Семиотическая основа процессов прогнозирования в неопределенных условиях
Рассмотрение роли семиотики в формализованных описания междисциплинарных знаний и представлении их в формализованных описаниях ситуация с исходными неопределенными условиями на примере прогнозирования надежности захвата манипуляционными роботами.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 19.01.2018 |
Размер файла | 100,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
СЕМИОТИЧЕСКАЯ ОСНОВА ПРОЦЕССОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В НЕОПРЕДЕЛЕННЫХ УСЛОВИЯХ
А.И. Тимофеев
Аннотация
формализированный семиотика описание знание
Роль семиотики в формализованных описаниях как междисциплинарных знаний, так и представления их в формализованных описаниях ситуаций с исходными неопределенными условиями рассматривается на примере прогнозирования надежности захвата манипуляционными роботами неориентированных объектов сложных форм.
Введение
Опыт роботизации промышленности в 70-80 г.г. прошлого века выявил, в частности, необходимость автоматизации не только основных и вспомогательных операций технологических процессов, но и процессов детерминирования среды, в которой функционируют манипуляционные роботы. Последнее особенно остро проявляется в многономенклатурном мелкосерийном и в единичном производствах.
Кратко напомним сущность проблемы. Известно, что при захвате манипуляционным роботом объекта в недетерминированной среде определение априори как сил реакций, так и проекций активных сил, в т.ч. и силы веса, - основных участников процесса захвата объекта, не представляется целесообразным или возможным (условия «скрытой» исходной информации), что исключает возможность расчета фактического состояния равновесия сил и моментов.
В современной робототехнике приоритетные роли отводятся как числовым методам представления информации, так и индуктивному методу (по направлению основного потока информации). Указанное, по нашему мнению, лишает эту технику возможности оперировать внутренними связями, отношениями элементов захватываемых объектов как признаками достижения надежности захвата, что выражается, в целом, в недостаточном информационном обеспечении этой техники.
Создание же методов адаптивного управления манипуляционных роботов, к сожалению, не завершено для всех звеньев цепей управления.
Например, в последнем звене цепи управления - адаптивном захватном устройстве (АЗУ) - отсутствует адаптация к конкретным ситуациям, связанным с взаимодействием различных сил и моментов системы «АЗУ - объект» и проявляющимся, как результат, в различных состояниях равновесия (устойчивое или неустойчивое и т.д.) этой системы - как физической сущности ситуаций.
Становится понятным, почему и сегодня, несмотря на начало исследований различных антропоморфных механических рук еще на стыке 60-70 г.г. прошлого века, (в Японии, например), кардинальное решение проблемы надежности захвата отсутствует, а манипуляционные возможности всех роботов, связанные с захватом объектов, как и десятилетия тому назад, реализуются исключительно в пределах границ заранее созданной (человеком) детерминированной среды.
1. Стратегия решения
Стратегия решения проблемы надежности захвата неориентированных объектов заложена в бионическом подходе, использующим междисциплинарные знания (биология, а также физика, кибернетика, семиотика, информациология, ряд технических дисциплин и т.д.) с применением технического моделирования:
Структуры функциональной системы человека - системы захвата в соответствии с теорией функциональных систем, что проявляется, в итоге, в прогнозировании результата действия с принятием адекватного решения в условиях недетерминированной среды (в т. ч. « скрытой» исходной информации) с приоритетным применением как метода дедукции, так и нечисловой формы представления информации.
Функциональных принципов двигательного акта человека, начиная с целесообразных функций рецепторов пальцев и заканчивая целесообразными функциями головного мозга, выявленных экспериментально (Тимофеев, 1984) и отображающих многогранную деятельность функциональной системы захвата на поведенческом уровне.
В целом, путем моделирования как мыслительных процессов человека на уровне принятия решения, так и реализации этого решения на поведенческом уровне в указанных условиях.
2. Семиотика и процессы прогнозирования
Семиотике отводится ведущая роль в методологии формализованных описаний как междисциплинарных знаний в области надежности захвата - ядра искусственного интеллекта, так и представления этих знаний при формализованных описаниях физических, в сущности, ситуаций (в системе “АЗУ-объект”) в неопределенных начальных условиях.
Формализованные описания призваны обеспечить необходимые и достаточные условия решения 2х последовательных задач:
Перевод статуса “скрытой ” исходной тактильной (по происхождению) информации в статус “открытой” информации для дальнейшего детерминирования ситуаций в новых условиях.
Распознавание и образное представление (как основное) прогноза надежности захвата неориентированных объектов.
Решение 1й задачи характеризуется переходом семантической составляющей исходной информации от физической, по существу, задачи в неопределенных исходных условиях к геометрической задаче, ( с допустимыми потерями информации), но уже в детерминированных исходных условиях.
В целом, решение заключается в геометризации физического пространства в условиях неопределенности.
Решение 2й задачи сводится, в целом, к формированию области закрепощений виртуальных (возможных) перемещений объекта (ОЗВП) как отображения виртуальной реальности физической ситуации, (а не геометрического образа объекта и его положения в пространстве), с последующим сравнением его с образом полного кинематического замыкания объекта (внутренняя информация), принятого ранее в качестве достигаемой цели (аналогом устойчивого состояния равновесия сил и моментов по принципу Лагранжа), в выявлении и классификации (оценки) его отклонений на допустимые и недопустимые - основу прогноза надежности захвата. А основная форма представления информации - нечисловая - образная ( знаковая система), причем применение ее числового представления как количественной меры отношений (параметры образа) носит вспомогательный характер.
В основу решений этих задач заложена единая 3-х членная семиотическая структура отношений точек контакта как симбиоз семиотики и информациологии, где информациология “проявляет” относительный геометризированный многоагентный ракурс неизвестной физической ситуации в системе “АЗУ-объект”, а семиотика - его смысловую сторону:
1.Признак - 1й член - относительное безразмерное положение рассматриваемых точек контакта в пространстве (означающее).
2.Связь - 2й член - внутренняя связь между 1м и 3м членами структуры на основе формализованных междисциплинарных знаний.
3.Семантика - 3й член - смысл как результат взаимодействия различных виртуальных сил и моментов в системе «АЗУ-объект» (означаемое) или семантическая составляющая информации.
Формализованные описания междисциплинарных знаний (в т.ч. и в области надежности захвата объектов) выявили связь между относительными положениями точек контакта (отношениями) объекта в пространстве - с одной стороны, и образованием области закрепощений виртуальных (возможных) перемещений объекта (ОЗВП) в системе «АЗУ-объект» - с другой (аналог биологической системы пространственного осязания).
Последнее является результатом взаимодействия (пересечения) виртуальных силовых полей, образованных в пространстве множеством проекций неизвестных реальных (активных и пассивных) сил в каждой точке контакте с последующим созданием семантической сети отношений и определением принадлежности ОЗВП к конкретным секторам пространства системы «АЗУ - объект» ( с учетом как способа захвата объекта, так и носителей точек контакта - элементов АЗУ).
Это обеспечивает построение геометрических фигур - секторов множеств осей направлений закрепощения виртуальных перемещений - основу образного представления конкретных ситуаций в физическом пространстве (как в точках контакта, так и объекта в целом с числовыми параметрами телесных и центральных углов секторов).
Другими словами, упомянутая связь - проявление смысла (см. семиотическую структуру отношений) ОЗВП в соответствии с физическими законами, но уже в новых детерминированных исходных условиях.
Последующая оценка ОЗВП - основа прогноза надежности захвата, что, в целом, представлено следующими этапами процесса прогнозирования, (где поз. 1-4 - процесс геометризации физического пространства, а поз. 5-9 - процесс формирования прогноза):
1.Наложение механических связей на степени свободы объекта.
2. Определение как отношений точек контакта, так и их семантической сети.
3. Замена векторов пересекаемых виртуальных силовых полей активных и пассивных сил в точках контакта на векторы закрепощений виртуальных перемещений объекта.
4. Построение геометрических фигур отношений точек контакта.
5.Определение семантических составляющих информации всех отношений точек контакта и их параметров.
6.Анализ и оценка отношений точек контакта.
7. Синтез ОЗВП объекта.
8. Анализ и оценка ОЗВП объекта.
9. Прогноз надежности захвата объекта.
В целом, новые идеи по решению проблемы и новые методы их реализации, заимствованные из биологии как новое содержание звеньев кибернетической триады, были «трансформированы» через законы физики, других дисциплин и представлены, наконец, в виде приоритетных информационных задач, свободных от свойств косной и живой материи, с решениями которых необходимы согласования алгоритмов функционирования и конструкций систем управления и механизмов создаваемых технических систем (как последнее звено триады).
В результате семиотическая структура отношений точек контакта выступает в качестве:
Своеобразного реверсивного «трансформера» семантической составляющей информации между физическим миром - с одной стороны, и геометрическим- с другой, изменяя при этом статус исходной информации - «закрытый» на «открытый» статус, предоставляя возможность детерминирования среды в изначально неопределенных условиях.
Основы обеспечения семиозиса - знакового процесса общения между всеми участниками информационного инструментария формирования прогноза, где семиотическая структура отношений является носителем семантической составляющей, что предопределяет ее значение для хранения, приема, передачи и обработки информации между его 3мя участниками:
Информационным массивом (уровень) Уо-отображающего упомянутое идеализированное состояние полного кинематического замыкания захватываемого объекта - эквивалент устойчивого состояния равновесия всех сил и моментов в системе «АЗУ-объект» в соответствии с физическими законами.
Информационным массивом (уровень) У1- отображающего формируемый фактический ОЗВП.
Информационным переходным процессом формирования ОЗВП и прогноза надежности захвата, связывающим информационные массивы Уо, У1 и исходную информацию.
Отличительными особенностями информационного инструментария являются:
1. Внутренний язык общения между этими участниками процесса, в качестве базиса которого выбрано упомянутое элементарное отношение точек контакта.
2.Обратная классификационная связь, определяющая степень соответствия семантической составляющей любого элементарного отношения (как предложения) семантической составляющей информационного массива Уо (как спроса) с последующим присвоением ему соответствующих классификационных параметров (оценка).
3.Прямая причинно-следственная связь, формирующая (синтезирующая) информационный массив У1, отображающий в физическом плане фактическое состояние равновесия всех сил и моментов в системе «АЗУ-объект» в образном представлении - ОЗВП объекта.
4. Дискретный квантовый циклический характер этапов деятельности информационного инструментария, как дискретной единицы деятельности, а результат - как ведущий компонент на всех уровнях этой деятельности.
Другие особенности применения семиотической структуры отношений(прагматика):
Глобальный характер использования, начиная с уровня элементарных отношений, этапов их обработки и заканчивая уровнем прогноза надежности захвата (как оценки ОЗВП), включая и «внутреннюю» информацию.
Совмещение нескольких любых образных представлений на одном едином образе (с их индексацией).
Объективный характер отображения естественных процессов виртуальной реальности в образном представлении.
Сжатие объема информации без изменения ее семантической составляющей.
Вышеупомянутое обеспечивается применением принципа единства структур информационного пространства.
Детерминирование процессов формирования ОЗВП на любых уровнях и этапах обработки информации, что предоставляет возможность исследования процессов самоорганизации технических систем.
В результате на примере манипуляционной робототехники проясняется методологическая роль семиотики в формализованных описаниях междисциплинарных знаний как для детерминирования среды в изначально неопределенных условиях - «скрытой» исходной информации, так и в процессах формирования прогноза на основе технического моделирования одного из замечательных свойств естественного интеллекта - возможности предвидения результата развития цепи событий (результата действия) в заранее неопределенной среде ( и условий этого предвидения) на основе оценки (в нашем случае) результатов взаимодействия различных сил и моментов в системе «АЗУ-объект». Одновременно эти силы, активные участники событий, как векторные величины, остаются неизвестными в течение всего процесса формирования прогноза.
Как глаз человека только смотрит на объект, а видит его, т.е. выделяет, отличает от других - мозг, так и рука человека сначала только ощущает объект, а затем, после принятия мозгом решения на основе прогнозирования захвата, реализует это решение.
3. Аспекты формализованных описаний междисциплинарных знаний и физических ситуаций в системе «АЗУ-объект»
3.1 Геометризация физического пространства
IntR(ai;aj){fia}n ?{fjп}n {е( i ) з}m Д Фn (б;в) . (3.1)
где fia ; fjп - векторы виртуальных силовых полей в точках аi ; aj
еi з - вектор ОЗВП
Д Фn(б;в) - сектор ОЗВП отношений и его параметры
3.2 Прогноз надежности захвата
Сз{Аз (IntR(ai;aj))}N ФобN. (3.2)
ДФ > 0
ФобN - [Ф] ДФобN sign ДФоб ДФ = 0 ПРО. (3.3)
? ДФ < 0
где ФобN - образ ОЗВП объекта
N - количество отношений
[Ф] - образ ОЗВП с допустимыми параметрами
ПРО - прогноз и его параметры
4. Пример применения формализованных знаний
Размещено на http://www.allbest.ru/
5. Заключение
Новые идеи, заимствованные из биологии, и новые методы их реализации, как новое содержание звеньев известной кибернетической триады совместно с уже достигнутым способны вывести манипуляционную робототехнику на принципиально новый функциональный уровень. Это позволит ей вырваться из своей крошечной колыбели - заранее созданной человеком - творцом детерминированной среды - в бескрайние просторы его естественной обители, чтобы проникнуть в незнакомую и недоступную ранее трудовую сферу деятельности человека, в качестве непосредственного исполнителя технологических операций в любых недетерминированных условиях (нормальных и экстремальных) - благодаря приобретаемой способности самостоятельно детерминировать эту среду в условиях как «открытой», так и «скрытой» исходной информации (аналогично малоосознаваемой, но вынужденной и постоянной деятельности человека).
Одновременно генерируются постановки новых задач по созданию и совершенствованию применяемой техники и специнструмента ( как разрешение новых противоречий).
Это вызывает аналогию с замыканием звеном «Hard ware» цепи кибернетической триады благодаря роли руки человека при его материальном и духовном обустройстве как шагов на пути эволюционных процессов самого человечества и его цивилизации.
6. Список литературы
Анохин П.К.Узловые вопросы теории функциональных систем. Москва,1980 г.
Асада Х., Ханафуса Х. Захват и манипулирование объектами при помощи руки с избыточными пальцами. Перевод ГПНТБ №1/50661 Япония, 1979 г.
Кацуро Я. Исследования антропоморфной механической руки с индивидуальными приводами на пальцах. Перевод ГПНТБ №78/42192 Япония, 1978 г.
Судаков К.В. Рефлекс и функциональная система. Новгород, 1997г.
Тимофеев А.И. Исследование возможности создания адаптивных схватов промышленных роботов и манипуляторов. Технический отчет. НИЛ-9120 НИАТ дсп Москва, 1984г.
Тимофеев А.И. И скусственная «разумная рука» как основа создания нового поколения манипуляционных роботов (Монография «Технико - экономическая динамика России: техника, экономика, промышленная политика). Под ред. Р.М. Нижегородцева МГУ Москва,2000г.
Тимофеев А.И. «Разумная рука» манипуляционных роботов - модель функциональной системы захвата предметов.(Монография - «Моделирование функциональных систем»). Под ред. К.В.Судакова, В.А. Викторова РАМН Российская секция МАН, Москва,2000г.
Тимофеев А.И. Искусственная «разумная рука» и роботизация многономенклатурного мелкосерийного производства РТК. Выпуск 2. Российская академия космонавтики ФГУП НПО «Техномаш» Сатурн - С Москва, 2002г.
Тимофеев А.И. Информационные аспекты моделирования процессов самоорганизации биологических систем. (на примере модели «разумной руки»). Тезисы доклада 5-го Международного симпозиума «Проблемы самоорганизации в природе, машинах и сообществах». НИИ нормальной физиологии им. П.К.Анохина. РАМН. 18-19 дек. Москва, 2002г.
Тимофеев А.И. Детерминирование процессов формирования прогноза надежности захвата (на примере модели искусственной «разумной руки»).Монография «Информационные модели функциональных систем «Российская секция МАН, фонд «Новое тысячелетие» Москва, 2004г.
Тимофеев А.И. Новые возможности манипуляционной робототехники в освоении космоса. Материалы XXXI общественно - научных чтений, посвященных памяти Ю.А. Гагарина.9-12 марта, г.Гагарин,2004г.
Тимофеев А.И. Естественно - научные основы искусственной «разумной руки» как базис манипуляционных роботов нового поколения. Материалы Всероссийской междисциплинарной конференции «Философия искусственного интеллекта». МИЭМ 17-19 янв. Москва,2005г.
A.Timofiev «Self - organization as Possible Function of intelligent Robots». The workshop «Adaptive and intelligent Robots: Present and Future». Institute for Problem in Mechanics, RAS 24-26 of Nov. Moscow, 2005г.
Тимофеев А.И. Самоорганизация как одна из функций интеллектуальных роботов. Труды восьмой Всероссийской научно - практической конференции «Актуальные проблемы защиты и безопасности» Том 5 «Экстремальная робототехника», Санкт - Петербург, 2005г.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Роль, место, структура прогнозирования и предсказывания в информационно-аналитической работе. Характеристика его методов: имитационного моделирования, морфологического анализа,"дерева целей", неформального прогнозирования. Основные правила их составления.
контрольная работа [90,3 K], добавлен 19.04.2011Ошибки, которые воздействуют на программное обеспечение и методы прогнозирования программных отказов. Анализ моделей надежности программного обеспечения и методика оценки ее надежности. Экспоненциальное распределение. Методика оценки безотказности.
курсовая работа [71,5 K], добавлен 15.12.2013Изучение непараметрических моделей коллективного типа в задаче прогнозирования временных зависимостей. Анализ исследования и восстановления показателей преступности от следственных мероприятий. Описания руководства программиста информационной системы.
дипломная работа [3,6 M], добавлен 25.09.2011Основные методы и уровни дистанционного управления манипуляционными роботами. Разработка программного обеспечения системы терминального управления техническим объектом. Численное моделирование и анализ исполнительной системы робота манипулятора.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 09.06.2009Запросы клиента по области возможных запросов к серверу. Программа для прогнозирования поведения надежности программного обеспечения на основе метода Монте-Карло. Влияние количества программ-клиентов на поведение программной системы клиент-сервера.
контрольная работа [705,3 K], добавлен 03.12.2010Групповое взаимодействие роботов. Парадокс критерия эффективности. Задача группового управления роботами. Алгоритмы коллективного распределения целей в группах роботов. Анализ возможности улучшения плана методом попарного обмена целями между роботами.
курсовая работа [229,4 K], добавлен 14.01.2012Исследование задачи и перспектив использования нейронных сетей на радиально-базисных функциях для прогнозирования основных экономических показателей: валовый внутренний продукт, национальный доход Украины и индекс потребительских цен. Оценка результатов.
курсовая работа [4,9 M], добавлен 14.12.2014Проект автоматизированной системы прогнозирования относительного курса валютных пар для международной валютной биржи Forex с использованием нейронных сетей. Требования к техническому обеспечению. Обоснование выбора средств автоматизации программы.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 05.01.2013Основы прогнозирования банкротства предприятия с помощью индекса Альтмана. Создание программы для расчета коэффициента "Z" с помощью языка программирования Delphi. Расчет показателя эффективности активов по балансовой прибыли и доли оборотных средств.
курсовая работа [881,8 K], добавлен 30.01.2012Понятие экспертных систем, их классификация, виды и структура. Построение продукционной модели экспертной системы прогнозирования результатов сессии на основании анализа успеваемости, ее реализация в языке логического программирования Visual Prolog.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 25.01.2011Математические модели, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, их программные или аппаратные реализации. Разработка нейронной сети типа "многослойный персептрон" для прогнозирования выбора токарного станка.
курсовая работа [549,7 K], добавлен 03.03.2015Функциональные возможности программного продукта. Требования к программным и аппаратным средствам. Обоснование выбора наилучшей модели для прогнозирования стоимостных показателей объектов. Разработка пользовательского интерфейса и модулей программы.
дипломная работа [2,3 M], добавлен 24.06.2013Выбор публичных показателей для построения, обучения и тестирования модели нейронной сети, которая будет использована в основе информационной системы прогнозирования банкротства банков. Обзор моделей прогнозирования банкротства кредитных организаций.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 30.06.2017Разработка системы прогнозирования временных рядов динамики продаж товаров с учетом факторов влияния ForExSal, предназначенной для определения краткосрочного прогноза предполагаемого спроса. Анализ концептуальной и функциональной схемы работы системы.
отчет по практике [1,9 M], добавлен 27.03.2011Кинематическое исследование механизма манипулятора, особенности управления. Определение необходимых перемещений звеньев, траектории, скоростей и ускорений. Траектория движения захвата, график пути первого звена. Программа, её содержание и текст.
курсовая работа [343,1 K], добавлен 19.12.2011Стратегия иерархического, многослойного управления большими системами. Метод согласования модели. Двухуровневое решение задачи статической оптимизации. Метод прогнозирования взаимодействия. Согласование цели, однородность. Время отклика прогнозирования.
лекция [201,0 K], добавлен 29.09.2008Проблема представления знаний. Представление декларативных знаний как данных, наделенных семантикой. Представление процедурных знаний как отношений между элементами модели, в том числе в виде процедур и функций. Представление правил обработки фактов.
курсовая работа [33,1 K], добавлен 21.07.2012Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.
дипломная работа [3,8 M], добавлен 27.06.2011Прогнозирование валютных курсов с использованием искусственной нейронной сети. Общая характеристика среды программирования Delphi 7. Существующие методы прогнозирования. Характеристика нечетких нейронных сетей. Инструкция по работе с программой.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 12.11.2010Задача анализа деловой активности, факторы, влияющие на принятие решений. Современные информационные технологии и нейронные сети: принципы их работы. Исследование применения нейронных сетей в задачах прогнозирования финансовых ситуаций и принятия решений.
дипломная работа [955,3 K], добавлен 06.11.2011