Методи оцінки нечітких моделей знань операторів інформаційно-управляючих систем

Размещено на http://www.allbest.ru/

Херсонський національний технічний університет

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

05.13.06 - інформаційні технології

Методи оцінки нечітких моделей знань операторів інформаційно-управляючих систем

Кудінова Світлана Володимирівна

Херсон - 2009

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Херсонському національному технічному університеті Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор Ходаков Віктор Єгорович, Херсонський національний технічний університет, завідувач кафедри інформаційних технологій.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Шарко Олександр Володимирович, Херсонський національний технічний університет, завідувач кафедри загальної та прикладної фізики;

кандидат технічних наук, професор Євсєєв Віктор Володимирович, Харківський національний університет радіоелектроніки, професор кафедри системотехніки.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради А.В. Шеховцов

Анотація

штучний інтелект інформаційний

Кудінова С.В. Методи оцінки нечітких моделей знань операторів інформаційно-управляючих систем. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - інформаційні технології. - Херсонський національний технічний університет, Херсон, 2009.

У роботі наведено нові наукові результати, які відповідно до мети досліджень у цілому розв'язують актуальне завдання підвищення якості функціонування інформаційно-управляючих систем за рахунок ефективнішого використання методів оцінки нечітких моделей знань операторів ІУС ГМП.

Реалізуючи проблеми діагностування ексгаустерів ГМП, отримано рівняння для оцінки ефективності роботи ІУС в умовах невизначеності та ризику прийняття рішень операторами, засноване на первинній обробці результатів виміру діагностики роботи ексгаустерів гірничо-металургійних підприємств.

Запропоновано новий підхід до проектування й створення ІСППР у нечітких умовах, заснований на системній інтеграції технологій штучного інтелекту з точними методами й моделями пошуку рішень, а також методами імітаційного моделювання, на підставі яких розроблено інформаційну технологію, що також містить у собі методи відбору інформативних ознак прийняття рішень.

Ключові слова: інформаційно-управляюча система, нечіткі моделі знань, підтримка прийняття рішень, діагностика гірничо-металургійного обладнання, вірогідність, оптимізація, діаграми моделей, UML, CASE-засоби.

Аннотация

Кудинова С.В. Методы оценки нечетких моделей знаний операторов информационно-управляющих систем. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - информационные технологии. - Херсонский национальный технический университет, Херсон, 2009.

В работе приведены новые научные результаты, которые в соответствии с целью исследований решают актуальную задачу повышения качества функционирования информационно-управляющих систем за счет эффективного использования методов оценки нечетких моделей знаний операторов информационно-управляющих систем горно-металлургических предприятий.

Развитие ИТ в сфере автоматизации управления горно-металлургического предприятия уже создали условия для перехода к гибким технологиям, в которых свойства мобильности и гибкости дополняются способностью к самоорганизации и саморазвитию, которые обеспечиваются средствами обобщения, классификации, интеллектуального анализа данных и механизмами адаптации. Для этого гибкие технологии должны быть самоопределенными, основанные на структурированности и комплексности базовых данных. Эффективная реализация новой концепции возможна лишь при разработке, внедрении, эксплуатации и развития информационно-управляющих систем, прикладная составляющая которой базируется на подборе эффективной системы алгоритмов деятельности операторов в условиях неопределенности производственной ситуации и обеспечивает полную функциональность системы, а взаимодействие компонентов информационно-управляющих систем осуществляется благодаря системным средствам.

Реализуя проблемы диагностирования эксгаустеров горно-металлургических предприятий, получено уравнение для оценки эффективности работы информационно-управляющих систем в условиях неопределенности и риска принятия решений операторами, основанное на первичной обработке результатов измерения диагностических данных о работе эксгаустеров на горно-металлургических предприятиях.

Предложен новый подход к проектированию и созданию информационных систем поддержки принятия решений в нечетких условиях, основанный на системной интеграции технологий искусственного интеллекта с точными методами и моделями поиска решений, а также методами имитационного моделирования. На основе предложенных методов и моделей разработана информационная технология, которая содержит в себе методы отбора информативных признаков принятия решений. Проектирование информационно-управляющей системы выполнено с использованием унифицированного языка моделирования UML при помощью CASE-средств.

Программное обеспечение разработанной информационно-управляющей системы имеет широкие функциональные возможности, простой и доступный пользователю интерфейс и дает возможность эффективно решать поставленные практические задачи. Разработанные программные модули соответствуют современным требованиям к программному обеспечению и имеют возможности к масштабированию и дальнейшему развитию.

Анализ использования информационно-управляющей системы на предприятиях г. Кривой Рог показал эффективность математических моделей, алгоритмов и методов использованных при ее реализации.

Ключевые слова: информационно-управляющая система, нечеткие модели знаний, поддержка принятия решений, диагностика горно-металлургического оборудования, достоверность, оптимизация, диаграммы моделей, UML, CASE-средства.

Summary

Kudinova S.V. method of an estimation of indistinct models of knowledge of operators of information-operating systems. - Manuscript.

The dissertation on competition of a scientific degree of Cand.Tech.Sci. on a speciality 05.13.06 - Information technologies. Kherson National Technical University, Kherson, 2009.

In work new scientific results which according to the purpose of researches solve an actual problem of improvement of quality of functioning of information-operating systems due to an effective utilization of methods of an estimation of indistinct models of knowledge of operators of information-operating systems of the mountain-metallurgical enterprises are resulted.

Realizing problems of diagnosing the exhausters the mountain-metallurgical enterprises, the equation for an estimation of an overall performance of information-operating systems in conditions of uncertainty and risk of decision-making is received by operators.

The new approach to designing and creation of information systems of support of decision-making in the indistinct conditions, based on system integration of technologies of an artificial intellect with exact methods and models of search of decisions, and also methods of imitating modelling on the basis of which the information technology which comprises methods of selection of informative attributes of decision-making is developed is offered.

Keywords: information-operating system, indistinct models of knowledge, support of decision-making, diagnostics of the mountain-metallurgical equipment, reliability, optimization, diagrams of models, UML, CASE-means.

1. Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Висока ефективність функціонування гірничо-металургійного підприємства (ГМП) забезпечується комплексом організаційних, технологічних і технічних заходів, спрямованих на встановлення оптимальних співвідношень між ними. До таких заходів відносять підвищення рівня механізації і автоматизації виробничих процесів; підвищення технологічної дисципліни виробничого персоналу; суворе дотримання положень про ремонти; підвищення кваліфікації технологічного персоналу; урахування факторів інженерної психології в системі людина-машина; удосконалення системи заохочень та покарань.

Найважливішим завданням такого підходу є підвищення кваліфікації технологічного персоналу і автоматизація виробничого процесу. Останнє пов'язане з глобальною інформатизацією суспільства. Робота з інформаційними ресурсами перетворюється на основу трудової діяльності операторів інформаційно-управляючих систем (ІУС). Визначальним стає фактор відповідальності операторів за використання ІТ і інформації. ІУС, побудовані на базі сучасних ІТ, перетворилися на вирішальний фактор досягнення мети підприємств. Мінливість об'єктів управління (ОУ), сфери функціонування обумовлює варіювання вимог і запитів операторів ІУС, а відхід від суворо фіксованої множини запитів породжує невизначеність рішень операторами ІУС виробничих ситуацій. ІУС все частіше орієнтуються на непрограмуючих операторів як кінцевих користувачів, і саме перехід від процедурності до дискриптивності дозволяє операторам ефективно взаємодіяти з ІУС на всіх етапах їх життєвого циклу (ЖЦ), отримувати підтримку і пояснення при вирішенні своїх проблем.

Наукові розробки колективів, очолюваних В.М. Глушковим, В.В. Павловим, А.А. Летічевським, Ф.І. Андоном, Е.Л. Ющенком, Г.Е. Цейтліним, Ю.В. Капітоновою, Е.М. Лавріщевою та іншими вченими, дозволяють створювати ІУС, реалізовувати і змінювати їх функціональність не шляхом програмування, а дорогою прототипіювання, визначення і зміни бізнес-логіки застосувань, без втручання в код. Задачі управління приховано реалізуються у відповідь на дії оператора ІУС над специфікаціями. Завершено перехід від систем автоматизації розробки програм до гнучких технологій (ГТ) створення комп'ютеризованих поліфункціональних систем (КПС) в цілому. КПС дозволяють суттєво підвищити ефективність розробки проекту, базуючись на логіко-алгебраїчних формалізмах, засобах об'єктно-орієнтованого аналізу і проектування (ООАП), об'єктно-реляційних СУБД (ОРСУБД) та інструментального середовища. ГТ забезпечують функціонування систем підтримки прийняття рішень (СППР), організовують кооперацію їх елементів у процесі реалізації виконуваних ними функцій, надають засоби розробки, впровадження, розвитку ІУС у разі зміни бізнес-логіки застосування.

Проте сучасним ГТ властива «зовнішня» гнучкість, надання інструментальних засобів розробникові для швидкого проектування і модернізації ІУС. У той же час мінливість застосування (завдань, функцій і методів управління), середовища функціонування ІУС, потоків вимог і запитів операторів, базових ІТ і комплексу технічних засобів забезпечують надання ГТ «внутрішньої гнучкості». Тому інтегроване дослідження засобів вирішення всіх зазначених вище проблем у рамках розробки технологій створення ІУС, на нашу думку, є природним.

Розвиток ІТ у сфері автоматизації управління ГМП уже створили умови для переходу до ГТ, в яких властивості мобільності і гнучкості доповнюються здібністю до самоорганізації і саморозвитку, що забезпечуються засобами узагальнення, класифікації, інтелектуального аналізу даних (ІАД) і механізмами адаптації. Для цього ГТ мають бути самовизначенні, засновані на багаторівневості, структурованості і комплексності базових даних. Ефективна реалізація нової концепції можлива лише при розробці, впровадженні, експлуатації і розвитку ІУС, прикладна складова якої базується на підборі ефективної системи алгоритмів діяльності операторів в умовах невизначеності виробничої ситуації і забезпечує повну функціональність системи, а взаємодія компонентів ІУС здійснюється завдяки системним засобам.

Таким чином, викристалізувалася важлива науково-технічна проблема дослідження ІУС організаційно-технічних об'єктів управління (ОТОУ), процесів їх розробки, впровадження, експлуатації, розвитку, адаптації і самоорганізації, а також розробки нових ефективних алгоритмів діяльності операторів в умовах невизначеності і ризику, засобів проектування алгоритмів, аналізу і їх реалізації. Загальна спрямованість цих досліджень - перехід від локальних, з елементами мобільності і гнучкості, CASE-технологій розробки ПЗ до комплексних гнучких технологій (КГТ). КГТ інтегрують нові ефективні шляхи розвитку ІТ. Необхідно розробити, досліджувати і реалізувати концепцію КГТ створення ІУС, яка охоплює всі процеси ЖЦ ОТОУ. Ця концепція узагальнює можливості гнучких і мобільних технологій, доповнює їх комплексом методів і моделей формалізації процесів, що підлягають комп'ютеризації. Крім того, КГТ доповнює концепцію набором засобів ІАД, адаптації та інтеграції різноманітних механізмів розробки, функціонування і розвитку. Це дозволяє інтегрувати різні механізми виводу, побудови алгоритмів конструювання невизначених рішень операторів, алгоритмічні методи і моделі нечітких знань операторів, що істотно спрощує, здешевлює і прискорює створення ІУС для широкого класу ОТОУ.

Створення ІТ не можливе без відповідного вирішення проблем алгоритмізації діяльності оператора в умовах невизначеності й ризику. Зусиллями багатьох учених, серед яких, насамперед, слід назвати Гаврилову Т.А., Ходакова В.Є., Воінова Т.А., Григоряна Р.Д., Петрова К.Е., Стефанюка В., Орванта Дж. та ін., розробка таких алгоритмів була систематизована, створена система базових алгоритмів вирішення багатьох класів завдань, отримані оцінки алгоритмів. На сьогодні проблема є набагато ширшою - для забезпечення ефективності функціонування ОТОУ в сучасних умовах виникла необхідність розробки систем нових високоефективних взаємопов'язаних алгоритмів нечітких моделей виробничих процесів, які дозволили б ефективно вирішувати завдання автоматизації складних об'єктів у комплексі. У дисертації це завдання вирішене для ІУС вібромоніторингу устаткування ексгаустерного відділення аглоцеху № 1 «АрселорМіттал Кривий Ріг».

Зв'язок роботи з науково-дослідними програмами і темами організації. Дисертаційне дослідження виконано відповідно до планів Міністерства освіти і науки України щодо розробки інформаційних управляючих систем і програмних інформаційних технологій. У рамках цих планів результати досліджень пов'язано з цільовою науково-практичною темою Міністерства промислової політики «Розробка теорії, методів і алгоритмів для створення інтелектуальних інформаційно-аналітичних систем управління» (№ держ. реєстрації 0100U000718); із темою «Розробка принципів та методів опису багатофакторних процесів в екосистемі», затвердженою наказом Міністерства освіти і науки України № 37 від 13.02.97; із темою ПВНЗ «Європейський університет» «Економічні проблеми теорії і практики менеджменту сталого розвитку економічних систем» (№ держ. реєстрації 0101U000735); із темою Криворізької філії ПВНЗ «Європейський університет» «Економічні, інформаційні та екологічні аспекти енергозберігаючих технологій у гірничо-металургійному комплексі» (№ держ. реєстрації 0106U003253); із темою «Стратегія економічного розвитку промислових підприємств та організацій регіонального ресурсопостачання (забезпечення)» (№ держ. реєстрації 0108U001335). Результати дисертаційного дослідження використовуються для підготовки фахівців в області комп'ютерних наук на кафедрі інформаційних технологій ПВНЗ «Європейський університет». Результати дослідження упроваджено у процес розробки актуальних наукових тем Криворізького інституту автоматики.

Метою дисертаційної роботи є підвищення якості функціонування інформаційно-управляючих систем за рахунок ефективнішого використання методів оцінки нечітких моделей знань операторів ІУС ГМП.

Для досягнення поставленої мети треба вирішити наступні задачі:

· розробити методи дихотомічної оцінки нечітких моделей знань операторів ІУС ГМП;

· керування базами нечітких моделей знань операторів ІУС ГМП;

· ідентифікації моделей нечітких моделей знань операторів ІУС ГМП.

Об'єктом дисертаційного дослідження є нечіткі моделі знань операторів ІУС ГМП.

Предметом дослідження є клас недостатньо структурованих і неструктурованих задач ІУС ГМП, що вимагають обробки неповних, нечітких суперечливих моделей знань або взагалі не формалізуються.

Методи дослідження реалізовані для досягнення мети роботи, засновано на розвитку існуючих методів і підходів, а також на створенні нових, адекватних процесам, що відбуваються у поставлених завданнях. Дослідження здійснювалися з використанням методів системного аналізу (методологія м'яких систем, структурна і функціональна декомпозиція системи, функціонально-структурний аналіз, методи імітаційного моделювання), методів теорії нечіткої нескінченності і нечіткої логіки. Порівняльна оцінка отриманих результатів виконувалася з використанням статистичних методів прогнозування тимчасових рядів (методу нелінійної регресії).

Експериментальні дослідження виконані з використанням програмних пакетів STATISTICA Neural Networks V. 4.0, NeuroSolutions 4.10 фірма-розробник Neuro-Dimentions, а також пакетів Simulink & Toolboxes MATLAB. Програмні модулі реалізовано мовою програмування C# і Delphi.

Наукова новизна одержаних результатів. У дисертаційній роботі поставлено і вирішено актуальну проблему розвитку теоретичних основ проектування і створення ІУС управління нечіткими моделями знань. Наукова новизна роботи визначається наступними основними результатами:

– наведено нові наукові результати, які відповідно до мети досліджень у цілому, є вирішенням актуальної проблеми підвищення якості функціонування ІУС за рахунок ефективнішого використання методів оцінки нечітких моделей знань ІУС гірничо-металургійних підприємств;

– вперше запропоновано новий підхід до проектування ІУС ГМП нечіткими моделями знань операторів, заснований на системній інтеграції технологій штучного інтелекту (теорія нечіткої множини і нечіткої логіки) з точними методами і моделями пошуку рішень, а також методами імітаційного моделювання; запропонований підхід дозволяє створювати ІУС, що забезпечують вирішення складних, неструктурованих задач оцінки нечітких моделей знань в умовах статистичної і структурної невизначеності, функціонування, що базуються на накопичені досвіду і адаптуються до змінних умов;

– вперше використано розроблені в роботі методи управління нечіткими моделями знань, що дозволяють значно підвищити ефективність оцінки отриманих знань операторів за умови моделювання процесів підготовки і тестування, системної взаємодії оператора і моделі, які імітують виробничі ситуації, що передбачаються, і ситуації, які характеризуються умовами невизначеності і ризику;

– вперше розроблено алгоритм процесу оцінки нечітких моделей знань операторів ІСУ ексгаустера ГМП, що включає опис статичного і динамічного режимів взаємодії. З позиції класу формалізації нечітка модель знань є інтегральним рівнянням Вольтерра 1-го роду;

– отримано подальший розвиток нового підходу до оцінки ефективності ІУС ГРП. Встановлено, що результати управління залежать тільки від початкового і кінцевого стану інформаційно-управляючої системи.

Отримані в даній роботі нові наукові результати, що включають аналітичні дослідження алгоритмів діяльності операторів в умовах невизначеності і ризику виробничих процесів, формування технології проектування ІУС, а також моделі, алгоритми, методи ідентифікації математичних моделей, методики, окремі формули і співвідношення, доповнюють фундаментальний зміст математичної теорії системних і реальних тестів, збагачують наукові основи побудови ІУС, ставлять на вищий рівень задачі формування баз нечітких моделей знань ІУС.

Обґрунтування і достовірність наукових положень і висновків, сформульованих у дисертації, забезпечуються математичною строгістю і коректністю використання основ теорії нечіткої нескінченності і нечіткої логіки при виведенні основних залежностей для побудови інформаційно-управляючих систем нечіткими моделями знань операторів ГМП, а також багаторазовим тестуванням теоретичних розробок на прикладах, виконаними обчислювальними експериментами, ж зіставленням із результатами вирішення вибраних прикладних завдань з використанням методів і підходів, раніше відомих у літературі.

Практичне значення одержаних результатів. Розроблений підхід до проектування ІУС ГМП дозволяє створювати більш універсальні системи, що забезпечують можливість:

– ефективно вирішувати складні задачі в умовах невизначеності;

– прискорити процес підтримки прийняття рішень;

– суттєво підвищити якість рішень, що приймаються.

Отримані в дисертаційному дослідженні результати мають велике практичне значення, упроваджені в системи і перспективні технології, засновані на нечітких моделях знань, що дозволяють підвищити їх гнучкість, ефективність, рівень автоматизації, а також об'єктивність рекомендацій і оптимальність рішень, що приймаються.

Запропоновані в дисертаційній роботі методологія проектування, алгоритми і розроблена на їх основі ІУС були використані для вирішення важливих виробничих задач, зокрема для розробки ІУС ексгаустера аглоцеху № 1 «АрселорМіттал Кривий Ріг» і для оцінки знань студентів при модульній технології навчання.

Особистий внесок здобувача. У дисертації узагальнено результати теоретичних і прикладних досліджень в області моделювання процесів прийняття рішень діагностики і моніторингу в умовах невизначеності і ризику на основі нечітких моделей знань, а також спроектовано ІУС для діагностики сучасного промислового устаткування дисертантом виконані самостійно й безпосередньо.

Апробація результатів дисертації. Основні концепції, положення і результати роботи оприлюднювалися на ІX, Х Міжнародній науково-практичній конференції «Інформаційні технології в освіті і управлінні» (Нова Каховка, 2006, 2007, 2008) ІX, X, XI ,XII Міжнародних науково-практичних конференціях Європейського університету «Інформаційні технології в економіці, менеджменті і бізнесі» (Київ, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008).

Публікації. По темі дисертації опубліковано 11 робіт, із них - 6 у провідних наукових журналах і виданнях, включених до фахових видань ВАК України.

Структура і обсяг дисертації. Дисертація складається з переліку умовних скорочень, вступу, 5 розділів, висновків, списку використаних джерел (152 позиції) і 3 додатків на 32 сторінках. Загальний обсяг дисертації становить 212 сторінок, включаючи 22 малюнки і 6 таблиць. Основний зміст викладено на 179 сторінках.

2. Основний зміст роботи

У вступі обґрунтовано актуальність теми, мету та завдання дослідження, викладено наукову новизну й практичне значення отриманих результатів.

У першому розділі дисертаційної роботи розкрито основні напрямки розв'язання задачі оцінки нечітких моделей знань операторів гірничо-металургійного обладнання. Проаналізовано предметну область досліджень, а саме - методи оцінки нечітких моделей знань операторів інформаційно-управляючих систем.

Особливістю ІУС є слабка формалізація процесів організаційно-технологічного управління (ОТУ) і багатоаспектність у процесі ухвалення рішень. Неадекватність процесів дії оточення моделям ухвалення рішень формується на базі багатомірних евристик в умовах невизначеності стану зовнішнього середовища і ризику, що ідентифікується, при управлінні. Виходячи з цього, особливості багатокритеріального процесу ОТУ слід шукати в класі задач ІУС з розвиненою базою знань. На основі отриманої бази знань визначають ефективність прийнятих рішень і оцінюють нечіткі моделі знань операторів на комп'ютерних тренажерах, що відображають реальні процеси ОТУ на модельному, математичному і евристичному рівнях. У зв'язку з цим виникла задача аналізу методів оцінки нечітких моделей знань операторів ІУС.

Проведені аналітичні дослідження і обґрунтування необхідності проведення досліджень із питань спільної теорії знань і тестового контролю при їх використанні в інформаційних технологіях хоча і не претендують на вичерпну повноту, проте дозволяють оцінити актуальність поставленої проведеним дослідженням науково-практичної проблеми - розробку методології оптимального управління нечіткими моделями знань, інженерії знань і систем штучного інтелекту, що дозволяють зв'язувати різнотипні керовані додатки, а також реалізовувати індуктивне і дедуктивне виведення потрібних рішень в умовах невизначеності і ризиків, спираючись на нечіткі моделі знань. Проведений аналіз методів і моделей неточності і невизначеності даних в ІУС дозволив сформулювати задачу управління базами нечітких моделей знань інформаційно-управляючих систем. Рішення задачі управління базами нечітких моделей знань в ІУС вимагає дослідження таких питань: основні поняття теорії нечітких множин і нечіткої логіки для задач формування БНЗ; необхідні і достатні умови управління БНЗ в ІУС; моделі взаємодії ІУС і оператора з використанням методів нечіткої логіки.

Аналіз методів ідентифікації нечітких моделей знань операторів ІУС. За допомогою символьної обробки інформації не вдається вирішити прикладні задачі багатьох предметних областей, якщо для них неможливо отримати повну інформацію і якщо їх визначення недостатньо повно. Зазначена ситуація характерна для складних технічних систем, таких як ІУС ексгаустера. Виходом є використання систем, заснованих на м'яких обчисленнях, які включають нечітку логіку та імовірнісні обчислення, системне моделювання і ідентифікацію. Ці складові частини не конкурують одна з одною, а створюють ефект взаємного посилення (гібридні системи). Поряд із терміном «м'які обчислення» використовується термін «обчислювальний інтелект», який використовується в науковому напрямі, де вирішуються задачі штучного інтелекту на основі теорії нечітких систем, нейронних мереж і еволюційних (генетичних) обчислень. У цій частині розділу розглядаються питання, пов'язані з аналізом методів і моделей ідентифікації невизначеності знань операторів ІУС. Здійснений аналіз досліджень методів ідентифікації нечітких моделей знань операторів ІУС дозволяє сформулювати задачу ідентифікації моделей нечітких моделей знань ІУС. Рішення задачі ідентифікації моделей управління нечіткими моделями знань в ІУС вимагає дослідження таких питань: аналіз моделей нечітких моделей знань ІУС; методи приведення некоректних задач ІУС до класу коректних; методи узгодженості вихідних даних при вирішенні задач управління нечіткими моделями знань ІУС; оцінка ефективності управління нечіткими моделями знань ІУС.

Проблема взаємодії оператора з ІУС до цього часу залишається однією з найбільш слабко розвинених і формалізованих при розробці ІУС. Для цього проведено аналіз методів і моделей формалізації взаємодії кінцевого користувача з ІУС. Діяльність оператора в ІУС здійснюється за допомогою інтерфейсу і носить характер інтелектуальної інформаційно-аналітичної діяльності, а її зміст - послідовне вирішення задач, спрямованих на досягнення певної мети. Покладаючи вирішення частини задач на ІУС, оператор вимушений включати до змісту своєї праці нові задачі, пов'язані взаємодією з нею. Система, вирішуючи покладені на неї задачі, виступає в ролі засобу підтримки деякої інформаційної технології, реалізованої у вигляді послідовності операцій, кожна з яких є послідовністю актів взаємодії. Об'єктивно працю оператора в ІУС логічно оцінити операційною складністю, що відображає кількість операцій і їх зміст. Виникає задача аналізу методів і моделей формалізації взаємодії кінцевого користувача з ІУС. Аналіз методів і моделей формалізації взаємодії кінцевого користувача із ІУС показав необхідність рішення задачі взаємодії ІУС і оператора з використанням методів нечіткої логіки.

У другому розділі проведено дослідження методів дихотомічної оцінки нечітких моделей знань інформаційно-управляючих систем. Поставлено й вирішено наступні завдання: ідентифікація оцінки нечітких моделей знань операторів ІУС; аналіз результатів імітаційної моделі оцінки знань операторів ІУС; метод дихотомічного оцінювання нечітких моделей знань операторів ІУС; оптимальне оцінювання нечітких моделей знань операторів ІУС дихотомічними тестами.

Основним поняттям при оцінці нечітких моделей знань операторів ІУС за дихотомічною ознакою (дихотомія dichotomy, від греч. dichotomia - розділення на дві частини) - змінна, що має лише два можливі значення, тобто коли в результаті отримуємо один з двох варіантів відповіді) використовуємо три варіанти цього поняття: контроль одного тесту, контроль вибіркових тестів, контроль двох вибіркових тестів. Тому було вирішено завдання ідентифікації оцінки нечітких моделей знань операторів ІУС.

Розглянуто модель оцінки нечітких моделей знань операторів нелінійних ІУС дихотомічними тестами.

Рішення задачі. Для моделювання процесу тестування і дослідження алгоритмів обробки результатів тестування розроблено імітаційну модель (програмний модуль «tests») в середовищі MATLAB.

Для здобуття «МНК оцінок» при заданій схемі розміщення вузлів використовувався модуль «lsqsplh», який разом з оцінками розраховує і вірогідні інтервали для вузлів і точок спостережень.

Другий варіант рішення питання полягає у застосуванні методу покоординатного спуску з обмеженнями. При заданій початковій сітці вузлів на кожному етапі оптимізації знаходиться оптимальне положення вузла відносно сусідніх. Оптимізація здійснюється за критерієм мінімуму середньоквадратичного відхилення. Початкове положення вузлів можна знайти шляхом послідовної побудови, а покоординатною оптимізацією їх уточнити. Виклик модуля «optspl» покоординатної оптимізації.

Важливим аспектом ідентифікації моделі є компактне представлення моделі профілю тестових питань. Вся інформація про модель оцінювання міститься у значеннях вузлових точок сплайну. Достовірність отриманої математичної моделі описується шириною довірчих інтервалів у точках стиковки. Наведені алгоритми оцінювання характеристик питань спільні і не враховують деяких особливостей оброблюваних даних. Їх подальше удосконалення полягає у застосуванні зваженого МНК, (дані є оцінками частоти з різним об'ємом вибірок) і обліку обмежень рішення (у межах 01).

У результаті проведених досліджень встановлено, що після досягнення необхідного рівня достовірності оцінок профілів тестових питань необхідна оптимізація тесту. Після цього формується паспорт тесту, який включає профілі питань. Наявність цих характеристик дає можливість об'єктивніше оцінювати рівень знань операторів ІУС ГМП. ІЗ цієї миті тест вважається завершеним інформаційним продуктом із нормованими характеристиками.

Більшість існуючих систем оцінки знань є дуже складними, і для них неможливо створити реальну модель, описану аналітично. Такі моделі слід вивчати за допомогою моделювання. Одне з найбільш важливих рішень, яке доводиться приймати розробникам моделей, стосується вибору програмного забезпечення. Якщо програмне забезпечення недостатньо гнучке або з ним складно працювати, то імітаційне моделювання може дати неправильні результати або виявитися взагалі нездійсненним. Для моделювання був вибраний пакет MATLAB 7. Були використані наявний в пакеті продукт Simulink 6, а також продукти Statistics Toolbox 5.0.2, Curve Fitting Toolbox 1.1.3.

Із аналізу статистичних результатів, виходить, що крута крива завдання дозволяє краще диференціювати тих операторів, рівні знань яких лежать по різні сторони перегину.

Якщо точки лежать по одну сторону від перегину, то завдання погано диференціюються. Тест повинен містити завдання з крутою характеристикою, особливо в середній області складності, де більш всього операторів, щоб диференціювати нечіткі моделі знань.

У результаті проведених досліджень встановлено, що найменші помилки спостерігаються для операторів ІУС із середніми нечіткими моделями знань і для завдань із середньою складністю.

У третьому розділі досліджено задачу розробки бази нечітких моделей знань операторів інформаційно-управляючих систем. Розглянуто основні поняття теорії нечіткої нескінченності і нечіткої логіки для вирішення завдань формування БНЗ. При побудові будь-якої БНЗ, насамперед, слід сформувати деякі поняття і визначення вихідних фактів, що не вимагають доказів і деякі припущення. Завданням даного розділу дисертації було дати основні поняття теорії нечітких множин і нечіткої логіки для вирішення завдань формування БНЗ. Для якісного управління базами моделей нечітких знань (БМНЗ) розглянуто необхідні і достатні умови функції приналежності нечіткої імплікації.

Узагальнюючи проведені дослідження, можна зробити висновок, що базу нечітких знань із ваговими коефіцієнтами можна представити у вигляді формалізованої моделі:

В умовах взаємодії оператора і ІУС необхідно забезпечити створення точної моделі ситуації і якісного управління аспектами представлення нечітких знань, що передаються для забезпечення оптимальної ефективності рішень, які приймаються. У зв'язку з цим задачею даної частини розділу є розробка моделі взаємодії ІУС і оператора.

У тих випадках, коли моделі, що синтезуються, базуються на експертних лінгвістичних висловлюваннях типу «IF-THEN», основним інструментом побудови математичних моделей є методи нечіткої логіки. Для задач, де важливішим є обґрунтування прийнятого рішення, мають перевагу нечіткі моделі Мамдані.

У четвертому розділі розглянуто питання ідентифікації нечітких моделей знань інформаційно-управляючих систем. Усі методи і моделі управління нечіткими моделями знань виходять з того, що є задана явно або неявно мета підприємства, що описує вимоги до нечітких моделей знань і умінь оператора, якими він повинен володіти, працюючи з ІУС. Задана мета підприємства, як правило, є логічною умовою, вираженою в термінах моделі оператора і безліч завершальних достатків знань і умінь оператора, що описує. Крім того, є передбачуваний або в результаті попереднього контролю сконструйований початковий достаток моделі оператора. Є також набір дій, які управляють пізнавальною діяльністю оператора і модифікують його поточну модель. Проведення аналізу методів і моделей управління нечіткими знаннями є завданням справжньої частини четвертого розділу.

Розглянутий клас прикладних задач має ряд важливих особливостей: наявність векторного критерію, компоненти якого описані не лише аналітично, але і нечітко, словесно; наявність двох видів невизначеності - стохастичності, обумовленої природою процесу, і нечіткості, обумовленої напівкількісним і якісним описом компонентів; відсутність статистичних даних про невизначені параметри; необхідність використання складної або важливої якісної інформації, що включає зв'язані нечіткі описи одночасно для декількох етапів задачі управління; необхідність операції стохастичною невизначеністю як при чіткому, так і нечіткому описі характеристик процесу. У зв'язку з цим виникла задача розробки методів приведення некоректних задач нечітких моделей знань до класу коректних.

Розроблено метод контактної взаємодії (МKB), який сформулюємо таким чином: за непрямими даними процесу Мkb відновити як загальну картину процесу взаємодії з визначенням поточних значень функціональних характеристик і режимних параметрів роботи, так і значення параметрів середовища досліджуваного об'єкту і його структури. Реалізація перерахованих цілей забезпечує вирішення задач інформативності в реальному масштабі часу.

Отримана математична модель процесу включає як опис статичний, так і динамічний режим взаємодії, а з точки зору класу формалізації є лінійним інтегральним рівнянням Вольтерра 1-го роду:

Нижче наведено алгоритм рішення задачі інтерпретації непрямих даних.

Алгоритм.

ПОЧАТОК

Крок 1. Пошук і побудова функціональних залежностей, що описують зв'язок між вичисленими і режимними характеристиками досліджуваного об'єкту, - рішення другої задачі динаміки.

Крок 2. Відновлення ефективних значень (М-код, F) і параметрів, що розвиваються як функцій від часу.

Крок 3. Відновлення реальних значень (М-код, F) і параметрів за їх ефективними значеннями.

Крок 4. Знаходження управлінських рішень на основі узагальнених даних.

Крок 5. Представлення даних різних математичних класів в єдиному узагальненому просторі.

КІНЕЦЬ.

Оскільки перевірка узгодженості вихідних даних передбачає у разі потреби їх корекцію, остаточною метою перевірки несуперечності є не лише і не стільки констатація наявності протиріч, скільки виявлення найбільш суперечливих інформаційних гранул із тих, що утворюють нечіткий опис. У зв'язку з цим виникла задача розробки методів узгодженості вихідних даних задач управління нечіткими знаннями ІУС.

Результат корекції з відповідними коментарями представляється СПР, якій на вибір пропонуються чотири варіанти дій: або погодитися з рекомендаціями по зміні gk, або змінити gk на свій розсуд, або видалити її, або залишити без змін. У останньому випадку можна передбачити, що досягнута міра несуперечності задовольняє СПР, так що зникає необхідність у подальшій перевірці. В останніх випадках повертаємося до початку процедури.

Як уже наголошувалося, для розподілу вірогідності процедура в принципі аналогічна, в усякому разі, для визначення gk - найбільш суперечливої інформаційної гранули.

Рекомендації щодо її зміни тут виглядають інакше - надмірно вимагати в СПР заміни нечіткій вірогідності А*, що входить в інформаційну гранулу gk, на вірогідність, визначену з рішення задачі.

Запропонований метод узгодженості вихідних даних задач управління нечіткими моделями знань ІУС показав достатню узгодженість і надійність роботи.

У розділі вирішується задача узагальненої оцінки ефективності системи управління нечіткими моделями знань ІУС на основі урахування неавтономності, нелінійності і дискретності об'єкту управління.

Враховуючи, що ІУС НМЗ є неавтономним, нелінійним, дискретним об'єктом, рівняння його стану в загальному випадку матимуть вид системи різницевих рівнянь

Завдання управління нечіткими моделями знань полягає в тому, щоб в області допустимих управлінь U(t) (U) підібрати таке управління, при якому буде досягнута мета, тобто потрібно відшукати таке допустиме управління U(t) (U), визначене на тимчасовому відрізку [tн, tк] (де tк заздалегідь невідомо), при якому рівняння ОУ при заданому початковому достатку і відомому векторі F(t) мають вирішення PE(tK), що задовольняє обмеженню RE(t)Q(RE) при всіх t[tн, tk] і кінцевій умові PE(t) Q1.

Задачу управління можна вважати сформульованою математично, якщо сформульовано мету управління, виражену через критерій якості управління. Крім того, визначені обмеження першого виду, що є системами диференціальних або різницевих рівнянь, що сковують можливі способи руху системи, і визначені обмеження другого виду, що є системою рівнянь алгебри або нерівностей, що виражають обмеженість ресурсів або інших величин, використовуваних при управлінні.

Конкретизація узагальненого показника якості в загальній теорії оптимальних систем не здійснюється і його вибір здійснюється для кожного конкретного завдання індивідуально. Найбільш часто узагальненим показником якості є функціонал, і для задачі управління нечіткими моделями знань його можна представити у вигляді інтегрального співвідношення.

Оскільки результати управління залежать лише від початкового і кінцевого стану системи дослідження, формалізоване вираження для показника ефективності можна представити у вигляді функціонала

Уведення цього показника дозволяє визначити ефективність управління НМЗ. Завдання оцінки ефективності управління нечіткими моделями знань полягає в наступному: в області допустимих управлінь (U) слід знайти таке допустиме управління U(t), при якому показник якості при заданих F(t), X(t) досягає максимального значення а об'єкт управління переводиться з початкового достатку RE(tH) в кінцеве PE(tK) Q1, залишаючись в області допустимих достатків RE(t) Q(RE) при всіх t е [tн, tк].

У п`ятому розділі дисертаційної роботи представлено результати практичної реалізації проведених досліджень. У першій частині наведено методологічні основи розробки інформаційно-управляючих систем гірничо-металургійних об'єктів.

У другій частині розділу приводяться основні концепції аналізу й проектування інформаційно-управляючих систем діагностики ексгаустеру.

Третя частина присвячена використанню об'єктно-орієнтованих методів розробки програмного забезпечення при розробці ИУСДЭ аглоцеху №1 металургійного комбінату «АрселорМіттал Кривий Ріг» з використанням уніфікованої мови моделювання UML (Unified Modeling Language). Діаграма відображає різні взаємозв'язки між сутностями предметної області, такими як об'єкти і підсистеми, а також описує їх внутрішню структуру і типи стосунків. Діаграма класів використовується при подальшому проектуванні концептуальної моделі і включає класи та їх атрибути і операції, а також взаємозв'язки між класами.

У четвертій частині розділу приводиться опис розробленої ИУСДЭ.

Загальні висновки

У дисертаційній роботі наведено нові наукові результати, які відповідно до мети досліджень підвищення якості функціонування що інформаційно-управляють систем за рахунок ефективнішого використання методів оцінки нечітких моделей знань операторів ІУС гірничо-металургійних підприємств в цілому є вирішенням актуальної проблеми забезпечення ефективності функціонування ОТОУ в сучасних умовах шляхом розробки нових взаємозв'язаних алгоритмів нечітких моделей процесів, які дозволили б ефективно вирішувати задачі автоматизації складних об'єктів у комплексі. Використання розроблених у роботі моделей і методів управління нечіткими моделями знань дозволяють значно підвищити ефективність управління ІУС ГМП в штатних ситуаціях і ситуаціях, які характеризуються умовами невизначеності і ризиків. Таким чином, наукові розробки дисертаційної роботи, насамперед, спрямовано на підвищення надійності, живучості і достовірності ІУС ГМП і організаційно-технологічних процесів у них за рахунок підвищення якості управління нечіткими моделями знань операторів ІУС:

1. У результаті проведених досліджень вперше встановлено, що після досягнення необхідного рівня достовірності оцінок профілів тестових питань необхідна оптимізація тесту, після якої формується паспорт тесту, який включає профілі питань. З цього моменту тест вважається завершеним інформаційним продуктом із нормованими характеристиками.

2. У результаті проведених досліджень вперше встановлено, що найменші помилки спостерігаються для операторів ІУСГМП з середніми нечіткими моделями знань і для завдань середній складності.

3. Вперше розроблено математичну модель процесу оцінки знань, що включає опис статичного і динамічного режимів взаємодії. З позиції класу формалізації ця модель є системою інтегральних рівнянь Вольтерра 1-го роду.

4. Вперше встановлено, що результати управління залежать лише від початкового і кінцевого достатку інформаційної управляючої системи, тому вираження для показника її ефективності можна представити у вигляді функціонала

5. На відміну від раніше проведених досліджень розроблено принципи побудови дихотомічних тестів, описаних системою рівнянь, до якої входять основні параметри тесту.

6. Удосконалено модель взаємодії ІУС, що забезпечує проектування програмної системи, що реалізує функції адаптації когнітивних можливостей оператора з інтелектуальним інтерфейсом.

7. Удосконалено архітектуру ІУС, що забезпечує вимір характеристик оператора, побудову його когнітивного профілю, визначення когнітивного типу, адаптацію інформації до когнітивного профілю оператора і є актуальною при вирішенні проблем.

8. Розроблено програмне забезпечення для підтримки прийняття рішення по управлінню нечіткими моделями знань операторів ексгаустерів ГМП.

Проблемні питання, що випливають з результатів виконаних досліджень, на нашу думку, полягають у наступному створенні єдиної математичної теорії тестового контролю знань при формуванні баз нечітких проблемно-орієнтованих знань операторів інформаційно-управляючих систем. При цьому являє інтерес побудова такого ітераційного процесу, який одночасно враховував би оптимізацію реальних і системних тестів; синтез параметрів реальних і системних тестів за емпіричною інформацією про результати спостережень із використанням методів підвищення інформативності тестів; подальша розробка методів побудови систем, заснованих на нечітких моделях знань із подальшим програмованим перекладом у бази нечітких моделей знань, що формуються.

Таким чином, отримані в даній роботі нові наукові результати, що включають аналітичні дослідження шляхів формування технології ІУС, а також алгоритми, математичні моделі, методи ідентифікації математичних моделей, методики, окремі формули і співвідношення, доповнюють фундаментальний зміст математичної теорії системних і реальних тестів, збагачують наукові основи побудови інформаційно-управляючих систем, ставлять на вищий рівень задачі формування баз нечітких моделей знань ІУС. Коректність отриманих результатів та їх математичну строгість забезпечують сформульовані і доведені у роботі алгоритми і твердження. Адекватність отриманих в роботі математичних моделей та їх ефективність підтверджено результатами експериментальних досліджень практичного використання і впровадження у практику функціонування реальних інформаційно-управляючих систем гірничо-металургійних підприємств.

Список опублікованих праць за темою дисертації

1. Методичні засади інвестиційної привабливості АПК індустріально розвинених регіонів: матеріали VII наукової регіональної конференції «Євронаука» та V сесії Малої Академії наук Криворізької філії Європейського університету, (Кривий Ріг, 20 травня 2005 р.) / М-во освіти і науки України, Криворізька філія ПВНЗ «Європейський університет». - Кривий ріг: Криворізька філія Європейського університету, 2005. - 200 с.

2. Особливості формування інвестиційної привабливості у підприємствах АПК індустріально розвиненого регіону : матеріали VIІ наукової регіональної конференції «Євронаука» та V сесії Малої Академії наук Криворізької філії Європейського університету, (Кривий Ріг, 20 травня 2005 р.) / М-во освіти і науки України, Криворізька філія ПВНЗ «Європейський університет». - Кривий ріг: Криворізька філія Європейського університету, 2005. - 200 с.

3. Кудинова С.В. Математическая модель управления ценой продукции по критерию максимальной прибыли / С.В. Кудинова // Вестник ХГТУ. - 2002. - № 2. - С. 15-16.

4. Кудинова С.В. Функции и основные этапы управления процессом кредитования / С.В. Кудинова // Економіка: проблеми теорії та практики: Міжвузівський збірник наукових праць. - 1999. - № 3. - С. 52-58.

5. Кудінова С.В. Структура і інфраструктура банківського менеджменту на Україні / С.В. Кудінова // Економіка: проблеми теорії та практики: Міжвузівський збірник наукових праць. - 2000. - № 3. - С. 16-23.

6. Кудинова С.В. Разработка ценовой политики банка / С.В. Кудинова // Економіка: проблеми теорії та практики: Міжвузівський збірник наукових праць. - 2000. - №3. - С. 37-44.

7. Кудінова С.В. Оцінка нечітких екологічних знань операторів інформаційно-управляючих систем гірничорудних підприємств/ С.В. Кудінова, О.С. Митрошин // Охорона праці на підприємстві металургійного комплексу. -2008. - № 10. - С. 33-39.

8. Кудінова С.В. Проект інтелектуальної системи діагностики обладнання / С.В. Кудінова, Д.В. Доровський, А.С. Митрошин // Проблеми інформаційних технологій. - 2008. - № 3 (29). - С. 291-295.

9. Объектно-иерархическая модель достоверности тестового контроля: зб. матеріалів міжнародної конференції «ІНТЕРНЕТ-ОСВІТА-НАУКА-2008», (Винниця, 11-13 листопада 2008 р.). - Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2008. - С. 345.

10. Кудінова С.В. Побудова генетичного алгоритму формування цільових планів зборки продукції / Кудінова С.В., Доровський В.О., Доровський Д.В. // Экономика и управление. - 2008. - № 10. - С. 85-94.

11. Кудінова С.В. Оцінка нечітких знань інформаційно-управляючих систем / Кудінова С.В., Кудінов В.В., Філіпенко А.Ю. // Проблеми інформаційних технологій. - 2008. - № 3. - С. 65-69.

Размещено на Allbest.ru

...