Размещено на http://www.allbest.ru/

Харківський національний університет радіоелектроніки

УДК 519.7: 007.52; 004.8

05.13.23 - системи та засоби штучного інтелекту

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

доктора технічних наук

Нечіткі мережеві моделі динамічних взаємодіючих процесів

Кучеренко Євген Іванович

Харків - 2003

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Харківському національному університеті радіоелектроніки Міністерства освіти і науки України.

Науковий консультант - доктор технічних наук, професор Бодянський Євгеній Володимирович, Харківський національний університет радіоелектроніки, професор кафедри штучного інтелекту.

Офіційні опоненти:

- доктор технічних наук, професор, Заслужений діяч науки і техніки України Молчанов Олександр Артемійович, Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут", завідувач кафедри прикладної математики;

- доктор технічних наук, професор Авраменко Валерій Павлович, Харківський національний університет радіоелектроніки, професор кафедри інформаційно-управляючих систем доктор технічних наук, професор;

- доктор технічних наук, професор Соколов Олександр Юрійович, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", завідувач кафедри інформатики.

Провідна установа: Донецький державний інститут штучного інтелекту, кафедра програмного забезпечення інтелектуальних систем, Національна академія наук України, м. Донецьк.

Захист відбудеться "28" січня 2004 р. о 13 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.052.01 у Харківському національному університеті радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.

Автореферат розісланий "26" грудня 2003 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Саєнко В.І.

Анотації

Кучеренко Є.І. Нечіткі мережеві моделі динамічних взаємодіючих процесів. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.23 - системи та засоби штучного інтелекту. - Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2003.

Дисертацію присвячено вирішенню наукової проблеми створення нових математичних нечітких мережевих моделей (НММ), формальних критеріїв, інтелектуальних обчислювальних механізмів, методів та інструментальних засобів аналізу адекватності відображення динамічних нечітких процесів, оптимізації ресурсів та вибору альтернатив взаємодії процесів на множині критеріїв та обмежень систем обчислювального інтелекту.

НММ реалізовано класами інтегрованих нейро-фаззі мереж Петрі (ІМП) на основі інтеграції розширених інтерпретованих нечітких мереж Петрі, штучних нейронних мереж та нейро-фаззі мереж. Формальні критерії та модифіковані НММ забезпечують адекватне подання процесів, оптимізацію ресурсів та вибір альтернатив взаємодії процесів. Інтелектуальні обчислювальні механізми (ІМП - технології) реалізують моделювання процедур та динаміки прямого і зворотного нечіткого логічного виведення, закони та механізми машинного навчання радіально - базисних структур. Дослідження є основою побудови методу та інструментальних засобів аналізу процесів у просторі стану нечітких динамічних об'єктів. Достовірність результатів підтверджується впровадженнями.

Ключові слова: обчислювальний інтелект, нечіткі процеси, інтегровані мережі Петрі, адекватність, оптимізація, ІМП - технології, динамічні об'єкти.

Kucherenko Ye. I. Fuzzy network models of dynamic cooperating processes. - Manuscript.

A thesis for a doctor of technical sciences degree by specialty 05.13.23 - systems and methods of artificial intelligence. - Kharkiv National University of Radioelectronics, Kharkiv, 2003.

The thesis aims to solve scientific problem of creating new fuzzy network models (FNM), formal criteria, technologies, methods and tools for adequacy analyzing of dynamic fuzzy processes representation, resources optimization and selection of processes cooperation alternatives on given set of criteria and limitations.

FNM are implemented by integrated Petri networks (IPN) classes, based on integration of extended interpreted fuzzy Petri networks, artificial neural networks and fuzzy neural systems. Formal criteria and modified FNM provide adequate processes representation, resources optimization and ability to choose alternatives of processes cooperation. IPN-technologies implement straight and backward mechanisms of logical inference, machine-learning algorithms for feed-forward neural networks learning. According to researches, processes analysis method and associated tools have created in state space of fuzzy dynamic objects. Results' adequacy is justified in practice.

Keywords: computational intelligence, fuzzy processes, integrated Petri networks, adequacy, optimization, IPN-technology, dynamic objects.

Кучеренко Е.И. Нечеткие сетевые модели динамических взаимодействующих процессов. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.23 - cистемы и средства искусственного интеллекта. - Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, 2003.

Диссертация посвящена решению научной проблемы создания на единой методологической основе новых математических нечетких сетевых моделей (НСМ), формальных критериев, интеллектуальных вычислительных механизмов, методов и инструментальных средств анализа адекватности динамических нечетких процессов, оптимизации ресурсов и выбора альтернатив взаимодействия процессов на множестве критериев и ограничений с целью применения их в cистемах вычислительного интеллекта.

На основе новых классов интегрированных нейро-фаззи сетей Петри (ИСП), интеграции расширений нечетких сетей Петри, искусственных нейронных сетей (ИНС) и нейро-фаззи сетей (НФС) построены классы НСМ. Класс сетей ИСП ₁ построен путем ввода свойств нечеткости для всех компонент расширенной интерпретированной нечеткой сети Петри (РИНСП). Всем компонентам сети определен предикат от множества переменных, которые включают время реализации и удовлетворения условий и выполнения действий, переменные и параметры, характеризующие предметную область. Предложены формальные условия разрешенности переходов сети. Класс сетей ИСП ₂ построен на основе расширенных интерпретированных раскрашенных нечетких сетей Петри (РИРНСП). Сети ИСП ₂ обладают достоинствами класса сетей ИСП ₁, их размерность в меньшей мере зависит от размерности решаемых задач, что расширяет возможности моделирования. Определены формальные условия разрешенности нечетких переходов и сети с учетом функции цвета. Для целей моделирования и анализа динамических взаимодействующих нечетких процессов, включающих сложные процедуры, отображающие взаимодействие и динамику развития процессов, предложены классы сетей ИСП ₃, ИСП ₄. Классы сетей построены на основе интеграции РИНСП, ИНС (НФС). Принципиальное отличие классов сетей заключается в определении базовой сети: для сети ИСП_{3 -} это РИНСП, для компонент которой дополнительно введены ИНС (НФС); для сети ИСП₄ - это ИНС (НФС), для искусственных нейронов которых дополнительно введены РИНСП. С целью снижения зависимости размерности модели от размерности решаемых задач и расширения возможностей по моделированию процессов, разработаны классы сетей ИСП₅, ИСП₆, которые построены на основе интеграции РИРНСП, ИНС (НФС). Принципиальное отличие классов сетей заключается в определении базовой сети: для сети ИСП_{5 -} это РИРНСП, для компонент которой дополнительно введены ИНС (НФС); для сети ИСП_{6 -} это ИНС (НФС), для искусственных нейронов которых дополнительно введены РИРНСП.

Сформулированы правила интерпретации процессов предметной области в пространстве состояний сетей ИСП, определены сферы эффективного применения НСМ. Предложено и обосновано решение комплекса поставленных классов задач на НСМ, как единой проблемы создания интеллектуальных систем и комплексов на их основе. Первый класс включает: анализ достижимости целей принятых решений; анализ конфликтных ситуаций; анализ полноты принимаемых решений; анализ непротиворечивости принимаемых решений. Второй класс включает задачи оптимизации ресурсов и альтернатив развития процессов по заданным критериям на множестве ограничений предметной области. Разработаны формальные критерии и подходы к решению практических задач, которые реализуются целенаправленным анализом динамики и структуры модели в нечетком пространстве состояний.

Впервые разработаны и обоснованы эффективные механизмы построения классов модифицированных сетей ИСП_М и моделей НСМ_М на их основе. Показано, что НММ_М служат основой адекватного представления и отображения процедур модификации процессов предметной области с целью обеспечения комплексного взаимосвязанного решения классов задач.

На основе введенных классов сетей ИСП ₁ - ИСП ₆ и математических НСМ предложены и обоснованы интеллектуальные вычислительные механизмы: моделирования и анализа процедур прямого и обратного логического вывода на НСМ, динамики взаимодействия процессов, определения показателей нечеткости моделируемых процессов; машинного обучения для структур специализированных радиально-базисных структур в составе НСМ и НСМ_М по критерию минимальной сложности и максимума значения параметров четкости на множестве ограничений.

С использованием введенных в работе нечетких динамических объектов НСМ и их графических образов, на основе формальных критериев, подходов и интеллектуальных вычислительных механизмов разработан новый метод эффективного решения поставленных задач. Определена сложность версии практической реализации метода, которая на классах решаемых задач близка к квадратичной. Разработаны инструментальные алгоритмические и программные средства (ИС) решения комплекса поставленных задач моделирования и анализа нечетких процессов. ИС имеют средства обучения пользователя построению моделей на основе анимации, ориентированы на пользователя - не специалиста в области программирования.

Новые классы математических НСМ, формальные критерии, методы, интеллектуальные вычислительные механизмы и ИС использованы на предприятиях приборостроения и машиностроения, при разработке, внедрении и эксплуатации компонент энергетических систем, в научных исследованиях, в структурах экологического мониторинга экологических систем, учебном процессе. Достоверность полученных результатов диссертационной работы подтверждается экспериментальными исследованиями и результатами внедрений.

Ключевые слова: вычислительный интеллект, нечеткие процессы, интегрированные сети Петри, адекватность, оптимизация, ИСП - технологии, динамические объекты.

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Ефективні рішення в системах обчислювального інтелекту сучасних предметних областей вимагають оперативного обліку множини часто суперечливих факторів. До них, у першу чергу, слід віднести: складну паралельно-послідовну взаємодію процесів у просторі множини факторів, критеріїв і обмежень; значну складність реалізованих задач; значну питому вагу суб'єктивного фактора у прийнятті відповідальних рішень; нечіткий характер взаємодіючих динамічних процесів в умовах невизначеності простору їх стану. Застосування таких систем характерно в умовах життєвого циклу виробів і виробництв, що реалізують унікальні технології; контролю, діагностики й моніторингу в предметних областях; екстремальних ситуаціях при істотному обмеженні на ресурси й час прийняття відповідальних рішень. Вимоги ефективних рішень у предметних областях дають підстави стверджувати про необхідність науково обгрунтованих комплексних підходів на основі використання ідей штучного інтелекту, розробки та застосування моделей на засадах нечіткої логіки, інтелектуальних обчислювальних механізмів і технологій, методів та інструментальних засобів.

Існує значна кількість робіт, досліджень, моделей, методів і програмних продуктів, що вирішують окремі проблеми створення систем штучного інтелекту. Найбільш істотними працями є дослідження вчених: В.М. Глушкова, А.Н. Борисова, О.А. Павлова, Д.О. Поспєлова, І.Б. Сіроджі, L.A. Zadeh, R.R. Yager, D. Dubois, F. Gomide, A. Kaufmann, H.-P. Lipp, E.H. Mamdani, M. Mizumoto, M. Mukaidono, T. Murata, K.S. Narendra, W. Pedrycz, H. Prade, M. Sugeno, L.H. Tsoukalas та інших.

Задачі комплексного взаємозв'язаного забезпечення адекватного подання взаємодіючих динамічних нечітких процесів, оптимізації ресурсів і вибору альтернатив розвитку нечітких процесів в умовах невизначеності з урахуванням часових показників на множині обмежень предметних областей є важливими і нині не мають рішень, які б знайшли ефективне застосування в практичних реалізаціях. Аналіз вітчизняних і закордонних джерел показав, що дослідження в цьому напрямку недостатньо ефективні, не відображують повною мірою особливості взаємодіючих динамічних нечітких процесів і систем. Існуючі рішення на основі нечітких мереж Петрі, як одного з найбільш перспективних засобів подання та відображення динаміки взаємодіючих процесів, не враховують властивостей нечіткості для всіх компонентів і простору стану моделі, а також множини параметрів і особливостей предметної області. Підходи на основі штучних нейронних мереж (ШНМ) та нейронних нечітких (фаззі) мереж (НФМ) є універсальним засобом моделювання складних процесів великої розмірності, але вони менш ефективні при моделюванні процесів і процедур малої та середньої розмірності. Вони вимагають додаткових ресурсів на машинне навчання моделей.

Виникає актуальна необхідність розробки та реалізації комплексного підходу до вирішення зазначених задач, як єдиної проблеми розробки нових математичних нечітких мережевих моделей (НММ), що враховують переваги існуючих моделей, формальних критеріїв та підходів, інтелектуальних обчислювальних механізмів, методів та інструментальних засобів вирішення теоретичних і практичних задач. Це складає суть досліджень.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконана в рамках важливих науково-дослідних робіт ХНУРЕ, спільних робіт ХНУРЕ з провідними науковими і науково-виробничими установами, організаціями та підприємствами України. Найважливішими з них є такі:

"Розробка теоретичних основ і засобів оптимізації управління складними об'єктами в інтелектуальних дискретних системах реального часу з використанням баз знань та експертних систем". Шифр теми - 465. Підстава виконання робіт: наказ Міністерства освіти України № 37 від 13.02.1997 р. ДР №0197U014182. Роботу виконано автором як відповідальним виконавцем;

"Розробка концепцій, методів та моделей підтримки систем з розподіленим штучним інтелектом". Шифр теми - 106. Підстава виконання робіт: наказ ректора ХТУРЕ № 2КН від 06.01.2000 р. ДР №0100U001341. Роботу виконано автором як відповідальним виконавцем;

"Створення Харківської регіональної інформаційно-аналітичної підсистеми з питань надзвичайних ситуацій". Харківська регіональна інформаційно-аналітична підсистема з питань надзвичайних ситуацій розроблена як складова частина - підсистема Урядової інформаційно-аналітичної системи з питань надзвичайних ситуацій. Шифр договору - 97-40. Підстава виконання робіт: договір Харківської обласної державної адміністрації і ХТУРЕ від 01.06.1997 р., укладений згідно з Постановою Кабінету Міністрів України № 96 від 16.01.1996 р. ДР №0198U002226. Роботу виконано автором як відповідальним виконавцем.

Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є створення нових, науково обґрунтованих математичних НММ, формальних критеріїв, інтелектуальних обчислювальних механізмів, методів та інструментальних засобів забезпечення адекватного відображення взаємодіючих динамічних нечітких процесів, поданих на множині відношень "умова-дія", оптимізації ресурсів та вибору альтернатив розвитку процесів за заданими критеріями на множині обмежень предметної області, як єдиної проблеми, від якості рішення якої істотно залежить ефективність технологічних комплексів, систем обчислювального інтелекту, що функціонують в нечіткому просторі стану та умовах невизначеності процесів предметних областей.

Відповідно до поставленої мети, як вирішення єдиної наукової проблеми, визначено такі задачі дослідження:

- розробка нових класів математичних НММ взаємодіючих динамічних нечітких процесів, що визначені на множині відношень "умова - дія", нечіткому просторі стану предметної області. Апаратом подання НММ є нові класи мереж Петрі - інтегровані нейро-фаззі мережі Петрі (ІМП), які реалізовані на основі інтеграції та розширень нечітких мереж Петрі, ШНМ, НФМ;

- для виділених класів задач: моделювання і аналізу адекватності побудови динамічних взаємодіючих нечітких процесів; оптимізації ресурсів і альтернатив розвитку процесів за заданими критеріями на множині обмежень, що визначаються предметною областю, необхідно запропонувати формальні критерії вирішення відповідних задач. До першого класу віднесено: аналіз досяжності мети рішень, що приймаються; аналіз конфліктних ситуацій; аналіз повноти вихідних даних, цілей проміжних і термінальних рішень, що приймаються; аналіз несуперечності даних на вході, мети проміжних і термінальних рішень, що приймаються. До другого класу віднесено: мінімізацію ресурсів на основі аналізу та виключення з розгляду надлишку, нераціональних циклень у розвитку й взаємодії нечітких процесів; пошук альтернатив розвитку та взаємодії процесів на множині критеріїв і обмежень;

- на основі розроблених формальних критеріїв аналізу і прийнятої інтерпретації компонентів моделей запропонувати й обґрунтувати розв'язання комплексу взаємозв'язаних задач на математичних НММ;

- розробити й обґрунтувати інтелектуальні механізми і правила побудови модифікованих математичних нечітких мережевих моделей (НММ_М) з метою адекватного подання і відображення динамічних взаємодіючих процесів на основі вирішення комплексу поставлених задач;

- на основі введених класів мереж і НММ, запропонувати інтелектуальні обчислювальні механізми і засоби моделювання, дослідження процедур і механізмів прямого та зворотного нечіткого логічного виведення на НММ та динаміки взаємодії нечітких процесів;

- запропонувати й обґрунтувати закони та інтелектуальні обчислювальні механізми машинного навчання спеціалізованих ШНМ і НФМ у складі НММ;

- розробити й обґрунтувати новий метод моделювання й аналізу динамічних взаємодіючих нечітких процесів, заснований на інтелектуальних обчислювальних механізмах;

- запропонувати й обґрунтувати структуру інструментальних засобів, орієнтованих на реалізацію комплексу розглянутих проблем та започаткованих на положеннях і ідеях обчислювального інтелекту.

Об'єкт дослідження - динамічні взаємодіючі нечіткі системи, що функціонують в умовах невизначеності на основі засобів штучного інтелекту.

Предмет дослідження - інтелектуальні математичні НММ подання та аналізу процесів прийняття рішень.

Методи дослідження базуються на теорії та ідеях обчислювального інтелекту, положеннях дискретної математики, теорії нечітких множин, розвинутої теорії нечітких мереж Петрі, теорії ШНМ, НФМ, теорії та методах машинного навчання, загальної теорії оптимізації динамічних взаємодіючих процесів. Експериментальні дослідження проводилися в лабораторних умовах та на реальних об'єктах.

Наукова новизна одержаних результатів. На основі виконаних теоретичних та експериментальних досліджень сформульовано й вирішено важливу для теорії та практики наукову проблему, започатковано і розвинуто новий науковий напрямок - створення математичних НММ на основі нових класів мереж - інтегрованих нейро-фаззі мереж Петрі, інтелектуальних обчислювальних засобів та методів моделювання взаємодіючих нечітких процесів, оптимізації ресурсів і вибору альтернатив взаємодії нечітких процесів на НММ, поданих на множині відношень "умова-дія", систем обчислювального інтелекту, що функціонують в умовах невизначеності.

У рамках даного напрямку одержано такі нові наукові результати.

1. Вперше одержано й обґрунтовано нові класи математичних НММ динамічних взаємодіючих процесів, поданих на множині відношень "умова-дія". У залежності від розмірності та складності систем і нечітких процесів, що аналізуються, визначено сфери їхнього ефективного застосування.

2. Вперше, як апарат побудови математичних НММ, одержано нові класи нечітких мереж Петрі - інтегровані нейро-фаззі мережі Петрі (ІМП), що різняться вибором базової моделі. Нові рішення дозволяють істотно розширити можливості НММ на їхній основі за рахунок можливостей навчання мереж ІМП, моделювання й аналізу систем великої розмірності, що включають складні процеси і механізми їхньої реалізації. Нечіткі процеси, нечіткі умови та нечіткі процедури інтерпретуються компонентами моделей у нечіткому просторі стану.

3. Вперше одержано та обґрунтовано формальні критерії комплексного вирішення на математичних НММ класів взаємозв'язаних задач, що розглядаються як єдина проблема побудови ефективних систем обчислювального інтелекту. Перший клас включає аналіз та забезпечення адекватності побудови динамічних взаємодіючих нечітких процесів, до якого віднесено: аналіз досяжності мети рішень, що приймаються; аналіз конфліктних ситуацій; аналіз повноти вихідних даних, проміжних і термінальних рішень, що приймаються; аналіз несуперечності вихідних даних, проміжних і термінальних рішень, що приймаються. Другий клас включає задачі оптимізації ресурсів і альтернатив розвитку процесів за заданими критеріями на множині обмежень, що визначаються предметною областю, до якого віднесено: мінімізацію ресурсів на основі аналізу і вилучення з розгляду надлишку і нераціональних циклень у розвитку і взаємодії нечітких процесів; пошук альтернатив розвитку і взаємодії процесів на множині критеріїв і обмежень.

4. Вперше одержано й обґрунтовано інтелектуальні механізми і правила побудови модифікованих інтегрованих нейро-фаззі мереж Петрі (ІМАМ) і модифікованих НММ_М на їхній основі з метою адекватного подання та відображення динамічних взаємодіючих процесів з урахуванням виконання взаємозв'язаного комплексу поставлених задач, як єдиної проблеми створення ефективних систем обчислювального інтелекту. Показано, що НММ_М є основою відображення процедур модифікації процесів предметної області з метою забезпечення комплексного вирішення класів задач: забезпечення адекватності побудови динамічних взаємодіючих нечітких процесів; оптимізації pесурсів і альтернатив розвитку процесів за заданими критеріями на множині обмежень предметної області.

5. На основі нових класів мереж ІМП₁ - ІМП₆ і НММ одержали подальший розвиток інтелектуальні обчислювальні механізми моделювання і дослідження процедур прямого і зворотного нечіткого логічного виведення на НММ та динаміки взаємодії нечітких процесів. Це дозволяє при аналізі нечітких процесів у явному вигляді враховувати та досліджувати динаміку взаємодії нечітких процесів (маркування позицій), властивості нечіткості умов на вході (позиції на вході переходів), нечіткості дій (переходів) та нечіткості умов на виході (позиції на виході переходів), у нечіткому просторі стану математичних НММ та реалізувати процедури настроювання математичних НММ.

6. Одержали подальший розвиток структури ШНМ, НФМ на основі спеціалізованих радіально-базисних мереж у складі НММ, інтелектуальні закони та механізми машинного навчання за критеріями мінімальної складності і максимуму значення параметрів чіткості на множині обмежень. Це дозволило застосувати одержані результати моделювання на основі ШНМ та НФМ у механізмах дослідження динаміки взаємодіючих процесів систем обчислювального інтелекту.

7. Вперше одержано й обґрунтовано новий метод моделювання та аналіза динамічних взаємодіючих нечітких процесів, що заснований на поданні та відображенні математичних НММ у вигляді нечітких динамічних об'єктів та їх графічного відображення. У реалізаціях метод характеризується складністю, що близька до квадратичної, дозволяє ефективно вирішувати комплекс взаємозв'язаних теоретичних і практичних задач моделювання та аналізу систем штучного інтелекту.

Практичне значення отриманих результатів

Нові класи математичних НММ, інтегровані нейро-фаззі мережі Петрі покладено як теоретичну основу моделювання та аналізу динамічних взаємодіючих нечітких процесів, поданих на множині відношень "умова-дія", у практичних реалізаціях систем і засобів обчислювального інтелекту.

З використанням нових теоретичних розробок та одержаних результатів розроблено алгоритмічні та програмні інструментальні засоби, які реалізують такі функції: навчання користувача побудові НММ; автоматизованої побудови НММ; генерації НММ у вигляді нечітких динамічних об'єктів; настроювання та модифікації моделей; моделювання, аналіз і формування практичних рекомендацій по модифікації НММ та динамічних взаємодіючих нечітких процесів систем обчислювального інтелекту. Інструментальні засоби використано на підприємствах приладобудування і машинобудування, при розробці, впровадженні й експлуатації компонент енергетичних систем, у структурах моніторингу екологічних систем.

Для даного класу об'єктів вирішено питання адекватного відображення реальних процесів предметної області в базі знань, забезпечення безконфліктної, несуперечливої взаємодії процесів, часових характеристик у просторі стану моделей, об'єктів з урахуванням існуючих обмежень. З метою ефективного розв'язання наведених проблем застосовані НММ, модифіковані НММ_М, інтелектуальні обчислювальні засоби на їх основі, новий метод та інструментальні засоби. Розробка дозволила скоротити терміни проектування, тестування та настроювання системи і підвищити вірогідність прийнятих рішень в умовах істотного обмеження на матеріальні та часові ресурси;

- у конструкторсько-технологічних розробках зразків нової техніки ДП ХМЗ "ФЕД". У виробничих процесах підприємства впроваджено математичні НММ взаємодіючих динамічних процесів машино - і приладобудування з використанням мереж класів ІМП, інтелектуальні обчислювальні механізми та інструментальні засоби. Впровадження розробки дозволило скоротити терміни реалізації виробничих процесів за рахунок інтелектуалізації й автоматизації процедур прийняття рішень, вибору альтернатив побудови виробничих процесів, зниження впливу суб'єктивного фактора (акт впровадження від 05.03.2003 р.; акт впровадження від 15.04.2003 р.;);

- у роботах Північно-східного наукового центру НАН України і МОН України по створенню засобів цифрового контролю якості електроенергії електроенергетичних систем країни. Впроваджено математичні НММ, що засновані на мережах ІМП, інтелектуальні обчислювальні механізми й інструментальні засоби моделювання, аналізу та дослідження динамічних процесів у системах цифрового контролю якості й обліку електроенергії. В умовах істотної апріорної та поточної невизначеності досліджуваних процесів розробка дозволила скоротити терміни досліджень за рахунок інтелектуалізації й автоматизації процедур аналізу і локалізації неадекватностей, вибору альтернатив взаємодіючих процесів, модифікації моделей і структури системи (акт впровадження від 25.05.2003 р.) ;

- у дослідженнях та екологічному моніторингу навколишнього середовища, які проводяться УкрНДІ екологічних проблем. Впроваджено інтелектуальні обчислювальні ІМП - технології й інструментальні засоби дослідження та моніторингу водоохоронних екологічних систем, що дозволило підвищити вірогідність одержаних результатів при скороченні термінів досліджень (акт впровадження від 27.02.2003 р.) ;

- у навчальному процесі кафедри штучного інтелекту Харківського національного університету радіоелектроніки при читанні лекцій, проведенні практичних і лабораторних занять дисциплін "Логічні технології штучного інтелекту", "Програмно-технічні засоби інтелектуальних інтегрованих систем", "Інтелектуальні засоби моделювання процесів управління", "Математичні моделі динамічних систем", "Інтелектуальні технології в Іntеrnеt'і", у комплексному курсовому та дипломному проектуванні під час підготовки спеціалістів і магістрів спеціальності "Інтелектуальні системи прийняття рішень". Одноосібно видано і впроваджено в навчальний процес навчальний посібник з грифом Міністерства освіти України: Кучеренко Є.І. Сіткові моделі в задачах аналізу складних систем: Навч. посібник. - Харків: ХТУРЕ, 1999. - 100 с. - ISBN 5-7763-2391-6 (акт впровадження від 21.05.2003 р.).

Особистий внесок здобувача в роботи, опубліковані у співавторстві. У [17, 18, 19, 37] автору належить постановка задачі, принципи, особливості побудови мереж класів ІМП на основі нейро-фаззі мереж Петрі, інтеграції розширених інтерпретованих нечітких мереж Петрі і ШНМ, радіально-базисних структур, умови дозволеності переходів та збудження нейронів математичних НММ, ефективні процедури машинного навчання нейро-фаззі мереж Петрі. У [20, 21, 22, 33, 38] автором запропоновано шляхи вирішення задач аналізу адекватності та оптимізації взаємодіючих процесів на етапах життєвого циклу виробництв і виробів, обґрунтовано ефективну структуру програмно-моделюючого комплексу вирішення прикладних задач у просторі стану математичних НММ та особливості реалізації динамічних взаємодіючих нечітких процесів предметних областей машинобудування. У [23] на основі аналізу технологічних об'єктів, що функціонують в екстремальних ситуаціях, автором визначено особливості процесів моделювання та аналізу нечіткої бази знань, що засновані на нових класах нечітких мережевих моделей і інтелектуальних обчислювальних механізмах в умовах невизначеності та обмежень на ресурси, адаптація та застосування інтелектуальних обчислювальних механізмів реалізації інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень. У [24] автором запропоновано підхід до формування та моделювання нечітких процесів в інтелектуальних системах мережами класів ІМП в умовах невизначеності з використанням компонент нечіткої інтервальної логіки. У [34, 35, 36] автором запропоновано та обгрунтовано версії математичних НММ подання взаємодіючих динамічних нечітких процесів на основі нечітких мереж Петрі у великомасштабних системах та процедури вибору альтернатив за критеріями нечіткості на множині обмежень предметної області.

Апробація результатів дисертації. Основні положення і результати дисертаційної роботи доповідалися, обговорювалися на науково-технічних конференціях, форумах, семінарах, школах: Международной конференции "Локальные вычислительные сети" ЛОКСЕТЬ 90 (Рига, 1990 г.); 3-й Всесоюзной научно-технической конференции "Микропроцессорные комплексы для управления технологическими процессами" (Грозный, 1991 г.); Міжнародній школі "Проектирование автоматизированных систем контроля и управления сложными объектами" (Харьков - Туапсе, 1992 г.); 17 - й Международной школе-семинаре по вычислительным сетям (Казахстан, Алма-Ата, 1992 г.); 3 - му Міжнародному науково-технічному семінарі "Теоретические и практические проблемы моделирования предметных областей в системах баз данных и знаний" (Київ, 1994 р.); Науково-технічній конференції з Міжнародною участю "Приборостроение-94" (Вінниця - Сімферополь, 1994 р.); 2 - й Міжнародній конференції "Теория и техника передачи, приема и обработки информации. (Новые информационные технологии)" (Харків - Туапсе, 1996 р.); 3 - й Міжнародній конференції "Теория и техника передачи, приема и обработки информации. (Новые информационные технологии)" (Харків - Туапсе, 1997 г.); 4 - й Міжнародній конференції "Теория и техника передачи, приема и обработки информации. (Новые информационные технологии)" (Харків, 1998 р.); Міжнародній науково-технічній конференції "Проблемы теории и практики технологии машиностроения, механической и физико-технической обработки" (Харків, 2000 р.); 7 - й Міжнародній конференції "Теория и техника передачи, приема и обработки информации" (Харків, 2001 р.); Всероссийской конференции с международным участием "Нейрокомпьютеры и их применение" НКП - 2002 (Россия, Москва, 2002 г.); 1 - му Міжнародному радіоелектронному Форумі "Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития" МРФ-2002 (Харків, 2002 р.); Міжнародній конференції з управління "Автоматика-2002" (Донецьк, 2002 р.); 8 - й Міжнародній конференції "Теория и техника передачи, приема и обработки информации ("ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ, СЕТИ И ТЕХНОЛОГИИ") "ИИСТ-2002 (Харків, 2002 р.); Международной научно-технической конференции "Современные сложные системы управления СССУ/HTCS'2002" (Россия, Старый Оскол, 2002 г.); Міжнародній науково - практичній конференції "Автоматизація виробничих процесів" МНПК АВП-2002 (Хмельницький. 2002 р.); Третій Міжнародній науково-практичній конференції "Искусственный интеллект" (Крим, Кацівелі, 2002 р.); Міжнародній науково-практичній конференції "Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров'я" MicroCAD'2003 (Харків, 2003 р.).

Публікації. За темою дисертації видано 38 науково-технічних публікацій: 23 статті (16 з яких опубліковано одноосібно) у виданнях, що внесено до переліку видань ВАК України, у яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт на здобуття наукового ступеня кандидата та доктора наук за спеціальностями "Технічні науки"; 15 публікацій у збірниках наукових праць, матеріалах, тезах доповідей міжнародних науково-технічних конференцій, науково-технічних семінарів, шкіл-семінарів, форуму.

Структура та обсяг роботи. Дисертація складається зі вступу, семи розділів, висновків, списку джерел з 221 найменувань (23 сторінки) та додатку. Загальний обсяг роботи складає 307 сторінок, у тому числі 289 сторінок основного тексту, ілюстрованих 68 рисунками (13 сторінок без тексту).

Основний зміст роботи

У вступі обгрунтовано актуальність обраної теми дослідження, формулюється мета та завдання дослідження, вказується об'єкт, предмет і методи досліджень, визначається наукова новизна та практичне значення отриманих результатів, а також особистий внесок автора в роботи, виконані у співавторстві, апробація результатів дисертації та кількість публікацій за темою дисертаційної роботи.

У першому розділі, на основі аналітичного огляду існуючих підходів та аналізу проблем дослідження істотно нечітких динамічних взаємодіючих процесів у системах обчислювального інтелекту виділені існуючі класи нечітких моделей. Розглянуто особливості подання нечітких взаємодіючих процесів з використанням функцій належності, нечітких відношень та нечіткого прямого і зворотного логічного виведення на знаннях. Визначено, що існуючі підходи не вирішують повною мірою коло завдань по забезпеченню адекватного та коректного подання нечітких даних і знань, а також їх оптимізацію за критеріями чіткості на множині обмежень.

Показано, що вирішення теоретичних і практичних задач доцільно на єдиній методологічній снові нечітких моделей, підходів, інтелектуальних обчислювальних механізмів та інструментальних засобів. З метою підвищення якості систем обчислювального інтелекту, забезпечення їх ефективного коректного функціонування, виділено класи проблем та сформульовано їх математичну постановку на множині динамічних взаємодіючих процесів, що характеризуються нечітким простором стану, з використанням математичних НММ на етапах життєвого циклу процесів, виробів, виробництв.

У другому розділі виконано змістовний аналіз сучасного стану систем обчислювального інтелекту, що функціонують в істотно нечіткому просторі стану, теоретичних та практичних досліджень апарату нечітких мереж Петрі та нейро-фаззі мережевих структур. Визначено, що перспективним напрямком комплексного вирішення поставлених проблем є розробка нових класів мереж - інтегрованих нейро-фаззі мереж Петрі (ІМП) на основі створення розширених інтерпретованих нечітких мереж Петрі, їх інтеграції з нейро-фаззі мережевими структурами. ІМП являють собою основу створення математичних НММ, формальних критеріїв, підходів, інтелектуальних обчислювальних механізмів та засобів, методів та інструментальних засобів комплексного взаємозв'язаного вирішення практичних, а також теоретичних завдань, що поставлені в роботі. З цією метою визначено та обгрунтовано напрямок досліджень, запропоновано структуру ефективного вирішення розглянутих проблем.

Етапи охоплюють такі роботи: визначення комплексу вирішуваних проблем, що випливають із проблем та потреб у відповідних предметних областях; створення математичних НММ, що грунтуються на класах мереж ІМП; розробка формальних критеріїв та підходів до вирішення поставлених проблем; розробка модифікованих НММ_М, вільних від конфліктів, суперечливості, надлишку, нераціональних циклень, що забезпечують досяжність мети та повноту рішень, що приймаються, в умовах невизначеності та нечіткому просторі стану; визначення комплексу робіт з модифікації та реалізації конкретних процесів предметних областей, що визначаються шляхом їх моделювання та цілеспрямованого аналізу на основі запропонованих у роботі інтелектуальних механізмів, методу та інструментальних засобів. Реалізація наведеної структури може бути ефективною при створенні, моделюванні та дослідженнях систем обчислювального інтелекту предметних областей на етапах життєвого циклу технологічних комплексів, виробництв, виробів.

У третьому розділі, на основі виконаного аналізу можливих підходів до створення математичних НММ та їх подальшого використання, розроблено класи мереж ІМП.

Клас мереж ІМП₁:

S (f)=<P,T,F (f),M(f)₀,L{x_u}>, (1)

де P ={p_j:м_pj(k)} - кінцева множина нечітких позицій p_j, м_pj(k) - функція належності j-ї нечіткої позиції множині P, k - аргумент функції м_pj(k), P ? Ш, |P| = m; T= {t_i : м_ti(k)}- кінцева множина нечітких переходів t_i, м_ti(k) - функція належності i-го нечіткого переходу множини T, T ? Ш, |T|=n; F(f):(PЧT) (TЧP)>{x_ij(k), y_ij(k)} - нечітка функція інцидентності P та T, x_ij(k),y_ij(k) - функції належності інцидентності відповідно на вході та на виході переходів t_iT; вектор нечіткого початкового маркування M(f)₀={M(p_j):z_pj(k)} нечітких позицій, M(p_j)>{0,1} - нечітке маркування нечіткої позиції НММ, z_pj(k) - функція належності маркування j-ї нечіткої позиції p_jP; L- деякий предикат, що віднесено до всіх компонент мережі, від множини змінних {x_u},uU, яка включає час ф виконання умов та дій, змінні та параметри, що характеризують предметну область. Визначено умови виконання переходу мережі:

R_t(S(f)) = (t_iT |м_ti(k₀)?м_ti(k₀)*) and ((p_j{p_i(in)}| м_pj(k₀)? м_pj (k₀)*) and

and (M(p_j) M(f)|M(p_j)>1)) and (z_pj(k₀)? z_pj(k₀)*)and (x_ij(k₀) ? x_ij(k₀)*) and L=true, (2)

де м_ti(k₀)*, м_pj(k₀)*, z_pi(k₀)*, z_pj(k₀)*, x_ij(k₀)*- обмеження на значення функцій.

Мережа (1) є дозволеною, якщо дозволені усі її переходи відповідно до (2). Присутність в ІМП ₁ предикату, функцій належності та показників нечіткості для всіх компонент моделі (1) дає можливість ефективно вирішувати класи поставлених задач.

З метою побудови НММ реальних процесів сформульовано правила інтерпретації мережею ІМП₁ (1) нечітких процесів: множина нечітких переходів НММ інтерпретує множину нечітких дій {d_r} нечітких процесів, |{d_r}| ? |{t_i}|, при r?1, i?1; множина нечітких позицій НММ інтерпретує множину нечітких умов U_l, lL виконання множини нечітких дій {d_r}, |{U_l}|?|{p_j}|, при l?1, j?1; динаміка процесів інтерпретується переміщенням нечітких маркерів на множині нечітких позицій через множину дозволених нечітких інцидентних переходів; простір стану {A_l}, lL динамічних взаємодіючих нечітких процесів інтерпретується множиною векторів маркування {M(f)_s}, sS множини позицій в просторі стану НММ.

Клас мереж ІМП₂:

S_C(f)=<P, T, F(f), M_C(f)₀, M_C(f), L{x_u}, uU, C, V, K>, (3)

де C - функція кольору маркера, що визначає кольори кожного з маркерів M(p_j) для позицій мережі; V- умови виконання переходів в залежності від кольору маркера; K- обсяг маркерів в позиціях з урахуванням C; M_C(f)₀ - вектор початкового маркування; M_C(f)- вектор поточного маркування.

ІМП ₂ інтегрує переваги ІМП ₁ та переваги кольорових мереж Петрі. Властивості C, V, K істотно збільшують можливості моделі у порівнянні з існуючими підходами: зменшується потужність множин |P|,|T|; збільшується розрідженість функції інцидентності F(f) та матриці інцидентності H(f). Особливості інтерпретації: маркер M_Cб(p_j) б-го кольору з C={C_б},бA маркування позиції p_j P визначає існування деякого б-го ресурсу, поданого на множині ресурсів R_б{R_б}, бA процесів предметної області; значення C={C_б},бA та обсяг K маркерів в (3) для деякої позиції p_j P зв'язані так: K_pj=|{C_бj}|. Умови дозволеності переходів R_t(S_C(f)) мережі S_C(f) визначаються відповідно до (2) із додатковим врахуванням множини кольору маркерів, умов виконання переходу в залежності від кольору та обсягу маркерів.

Ефективним є використання НММ, що грунтуються на інтеграції мереж класів ІМП ₁, ІМП ₂ та ШНМ, НФМ.

НММ, що грунтуються на інтеграції класу мереж ІМП ₁ та ШНМ, НФМ.

Підхід А: |{x_u}|?|{PЮr_k}|, де PЮr_k{PЮr_k},kK - деякі складні процедури, що відображують взаємодію процесів. Модель SЮ'_У(f) має такі властивості: для деяких переходів t_iT; позицій p_jP, відношень із TЮЧPЮ, PЮЧTЮ, маркувань позицій M(p_j)M(f) введено процедури PЮr_k{PЮr_k}, kK. Виконання процедур визначає додаткові умови дозволеності переходів та маркування позицій. Модель має вигляд:

SЮ'_У(f)= SЮ(f) SЮ_N,, (4)

(6)

де (I) - функція активації штучного нейрона ШНМ (НФМ); Npt_SЮ(f)- властивість несуперечливості мети рішень, що приймаються; PЮl _{SЮ(f) -} властивість повноти мети рішень, що приймаються; Ds _{SЮ(f) -} властивість досяжності мети рішень, що приймаються. Наведені властивості реалізуються моделлю SЮ(f) штучного нейрона.

З метою зменшення розміру моделей та розширення їх функціональних можливостей введено такі класи НММ.

НММ, що грунтуються на класі ІМП ₂ та ШНМ, НФМ.

Підхід А виконується в разі істинності |{x_u}||{PЮr_k.}|. Модель SЮ_CУ(f) має властивості відповідно до моделі SЮ_У(f) з урахуванням кольору M_C(p_j)M_C(f) маркера M(p_j)M(f). Модель має вигляд:

SЮ_CУ(f) = SЮ_C(f) SЮ_N, (7)

де SЮ_C(f) - мережа ІМП ₂, SЮ_N - ШНМ (НФМ).

Мережа SЮ_C(f) є базовою для моделі SЮ_CУ(f), що і визначається в (7) порядком подання складових. Множина процедур в моделі SЮ_CУ(f) реалізується на основі структур SЮ_N . Модель (7) віднесено до класу мереж ІМП ₅.

Підхід Б виконується в разі істинності |{x_u}|<|{PЮr_k.}|. Модель SЮ_CУ(f) має такі властивості: для деяких штучних нейронів l_б{l_б}, A моделі SЮ_N введено додатково фрагменти моделі SЮ_C(f)_б, A. Результати виконання процедур моделювання на основі мережі SЮ_C(f)_б, A визначають додаткові умови збудження штучного нейрона, при цьому модель має вигляд:

SЮ_CУ (f) = SЮ_N SЮ_C (f) (8)

Мережа SЮ_N є базовою для моделі SЮ_CУ (f), що і визначається в (8) порядком подання складових. Множина нечітких взаємодіючих процесів, поданих на відношеннях "умова-дія", в моделі (8) реалізується на основі структур SЮ_C(f)_б, A.