автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Исследование и разработка моделей экспертной системы морского мониторинга

На правах рукописи

Липатова Светлана Валерьевна

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ МОРСКОГО МОНИТОРИНГА

Специальность 05.13.18 - «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

мщг^У

Ульяновск-2008

Работа выполнена на кафедре «Телекоммуникационные технологии и сети» в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ульяновский государственный университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Смагин Алексей Аркадьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ярушкима Надежда Глебовна

кандидат физико-математических наук, доцент

Воденин Дмитрий Ростиславович

Ведущая организация: Федеральный научно-производственный

центр открытое акционерное общество «Научно-производственное объединение Марс» (г. Ульяновск)

Защита состоится 26 декабря 2008 года в II30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.278.02 при Ульяновском государственном университете по адресу: Набережная р. Свияги, 106, корпус 1, ауд. 703.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Ульяновского государственного университета, с авторефератом на сайте ВУЗа www.uni.ulsu.ru.

Автореферат разослан « 26» ноября 2008 года.

Просим прислать отзыв на автореферат по адресу: 432000, г. Ульяновск, ул. Л. Толстого, д. 42, УлГУ, Управление научных исследований.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат физико-математических на)

М. А. Волков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования.

В настоящее время в связи с бурным развитием судоходства во всем мире остро стоит проблема обеспечения безопасности движения морских судов, особенно в акваториях, где существует интенсивный трафик движения судов, в узких проливах, прибрежных зонах и т.п. Эту проблему, например, сообща решают в странах Европейского Союза, развивая систему управления и информационного обеспечения судоходства VTMIS'(Vessel traffic Management and Information System). В России создается единая система контроля и управления судами, развивается глобальная система связи при бедствиях на море2, создается большое количество автоматизированных систем управления судном3, мониторинга4, идентификации судов, информационной поддержки для центров береговой охраны и т.д.

На современном уровне развития информационных технологий предполагается, что процесс мониторинга сводится не только к наблюдению за объектами (получению, накоплению, хранению и представлению данных об объектах мониторинга), оценке полученных данных, регистрации важнейших характеристик и предоставлению полученной информации лицу, принимающему решения, понятие информационного мониторинга расширено. Современные системы мониторинга оснащены блоками поддержки принятия решений. Они предоставляют пользователю не только данные, но и их интерпретацию и возможные альтернативы решений кризисных ситуаций, т.е. системы мониторинга судов реализуют также управляющую функцию, помогая лицу, принимающему решения.

Сектор систем мониторинга судоходства активно развивается, но в большинстве существующих систем акцент при разработке делается на первоначальные функции мониторинга, усовершенствуются средства передачи, представления и хранения данных. Управляющая функция реализуется в специализированных системах, например, в системах управления движением судна, где активно применяются расчетно-аналитические методы. Такие системы ориентированы на решение конкретной задачи. В ходе исследования открытых печатных источников, посвященных данному вопросу, не был найден общепризнанный и проверенный на практике подход к построению типовых систем мониторинга судоходства.

1 Автоматизированные системы мониторинга судоходства / Л.Н. Маринич, И.Г. Процента, В.Ю. Резников, Ю. М. Усшнов, Л.Р. Шигабутдинов. Под общ. ред. докт. техн. наук, проф. Ю.М. Устинова. - СПб: Судостроение, 2003. - 248 с.

2 Петухов Ю. В., Пономаренко С. А. Создание и функционирование в Российской Федерации глобальной морской системы связи при бедствии. // Журнал ИНФОРМОСТ - Радиоэлектроника и телекоммуникации №2, 2006. с. 15-19.

3 Клявин А. Использование спутниковых навигационных систем на морском и речном транспорте. // Морской флот №5, 2007.С.18-20.

4 Попов В. Безопасность на морском транспорте. // Морской флот №2, 2007. с. 16-19.

Привлечение технологий ЭС к построению систем мониторинга судоходства представляется целесообразным, так как они зарекомендовали себя на практике как эффективное средство поддержки процесса принятия решений с точки зрения накопления опытных знаний экспертов и предоставления их менее квалифицированным специалистам. Ранее системы управления судоходством создавались для решения узких классов задач, вытекающих, как правило, из конкретных аварийных ситуаций, и их развитие носило характер модификации или модернизации и в большинстве случаев такие системы приобретали специализацию, что снижало эффективность их использования. Поэтому разработка подхода к созданию систем морского мониторинга на основе «гибких технологий» таких, как ЭС, нейронные сети, гибридные системы, позволит расширить область охвата решаемых задач и повысить качество управления судоходства за счет привлечения экспертных знаний.

Судоходство - достаточно большая предметная область, охватить которую в рамках одной работы не представляется возможным, поэтому будет рассмотрена область морского судоходства, и в дальнейшем предметная область будет именоваться «Морским мониторингом».

Объектом исследования является процесс проектирования систем морского мониторинга (СММ). Предметом исследования являются процессы обработки информации в экспертных системах морского мониторинга (ЭСММ), модели ЭСММ, критерии оценки качества ЭСММ.

Цель и задачи исследований.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование подходов к построению ЭСММ, позволяющих повысить безопасность морского судоходства и создать методологическую базу разработки типовых ЭСММ. Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

провести анализ существующих СММ, определить требования к их построению, разработать модели предметной области «Морской мониторинг» и типовой структуры СММ, определить критерии функционирования ЭСММ;

разработать подход к созданию ЭСММ, позволяющий формировать методологическую базу для построения структуры, составных блоков, алгоритмов функционирования системы;

разработать и исследовать модели ЭСММ, которые можно использовать в рамках разработанного подхода как основу для проектных решений при создании конкретных ЭСММ;

разработать и исследовать действующий макет ЭСММ, позволяющий анализировать, моделировать, тестировать ЭСММ и подтверждать правильность исходных положений;

разработать методологическую базу построения типовых ЭСММ.

Методы исследования.

При решении поставленных в работе задач использовались методы системного анализа и математического моделирования, искусственного интеллекта, разработки информационных и экспертных систем, а также методы программиро вания.

Научная новизна диссертационной работы определяется следующими результатами:

1. Разработаны общие функциональная и структурная модели СММ взаимодействия с внешней средой и информационным береговым центром мониторинга, создающие основы для проектирования системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.

2. Предложен новый подход к созданию ЭСММ, основанный на учете специфики ЭС как отдельного класса интеллектуальных информационных систем (ИС), особенностей предметной области «Морской мониторинг», на использовании универсальной двухкомпонентной модели для каждого этапа создания ЭСММ, порождающий методологическую базу разработки и исследования ЭС мониторинга в судоходстве.

3. Разработан набор новых моделей ЭСММ (структурная, событийная, ситуационная, проектных решений в виде иМЬ-диаграмм, продукционная модель базы знаний (БЗ)), представляющий собой основу для разработки ЭСММ и позволяющий описывать функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС.

Положения, выносимые на защиту:

1. Общие функциональная и структурная модели СММ для системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.

2. Новый подход к созданию ЭСММ, учитывающий специфику ЭС, особенности предметной области «Морской мониторинг», использующий универсальную двухкомпонентную модель для каждого этапа создания ЭСММ.

3. Набор новых моделей ЭСММ, представляющий собой средство информационной поддержки при проектировании ЭСММ и позволяющий описывать функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС.

Практическая и теоретическая значимость.

Результаты работы могут найти применение при разработке ЭС в предметной области «Морской мониторинг» и в смежных предметных областях, использоваться на предприятиях, разрабатывающих средства автоматизации процессов мониторинга в судоходстве.

Реализация результатов работы.

Действующий макет ЭСММ передан ФНГТЦ ОАО «НПО Марс» для опытной эксплуатации.

Достоверность результатов.

Достоверность приведенных в диссертационной работе результатов определяется корректным использованием теории моделирования, проектирования информационных систем и системного подхода.

Апробация результатов.

Апробация основных положений диссертационной работы проведена на VI международной конференции «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» (Ульяновск, 2005) и второй всероссийской научной конференции с международным участием «Нечеткие системы и мягкие вычисления» (Ульяновск, 2008) и ежегодных научно-технических семинарах кафедры «Телекоммуникационные технологии и сети» УлГУ.

Публикации.

По теме диссертационной работы опубликовано 7 работ, 2 из которых - в изданиях из списка ВАК.

Личный вклад автора.

Постановка задачи исследований осуществлена совместно с научным руководителем A.A. Смагиным. Все основные установленные в диссертации результаты получены соискателем самостоятельно.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 295страниц, основной текст изложен на 137страницах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследований, научная новизна и практическое значение, определены положения, выносимые на защиту, дана общая характеристика работы.

Первая глава посвящена рассмотрению процесса морского мониторинга и систем его автоматизации с целью определения требований к построению СММ, созданию моделей предметной области «Морской мониторинг», функциональной и типовой структуры СММ и постановке задачи исследования.

Для решения задачи построения моделей СММ был проведен анализ существующих автоматизированных систем мониторинга в судоходстве, рассмотрена их классификация, выделены функции и задачи СММ.

Полученная общая функциональная модель системы мониторинга (рис. 1) отображает процесс морского мониторинга в системе в виде последовательности взаимосвязанных функций (от сбора данных до управления) и необходимых для их поддержки объектов таких, как средства связи, хранения и представления данных, модели и оценки кризисных ситуаций.

Рис. 1. Общая функциональная модель системы мониторинга Предложена общая структурная модель СММ (рис.2) взаимодействия с внешней средой и информационным береговым центром мониторинга отображает основные подсистемы и их взаимосвязи. Отдельно взятая СММ необязательно включает все блоки, указанные на рис. 2, - структура конкретной системы зависит от назначения, масштаба и способа реализации. Данная модель может использоваться как основа для проектирования системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.

Для получения моделей предметной области «Морской мониторинг» рассмотрены понятие «безопасность» и виды безопасности судов, определены основные компоненты предметной области, связанные с обеспечением

безопасности, такие, как мореходные качества, параметры судов (характеристики и элементы движения), факторы внешней среды, определены взаимо-

Рис.2. Общая структурная модель системы мониторинга Предложена модель сохранения ресурсов и снижения возможного ущерба при возникновении аварийных ситуаций на судне (рис.4), которая показывает связь процесса мониторинга с основными элементами предметной области «Морской мониторинг» и обеспечением безопасности судна.

циркуляция

Скорость судна

Осадка

Высота бортов

Соотношение длины и ширинььсудна

ОСТОЙЧИВОСТЬ

п

Глубина и характер ее изменения

мошнос1ь двигателя

Скорость и на-_

правление ветра _*_

прочность

Плотность и тип льда

Направление и скорость течения

I

непотопляемость

плавучесть

-1—

Температура окружающей среды

Волнение моря

управляемость

Водное прооран-ство

I

Расположение груза и его масса

Рис.3. Связь факторов, параметров и мореходных качеств судна Рассмотрены методы принятия решений, применяемые в современных СММ, и их классификация. Предложена схема выбора методов принятия решений, которая учитывает особенности решаемой задачи морского мониторинга и может использоваться как основа для информационной поддержки при разработке СММ.

Рис. 4. Модель сохранения ресурса судна и снижения возможного ущерба На основе построенных моделей СММ, предметной области «Морской мониторинг» и схемы выбора методов принятия решений определены требования, ограничения и критерии ЭСММ.

Основными требованиями к ЭСММ являются: 1) система должна работать в режиме реального времени;

2) система должна обслуживать одновременно достаточно большое количество объектов мониторинга;

3) система должна обладать возможностью адаптации к конкретным условиям и пользователям (возможность модификации базы знаний);

4) система должна соответствовать требованиям, предъявляемым к современным информационным системам;

5) для решения типовых задач морского мониторинга система должна выполнять все основные функции мониторинга.

Ограничения для ЭСММ:

1) количество объектов мониторинга конечно;

2) акваторией района мониторинга являются прибрежные воды или открытое море;

3) тип объектов мониторинга - морское судно.

Критериями оценки СММ являются показатели безопасности судов и ущерба, возникающего из-за аварийных ситуаций.

В конце первой главы формализуется постановка основной задачи исследований диссертационной работы, формулируются выводы по первой главе, в которых отражаются основные результаты главы:

1. Определены задачи, функции и общие функциональная и структурная модели СММ взаимодействия с внешней средой и информационным береговым центром мониторинга.

2. Построены модели взаимосвязей основных объектов предметной области «Морской мониторинг», влияющих на безопасность судна, и сохранения ресурсов и снижения возможного ущерба при возникновении аварийных ситуаций.

3. Предложена схема выбора методов принятия решений для задач морского мониторинга.

4. Определены задачи, функции и основные критерии ЭСММ.

Вторая глава посвящена решению задачи разработки подхода к созданию ЭСММ, основанного на учете специфики ЭС как отдельного класса интеллектуальных ИС, особенностей предметной области «Морской мониторинг», использовании универсальной двухкомпонентной модели для каждого этапа создания ЭСММ и порождающего методологическую базу разработки и исследования ЭС мониторинга в судоходстве.

Для решения поставленной задачи проводится сравнительный анализ существующих этапов и методов разработки ИС и ЭС. Анализ позволит выявить близкие по содержанию этапы жизненного цикла ИС и ЭС; привлечь хорошо отработанные на практике технологии создания современных ИС для разработки ЭС; выделить имеющие свою специфику этапы, в которых нужно учитывать особенности предметной области и сформировать последовательность этапов построения ЭСММ (рис. 5).

Для каждого этапа построения ЭС создана универсальная двухкомпо-нентная модель (рис.6), позволяющая представить и эффективно организовать рабочие процессы на всех этапах разработки ЭСММ.

Множество £> содержит множество реализуемых функций, подмножество требований к ЭС, подмножество имеющихся в распоряжении ресурсов (финансовые, темпоральные, человеческие, программные, аппаратные) в виде текстов на естественном языке в заданном формате (договор, техническое

1. Выбор проблемы морского мониториш а

2. Идентификация проблемы и требований к системе морского мониторинга

3. Извлечение знаний о предметной области

4. Структурирование знаний о морском мониторинге

5. Формализация знаний о морском мониторинге

6. Проектирование алгоритмической части системы (интерфейсов, процедурных знаний)

7. Кодирование знаний (создание базы знаний)

8. Реализация экспертной системы морского мониторинга

9. Тестирование системы и базы знаний

10. Доработка экспертной системы до необходимой стадии существования

11. Оценка базы знаний и системы в целом

12. Стыковка (интеграция) системы

13. Поддержка и сопровождение

Рис.5. Этапы подхода к созданию ЭСММ

Множество Я состоит из решений поставленных задач, диаграмм, схем, алгоритмов, модели знаний предметной области, базы знаний, проектных решений, программ, результатов тестирования, системы поддержки и сопровождения, ЭС. Вид элементов множества зависит от номера этапа и выбранных средств и может быть текстом на естественном языке, графическим изображением (графом, схемой, диаграммой), программным кодом или готовой программой.

Рис. б. Двухкомпонентная модель этапа создания ЭСММ Множество W является пересечением множеств Д R, подмножеств требований к результату этапа, необходимых для выполнения этапа ресурсов и данных. Вид элементов множества может варьироваться от текстов на естественном языке и значений данных, описания отдельных подсистем до готовых систем.

Первый компонент универсальной модели «Дескриптор этапа» (рис. 7) описывает этап, позволяя собрать все необходимые данные для получения результата на этапе. Данные включают характеристику этапа (ответы на вопросы: «что нужно получить на этапе?», «какие предоставляются ресурсы?», «каким требованиям и критериям должен соответствовать результат?»), ре-

зультаты предыдущих этапов (сами результаты, использованные методы и средства, параметры и оценки полученных результатов), которые вырабатываются по мере развития проекта, и информацию заказчика (требования к

Рис. 7. Схема дескриптора этапа создания экспертной системы

Второй компонент «Процессор этапа» (рис. 8), получив множество IV, формирует запрос на выполнение этапа для получения результата, соответствующего выдвигаемым требованиям.

Получаемый результат зависит от человеческого фактора, от выбранного метода, инструмента выполнения, от используемых данных и знаний. Поэтому запрос адресуется к блокам «Предметная область» (включает информацию о рассматриваемой предметной области) и «Средства и инструменты» (включает информацию о возможных методах и средствах получения результата этапа).

Рис. 8. Схема прог{ессора этапа создания экспертной системы Ответ на запрос определяет множество средств получения результата этапа, отвечающих имеющимся требованиям и ограничениям, множество данных и множество знаний предметной области, необходимых для получе-

ния результата. Элементы этих множеств используются для выполнения этапа.

Представлено динамическое описание двухкомпонентной модели создания ЭС в виде сети Петри (рис. 9). Каждый переход сети Петри представляет собой прогресс (действие), позиция - условие перехода к этому процессу (таким условием является завершение предыдущего процесса).

Формально динамическую составляющую двухкомпонентной модели создания ЭС в виде сети Петри можно описать следующим образом:

Л, =(20000000000000), (1)

Р={РЬ ..., Рп}, 1(1,)={Р,+1} при 1=7.. 10, 0(1,)={Ри2} при '1=2..5,

Т={1ь ...и, Ш,)={Р,+> ,Р,+2} при ¡=11, 0(1,)={Р„2 ,Рм} при ¡=61

ВД={Р,} при ¡=1..5, 1(1,)={Р,+2} при ¡=12, 1(1,ИР, ,Р|+1} при ¡=6, 0(1,)={Р|+1 ,Рм} при 1=1, где //„- начальная маркировка сети, Р-множество позиций сети, Т- множество переходов сети, п=15 (количество процессов), т=12 (количество условий), 1(1,), О(^) - множества входных и выходных позиций перехода ^еТ.

0(0={Р|13} при 1=7., 0(1,)={Р,}при1=12,

Запрос к блоку Определение массива «Предметная область» знаний и данных

Аккумулирование данных

Запрос на выполнение Запрос к блоку Получение множества «Средства и средств и методов, отвечаю* инструментарий» тих требованиям

Запрос данных и Получение дан-знаний ных и знаний

ч> -о

р, -и

о

Запрос инстру- Получение ментария инструментария

Получение результата

Сохранение результата

Рис. 9. Двухкомпонентная модель этапа создания экспертной системы

в виде сети Петри Двухкомпонентная модель создания ЭС позволяет унифицировать деятельность на каждом из этапов, оптимизировать работу и сократить временные ресурсы на анализ и оценку привлекаемых средств и методов. Данная модель, используемая на конкретном этапе создания системы, изменяет содержание блоков процессора в зависимости от задач этапа. Содержание ос-

новных блоков дескриптора не изменяется, увеличивается объем хранимых результатов, полученных на предыдущих этапах.

Рассмотрена схема структуры ЭС, которая используется как основа для построения ЭСММ (рис. 10).

Рис. 10. Схема структуры экспертной системы В рамках подхода рассмотрен каждый из этапов построения ЭС и предложены рекомендации по выбору методологии управления проектом и модели жизненного цикла системы при создании ЭСММ, которые можно использовать как основу для информационной поддержки при проведении предварительного анализа решаемой проблемы. Методика выбора средства форматизации и кодирования экспертных знаний о предметной области на базе оболочек ЭС позволяет учесть требования заказчика, пользователя, разработчика, имеющиеся ресурсы и особенности предметной области «Морской мониторинг».

Формулируются выводы, в которых отображаются основные результаты второй главы:

1. Новый подход к созданию ЭСММ, позволяющий формировать методологическую базу для построения структуры, составных блоков, алгоритмов функционирования системы.

2. Универсальная двухкомпонентная модель для каждого этапа построения ЭС, позволяющая унифицированно представить процессы деятельности на каждом из этапов и оптимизировать их выполнение.

3. Рекомендации по выбору методологии управления проектом и модели жизненного цикла системы при создании ЭСММ и методика выбора средства формализации и кодирования экспертных знаний о предметной

области на базе оболочек ЭС, используемые в качестве информационной поддержки на этапах подхода.

В третьей главе проводится моделирование основных процессов проектирования ЭС, процессов структурирования и формализации их решений, исследуются типичные задачи морского мониторинга, особенности процесса разработки проектных решений ЭСММ. Для этого в рамках разработанного подхода к созданию ЭСММ используются язык моделирования СМЬ, сети Петри и другие средства построения моделей систем и баз знаний.

Ядром любой ЭС является БЗ. При использовании оболочки ЭС и при отсутствии интерфейса, адаптированного для пользователя, разработка ЭС может свестись к созданию БЗ, поэтому вначале исследуется процесс проектирования продукционной БЗ.

Для проектирования продукционной БЗ предложено использовать неоднородный граф с четырьмя типами вершин (пример использования см. на рис. 12). Вершины располагаются слоями (уровнями): факты и данные (первый уровень), условия (второй уровень), в которых используются данные, логические связки (третий уровень), отображающие основные логические операции «и», «или» и «не», рекомендации или выводы (четвертый уровень).

Каждой вершине четвертого уровня соответствует продукция, в которой вершина-рекомендация становится правой частью продукции, а левой -совокупное условие, которое складывается при продвижении от простых условий второго уровня к уровню рекомендаций через логические вершины. Активировать эту продукцию будут факты, соответствующие данным, связанным с простыми условиями, участвующими в продукции и удовлетворяющие их. Множество входных данных определяется совокупностью всех вершин первого слоя, множество выходных данных системы - совокупностью вершин четвертого слоя. Каждая вершина четвертого слоя графа определяет рекомендацию, разрешение ситуации, а продвижение вверх от этой вершины по графу приводит к условиям, классифицирующим ситуацию, и данным, которые необходимы для определения наличия условий.

Формально такой граф можно определить как четверку вида:

й = [В,и, (2)

где О - конечное множество данных; и - конечное множество условий, которые могут принимать значения «Истина», «Ложь» или «Неопределено» (данные могут обладать неопределенностью) и используют в качестве параметров элементы множества О; Ь - конечное множество составных условий (операторов), которые связывают элементы множества С/ логическими операторами «и» (&), «или» (||) и «не» ("); Я - конечное множество рекомендаций. Множества и и Ь семантически являются одним множеством, такое разделение сделано для того, чтобы взаимосвязь продукций была представлена более наглядно и чтобы имеющиеся подусловия не повторялись.

За счет такого представления модели БЗ можно выделить не связанные между собой ситуации (они не будут иметь общих вершин), имеющиеся противоречия (ведущие пути к противоположным по смыслу вершинам четвер-

того уровня), альтернативные решения (аналогично противоречиям, но эксперт считает, что приемлемы несколько рекомендаций); определить минимальный набор входных данных (если вершина первого уровня не связана с вершинами второго уровня или вершина второго уровня не связана ни с третьим, ни с четвертым уровнями, то эти данные можно считать избыточными для данной БЗ). Использование такого метода позволяет легко объединять и наращивать существующие БЗ, для этого достаточно объединить имеющиеся множества.

Схематически алгоритм построения продукционного графа можно представить в виде диаграммы действий (рис. 11).

' Определение

формирование!^ 4 слоя

>€г-

задачи

\|/ задача большая

декомпозиция задачи на ^ подзадачи

формирование^* 2 слоя

^ Выделение возможных ч решений

множество данных неопределено

1

Формирование простых условий

множество данныхопределено Определение данных.

фактов

множество данных неопределено

Определение связей между ^ условиями и решениями ')

формирование! 3 слоя

\ формирование' 1 слоя

проводилась декомпозиция^

есть подзадача

Л

•ш

Рис. 11. Алгоритм построения продущионного графа Метод позволяет создавать единую модель продукционной БЗ путем объединения разных продукционных моделей, контролируя появление избыточности в базе, достаточно легко добавлять новые продукции, связанные с имеющимися, и не требует от эксперта специальной подготовки.

Метод использован для построения продукционной модели БЗ для набора типичных ситуаций морского мониторинга: столкновение судов друг с другом, столкновение судов с навигационными опасностями, потеря контакта с судном (рис.12), пересечение судами, не имеющими на это право, государственной границы, закрытого района или района промысла, отклонение

судна от заданного маршрута движения. Модели представляются в виде графа и в виде формул согласно формуле (2). Продукционная модель БЗ типичных ситуаций морского мониторинга формируется путем объединения отдельных моделей ситуаций.

Пример построения продукционной модели типичной ситуации морского мониторинга «Потеря контакта» с помощью предлагаемого метода представлен на рис. 12.

О, Д> Оз о,а1 05Д

Время последнего Текущее Тип суд- Последние Координаты границы

сеанса связи с время на коордш/аш района мониторинга

судном судна (ближайшей точки)

К Потеря контакта с судном Потеря контакта, вероятно, судно покинуло район

1

Потеря контакта с судном я2 Судно покинуло район мониторинг

Рис. 12. Модель ситуации «Потеря контакта» Для выявления ситуации «Потеря контакта» необходима информация о времени последнего сеанса связи, о типе судна (подлодка может сутками не выходить на связь) и о том, не вышло ли судно из района мониторинга. Константы Л , Айг определяют представление эксперта о «безопасном интервале молчания» судна и о том, какое расстояние от границ района мониторинга следует считать неконтролируемым.

Формально граф ситуации «Потеря контакта» описывается следующим образом:

Д =АП:

0\ =АЯГ;

Д* =" подводная лодка" [/, :Д -Д > Д';

(3)

£3={7,; = С/, & С/,;

¿2 =г/2; ¿, = г, & ¿2 & гу, =и.&и2&и1 ->/?;&/?,".

Продукционная модель БЗ перечисленных типичных ситуаций ЭСММ является объединением продукционных моделей и описывается следующим образом:

и.ь К}>> (4)

где 1=1..1, ш=1..М, 8=1..Б, р=Р,

1=1..Ь, к=21..К, 1=1. .Т,

здесь 1, ш, к, б, I, р - целые, ограниченные по величинам I, Ь, М, К, Б, Т, Р соответственно вследствие учета реальных условий протекания процессов в типичных ситуациях.

Для работы эксперта достаточно только графического представления знаний, которое позволяет установить взаимосвязи между элементами поля знаний. Формальное описание графов дает возможность когнитологу отследить взаимосвязанные и зависимые ситуации, повторяющиеся структуры в решении, объединить модели ситуаций в одну модель БЗ.

Рассматриваются вопросы проектирования ЭСММ и предлагаются варианты решений характерных для ЭС задач. Проектные решения представлены в виде иМЬ-диаграмм: классов, вариантов использования, состояний, последовательности действий, кооперации, действий (описывают основные алгоритмы ЭСММ), компонентов (рис. 13), развертывания (рис. 14), - и в виде моделей: событийной (на основе сетей Петри), ситуационной и структурной (рис. 15).

База данныхоперативной База данных метазнаний

обстановки

Рис. 13. Диаграмма компонентов экспертной системы морского мониторинга

Диаграмма компонентов (рис. 3.26) описывает полученные в результате проектирования основные компоненты ЭСММ:

1) интерфейс оператора (предоставляет функции для работы оператора, выполняет предварительный анализ ситуаций, объединяет и использует функции ГИС и оболочки ЭС);

2) интерфейс когнитолога (предоставляет функции для работы эксперта или когнитолога, создает БЗ на языке оболочки ЭС);

3) база данных оперативной обстановки (является источником информации о текущей ситуации);

4) база данных метазнаний (хранит представление эксперта о предметной области);

5) ЭС (производит детальный анализ ситуаций в соответствии с представлениями эксперта о предметной области, выдает рекомендации, объяснения, документацию);

6) геоинформационная система (позволяет использовать встроенные функции работы с картой, предоставляет входные данные о районе мониторинга);

7) БЗ (содержит описание классов, констант и продукций, формируется интерфейсом конгитолога);

8) внутренний журнал системы «входной» (содержит входные данные для ЭС: факты, объекты, слоты, - формируются интерфейсом оператора при появлении потенциально опасных ситуаций);

9) внутренний журнал системы «выходной» (текстовый файл, содержащий выходные данные ЭС: рекомендации, объяснения, документацию, -обновляются каждую итерацию цикла мониторинга, формируются ЭС);

10) журнал работы системы (текстовый файл, содержащий информацию о времени возникновения опасной ситуации, типе, информации о судах в ней участвующих, формируется интерфейсом оператора на основе информации из внутренних журналов системы).

Рис. 14. Диаграмма развертывания экспертной системы морского мониторинга

При проектировании ЭСММ следует учитывать возможность удаленного расположения баз данных, являющихся источником оперативной информации, и использования архитектуры «клиент-сервер» (рис. 14).

Интерфейс оператора ГИС

Экспертная система

Интерфейс когнитолога

Целесообразно расположить базы данных на удаленном сервере, интерфейсы когнитолога и оператора на их автоматизированных рабочих местах. ГИС, ЭС и генерируемые в процессе мониторинга части ЭС также будут находиться на клиентской стороне у оператора.

ЦМЬ-диаграмм ЭСММ отображают возможные решения основных задач построения современной ЭСММ, позволяют строить системы вне зависимости от конкретных языков программирования с учетом особенностей предметной области «Морской мониторинг», просто и наглядно описывать ЭСММ, предоставляя экспертам возможность оценить границы применимости системы.

Для получения структурной модели ЭСММ были сопоставлены функции, выполняемые компонентами ЭСММ (рис. 13), и функции основных блоков ЭС общего назначения (рис. 10)._

Макет экспертной системы морского мониторинга

Система «Интерфейс когнитолога»

Генератор БЗ

БД метазнаний (контекст предмет ной области!

Редактор БД

Оболочка ЭС

Продукции Классы

База знаний

I

ПодсиС1ема логического вывода

Система «Интерфейс оператора»

Алгоритмические методы решения

Подсистема моделирования внешнею мира

Интерфейс системы с внешним миром

Интерфейс пользователя

Шаблоны документов

го

Подсистема объяснения

когнитолог, эксперт

БД

оперативной обстановки

А

■ I

Система символьно-графического отображения информации

Оператор, пользователь

Рис. 15. Структурная модель экспертной системы морского мониторинга Структурная модель ЭСММ позволяет определить распределение между блоками основных функций ЭС и соотношение основных блоков ЭС и основных компонентов ЭСММ.

Событийная модель в виде сетей Петри и ситуационная модель ЭСММ позволяют представить проект системы с точки зрения происходящих в ЭСММ событий, реализуемых функций, блоков ЭС и циркулирующих по системе потоков данных.

В конце главы сделаны выводы и определены основные результаты третьей главы:

1. Метод проектирования продукционной БЗ ЭСММ на основе неоднородного графа с четырьмя типами вершин, позволяющий разрабатывать БЗ морского мониторинга путем объединения продукционных моделей ситуаций, не требующий от эксперта специальной подготовки.

2. Набор новых моделей ЭСММ (продукционная модель БЗ, UML-диаграммы ЭСММ, структурная модель ЭСММ, событийная модель в виде сетей Петри и ситуационная модель ЭСММ), представляющий собой средство информационной поддержки при проектировании ЭСММ.

В четвертой главе проводится исследование процессов кодирования знаний, реализации, тестирования и оценки ЭСММ, их особенностей, связанных с предметной областью «Морской мониторинг», в рамках подхода к созданию ЭСММ. Исследования доказывают реализуемость разработанных проектных решений типовых задач морского мониторинга, их соответствие предъявляемым требованиям к ЭСММ.

Реализована продукционная БЗ ЭСММ (в оболочке ЭС CLIPS) в предметной области «Морской мониторинг», описывающая набор типичных задач судоходства, обладающая возможностью расширения для решения аналогичных задач морского мониторинга за счет встроенного в ЭСММ инструмента ведения и отладки БЗ.

Создан действующий макет ЭСММ, включающий «Интерфейс когни-толога» и «Интерфейс оператора», БДОО, БДМ, ГИС, оболочку ЭС CLIPS, внутренние и внешние журналы, построенный на основе предложенных моделей (структурной и функциональной моделей СММ, продукционной модель БЗ, UML-диаграмм, событийной, структурной, ситуационной ЭСММ), позволяющий исследовать, тестировать модели и доказывать их применимость на практике. В качестве программой платформы (операционной системы) выбран Linux, среды программирования — Lazarus, языка программирования С++, в качестве СУБД - Linter, ГИС - «Панорама», оболочки ЭС -CLIPS.

Проведено тестирование ЭСММ по основным типичным ситуациям морского мониторинга и предложен метод оценки ЭСММ по показателям эффективности, качества принимаемых решений и эргатичности, доказывающие применимость на практике разработанных методов и моделей. На основе тестов проведена оценка макета по быстродействию, затратам ресурсов, требованиям и условиям реализации.

Предложена методологическая база построения типовых ЭСММ, включающая подход к созданию ЭСММ, набор моделей ЭСММ, экспериментальный макет ЭСММ, предоставляющая основу для разработки ЭС мониторинга в области судоходства на современном уровне качества с привлечением средств автоматизации проектирования и оболочек ЭС.

В конце главы подведены итоги и определены основные результаты:

1. Реализована продукционная БЗ ЭСММ в предметной области «Морской мониторинг», обладающая возможностью расширения для решения аналогичных задач морского мониторинга.

2. Создан действующий макет ЭСММ, позволяющий исследовать, тестировать модели и доказывать их применимость на практике.

3. Проведено тестирование ЭСММ по основным типичным ситуациям морского мониторинга и предложен метод оценки ЭСММ по показателям эффективности, качества принимаемых решений и эргатичности.

4. Предложена методологическая база построения типовых ЭСММ.

В заключении приведены основные результаты и выводы, имеющие

научную и практическую ценность:

1. Общие функциональная и структурная модели СММ взаимодействия с внешней средой и информационным береговым центром мониторинга, предоставляющие основу для разработки системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.

2. Новый подход к созданию ЭСММ, учитывающий специфику ЭС как отдельного класса интеллектуальных ИС, особенности предметной области «Морской мониторинг», основанный на универсальной двухкомпо-нентной модели для каждого этапа создания ЭСММ и порождающий методологическую базу разработки и исследования ЭС мониторинга в судоходстве.

3. Метод проектирования продукционной БЗ ЭСММ на основе неоднородного графа, не требующего от эксперта специальной подготовки, позволяющий достаточно легко добавлять новые продукции, связанные с существующими, строить модель базы знаний путем объединения отдельных продукционных моделей ситуаций без ущерба ее целостности.

4. Набор новых моделей ЭСММ (структурная, событийная, ситуационная, проектных решений в виде UML-диаграмм, продукционная модель БЗ), представляющий собой основу для разработки ЭСММ и описывающий функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС.

5. Действующий макет ЭСММ, включающий «Интерфейс когнитолога» и «Интерфейс оператора», БДОО, БДМ, ГИС, оболочку ЭС CLIPS, внутренние и внешние журналы, построенный на основе предложенных моделей (структурной и функциональной моделей СММ, продукционной модель БЗ, UML-дчаграмм, событийной, структурной, ситуационной ЭСММ), позволяющий исследовать, тестировать модели и доказывать их применимость на практике.

6. Методологическая база построения типовых ЭСММ, включающая подход к созданию ЭСММ, набор моделей ЭСММ, экспериментальный макет ЭСММ, предоставляющая основу для разработки ЭС мониторинга в

области судоходства на современном уровне качества с привлечением средств автоматизации проектирования и оболочек ЭС.

Результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

В изданиях из списка ВАК:

1. Смагин A.A., Мельниченко A.C., Липатова C.B. Моделирование технологической подготовки процессов изготовления композиционных материалов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск: Четверть века изысканий и экспериментов по созданию уникальных технологий и материалов для авиаракетостроения УНТЦ-ФГУП ВИАМ - Самара. Изд-во Самарского научного центра РАН, 2008-с. 159-166.

2. Смагин A.A., Мельниченко A.C., Липатова C.B. Проектирование экспертных систем выбора композиционных материалов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск: Четверть века изысканий и экспериментов по созданию уникальных технологий и материалов для авиаракетостроения УНТЦ-ФГУП ВИАМ - Самара. Изд-во Самарского научного центра РАН, 2008 - с. 191-197.

В других изданиях:

3. Липатова C.B., Медведев Д.М., Смагин A.A., Рудковский Ю. А, Мельниченко A.C. Разработка программного комплекса экспертной системы морского мониторинга // Автоматизация процессов управления - Ульяновск. ФНПЦ ОАО «НПО МАРС», 2008 №2(12) - с. 56-68.

4. Липатова C.B. Моделирование системы мониторинга «Береговая охрана» // Ученые записки УлГУ. Серия Математика и информационные технологии / под ред. Смагина A.A. Выпуск 1. - Ульяновск, 2007. С. 72-79.

5. Липатова C.B. Модель принятия решений на базе нейронных сетей и генетического алгоритма. // Ученые записки УлГУ. Серия информационные технологии / под ред. Смагина A.A., Нагорного Ю.С. Выпуск 1. - Ульяновск, 2005. С. 24-30.

6. Липатова C.B., Смагин A.A., Мельниченко A.C., Медведев Д.М., Рудковский Ю. А. Экспертная система морского мониторинга // Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2008). Сборник трудов второй всероссийской научной конференции с международным участием. T.2. Ульяновск, 2008. с. 96-103.

7. Липатова C.B. Использование генетических алгоритмов в задачах поддержки принятия решений в сфере управления банковскими рисками // Материалы VI международной конференции «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» Ульяновск, 2005. с. 77-79.

Подписано в печа1ь 19.11.08. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 120 5"

Отпечатано с оригинал-макета в Издательском центре Ульяновского государственного университета 432000, г. Ульяновск, ул. Л. Толстого, 42

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СИСТЕМЫ МОРСКОГО МОНИТОРИНГА.

§1.1. Анализ существующих систем морского мониторинга.

1.1.1. Классификация систем морского мониторинга.

1.1.2. Существующие системы морского мониторинга.

§1.2. Определение предметной области решаемых задач.

§1.3. Методы принятия решения в системахморского мониторинга.

§1.4. Постановка задачи.

Выводы.

ГЛАВА 2. ПОДХОД К СОЗДАНИЮ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ МОРСКОГО

МОНИТОРИНГА.

§2.1. Двухуровневая модель создания экспертных систем морского мониторинга.

2.1.1. Этапы создания экспертной системы морского мониторинга.

2.1.2. Верхнеуровневая модель.

2.1.3. Динамическая модель в классе сетей Петри.

§2.2. Выбор методологии создания и управления проектом при идентификации проблемы.

2.2.1. Методологии создания и управления проектом.

2.2.2. Модели жизненного цикла экспертной системы.

§2.3. Выбор модели представления знаний и средства проектирования продукционной базы знаний на этапах извлечения, структурирования и формализации знаний.

2.3.1. Извлечение, структурирование и формализация знаний.

2.3.2. Проектирование продукционной базы знаний.

§2.4. Выбор средства разработки экспертной системы морского мониторинга на этапе кодирования знаний.

2.4.1. Классификация экспертных систем и оболочек экспертных систем.

2.4.2. Модель оболочки экспертных систем.

2.4.3. Методика выбора оболочки экспертных систем морского мониторинга.

§2.5. Типичные процессы при разработке экспертной системы морского мониторинга.

Выводы.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ

СИСТЕМЫ МОРСКОГО МОНИТОРИНГА.

§3.1. Проектирование базы знаний экспертной системы морского мониторинга.

3.1.1. Продукционная модель базы знаний системы морского мониторинга.

3.1.2. Модели классов базы знаний экспертной системыморского мониторинга.

§3.2. Проектирование экспертной системы морского мониторинга с помощью диаграмм UML.

3.2.1. Логическое моделирование экспертной системы морского мониторинга.

3.2.2. Физическое моделирование экспертной системы морского мониторинга.

§3.3. Модели экспертной системы морского мониторинга.

3.3.1. Событийная модель экспертной системы в классе сетей Петри.

3.3.2. Ситуационная модель системы морского мониторинга.

Выводы.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ - ПОСТРОЕНИЕ МАКЕТА ЭКСПЕРТНОЙ

СИСТЕМЫ МОРСКОГО МОНИТОРИНГА.

§4.1. Реализация базы знаний экспертной системы морского мониторинга.

§4.1.1. Выбор средства кодирования экспертных знаний.

§4.1.2. Создание базы знаний морского мониторинга.

§4.2. Реализация экспертной системы морского мониторинга.

§4.3.Тестирование и оценка качества экспертной системыморского мониторинга.

4.3.1. Тестирование экспертной системы морского мониторинга.

4.3.2. Оценка качества экспертной системы морского мониторинга.

§4.4.Методологическая база построения типовых ЭСММ.

Выводы.

В настоящее время в связи с бурным развитием судоходства во всем мире остро стоит проблема обеспечения безопасности движения морских судов, особенно в акваториях, где существует интенсивный трафик движения судов, в узких проливах, прибрежных зонах и т.п. Эту проблему, например, сообща решают в странах Европейского Союза, развивая систему управления и информационного обеспечения судоходства VTMIS (Vessel traffic Management and Information System) [2]. В России создается единая система контроля и управления судами, развивается глобальная система связи при бедствиях на море [52], создается большое количество автоматизированных систем управления судном [28], мониторинга [55]. идентификации судов, информационной поддержки для центров береговой охраны и т.д.

На современном уровне развития информационных технологий предполагается, что процесс мониторинга сводится не только к наблюдению за объектами (получению, накоплению, хранению и представлению данных об объектах мониторинга), оценке полученных данных, регистрации важнейших характеристик и предоставлению полученной информации лицу, принимающему решения, понятие информационного мониторинга расширено. Современные системы мониторинга оснащены блоками поддержки принятия решений. Они предоставляют пользователю не только данные, но и их интерпретацию и возможные альтернативы решений кризисных ситуаций, т.е. системы мониторинга судов реализуют также управляющую функцию, помогая лицу, принимающему решения.

Сектор систем мониторинга судоходства активно развивается, но в большинстве существующих систем акцент при разработке делается на первоначальные функции мониторинга, совершенствуются средства передачи, представления и хранения данных. Управляющая функция реализуется в специализированных системах, например, в системах управления движением судна, где активно применяются расчетно-аналитические методы. Такие системы ориентированы на решение конкретной задачи. В ходе исследования открытых печатных источников, посвященных данному вопросу, не был найден общепризнанный и проверенный на практике подход к построению типовых систем мониторинга судоходства.

Привлечение технологий экспертных систем (ЭС) к построению систем мониторинга судоходства представляется целесообразным, так как они зарекомендовали себя на практике как эффективное средство поддержки процесса принятия решений с точки зрения накопления опытных знаний экспертов и предоставления их менее квалифицированным специалистам. Ранее системы управления судоходством создавались для решения узких классов задач, вытекающих, как правило, из конкретных аварийных ситуаций, и их развитие носило характер модификации или модернизации и в большинстве случаев такие системы приобретали специализацию, что снижало эффективность их использования. Поэтому разработка подхода к созданию систем морского мониторинга на основе «гибких технологий» таких, как ЭС, нейронные сети, гибридные системы, позволит расширить область охвата решаемых задач и повысить качество управления судоходства за счет привлечения экспертных знаний.

Судоходство - достаточно большая предметная область, охватить которую в рамках одной работы не представляется возможным, поэтому будет рассмотрена область морского судоходства, и в дальнейшем предметная область будет именоваться «Морским мониторингом».

Объектом исследования является процесс проектирования систем морского мониторинга (СММ). Предметом исследования являются процессы обработки информации в экспертных системах морского мониторинга (ЭСММ), модели ЭСММ, критерии оценки качества ЭСММ.

Цель и задачи исследований.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование подходов к построению ЭСММ, позволяющих повысить безопасность морского судоходства и создать методологическую базу разработки типовых ЭСММ. Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи: провести анализ существующих СММ, определить требования к их построению, разработать модели предметной области «Морской мониторинг» и типовой структуры СММ, определить критерии функционирования ЭСММ; разработать подход к созданию ЭСММ, позволяющий формировать методологическую базу для построения структуры, составных блоков, алгоритмов функционирования системы; разработать и исследовать модели ЭСММ, которые можно использовать в рамках разработанного подхода как основу для проектных решений при создании конкретных ЭСММ; разработать и исследовать действующий макет ЭСММ, позволяющий анализировать, моделировать, тестировать ЭСММ и подтверждать правильность исходных положений; разработать методологическую базу построения типовых ЭСММ.

Методы исследования.

При решении поставленных в работе задач использовались методы системного анализа и математического моделирования, искусственного интеллекта, разработки информационных и экспертных систем, а также методы программирования.

Научная новизна диссертационной работы определяется следующими результатами:

1. Разработаны общие функциональная и структурная модели СММ взаимодействия с внешней средой и информационным береговым центром мониторинга, создающие основы для проектирования системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.

2. Предложен новый подход к созданию ЭСММ, основанный на учете специфики ЭС как отдельного класса интеллектуальных ИС, особенностей предметной области «Морской мониторинг», на использовании универсальной двухкомпонентной модели для каждого этапа создания ЭСММ, порождающий методологическую базу разработки и исследования ЭС мониторинга в судоходстве.

3. Разработан набор новых моделей ЭСММ (структурная, событийная, ситуационная, проектных решений в виде диаграмм UML, продукционная модель базы знаний (БЗ)), представляющий собой основу для разработки ЭСММ и позволяющий описывать функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС. Положения, выносимые на защиту:

1. Общие функциональная и структурная модели СММ для системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.

2. Новый подход к созданию ЭСММ, учитывающий специфику ЭС, особенности предметной области «Морской мониторинг», использующий универсальную двухкомпо-нентную модель для каждого этапа создания ЭСММ.

3. Набор новых моделей ЭСММ, представляющий собой средство информационной поддержки при проектировании ЭСММ и позволяющий описывать функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС.

Практическая и теоретическая значимость.

Результаты работы могут найти применение при разработке ЭС в предметной области «Морской мониторинг» и в смежных предметных областях, использоваться на предприятиях, разрабатывающих средства автоматизации процессов мониторинга в судоходстве.

Достоверность приведенных в диссертационной работе результатов определяется корректным использованием теории моделирования, проектирования информационных систем и системного подхода.

Апробация основных положений диссертационной работы проведена на VI международной конференции «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» (Ульяновск, 2005) и второй всероссийской научной конференции с международным участием «Нечеткие системы и мягкие вычисления» (Ульяновск, 2008) и ежегодных научно-технических семинарах кафедры «Телекоммуникационные технологии и сети» Ульяновского государственного университета.

Личный вклад автора. Постановка задачи исследований осуществлена совместно с научным руководителем А.А. Смагиным. Все основные установленные в диссертации результаты получены соискателем самостоятельно.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 305 страниц, основной текст изложен на 139 страницах.

Выводы

1. Реализована продукционная БЗ ЭСММ в предметной области «Морской мониторинг», описывающая набор типичных задач судоходства, обладающая возможностью расширения для решения аналогичных задач морского мониторинга за счет встроенного в ЭСММ инструмента ведения и отладки БЗ.

2. Создан действующий макет ЭСММ, включающий «Интерфейс когнитолога» и «Интерфейс оператора», БДОО, БДМ, ГИС, оболочку ЭС CLIPS, внутренние и виешние журналы, построенный на основе предложенных моделей (структурной и функциональной моделей СММ, продукционной модели БЗ, UML-диаграмм, событийной, структурной, ситуационной ЭСММ) и позволяющий исследовать, тестировать модели и доказывать их применимость на практике.

3. Проведено тестирование ЭСММ по основным типичным ситуациям морского мониторинга и предложен метод оценки ЭСММ по показателям эффективности, качества принимаемых решений и эргатичности, доказывающих применимость на практике разработанных методов и моделей.

4. Предложена методологическая база построения типовых ЭСММ, включающая подход к созданию ЭСММ, ряд моделей ЭСММ, экспериментальный макет ЭСММ, предоставляющая основу для разработки ЭС мониторинга в области судоходства на современном уровне качества с привлечением средств автоматизации проектирования и оболочек ЭС.

Заключение

На основе проведенного анализа существующих СММ и методов принятия решений делается вывод о том, что для повышения безопасности и качества принимаемых решений в судоходстве требуется построение систем поддержки принятия решений на основе ЭС.

Задачи, поставленные в рамках диссертационной работы, решены и к основным результатам можно отнести следующее:

1. Общие функциональная и структурная модели СММ взаимодействия с внешней средой и информационным береговым центром мониторинга, предоставляющие основу для разработки системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.

2. Новый подход к созданию ЭСММ, учитывающий специфику ЭС как отдельного класса интеллектуальных ИС, особенности предметной области «Морской мониторинг», основанный на универсальной двухкомпонентной модели для каждого этапа создания ЭСММ и порождающий методологическую базу разработки и исследования ЭС мониторинга в судоходстве.

3. Метод проектирования продукционной БЗ ЭСММ на основе неоднородного графа, не требующего от эксперта специальной подготовки, позволяющий достаточно легко добавлять новые продукции, связанные с существующими, строить модель базы знаний путем объединения отдельных продукционных моделей ситуаций без ущерба ее целостности.

4. Набор новых моделей ЭСММ (структурная, событийная, ситуационная, проектных решений в виде UML-диаграмм, продукционная модель БЗ), представляющий собой основу для разработки ЭСММ и описывающий функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС.

5. Действующий макет ЭСММ, включающий «Интерфейс когнитолога» и «Интерфейс оператора», БДОО, БДМ, ГИС, оболочку ЭС CLIPS, внутренние и внешние журналы, построенный на основе предложенных моделей (структурной и функциональной моделей СММ, продукционной модели БЗ, UML-диаграмм, событийной, структурной, ситуационной ЭСММ) и позволяющий исследовать, тестировать модели и доказывать их применимость на практике.

6. Методологическая база построения типовых ЭСММ, включающая подход к созданию ЭСММ, набор моделей ЭСММ, экспериментальный макет ЭСММ, предоставляющая основу для разработки ЭС мониторинга в области судоходства на современном уровне качества с привлечением средств автоматизации проектирования и оболочек ЭС.

Полученные результаты исследования могут найти практическое применение при разработке ЭСММ и смежных предметных областях, использоваться на предприятиях, разрабатывающих средства автоматизации процессов мониторинга в судоходстве.

1. Автоматизированные системы мониторинга судоходства / А.Н. Маринич, И.Г. Проценко, В.Ю. Резников, 10. М. Устинов, А.Р. Шигабутдинов. Под общ. ред. докт. техн. наук, проф. Ю.М. Устинова. СПб: Судостроение, 2003. — 248 с.

2. Асаи К., Ватада Д., Иван С. Прикладные нечеткие системы /Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. — М.: Мир, 1993. 368 с.

3. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

4. Батыршин И.З., Недосекин А.О., Стецко А.А., Тарасов В.Б., Язенин А.В., Ярушки-на Н.Г. Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / Под ред. Н.Г. Ярушки-ной. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 208 с.

5. Бек К. Экстремальное программирование: разработка через тестирование. Библиотека программиста. — СПб.: Питер, 2003. 224 с.

6. Берлинский К. Набор серебряных пуль. Справочник удачных проектных решений при разработке программного обеспечения. http://www.metodolog.ru/00242/00242.html 9.05.08 г.

7. Блэкман М. Проектирование систем реального времени / Пер.с англ. М.: Мир — 1977, 346 с.

8. Бородко А. О навигационном обеспечении транспортного комплекса с использованием спутниковых систем TJIOHACC/GPS. // Морской флот №5, 2007, с.16-17

9. Буянов В.П., Кирсанов К.А., Михайлов Л.М. Рискология (управление рисками) -М.: Издательство «Экзамен», 2003. 384 с.

10. В Японии разработаны системы для обнаружения пиратских захватов морских судов // Деловая пресса от 16.08.2000 г.http://www.businesspress.ru/newspaper/article mid 37 aid 31989.html 20.03.2008 г.

11. Варфоломеев В.И., Воробьев С.Н. Принятие управленческих решений М.: КУ-ДИЦ-ОБРАЗ, 2001.- 288 с.131619.22,23,24,25,26,27,2829,

12. Вейхман В.В. Безопасность мореплавания. Балтийская государственная академия рыбопромыслового флота, 1999. http://www.sea-safety.ru/article/safety programm/ 10.10.08 г.

13. Волков B.H. Искусство формализации: от математики к теории систем и от теории систем - к математике. - СПб: СПбГТУ, 2000 - 199 с.

14. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001. с. 384.

15. Газета "ЖЭНЬМИНЬ ЖИБАО" он-лайн http://russian.people.com.en/31516/6281181 .html 20.03.2008 г.

16. Грекул В. И., Денищенко Г. Н., Коровкина Н. JI. Проектирование информационных систем М.: БИНОМ - 2005, 304 с.

17. Громов Г.Р. Персональные вычисления или макетирование программ? http://www.informix.com.ua/articles/gromov/gromov.htm 22.10.08 г. Группа компаний «ТРАНЗАС: электронные технологии» http://www.transas.ru/ 20.03.2008 г.

18. Джарратано Д., Райлт Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование, 4-е издание. / Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2007. - 1152 с. Дубина О. ARIS - некоторые аспекты использования, http://www.bankir.ru/ 21.07.08. г.

19. Ермолаева В.И., Волгин П.Н. Анализ ситуации с помощью интеллектуальных геоинформационных систем // Автоматизация процессов управления. 2008 №2(12) — с.86-90.

20. Ивлев В., Попова Т. Первые шаги в ARIS // КомпьютерПресс, №1, 2002.http://www.compress.ru/article.aspx?id=9481&iid=403 21.05.08 г.

21. Иоффин А.И. Системы поддержки принятия решений // Мир ПК. 1993. - №5. - С.47.57.

22. Клявин А. Использование спутниковых навигационных систем на морском и речном транспорте. // Морской флот №5, 2007.С. 18-20.

23. Кобринский Б.А. Ретроспективный анализ медицинских экспертных систем // Новости искусственного интеллекта, 2005 №2 — с.6-18.30.31,32.