автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Интегрированные системы планирования и анализа экспериментов

" О О »1«

Мштстррп'по науки, пнстоЛ школ» и тпхничгткоН политики России

норгмлшпггкпгг электготехшгпгский институт

Но правах рукописи

ХАБАРОВ Валерий Иванович

УЖ 519.24

ИНТЕГРИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ И АНАЛИЗА ЭКСПЕРИМЕНТОВ

Сгтециалмюпть 05. [З.Т6 - применение вычислительной техники, матсмяттоского моделирования и математических метода р научннх исследованиях

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученоЯ степени доктора технических паук

Нпт«юи(1||р''к -

І'аооть -UUiiojiiiDiio и Ноно<;иОнрі;ком ;>л«кі'|лЛ'ихішчо.;ки.і ШІ.;тіІГУ'Іг»

■ Офицішлишо oiuionuHïu:

- доктор тохннчиских нау«:, цроііл-.л;ир [і.Г. ГОИЖИІІ

- ДОКТОр ТОХШІЧИСКИХ наук,' ПрОфЫДМр Ц.Ц. КОТ ЮКОН

- доктор технических Ііиуи, Прі)фнІі;Ор Ь.А. ІІОЧЬІУІЬІІ

Водущан орраннзышл: Институт шиїпрі.ищис.шшх технологии її прикладной математики СО і'АІІ (р. (¡иск)

НйИЦІТа СООЇОИТи» ПО ОКТНСЗрН ШУ. ('. її IU Ч<і'..оІІ ¡Ш ЬНСі-іШ-

ішіі огюншшізпроншшоро сонета Д осз.зі.ои при Ноно,-¡попреком злоктротохішчоском институте по .'ід|нч;у: г,;н ю'л:, р. Мошм-и-бирск, проспект К. Маркса 20.

С диссертацией можно ознакомиться н научім.! отдели оііо.і.и-

ÛTOKU tloliOCHOlipCKOpO ПЛОКТрОТОХШІЧеСКОГО ІІІІО'І Пі'УЧ'Н

Автореферат разослан "_________ їм?.

Ученый секретарь специализированною

СОВО Та Д Ша.З-І.ОЗ . ■

к.т.н., доцент s-j'jlth1';. ' ii.fl. ЛМ.ІМШ-,0

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность теш;. 13 настоящее время наблюдается ((('.УКЛОННЫЙ ] пі:'Г ЧИСЛЧ ОКОП''р!;иеНТЛДЫ1ЫХ ПСОЛеДОраШіЛ DU) СЛОЖНЫХ

міюгофакторіш* объектов (естественно-научные исследования. Контроль КЛЧЄСТПЛ Продукции, (ЧП'ІІ'ШЗЯЩШ ТОХНОЛОПНОСКИХ ПрО-ЦСОСОТі, СОрТИфИКаЦШІ СЛОЖНЫХ технических пзделиП, СОЦИОЛОГИ-ческио и :ікон<>т>тричі>скііі» иоолі'лопаштя, молико-биологическио исследовании, исследования в экологии и др.). В ряде отраслей іюгят мпочгопыП характер и япляытся ноогьомлгч.юП частью общего технологического процесса, например, при контроле качества продукции, сертификации слотных изделий.

Проблемы, которые приходится решать її ходо организации эксперимента, иго проведении и обработке результатов, связаны с выберем целен, мптематіпсекпх моделей, стратегии и тактики эксперимента, критериев гииширеванші, конкретных патодоп статистического анализа, адекватных программных средств. Такая многоуровневая проблема принятии ровк шм требует комплексного подхода, а следовательно и высокоА квалификации о области методологии эксперимента и обычно вызывает необходимость привлечения к участию п эксперименте эксперта-статистика. Однако это не всегда возможно в силу многих причин.

Пногоуровновоеть и многостаднЛность процессов иршттия решения в ходе эксперимента предполагает не только методологическую, математическую, алгоритмическую, но и ітформащготшую поддержку, поскольку приходится накапливать большие объемы эмпирических данных, проводить первичную обработку этих дан-пых, экстрагировать из них знания, хропить и использовать эти знания, делать графическое отображение зависимостей и документировать результаты.

Таким образом, становится актуальної! проблема создания интегрированной информационной сипте™ для поддергки экспериментального исследования. Такая система должна позволять комплексно рощать задачу извлечения зпшпМ об исследуемом объекте из экспериментальных данных и использования -этих знании для далі неПіпего !!ол'>няпрлпденного изучения объекта, управления объектом, предсказания его поведения. Необходимо пяпимолей-ет.це апостериорных знаний с априорными знаниями эксперта, гпторд» л.'іп этого тробугтгя представлять в фо{)матіпоппітом виде. В ¡«пульпи» такого взаниплеПстння система долтна прини-

І-кІТЬ [н:ІІІ1.1ІІІ)1 (.) U'l'pü'i'til'lllt И Г<!Г.ЇІІН' ДаЛІ.ІІГІІШ'І • і ¡чіД. і :Жык:[И!--Mull'i'Ll.

Целью paOü'IU ЯШГІІ'Т./І pal.paOOTi.a :U|I И' HV:.|i Yl!t>|,lUI ИІ.-ІЧ.-І-рИрОІїаШШХ CiiOTull ПЛ.лШроЬЫИЫ ti diUlJlU.nt .ir...lir|íilll«;HWIi »tі■" ІШАЯ), ІфОГріІМИШі І J*;,UlíU>.lllll>l 11 ІЦ'їМк II"-mn. ЧІІІ.ІІА '. 11 ■'-1'('І І К ¡II.-иіенню практических аиднч.

ДЛЯ ДОетИЖеЖІН ДаШІОІІ Цілії Пш.'ЛиД^Ь.т.'ЛМм 1-і iii.ibm ..¡і '.ja'"

дущіш задачи:

- мроіюднтеїі анаїїіи і»ііі|»::-г.<іііі:іі.. ....'¡ил,чи їм uii,¡-.і..іш, і її анализа зкепериыеьтин;

- раооматршкютии матчматичт.мк и лигнчт.лИг а:,и і.тп

ИпАО;

- раараОатииаетел концептуальная модель инт^грпропашиШ еііетеї.ш планирования и анализа зкоперимннтои;

- разраОатипамтия средства предетаіш;іш:і аіі.ініііі и Ik' Ііи\.');

- разраОатиішіотея механизма управління O.iaaini дііших п Сіїї'аїшЛ;

- разраОатиьаитея шт.-ллектуа.цьниП шіті;

- проводится проблемная адаптация .:iu томи ¡ия ііоддгр.скіі jun'iiuro іжециримента нрн ш,< лидонапин га.-отуропнпи)! ші.іі'і.їі

и і.і -ртпфикашш дитатчлышх аппаратов.

матоди ИССЛеДОВаШІЯ. ь рабо'ії,- іюіи uií.: kivjl моп'-лп u in 'in-

m теории вероятностей, і.іатематпчеекоіі ст.тісїимі, іь-т»ш оптимизации и теория игр, мотали прикладной матспагичі.і kuíi лоти ки, методи искусственного интеллекта.

Научная новизна ироведешшх исследований .шкличиетен ь следу щем.

І). Получен ряд математических результатнії в ойкаслі -цианирования экспериментов. И частности уі;'Ггіінл.Jn-<іа нз.чимоенязь некоторых извеетішх критериев оптиманымстп шииоп рогргг;:иоп ■ них ЗКІЛЮрИМОНТОВ. ИрОДЛОЖОН оОйбЩеШШП Н)ИІ»4)1і:іЦін ІІШ'П Kpnre рий вариационного типа. Для отого кріипрші р.ь.ч ii.it> игагтоя структура оптимальних планов, пронлагаютоіі чпе,м;нвие процедури сшітоза оптимальних планов па основі м.л'олоп ква;>іід'л|і)і-|" нші руомой оптимизации. Результати используются для >l> ¡-інашиї бази знаний.

. Сф)рМуЛ1Ц)<!НаН!1 ИрПННИПЦ ПОСТрООНИЛ НП'РЧ'рПрОВаННОЙ

сН'"' т1 гч.г ||л.1шн»>!мшш н ««натш лгаюргаюнтои к;«: рагир1\латл!-Н'ч! ш(т<>,пл"ктуачм!<>1,1 П1ст>чя|. П т.чкоЛ спето»« пошептуплыю кип \яянгс л п|11 'Л!стчал ооласгь пс1!Л,Лг'»г<от счл-гкт.ч и Н|н\тзт~

НМЛ еОл:| ;Т1, Мотодп„чпгиИ ')КС1)ерП1 V ЧП'Ч. Г'фУКТУрИ Г'ТИХ оЛиасТОЙ

•'Н^лллигт структур? пнФ'рмацч'чшсй оредн, ко горня отроится нпд ншш. Пред!!'■ гние (VI.,'!;»;тп и шЩ'ормашюиная среда связаны через иитерф'Пс. оОразумшй ниф-риацт'Шгий контур.

Ч). Прпллопч1 пршнпш тпхъч-' осчткипюП гюдоли. Суть данное' причинна сгодится к следупц' г'у. !.'идолярк;л предметные области псеЛ1'Д'ч м'Ч'о оф.екта, планирования :'Кег|орнм(ЧП'оп и статистического ¡»нплиу:». '.приоримо знания из названных преда ютних '>(5ла'Тей Нре,"СТ,''ПЛЛ.'"Тея и [{т.рШ)ННо-ЛОППескеМ пиле и |НаЧПЛ-гт'.я далее со-.чш»т: тпуцщпда локальными теориями. Имоипнесл ст;гпн:тич'.ч К1'" данные рассматриваются 1:ок фактн. Оснащенная теория о^ьог.то получается кпк ос'ога'цение .чокалмюй теории объекта локаи-тив! '¡'"орччип статистического аичлпзэ и нланлропа-ния ';ксп''ри:!'41тч. а также фактами-данными. Оснащенная модель оОьекта выводится пз оснашепной теории формально -логическими методами. Формулируется щлпгцш! достаточности модели. Приводятся условии адекватности, устойчивости н непротиворечивости оснащенной теории.

I .'. Разработан метод иеп< ка и устранения противоречий в оснащенной теории.

Ь). Предложен метод выделения акстремалыюго Оазиса гипотез. Формулируется нринции формирования множества гипотез.под-л'-гащих проверке- на осносе Функции выбора, порожденной отпоше-II!"-ч предпочтения. Дается Формулировка этого принципа в топологических торг птах. Приводятся примеры использования дан-п'Ч'п подхода. Олпи из галтч примеров связан с вые орем конку-риру^инх гипотез ир I планирования лиекртшнирутатх аксперимен-

Г-Ч Разработана логическая модель сертификационного акс-ПериМ"НТа.

'•*). Разработаны базу знаний и . дгчпшх по-методам стчтие-тичс кого анализа и планирования эксперимента и механизмы уп-рС"Л' !Ч1Л ТЛПШ <">::■">;:т 1Г .

'",1. !!рГЛЛС'*''Ч пришит Построения И И те (фей "а и зкепертнык Щ т«''1ах т.<\!|>у1о1М|ШЯ МЧОГофзКТерпЫХ Объектов. п ОСНОВ'!

которого ложиг прецедентный подход.

9). Разработана экспертная система для исследования характеристик газотурбинных авиационных двигателей методами активного эксперимента.

10). Разработана экспертная система по сертификации гражданских самолетов.

На защиту выносятся указанные в п. 1) -10) научные результата .

Теоретическая значимость. Теоретические результат», полученные в работе, могут служить основой дли разработки концептуальных моделей, Саз знаний и ряда конкретных механизмов вывода п системах искусстцешюго интеллекта, направленных на изучение сложных многофакторних объектов методами активного эксперимента. Ряд научных результатов дает новые перспективные направления в области активного извлечения знаний из данных.-

Практическая ценность. Результаты данной работы могут Сыть использоващ в системах автоматизации научных исследований, при оптимизации технологических процессов, при сертификации сложных технических изделий.

Инвариантное ядро разработанной интегрированной системы 11нАЭ может быть адаптировано на применение ir конкретном приложении. Для этого в системе имеются сродства методоадаитации, проблемной адаптации и объектной адаптации.

Предлагаемые базы знаний в предметной области методологии эксперимента могут быть использованы как основа для накоплении знаний экспертов но стратегии и тактике эксперимента с учетом специфики различных моделей наблюдений.

Интегрированная система может применяться для целей обучения методам планировании-и анализа экспериментов.

Интегрированная система может быть использована как экспертная система для консультаций по вопросам планирования и анализа экспериментов,

Предложенный инструментарий может быть использован для разработки новых интеллектуальных систем.

В настоящее время в системе имеется около 200 Прецедентов решения задач исследования многофакторних объектов из различ-

- б -

них областе!! знаний. База прецедентов может быть основой для накопления коллективного опыта решения задач такого рода в конкретной предметной области.

Реализация результатов исследования. Теоретические и практические результата работы явились осново/І для создания конкретних проблемпоориентированннх систем для поддержки летного эксперимента и внедрены в практику экспериментальных исследовании в Летном исследовательском институте ігм. І'ромова г г. Жуковский), [[одтиерждащие акты прилагаются.

Одна из этих систем предназначена для исследования режимов газотурбинных двигателей в условиях полета и при стендових испытаниях. Разработан» проблемные базы знании для данного объекта исследования. Эти базы интегрированы с базами знаний по планированию и анализу экспериментов.

вторая система ориентирована на поддержку сертификационного эксперимента. Эта система в настоящее время используется при летных сертификационных испытаниях гражданского самолета ил-96м.

результаты исследований и разработанные программные комплексы нашли применение при постановке курса "Искусственный интеллект" для специальности 22.03 "Системы автоматизированного гіроектітровашія" в Новосибирском электротехническом институте на кафедре'автоматизации обработки информации.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационно» роботы докладывались на следующих конференциях и снмтюзимумах:

- ГХ Международный симпозиум по исследованию операций. ФРГ, г. Оснабрюк. Август 1901;

- I Международный симпозиум по недифференцпруемой оптимизации Венгрия, г. Шэпрон. Сентябрь 1984;

- VIII Всесоюзная конференция "Плашгропаыте и автоматизации эксперимента в научных исследованиях". Ленинград, ЛГУ, Т986;

- Всесоюзная конференция "Моделировашю систем информатики"- Новосибирск, Щ СОДН СССР, Г9в8;

- ТХ Всесоюзная конференция "Планирование и автоматизация эксперимента в научных иеследоваїпшх", Москва, МЭИ, 1909;

- |н:г» ..«•••.ІІ.ІЯ К.ЧЬКЧЧ'ШШЯ ''Мііі^паиіч»'»•!.»!»> ІмТоДМ IIjlfіШ!I»>'» иаїШЯ :ik».iu'|hl|.k4lt»)i. i> JiaOopaTopiilJX ii П|МВ1ыЛ»:ШШ ІК'чуи-АоііШШ-лх". Knob, Ит.-титут кіиХ'рні.ттлі, Кб:,1;

- Ь.Ч'ЧіїіГОІШЯ K0|¡(¡< ;ll¡ МЯ "buCíU ólli'lil.ili И O Ki:i]i'|»THU'.' ClU P»' •

ми ь КПП". Сміїастополі., U/.-ü;

- Международная конференция "і'ііО|)іі;;іііДї шичаякк-гундыши иютілш". Росток-На-Д>»иу - 'lopi.KiiJi, i'.í-.H;

- vj МіЖДуларОДІШІІ ( ш.шік-.ііуіі ii.) л»:ку»:».1'1(1 himv ииті'лж.к-ту ti aro нрпло.ошннм ¡i lit і'т » 'і і» » j пи. .'i:rjiii¡i,Ot.'»|«i|»íu 1117« т І '..И)!.

- (к'ЗД/ІИрОДІїаЛ Ііау'іІІо-Т.-ХінІЧи.'іКаЛ К» 'll»!x'jii»IIH¡l;l *"ЛK'ryíl.'li^ lililí II[-(Jí3jI0MI¿ WbT.I'jMIIIMH) llpilóup'.'.vp i» IHU" •'• li'lll-i1.''. Hii|:-"'ll-öiipoK. сентябрь иг..1;:.

Публикации. По it»tічіряаїкім ли»:» і ^'l'oiitiu «ііуамкоііоііо 40 ш«-чатішх pdö.ri', (jjі»-.дії лих і миография ооимом В ц.л.. 5 ларубож-ішх нуоликлцЫ!.

Структура и обгни работы, Дпсіл^ртшиїн сої.тонг на шмлпиш, Сгми глаь, лаклшчсшш, <:шіи;а лнтиратури, содержащего най-МчіюнаииП її приложении. úou-H paCMviii «^tHi'iviiuun.'f КУ» отранші машинописного тскст.і, lunij'i.uiv M рисунков, таблица.

содержание работы

Введение. Даїтіч-я оооььонанпо актуальної-ni ц.-ш, іріриули-руится цоль и задачи ііс»;лид»)!іаші>і, научная новнама, ншиювпи1; на аащнту ооноышп научные положения, апроö'-лнш работн, і.рат-куп аннотация.

Первая глава - "Тенденции развития сист»л.і іілаїніронашія и анализа экспериментов" - попит oöaopnull и посімпоночішЛ характер. Ее ноль - дать ралві.-рнутнії апалнл состояния теории плани роьышя экепертюнтои и соответотнукмнх нрограммних оіютем. Основная точка арония состоит ь vi.-m, ччоси иаїлТпі к рассмотрению иадач активного эксперимента с нолшыИ (.и-, tt.ii иокуос:-твшшого интеллекта. акцшіти смешаются н емроиу іі;іі<«і>ч<-шім знаніШ u:¡ данных, ионолыюнаипл нмевдпхол апатії! іиіл ці1;:»-іі':,ч раїшішого вашючолия иоігііх знашій, рштиогротш i.-rai-iiovusno -

_ ¡і -

кого вывода с логических позиция, формирования метазнаний для выбора критериев, методов, статистических структур и пр. .

Глава включает пить разделов. В разделе ІЛ. обсуждается объект исследования - интегрированная систома (ИС) планирования и анализа экспериментов (ПиАЭ). Рассматривается когно-тивпая модель "Лбъокт-Зкспернментатор-Статнстнк". Эта модель отражает взапмотцошсння Экспериментатора и Статистика как субъектов в процессе изучения объекта. Модель учитывает границы знания зчспіфиментатора, его ресурси, цели, задачи. Такая модель позволяет определить общую архитектуру ИС ПиАЭ.

В разделе 1.2. проводится обзор существующих парадигм планирования и анализа экспериментов, а в разделе 1.3. дается обзор близких парадигм искусственного интеллекта (ИИ). Основной принцип, ле.ташпй в основе сопоставления парадигм, состоит в том, чтобы нретде всего установить параллели, а затем обозначить те направления, которые взаимно обогащают как ПиАЭ, так и ИИ. И этой связи рассматриваются задачи ипдуктігвіюго вывода, задачи внвода по аналогии, проблемы извлечения, представления и использования знаний. Акцент делается на активные способы извлечения знаний из данных.

Ъ разделе Т.4. анализируются тенденции развития программ-' них систем, в обзор вклгчекн интегрированные системы обработки данных, содержание в том число подсистемы планирования экспериментов. Отмечаются две основные генденшга: интегрирование пакетов прикладних программ и баз данных; обработка дашгых под управлением знаний.

В разделе 1.5. (¡юрмулируптел актуальные направления исследования в области пнтеллектуализашш систем ПиАЭ и конкретно указываются те направления, которые развиваются в данной работе .

Вторая глава - "Вопросы платгрования экспериментов". Цель данной главы состоит в том, чтобы рассмотреть некоторые математические вопросы планирования экспериментов, представляющие интерес с точки зрения Формирования баз знаний по ПиАЭ и создания специфических для интеллектуальных систем ПиАЭ механизмов вывода.

В раздоле :\1 доказывается ряд утверждений, в которых ус-

тананлішаетея взаимосвязь некоторых известных критериев оптимальности плашці регрессионных .жспориментои как для ОЦіЛПШа-НПЯ Параметров, Так. 11 ДЛЯ Д1!і;К(ііІМіШ.іЦІШ ГШІоТез. ГаеС'/ЖДеШЫ проводится дня модели наблюдения вида

У1 -- Сіг) і ех ■ ті(х1,0) і í^, І І.....п.

где Ü - вектор параметров lui il 1(ш, К с К", X і. X, X - компактное МНОЖЕСТВО. ІІ.іОЛйіДеІІНЯ У III -зааПСШШ И ЇК К МО .'Т.'ІІН-нуы дисперсии. Задача іиаппров-шп.ч ;на:іи-рі«»'ііі«н n;vi, ji'.>.?j,e мальная проблема ппда

£/ -- mlн Ф (ü.

где - план эксперимента. Ішд критерия оптимальности Ф.Д/ определяется конкретной постановкой. Для уточняшіїїіік ;>коііііршіііН-тов критерий является функционалом от информационной матрицы Фиыера

ll(U - I Г С A ) J" ' (x)i(íix). X

В случае проверки гипотез критерий снизывается с ь

ошибки второго рода, в более частных случаях с параметрами но-центральности нецентральных хи-кнадрат распределения или ¡-н -роделешш Фишера.

Далее рассматривался некоторые критерии оптимальности и устанавливается связь между ними:

а) Ф (i,) - шах X^íir1 (f.) I,

i=i...m

b) Ф ({) = сгМ"(4)с. с f U'".

- in -

с) •]> (I) - In л'М(£)Л, rank А г- <5 < m.

'1) t (U - Inr | 7)'"(x,0) 5(dx).

n;n'/!<)-• 1 X

") (!,) - Inf | (x,0) r(dx).

"hup rf'(X,l)) 1 X ■■( X

1|о(\11СДКГе дна Ч'НТерИЯ используются П|Ч1 проверке ГИПОТР.'ЭИ О равенстве нулю ('основная гипотеза) функции л (х, 9). Интегралы в этих выражениях являются монотонными Функциями от параметров нецентрально«"ги ляп г - или ;<г - тестов в случае нормального распределения наблюдении.

Л '1' Ц) ~ - I и Г [ П|.(х,0) - т),(х,0)1г Е (dx).

fUU J 1

X

Критерии f) применяется для дискршпшацшт моделей т)(и цг и является обобщением критериев (1) и е).

Теорет :'.1.1.

Л Критерии а) и <i) эквивалентны, если А ?) Критерии о и е) эквивалентны, если А ати критерии эквивалентны 0 - критерию

= I, кроме того

■II и г- ппр г' (x)l-r' Ц)Пх)

я I.X

3) Критерии Ь) и ()) эквивалентны, если Л = сст.

1) К])нтерин Ь) и о) эквивалентны, если с - Г(х), х € X*. ivie X* - точки спектра оптимального плана

Эти результата используются для конструирования некоторых частных правил в .локальной базе знаний о критериях оптимальности. Ллч дальнейшего развития этой локальной базы знаний де-ластся обобщение полученных виню результатов в рамках некото-

рого єдиного критерии специального епда, коториіі основан на информационной мере Кульбака-.'іеПблира

Ос О

где

Г1(у.х)

llj(0,x) = Г j (,/,х) 111 ......- <1у

Y Г_,(у,0,х)

(У)

Здесь fit-) - плотность распределения наблюдения н предположи шш 1-/1 гипотезы. Тогда задача планировании экспериментов сиодится к следующей минимаксной Проблеме

С - org iiup J(i). (3)

Ба:мшй результат состоит в Том, что в рамках данного

ОйООЩеННОГО Информационного КрЦТерИл ДЛИ б.ІІн'.іКІІХ ГШЮТоЗ

II : т) (х) = liix.i)'01),

Н,: і) (х) - т)(х,Оп '); 0to),0(l 'с U <- R"'

U)

т.о, для малых ДО - о<1!- 0(о1, пид одного из критерием »НП ОІІрОДОЛЯЬТСЯ конструкцией IIOfJt.fi! Ь ПрОСТраНОТНЙ ГНП0ТЄЗ. |> частности справедлива

Теорелп 2.1.3.

1) J (і) = - sup Г1 (Х,0К,1)М 1 (l.0lol)i(x,0,o)), 2 xtx

.если ,

I¿вI - ( вир ДВ1М(Х,0(о>Ш1 1 '' (С-КрИТериЙЬ afcX

,„, tfrjtt.e)

Г(Х,0( 1 ) - —gg 0=0(o)>

X

И) J (і) ~ ~ W"^0'0'*1-

если

І де І ^ ( йо^+...f ЛЄ* ),/г (Е-критерий).

В случае нормального распределения наблюдений критерий Г) негтосредствегаю следует из (1).

Одна из целей включения данной главк в работу заключалась в поиске удобной аксиоматической формы представления теории планирования регрессиоіпшх экспериментов. Поиски такой формы привели к теоретико-игровому представлетт и построению аксиоматизации на основе аксиом Милнорз. Действительно, экстремальная проблема (3) является одновременно задачей теории игр, где в качестве смешатшх стратегий одного игрока рассматриваются непрерывные планы эксперимента, а в качестве смешанных стратегий другого игрока - распределение в пространстве гипотез. Формулируется следующая

Теорет 2.1.2. Существует мера ц* на

П*(£*) = Arg Inf f I .(0.x) t*(dx) 9fQ J o1 • X

такая, что

I) Для оптимального плапа эксперимента £*

J Io,(0.x) jx*(dO) « J(|*) VxeX. (5)

II) В точках спектра оптимального плана Е* в (5) наблюдается равенство.

III) Если план і такой, что <Щ) с J(5*). то

sup Г I.(0,х) |i*(d9) s ,Щ). xCX J

IV) множество оптимальных планов выпукло.

Мира р* может Сить шт.риротщюиана как распределение предпочтения на множестве пшотез (выделение экстремального базиса гипотез». Наиболее важний результат состоит и том, что оад:іча синтеза плана н задача выделения множества информативных гипотез (экстремальный базис гипотез> являются взаимно двойственными.

Ь качестве одного па вариантов численного метода синтеза оптимального плана эксперимента и выделения экстремального базиса гипотез используете» игривой процесс Ьрауна- І'обипсо-на-Данскина.

В раздели 2.2. экстремальная проблема типа (3) рассматривается с позиции кпнзидифференцируемой оптимизации, и результате четче проявляются некоторые свойства планов экспериментов, которые трудно увидеть в традиционных постановках задач планирования в терминах информационной матрицы Фишера, (і частности для ряда критериев устанавливаются более точные нижние границы дли количества точек в спектре плана, а также структура весов и множества точек спектра плана эксперимента. Предлагаются числешшо процедуры синтеза оптимальных планов, в основе которых лежит метод экстремального базиса. Доказывается сходимость этих процедур, а также их эффективность в сравнении с известными аналогичными методами.

С раздело Н.Э. приводится результаты по последовательному планированию экспериментов для дискриминации регрессионных структур. Для этого используется аппарат марковских управляє -мых процессов. План эксперимента рассматривается как некоторая стационарная стратегия для оргодичеекаго процесс,, принятии решения. Доказывается утверждение, дающее условие эргодичности. Предлагаются численные методы для синтеза стационарных стратегий. Эти результаты являются основой для шалаша: стншфичоч-.ких механизмов вывода в системах искусственного интеллекта и находят применение В ГЛ.З, где речь ИД>Т Об эмпирическом бэктрекинге.

Третья глава - "Логические аспекты планирования и анализа экспериментов". Главным результатом д-инп41' главы «илистей разработка двух основних подходов к логическому обосновании' НиАО, а также разработка механизмов вывода в системах искусственного интеллекта дин исследования миопфю-орних объектен-

І І -

методами активного эксперимента.

Первый подход назван теоретико-модельным (раздел ЗЛ.). '.'уть подхода заключается в том, что база знаний ПС ПиЛЭ рас-сма)рпваотся как некоторая формалыю-логнческая система. Пусть Т - теория тако(1 сш,т»ш, а М - ее нололь. В Т можно выделить локальные теории: Тл - теорию планирования экспериментов, Та ■ теорию анализа экспериментов и, наконец, Тоъл - теорию исследуемого объекта. Выделяются гомттччстпушт« локалыше моде-ЛН Л-1, Аг, ЛоЬ.|.

Рпредп.юние :}.!.!. Теория Т - Гаь.1 и (Та и Та) называется ОЛ - оснащенной теорией. Модель .4 для Т называется ВЛ-осиаипн-ной моделью.

Рассматривается следующая диаграмма эксперимента для идентификации объекта

Т'і

Т оЬ

У

(ЬУ

► г

X

Исследуемый обт.ект представлен как отображение О: X - У, і'до X - вход, У - выход системы. Сведеітч о входе X в информационной системе, построенной над объектом, представляются множеством пред,потений I в логическом языке С. То же можно сказать и о выходе У, которому соответствует множество предложений у. Отображение (семантическая функция) : X - X виді .¡лет модель для входа, а 5..:У - у - модель для внхода. Я^-обр^тный оператор к «ч . Теорией объекта в этом случае является отображение Тиі?лТ --• у. элементы "которого имеют вид х у, где х и у - предложения соответственно из X и у, а " " -знак импликации.

Что дяет кгначешіяя модель в смысле определения

- It) -

3.1'Л.? Do-первых, для оснащенной теории наряду с моделью объекта шцотся модель плана эксперимента Ла и модель анализа дашшх Ма. Эти задачи становятся взаимосвязатшми. Если в У имеются сведения о дашшх (модель дашшх), а в Т сведения о значении входа (модель входа), то модель ЛЬьj в зтом случаи делает ИСТИННЫМИ все ПрОДЛОЖОШЫ В XobJ. Bo-HTopux, среди множества моделей теории TobJ можно отыскать подмножество моделей, которое будет обладать свойством достаточности, т.е. содержать в некотором смысли псы информацию об объекте, которую только может пост|! на себе Xobj. В математической статистике близкими понятиями являются понятия достаточного эксперимента. Доказывается, что оснащенная модель объекта является достаточной моделью.

Для теоретико-модельного подхода характерно то, что априорные знания о планировании и анализе эксперимента являются частью аксиоматики, а стратегии плагшроватш и анализа выводятся дедуктивно и являются часть» оснащенной модели. Мотивом развития системы ь данном случае явлпотся обнаружение и устранение неполноты и противоречивости отдельных Теорий и теории ПиАЭ в целом.

Оснащение Тobj U Та - предает теории планировании эксперимента. Моделями такой теории являются планы эксперимента, удовлетворяющие различным критериям оптимальности. Оснащение теории можно продолжать, добавляя тоории, которые позволяют построить модель критерия планирования или модель методов статистического анализа. Оснащения таково рода рассматриваются в гл.4,5.

Определение 3.1.2.

1). 7 является адекватной теорией, если для всякой теоремы А теории Т справедливо н 4 » * А.

2). Т является полной теорией, если для всякой теоремы теории Т справедливо г А ~ t- А.

Здесь знак синтаксической выводимости, >- знак семантической выводимости.

Утверждение 3.1.2. Теория является адекватной и полной, вели выполнено условно коммутативности диаграммы (6) :

ТоЪ1 • S = S 'О.

х у

. Вопросы, решаемые при рассмотрении аксиоматической(декла-

ративной) семантики, связаны с анализом выделенных локальных теорий. Совокупность этих теорий составляет некоторую иерархию, перипіну которой занимает исчисление предикатов первого порядка, а ветви - теории первого порядки - общеизвестные и специфические для ІШЛО. Среди овчгипт тнчх рассматриваются теории частичного порядка, теория конечних групп и нолей. Среди специфических - аксиоматический вариант теории выбора и теории игр. Дается анализ оснащенной теории на предает непротиворечивости.

Теорема и.1.1. Пуст'. Ojbj, Сл. Сі - язики соответственно для представления предметних областей оЛекта, планирования эксперимента и анализа эксперимента: Сп - 0>bj П Сл I) Са, а Та - полная Теория В ЯЗЫКе Сп', TchJ О т, 7X С т", То с т - непротиворечивые1 теории и t'- bj. Сі, Са соответственно. Тогда оена-шештн теория Т - ТоЬ.1 и Td и Та -является непротиворечивой теорией.

Второй подход, рассматриваемый п 3.2, назван мотатеороти-ческіді, поскольку в нем предлагается над теорией исследуемого объекта 7"obj построить некоторую метатеорию, в которой дается обоснование правилам вывода в объектной теории Тоь.і. Планирование экспериментов и статистический анализ в этом случае рассматриваются как часть механизма вывода.

Экспериментальное исследование можно рассматривать как последовательность индуктивных выводов вида

<Ф, V- Ф

где 'р,ф ( С , Д с с , с - язик, п котором формуляру»™ эмпирические утверждения, а £ - язык теории. Предполагается, что С с С, С С С, Тоbj С с . С -некоторый логический язык, например, первопоряжовнй. Преллототто Дл есть т.пшрігпское высказывание, полученное из предметной области согласно плану эксперимента г). Предложение ф - полезная гипотеза, ичбор ф и Агі происходит на метауровне. В этом случае задача выбора называется задачей выбора полезных (интересных) гипотез, а задача выбора Л(1- задача выбора эксперимента, которая естественно егпзанпа с задачей планирования эксперимента. План <! в свою очередь моэтю построиті, только на основе ф. Таким

образом, и активном эксперименте да зависит от ф. Іі связи і; этим возникают следующие попроси. Как вибрать ф V Как вибрать

йи ?

іі математической теории планировании экспериментов, как показано u і'Л.2, данные задачи оказывается двойственными. H связи с этим делается попытка сообщить эти результати на <|> п Ad, заданные предложениями нервопорядкового язика, а точнее хорпонскими предложениями. Такого рода обобщении позволяют

ВЫДОЛЯТЬ ДОСТаТОЧІШО ГІШОТСЗи ф и СООТВОТСТВеНПО НЫДеЛЯТЬ для

их проверки достаточнио эксперимента А(1. С этой целып вводится топологическое пространство, базис которого - соответствующие системи окрестностей для возможных гипотез. Для задания топологии используется бинарное отношение на множество гипотез. Экстремальный базис гипотез строятся как минимальное пересечения главного идеала относительно допустимых окрестностей основной гипотезы и главного фильтра относительно критерия планирования эксперимента. Понятие критерии планирования эксперимента здесь обобщается до множества релевантных гипотез. Рассматриваемый подход используется для нестроения механизмов вывода в интеллектуальных системах при активном извлечении знаний из данных.

Дальнейшей формализации проблемы выбора ноеняіцеп раздел 3.3. Результати атого раздела используются дли построения метасистемы НиЛЭ. Функции выбора конструируются на основе бинарных отношений предпочтении (нормальные функции выбора). Основная цель заключается в том, чтобы проблему выоора представить аксиоматически средствами хорновскоМ логики.

D разделе 3.4. рассматривается операционная семантика интегрированной системы ИнАО. Основное внимание уделяется устранению противоречий в объектой теории' (Ю отношении) к полученным данным. Вводится и рассмотрение так называемый эмпирический •бектрекинг. Проводитси параллель с результатами Шапиро но индуктивному виводу теорий из положительных и отрицательных примеров. Практическое значение подученных результатов состоит.в том, что рассматриваемая операционная сонатин интегрированной системы ПиАЭ можот бить эфЬ*ктивно реализована на последовательной Пролог-машине, lia рис. ,4.1.1. праведен гр.іФ, отража-щий эволюцию системы в пространство состояний для предложения метатеории

Знать модель. объекта (!>, Г, Хе.Yo.Xh.Yh )<* Знать_етруктуру__нодели(8)& ОЦОШТ Т'Ь..параметры (р, Хе, Уе )& Проверить.. адеКПЛТІЮСТЬ (5 , Р , ХІ1, Уй).

(Здесь Ко, Уе - соответственно имГюрмзция о входе и выходе, необходимая для оценивания параметра Р, а Хїі, УИ - информация о входе и выходе, необходимая для проверки гипотез. Хе, Уе, Х)і, У)1 - списки логических предложштО).

э..

а ">

1

или

"їіп

о Ппать структуру ' подели

о Оценить

> г параметры

V Проверить адекватность

1 і і 1

0 0 0 0

Г ї Г 1 Г 1 Г 1

* * * ж

1 2 п-1 п

Знать модель

Гис. 3.1.1. Поиск модели объекта Этот граф соответствует некоторому вероятностному автомату. Рассматривается п альтернативных структур зависимостей "вход-выход". При конструктивном выводе модели даттнй граф можно сопоставить н-іші-дереву вывода. Из начального состоять происходит переход в состояние , соответствующее выбору модели 1. Далее, по "»"-переходу система оказывается с вероятностью Р*^ п состоянии з.1, .соответствующем оценке пвра-мг .'ров модели. Если оценить параметры невозможно в силу ряда причин, которые скрывается в теле предиката "оценить парат-т-

рЫ", ТО Происходит возврат В СОеТОЯНИе у] И далее Пароход в СОСТОЯНИЙ . Кили МОДе.Яі, ОПОІІсЧІИ, то ИЗ СОСТОЯНИЯ Г>2 происходит Переход в соі;тонние г.', Который соответствует оценке адекватности. Обратный переход деласіся в случае-, когда гипотеза об адекватности отвергаеі-, л. Поглощамцие состояния соответствуют окончанию Процесса їй люда подели.

Вероятностному автомату однозначно соответствует управляемая цеиь Маркова. Управление обусловлено выбором очередного наблюдении. Процесс вывода модели, таким образом, является дискретным марковским |цичм;..ом. Гиесь попользуются результаты раздала 2.3. , где рассмотрены пат. матнчеокне вопроси анализа марковских процессов принятия решения для планирования дискрп-мнннрукшего эксперимента.

Четвертая глава - "Концептуальная індолі, интегрированной системы планирования и анализа экспериментов". Цель данной главы заключается в формировании на концептуальном уровве структуры интегрированной системы ПиЛО. Концептуальная модель является основой для программной реализации системы.

В предметной области выделяется многофакторішй объект исследования. Предполагается дихотомия входных и выходных переменных. ' Вход и выход и с; лі дуемого обьекта объявляются выделенными концептами, а механизм явления рассматривается как оператор, отображающий вход на выход. Относительно структури этого оператора может быть известна некоторая априорная информация. Уто'шение его структуры и составляет основную задачу эмпирического исследования (задачу идентификации обьекта). На ряду с выделенной в предметной области структурой обьекта рассматривается параллельная ей структура, которая наливается ннформациошюй системой идентификации ооъекта. Эту систему можно считать сродством идентификации. Кй назначение - формирование образа идентифицируемого объекта. Информационная и предметная области связаны интерфейсом, образующим информационный контур.

Структура информационной области такова, что она в основном повторяет структуру предметной области. Другими слонами, каждому концепту в предметной области соответствует необходимая конструкция в информационной области. 1'ак.ие конструкции удобно рассматривать как лекальные базы данных. Базы данных

содержат сведения о nijji.uk апых концептах, представленные множествами предложений логического языка. Над этими множествами строятся некоторые алгебраические конструкции (булевы амфоры, решетки, фильтры». Между локальними базами данных e'.BJii имеются сооты.-тетиугашо отмоыышн. С алгоорлнчшжих liommml они трактуются как морфнопы. переводящие одни алгебраические споти.«! и «рупії:. Эти морфизми моделируют локальний базы знаннй (.'IK'Ji. Єи.;ти-і.« .'Іі;л и Ж) образует распределенную интеллектуальную систем/. Лоісшімші» базы данных обладают свойством активности. Это «ЧкчКлЫ 'иреДНОЛ .гает, что отсутствующие СЫ>Ж' • ния „:ІВД ііш/іом1 из i'M,::tiiux ЛІАІ.

I) качестве конкретного концептуального аппарата иепользу -етсн формализм, предлочі ппыП A.B. Чечкиннм и называемы!! уль-трнспетепамп, a также связанный с ними графический способ представления - ультрасети. [і ультрасистемах выделяются два основополагающих понятия: ультрампожоство и ультраоиератор. Ультраміюж.ествн являют^ математическими моделями локальных баз данных, а ультраонераторы - локальных баз знаний. Ультрасети являются обобщением сетиП Петри. Аппарата сетей Пі ¡три однако достаточно для моделирования предметної! обпасти. По для моделирования информационно!! области над сетями Потри рассматриваются дополнительные разметки, необходимые для формирования запроса в имтем.ш-.кчуалыюп системе. В качество модели интерфейса вводятся так называемые датчики семантической информации И исполнители.

В п. ¡.а- м разделе главы приведена сводка необходимых понятий, (вязанных с ультраспетемамн и с ультрасетями. Во втором раз,ф-де рассматривается базовая концептуальная модель системы идентификации ооъекта ла основі.: ультрасети. Рассматривается денотационная и операционная семантики. Третий раздел содержит подробный анализ полной г.отеной модели интегрированной системі! Huit) дня ііл.»)іті»|іі!кчіііііі. Полная сетевая модель но еравненя.м о базової) отличается тем, что вводится »ымюлат.ишЛ кгмюкенг. Дос.аі'ЛЯК/і'ОЯ новые КоПНеНТЫ токно как методы, структур» »»»Долей, peC/pfU, КрП'Л'ЫПЛ, Цели.

резульї-гюм исследований данной главы является огрукт..ро ші'п, :.'н і гуа •існ.'ЯІ і пеї'епи идентификации объекта методами активного :>hi:in4-i».v>wv,ï. .Чта < истома является ишіщіші шцщчмшгм nun л,і[.ом, ii|*>iiCTaiuii!>wiiM собой распределенную uioït му J'i.i

-

данных н знаний, которая через систему интерфейсов сопряжена с одной стороны с предметной областью исследуемого многофакторного объекта, а с другой стороны - с предметной областью ПиАЭ.

Пятая глава - "Представление и использование знаний в интегрированных системах планирования и анализа экспериментов ". Разработанная в предыдущей главе концептуальная моделі, ПС ПиЛО развивается здесь в плане уточнения структур отдельных компонент. Для каждой выделенной локальной базы данных и знаний выбирается адекватный способ представления данных и знаний. В заключение выносятся вопроси управления раенределешгой іпітел-лектуальной системой.

В разделе 5.1. приводятся некоторые сведения общего характера. касающиеся распределенных интеллектуальных систем. Далее формализуется понятие локальных баз данных и знаний. В логических терминах определяются активные базы данных. Конструируется метаїпітериретатор ультрасистемы ПиАЭ.

В раздело 5.2 представлена ультраснстема стратегий эксперимента. Рассматриваются многослойные структуры ультрамножеств целей, критериев, ресурсов, методов, структур причинно-следственных связей. Анализируется строение ультраоператора, переводящего сведения о целях и ресурсах в сведения о критериях, в сведения о структурах причинно-следственных связей, в сведения о методах. Данная ультрасистема учитывает когиетивпую модель (см., гл.1). Здесь рассматриваются, например, такие аспекты как замкнутая и открытая модель мира Экспериментатора, границы знания и незнания Экспериментатора с точки зрения Статистика.

В основу ультрасистемы стратегий эксперимента положена теория выбора, аксиоматическое представление которой в терминах хориовской логики рассмотрено в гл.З. Функции выбора порождаются бинарными отношениями предпочтения. Конструкция этих отношений определена набором предпочтений на подмножествах множества критериев, множества методов, множества причинно-следственных связей.

В разделе 5.3 приводится структура ультрасистемы анализа эксперимента на примере линейного регрессионного анализа. Подчеркивается трехелойпость ультрамножеств, связанных с концептами "вход", "выход", "оценка параметра", "критерий для ер'1

верки линейной і ■ 11 ; і '. ■1 '< ' : ■ > і *" п пр. Первый плой связан со структурними :ишитіи. ¡мтиу иазшіаотси структурным слоем. Например, дли регрессионного анализа на этом уровне шрачсаетия теорема о ншілучинх линейных оценках. Второй слой характеризует локализация переменных. Ii логическом представлении зто i,s»i-.»шіо с квантнфШ'.ацпеП переменных. Поэтому данный слой называйте» кнантпфпкаторним слоен. О контексте статистического анализа речь идет о вероятностям распределениях некоторых статистик, ограничениях на гіарамі три и пр. Третий слой связан со значениями, Kl ■'¡•'■¡.се !»■[• а ішш> принимает в ходе- эксперимента. Поэтому этот слой вызывается слоем значеній!. Такай структура учитывает возможность представления априорной и апостериорной информации.

Н раздело Ь. 4 по такой же схеме рассматривается ультра-система планирования акснерпмепта. Особенность данной подсистемы н том, что здесь вводится гнпциашпшП ультраоператор сип теза плана зкеиеримента, пореподнвдД критерии и структури связи входа и выхода в матрицы плана. Здесь используются результати гл.2. Па примере факторних моделей показано, каким оОразом устроено ультрампожество, соответствующее концепту "вход". р;и;я~ мауриьаюгем алгебраические системі! типа булевых алгебр, кипс-ч-них полей и геометрий. Они используются для генирпроышпя планов експерт юнтов методами конструктивного вывода. Конечним результатом яп.ляются логические программы.

Шестая глава - "Инструментарий для создания интегрированных систем планирования и анализа зкоперпментон". При подходе к интеграции, который сил рассмотрен н гл.3-5, концепти системи ассоциируются с локальними базами данних , а отношения на множество концептов с локальными базами знаний. ..'It* і могуч' быть реализованы как системи типа "вход-выход". Это позволяет кіюрмлять Лій в виде предикатов язика Пролог. таких

предикатов явно имплицирована. Лругая часть представляет предопределенные (встроенные в систему) предикат. Декларативная семантика в этом случае1 еохраияе-ч'ен на уров.н "вход шхпд". Предопределенные ЛредПКЙТЫ ДЛЯ Эф]ЛМ№ !ll-Clll реалішу->ячн на алгоритмическом языке. З/і. сі, имеет место максимально^ разделение иг>гц¡едуріюг! и декларативной семантик. Использование Предопределенных предикатов, пмеицих побочные 0фі»?кти, ВЫВОДИТ

за рамки чистой логики (чистого Пролога), однако это делает логическое программирование реальным инструментом. Один из видов такого рода Пролог-инструмента, специализированного на задачи ПиАЭ, и рассматривается в данной главе. Общая структура инструментального комплекса приведена на рис. 0.1 Л.

В разделе 6.1 описывается часть инструментария, которая включает ряд предопределенных- и имплицированных предикатов, дащих возможность на языке логики формулировать задачи ПиАЭ. Часть предопределенных предикатов реалізована на языке С, там где необходима высокая вычислительная эффективность. Например, таким образом реализуются численные метода линейной алгебры, численные метода оптимизации, некоторые функции работы о данными и пр. Другая часть предикатов ориентирована на пользовательский интерфейс. И наконец, выделяется особая груїпіа предикатов, которые относятся к метасистеме. Н этих предикатах реализуются специфические механизмы вывода.

Другая часть программных средств, представленных в отой главе, является примерами использования данного инструментария для создания конкретных'систем искусственного интеллекта. Рассматриваемые системы имеют и самостоятельный интерес, поскольку отражают в себе отдельные предметные области планирования и анализа экспериментов, (см.гл.4). Речь идет о системах планирования экспериментов (DESIGNER) и статистического анализа (CHOOSER), оформленных отдельными программными единицами с собственными пользовательскими интерфейсами. Интеграция этих систем осуществляется через базы знаний. Эти системы работают над общими базами данных. Такой подход позволяет избежать избыточности при использовании программных средств в реальных ситуациях.

Следующий раздел главы посвящен описанию оболочки экспертной системы ОПАСШ.. 'Эта оболочка позволяет создавать экспертные системы на основе продукционных правил, причем максимально учитывает специфику ПиАЭ. Данную оболочку можно рассматривать как средство для интеграции отдельных подсистем на основе знаний. В оболочке выделяется подсистема, назыв-гмая концептуалысым проектировщиком. Его назначение состоит в быстро'! макетировании концептуальной модели. Для этого имеется специализированная система ввода и редактирования коицецтов и

ВЗ

метауровня ГО

МЄЇОДОГІ

ІІЗ моделей

1x3 планов

Оболочка

оплсиь

т::

Концептуальный проектировщик

Встроенные предикаты

Статистические метода

Вероятностные вычисления

Методы лішей-ной алгебры

оптимизации

Утилит«

Си

Первичная обр. дашшх

Не ^шн. регрессия

Шаговая регрессия

Каталог планов зксперимептоп

Интегрированные системы

Дисперсионный анализ

Система адаптации

СУБД

прецедентов

База

прецедентов

Прецедентный интерфейс

Пролог'

! Изобретатель] 'I Методов ПнАЗ1

ь______J

Пролог-инструмент

Конструктор мены

Конструктор графиков

Конструктор комб.планов

Генератор С'и-нрограмм

Аналитический процессор

Синтжеич. анализаторы

Логические системы

Каузальные

Пространств, временные

Система 35

Метауровпепал архитектура

Машшю ло/чіч. вывода

Ніс. 0.1.1. Структура инструментального комплекса

- 2b -

связей между' НИМИ.

В последнем разделе главы приводится описание экспертной системы, основашюй на прецедентах. Этот подход, в основе которого лежит идея представления знаний в форме примеров (dase Based Reasoning - CBR), является альтернативой к широко распространенному подходу, основанному на правилах (Rule Based Reasoning - RBR). Отличительная особенность подхода, развиваемого в работе, заключается в том, что адаптация прецедента отдается полностью в руки пользователя, но для этого ему предоставляются адекватные средства ( встроенные редакторы и синтаксические анализаторы данных , моделей и пр.). Основная проблема, решаемая в рамках системы, сводится к тому, чтобы найти близкий к актуальной ситуации прецедент. Выбор семантической меры близости н механизма поиска в базе прецедентов и составляет основную задачу, которая решается средствами Пролога. '

Седьмая глава - "Интеллектуальная поддержка летного эксперимента". В разделе 7.1 данной главы рассматривается реализация экспертной системы для поддержки технологии экспериментальных исследований газотурбинных двигателей (ГШ летательных аппаратов(ЛЛ). В связи с отім существенное внимание уделяется специфическим для данной предметной области моментам. Общие принципы организации интеллектуальных систем для экспериментальных исследования, которые обсуждались в предыдущих главах, здесь находят непосредственное применение и развитие..

Основной подход связан с адаптационными процессами, которые превращают систему из методоориентированпой п проблемноо-рионтнрованную и далее в объектно-ориентированную систему. В связи с этим выделяются три этапа адаптации: методоадаитация; проблемная адаптация; объектная адаптация. . Мотодоадаптацня заключается в специализации методов планирования и анализа экспериментов. Проблемная адаптация состоит в структурном развитии предметной области исследуемого объекта. Проблемная адаптация предполагает в частности формирование априорной информации об исследуемом объекте. Объектная адаптация позволяет »№• Солее специализировать систему на осн н'.е апостериорной :?"рм"-'>.г.и. Механизмы адаптации сводятся к формированию соот-К'Т' И':нх баз данных п знаний (см. табл. 7, і. II.

- ?.ü -

Табл. 7Л.I

Характеристика лекалі пых баз дашшх (ЛЬД) ЭС для П'Д

Имя ЛИЛ

ОХ

J ЇД ИП

.КИП . ККФ КОП

ее іл>„,іи)сах. Состав откликов. Фи-ра. мерность. Область значений.

Содержании

Свідсвия о Вікторах. Состав факторов. Физическая раин-риость. Область значении. :іпа''.(,ііи.ч Сіп деппя .чнч-.м.кая Значении

("ведения о критериях планирования экспериментов. Основной критерий. Дополнительные критерии. ,'іііачения эффективности Сведения о структурах моделей сведения о построенных моделях характеристик. Структура модели. Значения параметров. Оценка качества

Сведения о целях летного эксперимента по испытанию 1ТЛ

Сведения о схеме- ГГД. В схеме отражены конструктивные особенности отдельных ТІПЮВ

m

Сведения о типах ]"ГД

Сведения о составе измеряемых параметров. Количество измерений. Привязка к базовому значению датчика. Привязка к номеру измерения в кадре измеряемых параметров. Физическая размерность, область значений Сведения о косвенно-измеряемых паргме-грах. Состав КІШ

СіїЄдмшія о косвенных качественных факторам. Состав ККФ

Ктгасос .Н№!11.ЧКЫШ.< ПЛиИОП ЭКсИСрИМеЯЧСИ.

Табл. 7.1.2

Характеристика локальных баз знаний (ЛБЗ) ЭС для ГТД

Имя ЛБЗ Содержание

Е3_1 Б3_2 Б3_3 Б3_4 Б3_5 Б3_6 Б3_7 Б3_8 Б319 БЗ_Ю БЗ_И Правила формирования целей исследования в Ц на основатпі сведений в ЛБД ГГД о выб-рашюм типе ГТД Правила формирования схемы двигателя СХ в в зависимости от выбранного типа ГТД Правила формирования релевантных измеряемых параметров ИЛ на основании сведений о схеме двигателя в ЛБЗ СХ Набор функциональных преобразований для коовенноизмеряемых параметров КИП и правила формирования релевантных КИП Правила формирования актуальных наборов факторов X и откликов ї на основании све-депий о целях эксперимента из Ц и сведениях о релевантных ИП из ИП. Эти правила могут быть сформированы в процессе диалога п^тем простого выбора из меню релевантных Правила формирования актуальных наборов факторов X и откликов У на основании сведений о целях эксперимента из К и сведениях о релевантных КИП из КИП. Эти правила могут быть сформированы в процессе диалога путем простого выбора из меню релевантных КИП Правила формирования критериев планирования экспериментов в зависимости от целей экспериментов Правила формирования . априорных структур моделей характеристик ГТД в зависимости от целей эксперимента Правила выбора плана экспериментов в зависимости от априорной структуры модели Б, критерия планирования К и области допустимых сочетаний факторов, сведения о которой находятся в ЛБЗ Обл Правила логического анализа данных на предмет сбоев. Правила статистического анализа данных.'По априорной структуре модели и статистическим данным строятся о-ценки необходимых характеристик ГТД и проверяется их адекватность. Набор количественных моделей характеристик ГДТ. Правила, указывающие на закономерности качественного характера, которые связывают факторы и отклик

Основное внимание в этом разделе уделено структуре и содержанию этих баз. Данная система построена па основе оболочки ОПЛСиЬ, описанной в пл.О.

Па протяжении ряда лет в рамках хозяйственных договором ІІНт-і - vu А и Шт-3-УІ Л совместно с Летным исследовательским институтом О'.Жуковский) проводился комплекс работ по созданию информационной системы, ориентированной на поддержку процесса сертификации гражданских самолетов, в частности для ИЛ-90-300. Рез;,льтатпм ¡пишется система СКК'Г, оинсанпе которой применится в разделе 7.2. Эта система предназначена для учета и контроля процесса сертификации, планирования сертификационных экспериментов, консультации но вопросам, возникающим во внештатных ситуациях.

Разработка этой системы проводилась о использованием концептуального аппарата, разработанного в гл. 2-5 на основе инструментального KOMiiJit кса, описанного в гл. 0. lia рис. 7.2.3. приведена архитектура системи СЕПТ, а на рис. 7.2.4. верхний уровень меню системи, по которому можно судить о выполняемых Функциях.

Интерфейс с пользователем Система объяснения и рекомендаций J

і

Механизм управления

База знаний

11ЛГ,

Знания

экспертов

редактор !Ш , знаний экспертов

Ожидаемые

условия

эксплуатации

База данных

Документы

(V-ltf-iKTOp ожидаемых условий эксплуатации

Редактор документов

Генератор отчетов

Справки, Таблицы соотво Г-ствия

Bpuieull/l! файл

Рис.7.2.3. Архитектура экспертной системы CRUT

•oinlIiM.i.'.îiïilJHt: ü ti'ij,4..V -odll >:ЯШі)И;.'І,Іиі]|І ОІл.'іґ.і o ri,L.m Ullr>li'iJl!.U'U\iillt ШШРЖОІ/Ifdü ü

• ¡¡lili

-ішоі/ЧЩ'о.Щ iu0t;l/V)0 цошісіґ U líJI.LIJUWíd Uliüllll'llOiJlJL'll ГіПІ1ИіІ,],:і1ц.ак)іі Hirut'ra.î 'пі'].iicpoiJii огиюи ни,n; o ncií.ao a аишиншшой ¡i мшен •ciu.'!i'..'.in t'iJ.«J,-iif/îs:ud омняоисю riiKíüadHifíi'niuJo ииинеьоипшй а

[.hmo ги i.j.loui) иікії1 олоіііійілі tkj/?.lma'ii.lo t'"¿'¿ " ;iíl<l

fused iif-u'iirondAiiii а luüoi-iouiraediiÄ її іиооаіи.цохо/і I 'Л llinim/IIOI'lONOd II 1ИШВПО00ІІІ ИСийШЛСІГВІІ с 'ИМ у

•9] (и'г*г-г\'см — 'S i vi (^¿"¿-¿ví:-iHfi'S'S'gv г \)(е-г"гшг ж тre S винажоїгои оишро

JüVilllA' II 'Jil.OOiJlUiHOIOÄ чшиї&ішімшх ЗПКІЗІГ .

I " С ÍÍÍIÚIC,!

шіішніїфішіао ou iioxdoiioHe дошвне eiiuenodiu^Biroj у

l]M,Hiidnodoi'i яоншш аин«ж>.du,i.:iß\ruj p

ікшіфнЛл-аоивілі oiiiieaodii.i.H!:ij'olj с

ÍG.Vu) пшш.шА'їлюле umioiroÄ хнічоьшіїо oimraodiuriiii/aj z

іШІ оштіккііи:-тіл\І I

lfox-nii 9

JJІЗИА'ЯОЇГ HHOiOliatfOH do.I,Bd,l,C'liHlH'liry <j Áa.raiidp.íd on HOAiiawiMoïf вїи.їо/иніґоао г u от onAjoV doepo î ; вігцвф en cxhohîîhoïî їґоиц 2 ridÄiBUUKifM о einowftioir vonu і

Л1Л1 oaedoif с

моїіаііо iiii.i.R.i.'jii'A'cod on инішніїФн.шоо шшшиоо;) z

NOlfñlI !l Ш1П(Щ!фнЫгЮ OIIUKOIOOO J

J/OXfitl и

flïIOXOllO d0AHd.lÜillIlll4irv ¿

lliiimidiiodoii Heul] э

ішіигжіфішіо:) мііфтіл-ишгц g

--umiBiic певр oimeaodiuaRifo,! t>

------------Uq[.w)¡(J,j (,.цо,і,оіі;лго]| e

—uuimmlHuaao ou оииеьшглед '¿

---------------------([.KJi-ioodj, I

3ù -

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТИ

h iiíi'A i ртаніні разработаны теоротп ісокпе основи nii-iі.і i-i,і I .iiliili.il ІЛІ'ГІЧ.МИ II H.iliilpoiüiHilil II анализа :іКЩг)>іііМі'Г>>Н. Зі';, •«.na нро.цстаншіет еоооп рнснроделоішум иь.чч-му упраїш шш норимонтом на основе знаний. Приводится описание шіварікштіюго ядра такой сік,тни и примори oí! проблемной адаптации и области ,чі Tiiwi'o аг.епорпионта.

(X іМіііМн результати дноі.ертаїшошіой р<іОотн зак.иг.-чакюл и СЯ' /іуиіі.чі.

1. l'a;.' Мотрина І.ОГНоТИВІїаЯ ПОДОЛІІ СПеТеМІІ "ÜO'LeKT-OhOlie-ршіеіігнтор Статистик", ота і.кщоль отрижаот в;>аиііооі'но!ц,,нпн Зксіїї'риміїїтатг.ра н Статистика как субъектов в прощал« и;.,учеты обіекта. Модель учптіліает граніти знання :)кі.ііерпіі..нта Торії, СІ'О рос/р(;Н II ПОЛИ. Такая модель ||О.ЧЬОД}Н,Т ОНреДе іііГІ І, обдую архитектуру интеллектуальной системи Д.ІІЯ ПОДДОрШІ исследования мнпгофаьторного объекта.

2. Предложена концепция интегрированной ciu.Tet.iu ііланпро панпя її анализа экспериментов (HC ИиАЗї как (информационной среди над иееледуеїшм мпотфакторним объектом. зта среда отра жает и < >'de предметную область исследуемого объекта, а также иредме-тпун область планирования и анализа окот.рнмонта. Характерной особенностью ПС ПнАЭ является наличие замкнутого инфор-мацпошюго контура. Зто дает основание считать такого рода спетому системой управления экспериментом па основе знаний. Акцепт делается па активное извлечение знаний из данных.

3. Разработана логическая модель HC IIiiaD. В отой и >де.іш ьид«л>»Ф:» основные концепти в предметной ооласти иоглодуі іг.іч> оОіегта, такие как вход и выход системи. Предметная область l'tiA3 р.ізоііваит.:н па три подобласти - методология эксперимента, планирование зкопернмента, анализ эксперимента, которое її свокі очередь детализируются до отдельных юшмітоп, связанна;-. меуду е-:«!-,.;! пере/одами. Для поаслпроваїшя предметних or і t¡ л ис ионь.зуется анпараї- oowít Петри. Структура информационной .. ,,-іи отражает oi-]v.'i:-j'v¡.її нролмі-тішх областей. Моделирование іш| .|ііі!-

ЦпоІІНОи Среди Производится С ІЮМОЩЬМ УЛІ. грмі ЄТоЙ 'ІЄ ІКННН Предлагаемая гоші'іпчуа.ньшш модии. .ікияетсн ж,гиче. мій гарі .і сон дчн.ИС ІШЛО.

4. В рамках формально-логического подходи рассмотрена реализация ИС ПиАЭ. Показано как едиными средствами логики организуется управляющая структура системы и система представления знаний.

5. Предложены подходы к организации знаний. Первый подход связан с понятием оснащенной модели. Суть его сводится к такой организации априорных знаний из разных предметных областей, которая позволяла бы из этих знаний на основании эмпирических дашгах выводить модель исследуемого объекта вместе с методами идентификации и планами эксперимента. Другой подход предполагает построешю некоторых управляющих знаний мотауров-ня. Эти знания включают в себя основные стратегии планирования и анализа экспериментов. Для представления знаний объектного и метауровня производится аксиоматизация некоторых теорий.

6. Разработаны основные механизмы управления знаниями и данными в ИС ПиАЭ. Рассмотрен так называемый эмпирический бэктрекинг. Это механизм поиска в глубину с возвратом, который используется в системах логического программирования. Однако вероятностный характер переходов на И-ИЛИ-деревьях, вызванный статистическими данными, заставляет рассматривать такой меха-1шзм как вероятностный автомат. Решается задача анализа управляемого марковского процесса на эргодичность и нахождение стационарных стратегий.

7. Рассмотрены некоторые математические .вопросы планирования экспериментов. Это проделано с целью нахождения такой формы представления знаний в этой предметной области', которая би позволяла адекватно представить их в ИС ПиЛЭ.

0. Для ]юалнзащш ИС ПиАЭ предлагается инструментальный комплекс. Он включает в себя специализированную Пролог-систему. Предопределенные предикаты в этой системе учитывают специфику задач ПиАЭ. Это дает возможность строить различные механизмы управлетм в КС ПлАЭ, а также формировать базы данных и знаний.

9. В качестве иллюстрации основных теоретических положений и подходов рассмотрены две ИС ПиАЭ системы для поддержки летного эксперимента. Одна из них предназначена для иссло-»юиаиия характеристик газотурбинных двигателей, а другая для сертификации летательных аппаратов.

Основное содержание диссертационной работы отравлю в следующих публикациях.

1. Григорьев К).Д., Хабаров В.И. 0 никоторых особенностях построения плавов дпи.рш.шннрунипх экспериментов. - / Mj.ikі.-и-ЛІН; ЭВМ а оптимальном планировании и проектировании . - Новосибирск, IIjTH, rt'7-1. - С. 9-1G.

2. Денисов В.И., Хабаров В.It. Функциональное и алгоритмическое наполните пакетов прикладных программ но планировании экспериментов. - Новосибирск, H'iK). -11с.- РуКОНШЛ. ПреЦО-таїин ііа Пової.tieHjK'i им электротеха. ин-том. Доп. г. ВИНИТИ июня 1:)!Ю Г., N ,->203-00.

3. Хабаров li.il. Альторпатлшо условия оптимальности планов ДИСКРИМИНИРУЮЩИХ рСГреССИОННЫХ экспериментов. - Новосибирск, Ш>0. - :Ю с. - Рукопись представлена Новосибирским электротехп. ин-том. д. ii. в ВИНИТИ 2 июня ШЮ г., 11 V?10-С0.

4. Хабаров li.il. Игровые методы в плаиироваїши днекримини-рующих реГрООСИОНПЫХ Экспериментов. - Новосибирск, І9В0. - 7 с. - Рукопись представлена Новосибирским элоктротехн. нн-том. Ден. в ВИНИТИ 2 нюня 1900 г., 11 220Y-U0.

5. Хабарой В.И. Численные методы построения пианов .Лік к--римпнирупінпх регрессионных экспериментов. - Новосибирск, ІЛЮ. - 12 с. - рукопись представлена Новосибирским злектрото.хп. интом. Деп. п ВИНИТИ 2 июня К>80 г., Н 2211 -ВО.

6. Денисов В.11., Доиооон II.Л., Стасыпшн В.М. .Хабаров В.И. Системная надстройка пакетов прикладных программ планирования экспериментов. - Новосибирск, I960. - II с. - Рукопись представлена Новосибирским электротехп. ин-том. Д«н. в ВИ111ИП 2 нюня К'ЗО г., II 2209-Ш.

7. Хабаров В.И. Вариационное описание некоторых критериев оатима nuiocvu плани) регресч ионных экспериментов. - / їез. домі. VI Воесок'зн.ь'онф. по планированию экспериментов и автоматизации :н<( перпмі пта в научных исследованиях. - М.: МЭИ, ШЮ.- (.. I ів-i 1G.

Ь. Vihicob it.П., і1--,';г].ев В.В'., Лэбарон В.В. Чсоміїи-сі:;:.! анПрОКСІІМаїНІЧ В :>:i;i ;'ia>, Пі .Сі'рОеНИЛ di 'HI ІП І'ОТПЧСОЬН ' J. І,:і..:Ь-

но-оптпчальних іичниі дискриминирующих эксперимент..',-,. !.!.: В ;і||-к:!і кибернетики, li'i)I , N /l, Сі a-lu.

e. Хабаров I-.il. Методи непрерывного міиїимакеа ь г';.ч:иро-і.анни регрессионных экспериментов. - / Применение зі И с опти-

мальмом планировании и проектировании . - Новосибирск, ГОТИ, 198;!. - с. 123-130.

ТО. Хабаров В.И. Последовательное планирование дискриминирующих экспериментов на основе байесовского препостериорного риска. - / Тез. докл. VII Всесоюэн.конф. по планированию экспериментов и автоматизации эксперимента в научных исследованиях. 4.1. - П.: МЭИ, 1983.- с. 25-28.

11. Fedorov V., Kiiabarov V. Duality of Kriteria In Convex Design Theoty /IX International Symphoslum ol Operation Researsh - Osnabruk, BRD, August 1984.

12. Fedorov V., Khabarov V. Mlnlmax Problems in Optimal Design of Regression Experiments/ I International Symphoslum of Nondlferentlable Optimisation - Shapron, Hungary, September, 1984.

13. Fedorov V, Khabarov V. Duality of optimal design for model discrimination and parametr estimation. - Blometrlka (1906), No73, pp. 183-190.

14. Хабаров В.И. Последовательное плашфовашю дискриминирующих экспериментов с точки зрегом управляемых марковских процессов. - Тезисы докладов 8-й Всесоюзной конференции /Планирование и автоматизация эксперимента в научных исследовани-ях,ч1, Ленинград, ЛГУ, 1986.

15. Хабаров В.И. Марковская модель процесса последовательного планирования дискриминирующих экспериментов.- Сб.научи. тр./Машинные методы планирования эксперимента и оптимизация многофакторных систем, НЭТИ, Новосибирск, 1987, с.57-59.

16. Мельник В.И., Денисов В.И.,Хабаров В.И.Интегрированная система планировать экспериментов и статистического анализа.-Тезисы докл. Всесоюзной конференции "Моделирование систем информатики"- Новосибирск,ВЦ СОАН СССР,1988-с.76-78.

IT. Хабаров В.И. Планировать экспериментов в экспертных системах.- Тезисы докладов 9-Й Всесоюзной конференции /Планирование и автоматизация эксперимента в научных исследованиях, 4.2. - Москва, МЭИ, 1989. - с.180-190.

18. Денисов В.И., Хабаров В.И. Архитектура интегрированной системы "ЭВМ-экспериментатор". - Сб.научн.тр.Л1ашпннне методы планирования эксперимента и оптимизация многофакторних систем, НПН, Новосибирск, 1989. с.3-8.

¡9. Ори тон Л-.М., Денисов В.И., Козлов A.C., 1гльппк

В.И., Xuöapoo B.II. Oö экспортной системо планировании экспериментов и анализа. - Киев, 1989, Материалы Всесоюзной конференции "Математические методы планирования экспериментов в лабораторных и промышленных последоваїпіях"

20. Хабаров В.И., Редько МЛ). Мельник В.И. Интерактивная программа многофакторного регрессионного анализа экспериментальных данных. - М.: ЛИИ, 1990, Научно-технический отчет 70-90-111 по НИР 2000351. - 54 с.

21. Хабаров В.И. Концепция и реализация статистической экспортной системы. - Севастополь, 1990, Материалы Всесоюзной конференции "Базы знаний и экспертные системы в АСШГ

22. Кпрытная А.И., Корыт'ный Е.Б., Хабаров В.И. Интеллекту-ализнровашшй каталог оптимальных планов. - Севастополь, 1990, Материалы Всесоюзной конференция "Базы знаний и экспортные системы в АСНИ"

23. Создание экспертной системы но статистическому анализу и планированию экспериментов /Научи, рук-ли В.И. Хабаров и В.И. Мельник. - М.! ЛИИ, Научно-технический отчет G79-9Ü-III ПО НИР 200035Г. - 74 с.

21. Bcrestov I,., Denlsov V., Koalov A., Khabarov V., Melnlk V. Intelligent Support of Plight Experimental Benign and Analysis. - Artlflcal Intelligence In Applications of Englnerlng. V[ Internationale Symposium. Oxford, August 1991.-p.319-328

26. Берестов Л.М., Денисов В.И., Козлов A.C., Мельник В.II., Хабаров В.И. Интеллектуальная поддержка оптимального планирования летного эксперимента. - Ростов-На-Дону - Терскол, I99I, Материалы Всесоюзной конференции "Гибридные интеллектуальные системы", с. 90-93.

20. Берестов Л.М., Ратин В.В, Мелигик В.И. .Островский Ш.С., Хабаров В.И. Экспертная система сертификации гражданских летательных аппаратов. --Ростов-На-Дону - Терскол, 1991. Материалы Всесоюзной конференции "Гибридные интеллектуальный системы", е. 93-96.

«'.'?. Хабаров в.И. Концептуальная модель шпохіе.к'іуалиюй системы планирования и анализа экспериментов. - / Пистоны искусственного интеллекта - Новосибирск, НОТИ, 1992.

28. Денисов В.П., Полетаева h.a., Хабаров В.И. Экспортная система для исследования многофакторных объектов. Дисперсной-

ныП анализ. Прецедентный подход (монография). - Новосибирск, изд. ГОТИ, 1992. -IB8 с.

29. Денисов В.И., Полетаева H.A., Хабаров В.И. Экспертная система для исследования сложных технических объектов. - / Материалы Международной научно-технической■конференции "Актуальные проблемы электронного-приборостроения". - Новосибирск, НЭТИ. Сентябрь, 1992.

30. Берестов Л.П., Мельник В.И., Хабаров В.И., Островский И.С. и др. Разработка экспертной системы информационного сопровождения сертификации пассажирских самолетов - М.: ЛИИ, Паучн. техн. отч. N149-92-11. ,