується через територію України для країн Західної Європи.

На програмну систему "Контракт-2" отримано свідоцтво про державну реєстрацію: "Вороний М. П, Шкляров А.Л. Свідоцтво про державну реєстрацію виключної правомочної особи на твір ВП № 317 Програмна система "Контракт" контролю якості транзитного газу. 31.03.1999". Отримано акт про впровадження: "Загальний акт впровадження результатів дисертаційної роботи Вороного М.П." від 10.01.1999, та "Довідка про часткову участь інженера Вороного М.П впровадження інформаційно-аналітичної системи 'Роса' на підприємствах газової промисловості України у 1996-1997 рр." від 10.01.1999 які показують, що загальний економічний ефект від застосування результатів дисертації складає на рік 20.7 тис. грн. у цінах 1997 р.

Основні положення, висновки та рекомендації, які викладені в дисертаційній роботі, використані також при підготовці курсу "Теорія концептуального моделювання", лабораторних практикумах, курсовому та дипломному проектуванні, науковій праці студентів на кафедрі ПЗЕОМ Харківського державного технічного університету радіоелектроніки, що підтверджено довідкою "Про впровадження результатів кандидатської дисертації Вороного Максима Пилиповича" від 11 січня 2001 р.

Особистий внесок здобувача. В роботі [4] - автором побудовано модель знань для вирішення питань оцінки якості транзитного газу та програмно реалізовано метод дедуктивного виводу; в [8] - доведено базові положення побудови інтелектуальної системи керування інформаційними потоками на підставі виводу; в [9] - запропоновано практичний засіб уявлення багатоаспектних класифікаційних моделей понятійних знаннях; в [10, 13] - проаналізовані можливості моделювання знань із використанням ієрархічних мережених структур; [11] - здійснено впровадження мережних моделей ієрархічних структур для керування інформацією в програмній компоненті розселення відпочиваючих; [12] - розроблено правила побудови понятійного апарату для слабкоструктурованих проблемних галузей.

Апробація результатів роботи. Основні результати дисертаційної роботи доповідались та обговорювались на 5-ій Міжнародній конференції "Нафта-Газ України" Полтава, 1998); науково-методичній конференції "Використання комп'ютерних технологій в навчальному процесі" (Харків, 1997); учбово-методичній конференції "Методологические проблемы качества обучения и обучение качеству" (Харьков-Рыбачье, 1996); 2-ій Міжнародній конференції "Новые информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе - IT+SE'98" (Ялта-Гурзуф, 1998); 5-ій Національній конференції з міжнародною участю "Искусственный интеллект-96 КИИ-96" (Казань, 1996); міжнародній наукових конференціях "Теория и техника передачи, приема и обработки информации" (Харків-Туапсе 1995, 1996, 1997).

Публікації. За результатами досліджень опубліковано 13 друкованих праць, з них 5 у наукових фахових виданнях, 2 депоновані статті. Крім того, отримано 1 свідоцтво про державну реєстрацію.

Структура та об'єм роботи. Дисертація складається з вступу, п'яти розділів та висновку і має загальний обсяг 183 сторінки. Містить 9 рисунків, 4 додатки, список використаних джерел з 97 найменувань.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі розкрито сутність роботи, обґрунтовано її значущість та необхідність проведення досліджень.

У першому розділі дисертаційної роботи проведено огляд та аналіз досліджень в галузі інтелектуальних систем, системології, теорії виведень на знаннях і, зокрема, на понятійних знаннях. Відзначене існування класу задач, пов'язаних із проведенням аналізу різних інформаційних потоків по генерації аналітичних висновків, для розв'язання яких процедурні алгоритми виводу малоефективні в зв'язку з великими трудозатратами на формування бази правил. До таких, зокрема, відносяться автоматизовані системи, правила обробки знань, які змінюються протягом їх життєвого циклу. У оглядовій частині розглядаються так звані методи виводу на декларативних знаннях, що успішно застосовуються для побудови вищезгаданих автоматизованих систем. Крім того, указується важливість аналізу та розроблення методів виводу на декларативних понятійних знаннях. З цих позицій змістовна постановка задачі роботи може бути сформульована як розроблення методів виводу на моделях понятійних знань для систем, які критичні до часу побудови або адаптації бази правил виводу. Проаналізовано загальну схему логічної організації традиційної машини виводу, функціонування якої зводиться до двох базових методів виводу: дедукції та індукції.

У результаті розгляду традиційної схеми організації виводу на понятійних знаннях проаналізований можливий шлях зниження часу розроблення і підвищення адаптивності інтелектуальних систем за рахунок обліку системних принципів організації понятійних знань проблемних галузей.

Розглянуто формальні постановки задач дедуктивного й індуктивного методів виводу на понятійних знаннях. При цьому індуктивний вивід представляється як:

, (1)

де I - функція, що реалізує індуктивний вивід для понятійної моделі K на підставі навчальної вибірки O.

- змінена в результаті індуктивного виводу понятійна модель.

Дедуктивний вивід на понятійних знаннях може бути поданий подвійно.

1. Для деякої понятійної моделі K із початкових посилань A потрібно визначити виводимість мети виводу або бажаних результатів C.

Тобто:

, (2)

де I1 - предикат здійсненності дедуктивного виводу.

2. Для деякої понятійної моделі K із початкових посилань A та мети виводу або бажаних результатів C виявити інформацію, яка раніше не містилась в явному вигляді, тобто:

, (3)

де I2 - відображення, що здійснює розширення інформації про C до множини .

Перший розділ є інформаційною базою всіх наступних розділів, де визначається коло задач, які розв'язуються, та наводяться методи, що використовуються.

У другому розділі вводяться базові поняття для формального аналізу й оперування семантикою понятійної моделі для рішення задач виводу. При цьому вводиться і дається змістовна інтерпретація множин двох видів: W та Y - що дозволяють формально описувати семантику об'єктів проблемних галузей. При цьому W-множини утворюють розбивку семантичного простору проблемної галузі на класи еквівалентності, тобто:

, (4)

де n - число виділених у проблемній галузі множин W-семантик. У свою чергу Y-множина утвориться шляхом об'єднання кінцевої множини множин W.

Також здійснюється обґрунтування використання математичного апарату топології та розробка формального методу представлення моделі понятійних знань для рішення задач виводу. Носієм топології X розглянуто об'єднання всіх W- множин проблемної галузі:

, (5)

де n - кількість об'єктів, що володіють W- семантикою.

Топологія T задається як множина W-семантик та їхніх усіляких комбінацій об'єднань:

, (6)

де n - кількість об'єктів, що володіють W- семантикою; i -деякий вектор ; Ai - усілякі комбінації об'єднань W- семантик на X,:

(7)

Наведений в даному розділі формалізований опис понять проблемної галузі забезпечує облік системологічних принципів цілісності, ієрархічності та монізму при моделюванні понятійних знань для задач виводу.

У третьому розділі здійснюється розробка математичної моделі представлення відношень між об'єктами при розв'язанні задачі виводу. Відношення в даній роботі розглядаються як підмножина прямого добутку відкритих множин топології заданої для об'єктів проблемної галузі:

. (8)

При цьому для введення різниць між типами відношень задаються спеціальні функції:

найменування відношення , що дозволяє іменувати відношення в моделі;

відображення властивостей об'єктів зв'язаних даним відношенням

,

що дозволяє аналізувати семантику об'єктів моделі при наявності між ними відношення.

На множині R пара задається дискретна топологія В. Завдяки введенню топології для об'єктів та відношень, у даному розділі здійснюється розробка методу усунення суперечливих знань. Суперечливі знання розглядаються як множини, що не є відкритими в топологіях T та В. Для усунення суперечливості понятійних знань пропонується методика, заснована на зміні початкової топології T або В, без зміни носія X або R:

; (9)

. (10)

Крім того, у розділі пропонується остаточне формулювання моделі понятійних знань для рішення задач виводу:

, (11)

де: T - топологія, задана для об'єктів проблемної галузі, - множина відношень між об'єктами проблемної галузі, В - топологія, що характеризує доступні для моделювання типи відношень,, - фільтри негативних прикладів, задані для обмеження можливих комбінацій семантик для множин X та R відповідно.

У четвертому розділі здійснюється розробка когнітивних методів виводу на понятійних знаннях. Для підтримки процесів виводу в роботі вводиться алгоритм структурування запиту до інтелектуальної системи, завдяки якому вхідній потік інформації доводиться до вигляду, який доступний для подальшого опрацювання - при індуктивному та дедуктивному виводі. Формально структурування запитів записується як відображення D: понятійна когнітивна закономірність інтелектуальна

, (12)

,

- опис об'єкту до операції структурування, та

опис об'єкту, для якого кожному елементу множини O поставлено у відповідність або елемент із топології T чи В, крім того, елемент множини O може бути віднесений до невідомого типу,

- визначення семантики об'єктного рівня,

- визначення семантики рівня відношень,

- визначення семантики, що не належить ні рівню об'єктів, ні рівню відношень,

- відкриті множини топології об'єктного рівня;

- відкриті множини дискретної топології рівня відношень В;

- визначення семантики, що не належить ні об'єктному рівню, ні рівню відношень.

У основі запропонованого методу індуктивного виводу на понятійних моделях проблемних галузей використовується когнітивний підхід, забезпечуючи узагальнення знань подібно людському способу абстрактного мислення. Проведення індуктивного виводу зв'язано з виконанням алгоритму установлення відношень між структурованим об'єктом запиту і базою знань. Розробка даного алгоритму заснована на використанні впровадженої в другому та третьому розділі аксіоматики та визначені структурованого об'єкту (12).

Дедуктивний вивід знань являє собою спосіб міркувань, при якому на підставі аксіом (загальних законів) та правил виводу формальної системи необхідно установити або спростувати правильність деякого ствердження. Відповідно до цього, для понятійної моделі знань при обраному способі формального уявлення моделі знань дедуктивний вивід полягає у визначенні опису семантики об'єкту, що явно в ньому не міститься, а також у визначенні істинності висновків для початково-заданих умов. Для розв'язання обох підзадач уводиться поняття тривіального відношення, для якого функція F відображення формального опису семантики є порожня множина при будь-якій підстановці відкритих у T множин:

, (13)

а при будь-якій підстановці відкритих у В множин - це є множина, що перебуває тільки з одного елемента вигляду: "бути r від ":

, (14)

Визначення семантики об'єкту A, що явно не міститься в ньому, здійснюється шляхом рекурсивного аналізу об'єктів, із якими в A установлені нетривіальні відношення. У свою чергу, істинність висновків визначається пошуком шляху на графі, що містить лише нетривіальні відношення.

У п'ятому розділі розглядається застосування розроблених методів та математичних моделей роботи для вирішення практичних задач керування складними інформаційними потоками. Як приклад конкретизації формального моделювання понятійних знань доводиться його інтерпретація для класифікаційного підходу. З використанням класифікаційної моделі та з модифікацією дедуктивного методу виводу в розділі розглянуто абдуктивний вивід, який дозволяє аналізувати причини явищ, що спостерігаються.

У даному розділі також приведено аналіз та коментар до розробки технічного проекту системи "Контракт-2", на базі якої були апробовані та впроваджені базові положення роботи. Впровадження даної системи спрямоване на вирішення питань контролю якості російського природного газу, що транспортується через територію України для країн Західної Європи. У основі системи лежить інтелектуальне ядро, що здійснює дедуктивний вивід на класифікаційній моделі понятійних знань методами даної роботи (див. Рис. 1). У результаті виводу система визначає інформаційну вибірку, яка повинна бути витягнута із бази даних для проведення розрахунків параметрів якості газу. Матеріал даного розділу дозволяє здійснювати впровадження теоретичних розробок дисертаційної роботи при побудові інтелектуальних систем типу експертних, підтримки прийняття рішень, інтелектуальних АСУ.

Рис. 1 Інформаційні потоки які оброблюються інтелектуальною системою "Контракт - 2".

ВИСНОВКИ

В роботі вирішено поставлену наукову задачу удосконалення дедуктивного, індуктивного та абдуктивного методів виводу спеціалізовано для понятійних знань. Отримані результати дозволяють враховувати системологічні закономірності понятійних знань та мають практичне втілення у розроблених алгоритмах виводу. Запропонована методика керування інформаційними потоками та запропонований шлях до побудови машини виводу дозволяє використовувати теоретичні результати при побудові експертних систем, систем підтримки прийняття рішень та інтелектуальних інформаційно-управляючих системах. Прикладом застосування є інформаційна "Контракт 2", яка впроваджена у газовій галузі України.

У ході дослідження досягнуто таких результатів

1. Обґрунтовано доцільність досліджень, спрямованих на вивчення понятійних знань системологічними методами, що дало можливість створити формальний засіб обробки семантики, що, в свою чергу, забезпечило шлях створення алгоритмів виводу на понятійних знаннях.

2. Удосконалено математичну модель уявлення понятійних знань з використанням апарату топології, завдяки чому запропоновано метод математичного опису семантики об'єктів, відношень між ними та визначені аксіоми операцій над описами семантик для моделювання понятійних знань при створенні формальної системи когнітивного виводу.

3. Удосконалено системологічно обґрунтовані методи виводу дедукції, індукції та абдукції завдяки проведеному дослідженню правил оперування формальним описом семантики об'єктів моделі проблемної галузі, внаслідок розробленого способу зображення обмежень на операції з формальним описом семантик об'єктів із використанням математичного поняття фільтра, а також завдяки запропонованому способу виявлення й усунення суперечливості формального опису семантик об'єктів із використанням базового поняття топології - відкритої множини.

4. Розвинуто концепцію узагальнення проблемно-залежних правил виводу спільними для довільних проблемних галузей системологічними закономірностями понятійних знань, завдяки чому в роботі розроблено алгоритми дедуктивного, індуктивного та абдуктивного методів виводу.

5. Досліджено спосіб структурування вхідного запиту до інтелектуальної системи, що забезпечує відсівання помилкової інформації і готує запит для подальшої роботи алгоритмів дедуктивного й індуктивного методів виводу.

6. Розроблено алгоритм установлення відношень між об'єктами бази знань і структурованого опису об'єкта запиту, що дозволило побудувати когнітивний метод індуктивного виводу, представлений у роботі.

7. Розроблено алгоритм визначення виводимості знань від початкових умов до очікуваних результатів виводу на підставі аналізу тривіальності відношень між об'єктами бази знань та алгоритмом визначення опису семантики об'єктів з врахуванням множини зв'язків бази знань. Завдяки цим алгоритмам було реалізовано дедуктивний та абдуктивний методи виводу.

8. Досліджено метод класифікаційного моделювання понятійних знань, що дало можливість виробити та впровадити технологію побудови понятійних баз знань для рішення задач виводу.

9. Запропоновано методику інтелектуального керування інформаційними потоками й адаптації програмної системи до зміни умов експлуатації в задачі контролю якості природного газу, що транспортується через територію України.

10. Базові результати дисертаційної роботи використані в програмній системі "Контракт 2" (Вороний М. П, Шкляров А.Л. Свідоцтво про державну реєстрацію виключної правомочної особи на твір ВП № 317 Програмна система "Контракт-2" контролю якості транзитного газу. 31.03.1999). Інтелектуальна компонента цієї системи забезпечує реалізацію задачі керування інформаційними потоками в умовах можливої зміни контрактних умов та зміни складу параметрів при розрахунках якості газу з використанням дедуктивного методу виводу на понятійній моделі проблемної галузі транспортування природного газу.

11. Результати роботи застосовані при створенні інтелектуальних систем в науково дослідницьких роботах ДР№0193U039134, ДР№0197U014158, та ДР№0198U004437 науково-навчальної лабораторії Придбання знань Харківського державного технічного університету радіоелектроніки і можуть бути використані в інших системах за умови необхідності рішення задач виводу на понятійних знаннях.

12. Результати дисертаційної роботи впроваджені в навчальний процес Харківського державного технічного університету радіоелектроніки, у тому числі використовуються на спеціальності ПЗАС (програмне забезпечення автоматизованих систем) при курсовому та дипломному проектуванні, а також у курсі "Теорія концептуального моделювання" у лабораторному практикумі.

ПУБЛІКАЦІЇ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

Статті у виданнях, рекомендованих ВАК України:

1. Вороной М.Ф. Разработка метода дедуктивного вывода на понятийных знаниях // Вестник ХГПУ. Новые решения в современных технологиях. - 1999. - № 59. - С. 46-49.

2. Вороной М.Ф. Структурирование запросов к интеллектуальным системам при организации вывода на понятийных знаниях // Вестник ХГПУ. Новые решения в современных технологиях. - 1999. - № 58. - С. 20-23.

3. Вороной М.Ф. Задание топологии на многоаспектных классификационных структурах при моделировании концептуальных знаний // Проблемы бионики. - 1998. - №49. - С. 99-108.

4. Пономарьов Ю.В., Вороний М.П. Використання знання орієнтованої технології в задачах контролю якості природного газу // Нафта та газова промисловість. - 1999. - № 5 (вересень-жовтень). - С. 54-56.

5. Вороной М.Ф. Формализация противоречивых знаний на концептуальных классификационных структурах в терминах открытых множеств аппарата топологии // Проблемы бионики. - 1998. - №49. - С. 109-112.

Депоновані статті:

6. Вороной М.Ф. Когнитивные аспекты отношений частично строгого порядка / Харьк. гос. техн. ун-т радиоэлектроники. - Харьков, 2000. - 9 с. -Рус. - Деп в ГНТБ Украины 4.01.2000, № 22-УК 2000.

7. Вороной М.Ф. Многоаспектное классификационное моделирование когнитивных структур. Теоретические и практические аспекты / Харьк. гос. техн. ун-т радиоэлектроники. - Харьков, 2000. - 8 с. -Рус. - Деп в ГНТБ Украины 4.01.2000, № 21-УК 2000.

Додаткові праці:

8. Пономарев Ю.В., Вороной М.Ф., Шкляров А.Л. Соблюдение контрактных условий по транспорту российского экспортного газа через территорию Украины средствами знание-ориентированной информационно-аналитической системы "Контракт"//5-а міжнародна конференція "Нафта-Газ України - 98". - Т.2. - Полтава. 15-17 вер. - С. 290-291.

9. Вороной М.Ф., Дударь З.В., Соловьева Е.А. Компьютерная технология обучения понятийному аппарату проблемных областей любой природы // Тез. докл. 2-ой Междун. конфер.."Теория и техника передачи, приема и обработки информации". - Туапсе. - 1996. -С. 58-58.

10. Бабарыка С.Ю., Бондаренко М.Ф., Вороной М.Ф., Маторин С. И., Соловьева Е.А. Построение интеллектуальных систем на основе когнитивных моделей проблемных областей. // Сб. научных трудов V национ. конфер. с междун. участием "Искусственный интеллект-96" (КИИ-96). -Том II. - Казань. -1996. - - С. 314-316.

11. Вороной М.Ф., Маторин С. И., Лавриненко С. Б. Автоматизированное рабочее место администратора приемного отделения учреждений санаторного типа. // Тез. докл. 3-ей Междун. конфер.."Теория и техника передачи, приема и обработки информации". - Туапсе. - 1997. -С. 317-317.

12. Вороной М.Ф., Павлов П.Ф., Вороная В. А, Практические аспекты применения технологии построения обучающих систем, использующих концептуальные модели проблемных областей. //Науково-методична конференція "Використання комп'ютерних технологій у навчальному процесі". - Харків:-1997. -С. 221-222.

13. Бондаренко М.Ф., Соловьева Е.А., Вороной М.Ф., Слипченко Н.И, Павлов П.Ф. Лавриненко С.Б., Чеверда В.А., Шумеев А.Л., Назаренко Р.Н. Бабарыка С.Ю. Методика применения когнитивных иерархических моделей проблемных областей при построении обучающих систем. //Методологические проблемы качества обучения и обучения качеству. Харьков-Рыбачье. -1996. - С. 33-34.

АНОТАЦІЯ

Вороний М.П. Системні методи виведення на когнітивних моделях понятійних знань при вирішенні задач керування складними інформаційними потоками. - Рукопис.

Дисертація на пошукування наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.04 - Системний аналіз та теорія оптимальних рішень, Харківський державний технічний університет радіоелектроніки, Харків, 2001.

У запропонованій дисертаційній роботі розроблені методи організації виводу на понятійних когнітивних структурах із застосуванням системного підходу. Для оперування семантикою понятійних знань використовується математична модель, яка базується на апараті топології та враховує системологічні закономірності: ієрархічності, монізму і цілісності. Вирішено питання структурування запитів до машини виводу, контролю за суперечливістю і перетворення вхідного потоку інформації до вигляду, придатному для обробки в інтелектуальній системі.

Запропоновані алгоритми дедуктивного виводу, які визначають виводимість знань із початкових умов та одержують інформацію, яка раніше явно не містилась в моделі. Розроблено когнітивний метод індуктивного виводу, який установлює відношення між об'єктами бази знань. Здійснена інтерпретація математичного методу моделювання понятійних знань для класифікаційного підходу. Отримано інтерпретацію абдуктивного методу виводу як різновиду дедукції.

Результати роботи були впроваджені й апробовані в газовій галузі України при розв'язанні питань контролю якості російського природного газу. Описана понятійна модель проблемної галузі методами класифікаційного моделювання та розроблена програмна система "Контракт-2". Економічний ефект від упровадження програмного комплексу пояснюється підвищенням продуктивності й адаптивності до зміни умов експлуатації програмної системи.

Ключові слова: експертна система, понятійні знання, дедукція, індукція, абдукція, когнітивні методи, системологія, семантика, топологія, класифікаційна модель.

АННОТАЦИЯ

Вороной М.Ф. Системные методы вывода на когнитивных моделях понятийных знаний при решении задач управления сложными информационными потоками. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 01.05.04 - Системный анализ и теория оптимальных решений, Харьковский государственный технический университет радиоэлектроники, Харьков 2001.

В предложенной диссертационной работе разработаны методы организации вывода на понятийных когнитивных структурах с применением системного подхода.

При решении задач вывода для получения возможности оперировать семантикой понятийных знаний используется математическая модель, описанная в терминах аппарата топологии. Оперирование заключается в анализе формальных закономерностей структур, описывающих объекты проблемной области и отношения между ними. Предложенная математическая модель учитывает системологические принципы иерархичности, монизма и целостности при структурировании понятий проблемной области.

Решены вопросы структурирования запросов к машине вывода, обеспечивающие контроль непротиворечивости и преобразование входного потока информации к виду, допустимому для обработки в интеллектуальной системе совместно с моделью знаний. Предложен алгоритм разрешения противоречивости между информацией запроса и базой знаний машины вывода, а также указаны ограничения данного алгоритма при построении практических систем.

Реализованные в работе алгоритмы дедуктивного вывода позволяют решать две категории задач. Дедуктивный вывод может быть использован для определения выводимости знаний из начальных условий, а также для получения информации, ранее явно несодержащейся в модели понятийных знаний. Алгоритм определения выводимости знаний реализует поиск цепи (в терминах теории графов) на семантической сети модели понятийных знаний. При этом использовался модифицированный алгоритм встречных волн. Для вывода знаний, ранее не содержавшихся в понятийной модели, используется анализ отношений между объектами модели. При этом используется улучшенный алгоритм рекурсивного обхода объектов семантической сети модели понятийных знаний.

Разработан когнитивный метод индуктивного вывода, при функционировании которого вначале описание фактов из проблемной области подвергаются процессу структурирования. При дальнейшем анализе осуществляется установление отношений структурированного входного описания с базой знаний интеллектуальной системы. В результате данной операции образуется множество отношений, среди которых происходит отбор наиболее адекватно определяющих положение факта в базе знаний.

С целью внедрения результатов работы при решении практических задач осуществлена интерпретация математического метода вывода на понятийных знаниях для классификационного подхода построения понятийных моделей. Использование классификационных моделей для представления базы знаний позволило получить интерпретацию абдуктивного метода вывода, как разновидности дедукции.

Результаты работы были внедрены и апробированы в газовой отрасли Украины при решении вопросов контроля качества российского природного газа, транспортируемого в страны Западной Европы через территорию Украины. Для решения поставленной задачи был разработан фрагмент понятийной модели проблемной области, представленной в виде классификации, и разработана программная система "Контракт-2", использующая алгоритм дедуктивного вывода на понятийных знаниях. В процессе вывода система формирует обобщенную информацию о состоянии газотранспортной сети Украины, в результате чего снижается информационная нагрузка на метрологическую службу газовой отрасли и повышается оперативность выработки управляющих директив. Экономический эффект от внедрения программного комплекса подтверждается соответствующими актами о внедрении и объясняется повышением производительности и адаптивности к изменению условий эксплуатации программной системы за счет интеллектуализации программного ядра.

Ключевые слова: экспертная система, понятийные знания, дедукция, индукция, абдукция, когнитивные методы, системология, семантика, топология, классификационная модель.

ABSTRACT

Voronoy M. System methods of inference on cognitive models of conceptual knowledge for complex information flow control. - Manuscript.

The candidate degree of the technical sciences on the specialty 01.05.04 - System analyzing and theory of optimal decisions - Kharkiv State Technical University of Radioelectronics, Kharkiv, 2001.

In this work the methods of inference on conceptual cognitive structures with the usage of systemological approach are developed.

The topology-based mathematical model is used to operate semantic of conceptual knowledge during inference task solving. This model takes into account systemological principles of hierarchies, monism and wholeness. Problems of query structuring for inference machine, non-contradicting checking and input information flow convertion are solved. The deductive inference algorithms allow detecting the ability of knowledge inference from initial conditions and obtaining not evidently contained information from conceptual model. The cognitive method of inductive inference is developed. It is based on the algorithm of establishing relations among objects in knowledge base. The mathematical method of conceptual knowledge representation is interpreted for classification approach of knowledge representation. The adductive inference method as a kind of deduction is proposed.

The results of work were tested and inculcated in gas industry of Ukraine to automate quality control of natural gas. The conceptual knowledge base was described with the help of classification approach, and intelligent system "Contract-2" was developed. This system is based on deductive algorithm of inference. The gain from the program inculcation is confirmed by the normative documents and is explained by increased efficiency and adaptivity to changes in exploitation conditions.

Key Words: expert system, conceptual knowledge, deduction, induction, abduction, cognitive methods, systemology, semantic, topology, classification model.

Размещено на Allbest.ru

...