автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.02, диссертация на тему:Модели, алгоритмы и программные средства представления знаний и принятия решений на основе использования матричных нечетких квантов знаний (МНК-знаний)

НАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ НАУК УКРАЇНИ ... * j* g ОД ІНСТИТУТ ПРОБЛЕМ МАШИНОБУДУВАННЯ

’ № грлкаа ру»опису

; 5 CF.I! 1305 , ,

Резначенко Олег Вячезямоївч^

■ ■ 1 ■ - ' * ' . 1 - к МОДЕЛІ, АЛГОРШИ І ПРОГРАМНІ ЗАС0Ш

ПОДАННЯ ЗНАНЬ І ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ' НА ;

ОСНОВІ ВИКОРИСТАННЯ ПАТРИЧНИХ НЕЧІТКИХ

КВАНТІВ ЗНАНЬ ШЙС-ЗНЛНЬ). ,v

б s', &■/(■ ■. . - : ■ >

-05rt3T02" - катматичне маяелвзаш! < &

‘i 1 Харків - №33-

£№?ртаіись- С |->Г.022С

Роботу виконаю на кафедрі інформатики. і і програмного забезпечення автокатизсзаиих -систем Харківського авіаційного

1 нггиту гу. " ' , ' '■ ' . ^ ' V

Наухопий керівник - доктор технічних наук, професор , Сіродха Ігор Борисович . . •

Офіційні опоненти : ■ ‘

' . 1. Локтор технічних наук, професор;. ■ ,

' Петроь Едуард Георгійович ■_

2. Доктор фісшо-ійтематігакх наук, професор .

Еівчі-нко Олександр Миколайович.

Прсаідна органіаація ■ . '. Державно . підприємство

' "Науково-виробгичг об’єднання "ХАРТРОИ"

Міністерства кашиносіудувания, військово -промислового комплексу та конверсії України.

' "• Ч-':” ■ ' ' ‘ ' ■

Еахист відбудеться 'Ш 1993 р.: о /0' годині в' ауд.. XI поверху Щіаш НАЯ України на засіданні-. соціалізованої вченої ради Д 02.18.0? в Інстстугі ; проблем иашішрбудуванил ІІАН України за адресо»:, 310046, м. Харків, *,' *£уя.

Ди.Поварського,2Л0. . ' -! . -:-' '

З дясрртаяієв могла ознайомитися у бібліотеці Інституту ‘.драйлвц иаиинобудування НАН України за адресоїз: '31С046 «.Харків, вул. Дії.Погарського, 2/іО. . \ ■■ "и .

Автореферат розісланий Ж_5£_ -1 1995 р. .

секретар ^ , . і . 1 \ ,

сшгіиаліеогажп вченої рада п&Л®* . 11 Веретелыш ‘В. Ь

' ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ '

. Виникнення нових досконалії): засобів ссічнслсвільноі техніки та іі використання в різноманітних галузях людської діяльності не тільки налає позі момивості, але Я ставить нові завдання. Одно з нки - "інтелектуалігзція" ЕСМ, яка' дозволяє їй з успіхом діяти в багатьох складних обставина/., до від яздинн вимагаються велика про?осійна майстерність . тз досвід, що здобуваються на протезі років. Зокрема, прийняття рішень в медичній діагностиці, фінансовій діяльності, промисловості та хн. а використанням ЕОМ дозволило 0, ,я одного боку, багаторазово розповсюдити досвід експертів і, з іншого, значмо збагатити . його, за допомого» більа оперативного і якісного аналізу е...лірі!чяо! інформації. Тс;г/ дктуальнор е задача розробки натеиатичния «одолей подання печітхих знань і прийняття ріаекь, а такса відпоаіяиап* прогрзмнач засобів. • • , ‘ • . ґ

• Суттєвий внесок * у розв'язання пробгеа комп'ютерної'' автоматизації‘ прийняття рівень ; зробите такі вчені я?. Е..ФейгеисЗаум, С.Осуга,’ М. Мінський, Л-Уотериеп, Я. Язнат, \ Т.Вінцюхі І. Сіродяаі М.Илтаінгер,:Д. Закровсьхай та ів, ЯК*, правило, на практиці Ьлкорисгувуоться продуміїйні., логічні ‘ та фрейиозі / моделі д подаяк* . знань, * здобування ^ . якгя реалізується безпосередньо ї через . опитування експерті а в/ конкретних прскіяеш»их областей, На відиіну bwj традиційних методів .• дана дисертаційна робота прксвяче»а. розробці знгнняоріентованого підходу до проблеми аркріягт« рішень, во відрізняється строгсо фор^алізаиіео та явнім маяіпулввашим ^знаяшпш.а тахох алгорнтмічннх і.програшя^ заообів Wai І1. основі. Гірк цьому особлива'• увага приділяється ,йй»шаості шкеркстання йеч ітких/йчаій» і нечіткого подання ^ sgpijsr«iis

, - А ~

ішазз за аіа-*<£3“2^'ййг;з''&»з> вяаць» гзж і бесгюсвродяьо &зя праЗиятгв рішень. Під нечіткістю ревунісмо завдання Е2ач\?я& дагшй крайторйстш дослім/ьавогр об’єкту з Еїїзїачгнаа стзгкги&а дозіро гса|, що надана яарактерастзта ааз езааавь значення: ' /у.- ' '■

. ІЗДоту Оуяе вжонаїіо аотором в період 1090-1094 рр. па ва§га?і * ІЕ^>раатш« і програмного забезпечення аотсаатазогадаа састеа Харківського азіацЮиого інституту у відповідності до плану наукоао- дослідних робіт ио д/<5 тещ 6.2.4/7їН2 “ОгЕоріоння інфориаційяоі технології розрсслв ютекзтзчаею і ^.проі-раиігаго табезпечонпа розпізнавання бЗразіь і ораШіптя ріцдаяь е ссшшшя ва знаянжг сиробкіпш і^етоиаз воатрозд І діагностики оялалнкх об'єктів " цільової еиніягшіоі . програка 0.2 4 “Роапізнавамия образі»” Дррзавного ьоміготу Україна,о натань иаухя і технологій на

даг-івц ур:.;>.••' . { -• -і. . '

ЕйВ^ЖНяН - /-.розробка.' зианиясріентована* моделей,

.. - -* ‘ Ґ ■ ' алгсраі-ща і програм ця« „{алтоиатвпаиі і ізроц?е1в при&дотя

ріє&їіь і.* рюлоїшітиа« галузях ллдсь&оі -діяльності, со

еід?1акйзт.сз ясвуаішаа оаргіств, здатні до’ рюицааіиі вз

«ічізюія тшаз > ІЕСіЗ. і - ка»п»; . вйвскиа рівень итучяоі

ШйШївтвесті'', за .. рахуяок шзияйссті • добування «, і гзиівутшвмг акадашамГ - ,. •■ ' гу;- '

■ ; 8-члачІ двсбРтііЯнв:;' лссяіяяевь:' ,/ '

І. Рссрс&ті тоореткчаі 1 аягоротмі'-лЦ основи- имгоду структура««) об'єднаная даїшх р сизіш па ’‘базі сакордсташія [■ц-^їчікк иочітгм кяоті» гака» СШй-мшіО.-а’ такеє МШ~ кздетлі два саамлю, слсіі/п’л та мааіічг«2заг<гл їЗ\£-дашвдаа.

* £..' С'^рмуякї.гіт..? ; Г.зВйГїЯ • їОП&ніі • егаорадяою, Г.г>

фі^гясгуаті, .'МЗГ.Єйігу', ; : шщ»П0Кг.’іііКЯ йіК-

моделей. . . ■ : ■ . ■

3. Розробити іидуктагшиЯ .принцип як основу дпз

ствердження про оС'сктиаииа 'характер ННК-знань, ео .

синтеруотьея через використання Щ^иоделея э екліриши: ‘

ланях. . ; . ■ ■ / ' у у

4. Виконати алгорнтиізаиів процесів стьорения 'база' у

знань і прийняття рікекь на основі !<НК-иоделов. . ■ '

5. Реалізувати системний синтез і рсзробяу

інтерактивного програючого - кскллексу . система прийняття

рівень, доведеного до різня дослитшьхого прототипу СДіТ СПРЗ. ■ . . : - у, у\ ■ ■: ./ .

6. Сформулювати і розв'язати з допомога) ДЛСП? тестові у

і практичні задачі прийняття рішень з изто». підтоордхзїШ'і виконаних розробок., \ ;. ■ ’ ;

Для розв'язання . • розглянутих в дисертації- , загдч вихорксГані ».-атоли нате«атйЧнрі статгстакп, лінійної алгебри, теорії ймовірностей, теорії ршзіуаавадня сбразіз і иетоди іЯЕенеріі знань. Програьш . р**яізшия, та! обчислювальний експеримент вкксауваяяся \ ;и.і ГЕОЛ ІБ.7-

: РС/АГ-233 » ссредовкаі операційної . обскойкя уіпйрів цовои проі рамувгинл О* за допомого» ЇПЕ Вогіагкі С+* V. 2. 0,у^'

; Но* і наукові результата, со сіпюсятьсяка га^ист: '(

. , - обгрунтований изтоя'яобудсЕй' класу' ііьтрйччюс ве*іткеіу квазтів знань (МИК 4нак?0 щ_, структур;';'агйкі.^;'<теаіаяь4£ого вигляду та Щ-модеяеа дляподаіяия^зиайь І/іф^Нїггя. рісеїй», ■. ао відтсорсоть'^ханіз«породгешія '.ЬбразіІЕҐанайь у Просторі ,

різйстяповкх аяастевбсгей. об'єктів.'з ургіхумшм»'.«кісаоі--кількісно} ¿афорцааіі -?йро бйяіркчаІГг.' закокс®«іріго«ггі і ;},, дослідвуваної пред^втнсі ігблаеті; у у /Т'^у. І/• ч-г*

; - о.тераіііі г,. квасі лЙКК-Ьяаві,’-' по., - дозваш^-іг. *т$отф'. '

. . . . • • - . ‘ *У. • ?' / ” V* . в ‘

формалізувати створені на їх основі алгоритми маніпуляції зианміяі І прийняття рішень та відрізняються мохливостп використання нечітких знань;

- два критерії якості сінтєзуємих МНК-знань, які

засіеапочуїль ‘тобудоьу образі ь знань з попередньо заданими характеристикам і гарантують адекватність рішень, що приймається, об'єктивним закономірностям досліджуваної предметної айласті, а також індуктивний принцип синтезу знань на їх основі; -

- обгрунтовані алгоритми знаиняорієнтованого прийняття ріюнь з обмеженим і необмеженим здобуванням знань, загальна методика роза’язаяня базових оахлч класифікації ’ і розпізнавання, ідо дозволяють реалізувати автоматизований пз„ук емпіричних закономірностей як нових знань на основі вибіркових даних;

- статистичні моделі залежності міг. .обсягом навчаючої вибірки і якістю прааил прийняття рівень у формі МНК-моделі, які надасть можливість ярогкозуьгти л^рактеригт-ики знань, цс генеруються, на початкових етапах цього процесу;

- розробка програмних засобів у вигляді діючого

дослідницького прототипу системи • прийняття рішень з викориет шняц ПЕСИ та його впровадження; •.

- розв’язання реальних задач знанняорієнтованого прийняття рішень з допомогою МНК-модєлєіі при:

аЗ проектуванні принципової схеми штамповки вибухом і маршрутної технології імлульсноі обробки металів;

■ С) діагностиці івздхчйоі хеороби сер'^я б умовах, ио не дозволяють використовувати звичайні засоби діагностуванню.

■ Вірогідність результатів, одданих у роботі, я і дтве рдху ється ьастосувгназйі зеор^ти’їно сбгрунтоааних

методів, задовільмик погодженням результатів оЗчнслізаалького шлеловання.. з експериметгалькши даними, позитивним зіставленням з результатами, одержчними іншими ¡«асобами (зокрема, за допомогою використання знанняоріентованих структурно-аналітичних моделей), а також екс:іертнов оцінко» рішень, ао приймалися ?а допомогою розроблених програмних засобів.

Практична цінність роботи полягає у доведенні теоретичних результатів до конкретних Інженерних иетодік та засобіа, до забезпечують можливість їх використання в ггукоро-дослідних, і.рсектно-конструктороьких і виробничих роботах для автоматизації гро^есів прийняття ріютиь. При цьому підвиаується ефективність використання ЕОМ за рахунок скорочення термінів одержання результату та піДЕиа^ння його якості у 1,5 - 2 рази.

• Впровадження. Розроблені в дисертації моделі, алгоритм: і програмні засоби впроваджені в 1994 р. на кафедрі кардіології Харківського інституту удосконалення лікарів Міністерства схорони здоров’я України, в проблемній лабораторії імпульсних джерел енергії Харкігського авіаційного ¿«статуту ШІ) Міністерства освіти України і » учбовий процес ХАГ. . ч

Публікації. За темою дисертації опубліковано 9 наукових праць, в тому числі 7 статей та 2 гези'доповідей. ’

Особиста участь автора & , одержанні . опублікованих наукових результатів: ^

- в роботі [1! дисертантом розроблено алгоритми і-програмні засоби реалізації елементарних, операцій маніпулювання знаннями; , ' "

’ - в роості [21 жпеерпктои виконано розробку вхідного

■5-а ьихідйого іктор$ойсу з вяаишорівитозгніб системі прийняття' рішень; •

- в роботі (33 диссртаиіш розроблено алгоритми індуктивного виводу нечітких знань; ,.

* в роботі 14] дисертантом досліджено критеріі якості знань, цо індуктивно синтезуються о емпіричних даних.

' > - в роботі С81 дисертантом створено алгоритми

індуктивного виводу знакь. \ / .

Лпробація роботи. результати дисертаційних досліджень доповідалисй : та -обговорювалися \на науково-технічній конфренцї і "Перадача, обробка і відображення інформації" СТеберда- Харків,1©92р.), ПераіП Всеукраїнській конференції ‘Шробка сигнадів і. еобракень \ та розпізнавання . образів" (Київ, 1292р. ), МіЕнародкіР. ' науково-практичній конференції •Роаваток національних сиріс*« науково-технічної інформації сі'раи СНЯ, Шитральноі ^ та .Східної ■■ Європи в нових сусйілько-колі'пшах і сеніаіїміЬ-окоиомічних умовах" СКнів, -ІСЗЗр, ),' г^гатродіюку ;сяішоаіуці . "Имовірнісяі моделі , ,та'.г‘ п5]юбка иїівдіоьи’л скгіїалів < і полів" (Тернопіль, 19ЙЗр. ?, Другій т&игіррдіЦЙ коифзреяції- "Передові ^ ■зхкслогі і -/• в 'і‘л;і:шоЗудуЕа?ші"/; (Рибаче, -Крик, .Україна, 1993р.), Третій мшшродній0. ''^коафоренціід-'"Передові. технологи*. в маданобудувамні" (Рибаче, Крин, Україна, 1994р.). Другій іїпеукраїнській коіфрЬщН .’'Обробка сигпаліиі зображень та рсзпігшаван’ш образів”. СКеія, ІШ4р.). ; ■;: . ' • .

Структура та обсяг роботи. Дисертація складається ' *3 . ьс-гупу, :• яакгрьог '. гяаз, •'висновку,:' бібліографії о ,43 ,

•• '«йЯлзиуваш», £Й цалшків,’ б• табшіь, ,9 сторінок.-' додатків,.

* ' * ’ ' ‘ ‘ - *' ’ - - / ’ 1 ■ *г •-470. .«»оріиск игс^яопасиоїх» зецету, усього 183 сторінок. ^ 7. ■

. ЗМІСТ ПРАЦІ.

У лераоуу розділі висвітлений стаї* проблеми і тотгплено задачі г.исертгційшіх дослідне 11;-. Спочатку виділяється 1 списується міас сб'слтіп прийняття рішень £5 предмет дослідження. засобам» Іишіеріі знань з wtco створеная комі! 'втерноі знанятріснтрЕакоІ систем:? приЯінгтм рішень ССПР). Далі вигшачєііо коиструктдепі умови можливості, виправданості та доцільності розробки СПР для виділеного класу об'єкті я. - ' . ■ . ■-

D результаті пробадриого огляду і аналізу застосуаанйл експертних систем СЕСЗ як перших представників СПР встановлено відсутність вітчизняних розробок ЕС, складність, висока вартість та недоцільність використання зарубіщу.н зразків ЕС для виробництва і у промисловості України. Зйідсп випливає актуальність лрсблет! розробки коїодіз і засобі'/ створення СПР простої архітектур:!, доступної , еартості- і з достатньо високим рівнем -"інтелектуалізааЦ" згвдлхз здатності систека до навчання зчаніми. , 1 , ' -

Груятувчксь на цьому, . .. ПІЇСЇ’С- чено тту роаети і *■> сформульовано задачі дисертаційних досліддакь, які' з&одашя • до розробка моделей, алгоритмів і програмного,комплексу для"’': прийняття рішень на ; базі вшісрйстанна_ матриодих кечітезд квантів знань (МНК-знань). \ 'Г .: ; . ' : .у'

\ Другий розділ присвячено розрЬбці та' ; дослілшшв ; моделей подання .' звань і прийшгітя ■ рівень на .\бсно»і •» . використанні матричних нвчіткиі вдалтів зяань СМНК - звань). ' Знання розуміється як; дані,-:-;сіо структуреваді : аід®5б1д«ж*> чином і .маять лопередиьо визначені гластяврсті■.Сяод1бі?о до продукцій. фреймів та ія. 1, які несуть інформація про 'об'єкт,, ( : тіриянятта рівень і. заби-зі^чусть мсжаг>1ст5 Вегл0сфс^//ьоло

- ÍQ-~

цашпуг.сваиня неп з метою одержання ноььх знань. Мнокиї первинних знань склагаоть об'єкти прийняття рішень СОП?) сукупність різнотиновкх ознак і AIJ’ >, (опис), ;

коша ознака має відповідну скінченну мнохкну допустим: значень < a‘J> }, 1=1,..,.!^.

Процесом здсЗуттл початхоьих локальних закономірност« с вимінювання значень ознак A,J> ОІР, тоОто іх зіставлення иоадшши гначеинями із множини С > з визначена,

ступеня довіри (оцінки ймовірності) Br|J> юге, цс озна>

AtJ мас значення a¡J>,' i=l.........Jc^, j=l.....М. Результате

цього с ШЮ2СЖИ доменів X<J> = С x{J'. У-£.■ ■ .

j=l.....Я , x** = BF[J:. Необхідна уьоза побудови множні

доменів - незалежність вимірювання ознак одна від одної, с аг.безиечуе незалежність відповідних оцінок ймовірносте!!.

Оператором конкатенаціі CON назвемо алгоритиічя

процедуру, цо поєднує домени Х1^ , “ j=i,2.....М ,

доменіповгіння вектор С d-вектор) V = С Xll>,Xt2>,... ,Xtíl ' де дг.я койогэ домену XlJ> виконується ■ - ' . .

г • > . .

til :

Зрозуміло, що в дійсності к o jai а ознака має тільки оди э моиіивих значень, незалежно від того, скільки 4 сам

можливих було вказано із відповідними ступенями довіри Очінка ймовірності для кожного з можливих наборів знгчод веія ознак ысхь* оутн розрахована як добуток ступеней довір длл тих значень, ао входять до відповідного набору (оавдя* їх незалежності).

• . За допомогою гягоштмічногз оператора поррдерняг GE d-вектср V перс-тзервзтьег у ‘ сукупність олемоятарн’’

квалтів,- так звачу Маїркио Альтернативних Подія (Choi00 Event), або СЕ-матрадо,- кстен з яхях є гтручтурсс виду

< Н. CF > , ,

де Н - набор значень ( h)t h2...........);

CF - коефіцієнт впевненості.

Будемо еВакати, цю d-вектор V псрояжус СЕ-матрицг СЕМ,

ЯКЦО виконується : м

а-“’. п

- П V

J-1 }

де

h'1’ £ = ( h'1' , h;l> ... j * *■

h"’ ). и •

y'Jl e y<J> s C x<.’> -hu, - / 1 x>

/J’

x^’ ) а V .

Матричним нечітким квантом знань СМНК-онаннямО назвемо СЕ-матриц», цс утворена з ОПР Q досліджуваної предметної, області W через вимірювання значень його ознак і використання операторів СОМ і GEN.

МНК-модеЛь подання знань - це трійка ‘

< СЕМ, < № >, Ор > , '

де СЕМ - МКК-аиання у вигляді СЕ-матриці;

{ A'J’ ) - опис ОПР, '

Ор - множина операцій над СЕМ. •' '

Простором Можливих Подія 0* назвемо позитивний конус (квадрант- К-шрного евклідозого простору, копій осі /яхого відповідав один з можливих наборів значень ( К * Іс* кг* ки ). Таким чином, СЕ-матриця може сіути подана як елемент (вехтор) простору Л*. Скалярний доЛуток ,в .{Ґ визначений як сума добутків- відповідних складових-, для векторів, а норма, на -відміну від традиційно?.,- як скалярний добуток з одийичним вектором. ' • . .

Елгшютараї Сн&Р&ЧІІ, ігахі, ян сгсладаяя;! ад .и::з:;г :п2Г я сгзяяр, з Гґ подівші до оптайкак ь довільному свклідозок: просторі (за винятком того, во скаяярна величина псвиші &fin (Ияьіїз нуля). Операція слідування визначена як прогкці вектора (С£ матриці) на підпростор в П* і реалізується а лсломогой алгоритмічного оператора project. Hapeurri, о стани : о оясмечгарннк. операцій, - редукування, ио реалізустьс

алгоритмічнии. оператором reduce, - виконує перетворенн

гэктора СЕН 1 простору П* ; до простору іншої Сменаоі роздірнгісті. ■■

Дягоритм Індукті'ьного ьііБОду знань, до. реалізустьс ; алгоритмічним олератсром І№,: базуєтьсл на послідовної!

використанні до . мнсшнш локальних. закономірностей операці скгадання С алгоритму ' add Э.'\ Одержані таким чино г.оафіцшгп: мешіеііосте- ”. : це скінченні змішані початком шнеитп, які шхуть бупі вш:сристаьі для оцінки "міцност ва’язку” i.’iz ріошисі значенням! ознак ОПР. , , ;

Для впзначгиня/. об’єктивного характеру узагальнюючи законом!ряостєй, що одержані-;за допомогов ,алгоритму . Ій£ дослідкені ^показники якості С£-матраді - рівеи регрезс-нтативності RL , або ступінь "охвату", можливі: різноманітних фактів, та надійність (стабільність). SF,, к :сарактер/.зуе стійкість СЕ-матрши до' змін під ча індуктизного поповнення знань.

. Ймовірність Рг того, цо СЕ-ыатриця ' міцності '(розміром

11 мао це юна ги* п але;.:гнтаркік правил a"'qj козмшвкх ля кожного s k ііяасіь, тобто . досягнутий д&шіЯ рівеа

.¿оакрозсптатавногті Ri е -р-', шге -бути розрахована як

* ' • - • ■* і - '

pr-

Ґ4i 'it" \~~Y 4,1 . .f 4j 1 f 1

¿_js; r>.к v.k-,m

SJ= П 3,гП Sj, _stT. j

m

ід

№ Dt = H - [ (k-Om n + s, ] • '

i = i

qj = T“ ’ ■ ■' • •

Математичне очікування p відносної зміни коефіцієнті?! зпсбрєкості при поданні нового ferry розрахозуегься як

Р = jlül, , ' ■:"■■■ ■■ ■

• s + і , . - - ■

до N - міцність СЕ-мгтр:гді; • .

£ - сума іі коефіцієнтів дозіри..-і ^ -

Коефіцієнт стабільності - це селичина’, зворотня ло р :

... SF С СЕН 5 а.'—1— --- Juli- V '

' р •* 1 , 1 ;

Грунтуючись зм и^сму запропоновані критерій

рзпропьдагиЕКості та надійності RC :';i.,-SC як двознач.-н

предикати, що дозволглть оцінювати. якість ‘ інду:тіг;м

пибудсааних !<ІНК-зкапь та іх/ відповідність ■ до лгайродга-о

їЧСулуТНХ ВИМОГ. , 5 ;“ї '' '

Виходячи із властквоотей'іір'оотору !(1+ дедуктніяий ВИГ.ІЛ

спань зводиться до зшсснакня згортки. :‘уМОЬа!;г йког ірноотсА

для кожного з шяшт наборів' значень -розшукуваних " ознак,

.тобто ' ■ " ' ‘ ь • '/ /V'' ; ;• І -

'■ ' ' JL, ■ .--і ' '>у ;; : 1 - • '

\ 4__і л І . * ;L

EDV -• DFÜ’ Л;

j=i _ ....

nt ?'■ » K /, ß '.-кількість' поалжш. наборів ава^іг

i'eütJ’Kyt'H’-',' OPFSi ,, ' •' '

Й - кількість можливих наборів значень початковії

ознак;

ВО^ - оцінка умовної ймовірності того, що поруч початковим і-м набором значень спостерігається ,]-Я набо, значень для розшукуваних ознак;

ВБ41' - оцінка ймовірності спостерігання і-го набор; значень початкових ознак.

Таким чином, процес дедуктивного виводу знань : пр'хп’ор і й" по хе дути виконаний через використання лінійногі оператору прийняття рішень •

У = 0 X . ч

да X - вектор початкових станів; .

. . У - вектор шуканих станів;

С - лінійний оператор

Алгоритмічний оператор індуктивного визоду БЕЇ реалізований як одержання редукованих наслідків СЕ-матриш СЕН та СЕМ^ шо діють в даному випадку відповідно яі загальні і часткові закономірності.

У третьому розділі виконано алгоритмізацію процесії знанняоргактованого прийняття рішень на основі застосуванні МНК - моделі. .

Розглянуто загальні характеристики задачі прийняти ріігєнь,. надано опис базових задач 21 (екстралоляціі) та £* (класифікацій. Визначені функціональні А задача (індуктивного синтезу знань) та І- задача (прийняття рішень, як головні етапи розв'язання базових задач.

Для врахуванню можливо і похибки початкових Снаьчаючі’л' даних запропоновано використання крефщюнта надійності КГ ПО втначаеткл як дискретна монотокьо &мениг/ванч Функція зід міцності СЕ-матриці СЕ.И, що генерується

Грунтуючись на застосуванні алгирчгкічтго оператора 110 розроблена група алгоритмів, жо призначені для розв’язання А - задачі. Це алгоритми CREATE (індуктивний синтез знань J обмеженим добуттям інформації) та CREATES (з необмеженим), алгоритм FILL (поповнення вже існупчоі Бази Знань) і алгоритм C0PRECT (корек'.'.іі Бази Знань експертом). Результатом роботи вищезгаданих алгоритмів є правила

приИяття рівень у вигляді МК-знань, а формально - База Знань у формі СЕ-иатриці.

Для забезпечення більш гнучкого використання МНК-знань, що утворюється, розроблений алгоритм INTERPRET, який перетворив ¡ЧНК-знання в більш традиційну і широковживану продукційну форму подання знань (за зразок взятий вигляд, прийнятий у системі МгеїГО. . •

З мете® розв’язання І - задачі, грунтуючись на використанні алгоритмічного оператора дедуктивного виводу DED, створені алгоритми прийняття рішень, що реалізують прямий і ;роротігда напрямки виводу алгоритми FORWARD і 3ACKVARD відповідно. . ^ ,

Таким чином, згадані вище алгоритми. забезл^чувть

розв’язання базових задач S! та S2. прийняття рішень за допомогою МНХ-моделі подання знань. - .

Четвертий разділ присвячено практичному ааггосуванню

ИКХ- моделей та розробці дослідницького прототипу' системи прийняття рішень. ' ; . ■

Поставлені задачі практичного застосування . МНХ-ноделеЛ для ідентифікації складних об'єктів і .. '• розробки дослідницького прототипу системи прийняттю рішень СДП СП?), а тзкок «*.сяоріачіпаяьтну досяізхечн» залежисс.'вя >Нас обсягом игжаОіЬі вибірка та якісто . К'Ш-эиэдь, ьо

угїорватьзя ,из. і І основі. . , •

Jj.ii розв'язання зазначених садач аьторон розгляну: Г*С^»£Ь.» ;:і технічні вїшспі до ДП СПР, що роароблвоться, біігрунїооано вибір програмних засобів для їх реалізації, та ггворзко діючий програмний ко«плс;;з на базі використаній ІШУ типу ШІ РС/АТ. Надано його фу шщі опальну схему, архітектуру та опис регашів функціонування.

. .' При проведенні, обчислювального експерименту булс

&>сяідонс характер зміни показників якості ЖС-внань, цз Ікдуюгавяо ..-фітіЬуртьря, щі, різно:,г/ обсязі ' юавчаочоі ііУіркк і в результаті. зроблено такі важливі висновки:

- при фіксуванні ; рс'праас-птаглвнооті НІ рівень

надійності 5Р зростає пра зростанні обсягу 11 навчаючої Ьііуір:;«; ; ' - ; ■ 'V. . . ' .

- за повітх умоа, тобто при повному характері зміни

ОоказнакіЕ якості під час індуктивного синтезу МНК-оиань, Існує можливість скоротити термін цього процесу без великого ризаку втрати їх напрккінцеівоі якості, . ' ;

Одергані чисельні залежності для оцінки очікуваних йїгчень репрезсптатиЕностІ та надійності МНК-заань, со утворюється, через їх початкові значення. ' ; ■ ,

лТак, математичне очікування для міцносте (обсягу* СЕ-матриці з попередньо завданою надійністю, цо генерується з навчаочоі вибірки, розраховується як ,,

де . п - кільхість можливих еяемешарнйх правил;, .

Р^Ср.- - ймовірність. того.;*о побудована СЕ-натриіія ' мап Чіцніоть і :•:' .- '

Зі ставання оиікуваїогг г>«а»«іння шцизст» з тим,- цо

шікхас під час іидукгвгяогї слатшу ;£!Х-?;ияь дсзвошг ?сйата метаака яро якість казчапчої т:ґ>ір,хч і, відпсоілно іо цього, гірипшти чи проповзли процес 11 аналізу,

Розроблені інженерні методики гч-акняорієнтозаного триЯняття рішень при проектуванні ПріГіШИПОВОІ СЯЭЫН іггамловки вибухом, маршрутної технології імпульсної обробки металів і діагностиці ішемічної хвороба сгрця по аналізам хрозі в умоялх,. до не дозволяють використовувати звичайні засоби діагностування. ,

; ; ' ■ вксноглш . ’ ■ : ■

1. Як предмет дослі;.г.ешія автор виділив і описав »іозину об’єктів прийняття рішень, до досліджується засобами іщгенерії знань і . розпізнавання . образів.' Визначено конструктивні умови виправданості, доцільності і шклнвості ротроокк лоделей на основі катрачшіх начіткцх квантів знань Г!-ІН;;-:(СДЄЛЄП), алгоритмів і програм для прийняття ріпзнь.

2. Розроблено оператор;; породженім' образів, знань на

оєііозі вікИркових емпіричних даних про предметну область.' Грунтуючись ка них, ^значено клас матричних нечітких кваш* і в знань (МКК- знань) як ' структур даних' спеціального эягляду, по відображаать досліджувані закономірності (;ь[н:а зя’лзіш міх різними міачеинями характеристик . • сб Часту • прийняття рішень. •'

■ 3. Дослід: по акастітості ,і основні операції з . класі

' - - ' і ■ .-'-г " ' - ■ ' •

ІШК~ .знань, на' їх основі ¡зглропояоїшо І-іНК-нодель подання

уиань і прийняття рішкь, яка відрісаг.сться ' шшгаостп!

№<срп<гьпця печітхт сцїпок 'дпя значачі початкових даяіц г.а,

усік отааая' іі г-нкоркста:ша,/л Для ' формалізації' проа.г<?),а , -> - ,• "■ і' ,' кгі:і,пуя.о:мі;іш аишьс?* ан-зиачепі • алгоритмі *аіі : опор-з"г •

■ а- ' .

... іП -

індуктивного і дедуктивного синтезу знань, ао забезгіечуіуі кузлявість синтезу нових знань незалежно від їх семантичної змісту. ... '

4. Сформульовано і обгрунтовано критерії якосі МЖ-моделі, ко дозволярть робити висновок про 11 об’єктивні характер, розроблено методи их чисельноі оцінки. Вьедени індуктивний принцип МНК-ыетоду як ос»оьа для' лсбудоз узагалькшчкх знань про предметну область Сбази -знань) чер£ використання оператора індуктивного виводу.

5. Дія створення скстеїш прийняття рішень, яка діє к основі використання МНК-моделі, .описані базові задачі ? (екстраполяції). і Б2 (класифікації). Виділені голови функціональні А-задача Снаьчання) та І-задача (приЯнятт

. рівень) як етапи розв’язання базових задач.

6., В результаті дослідження залежності мі* обсяго Наьчасчоі вибірки і показниками якості ШК-знань з доломогос статистичного шделввання експериментільн встановлено, ко при .фіксованій репрезентативності МКК-зная іх надійність зростає з ростом навчаючої вибірки. Показані кояливість оцінки кінцевих характеристик сінтезуємі МКК-зчань на початкових етапах індуктивного виводу. дозволяє скоротити терміни прийняття рішень в 1,5 -.2 рази.

7. ■ На основі використання МНК-моделі розроблені алгоритми синтезу Бази Зьань з обмеженим і необмеженії; здобуттям знань, коректування і прийняття рішень : реалізацією прямого і зворотнього напрямків заводу. Показано взаємозв’язок матричного нечіткого кванту знань . продукційної моделі, побудовано алгоритм перетворенні ИНК-знакь в групу предукційних праькя.

8. На базі запропоновані*;* МИК-мо^ел?« і алгоритмі:

нанняоріснтопаного прийняття рішень створено діачгі рограмний комплекс, за допомого») якого розв'язано реальні адачі: .

- проектування принципової схеми штамповки вибухом і зршрутноі технології імпульсної обробки металів;

- діагностики ішемічної уяороби серця Da аналізами розі на початковії}', стадіях і в умовах, що не дозволяють икористовувати звичайні засоби діагностування.

Результати дисертації і nporpavmifl комплекс впроваджені знаходять практичне застосування в науково--виробничих ■становая та в учбовому процесі ХАІ. • ,

ПРАЦІ ЗА TEM0Ö ДИСЕРТАЦІЇ:

1. С\’роджа И.Б., Лелица В. А., Нечитайло В. А., Прудникоз В , Николаенко И. H., Резниченко 0. В. Концепция МАКЗ-метода

ілл синтеза знаниеориентирозанныл систем принятия решений

'/Научно-техн. кснф. "Пзредача, обработка и отображение

[«формациим;шг 1992 г. - Теберда-Харьков, 19S2. -

102-1С4. . - ; -

2. Лелиця В. А., ЧечитаЯло В. А., Ніколаскко 1.11.,

Ірудников Г. В . Резниченко О.В., С:роджа І. Б. Інтелектуальна :истема прийняття рівень . на основі . використання ;оз"ізкава.чня образів, срісгтованогс на знання // Обробка сигналів і зображень та розп:знавачня образів: Праці / Перша усеукраїнська конференція, Україна, Кків, 17-21 ' лг.зтода^ .С32 р. - Кяіз, 1932. - с. 23-24. ' .

3. Сироджа И. Б , Яе.тица В. А. Прудников Г. F ,

’тамиченко 0. В., Нечитг.йло. В. А., Ликолаенко >*. Н. ■'-пользован«о эьрслтлостных оценен для вывода нечутких інанИі! на базе НАКЗ-кетога V Інформаційні технології та

розпізнавання образів ¡ збірка наукових праць міжнародно

сикпозіуцу "Иксзіріїісаі моделі та обробка випадкові

. сигя&яів і полів*1, тем HI j частина 1. - Льаів - Харків

Тернопіль, 1993. •* с.Зб-ЗЗ. ; г . :

4. Скродга И. Б;, Лелица В. А., ІІрудннкоа Г.В., Начитай)

В. А., Шкряйєнко И, Н;; Резничёнко О.В. Прйшшп построеаі егмообуча&анхея. знаниерриеатаррЕанньк - систем . па ба: ШЗ-катад» /'/’ Proceedings : Second Inlen. tional Conferem ‘Hew' Leading-Eadae.Technologies in Hachiha Building

Rybachio, Ukraine,' Sept. 18-22, 1S23. - Kharkov - Rybacnii

• 1S93. - c. ■ -.4...

5. Резниченко 0.В. Построение минимизированной ба:

кечзтких знаниЗ и ее.использование в СсЫЮбучающеЯся систої пркиятня решения // Proceedings :' Second Іпіетаїіспг

'Conference "flew Leading-Eadge Technologies in Kachir

liuilding”, Rybachie, Ukraine, Sept. 18-22, 1S33. - Kharkov ftybachie, 1S93. - c.Z&~ 224. ; - r.’ • .

6. Резяиченко О.В. Критерии качества базы знаний кз

бёййза индуїстивного принципа в самообучавцейся ’ систем Арйяятия решецкЯ // Proceedings : Third Internationa

бапГегепсе “Hew Leading-Eadge Technologies in Kachir,

Building", Rybachie. Ukraine, Sept. 20-23, 19ЭЗ. - Kharkov Rybachie, 1994. - c. 145 . - . . V '

, 7. Резниченко 0. Нечіткі моделі: «анікукивання знанням та їх використання для автоматичного прийняття рівень ■: умовах неповної інформації // Обробка сіггяалів і зобраюк та рогпіЗнаЕйіїкя ' ббр&зів : Прааі ■/ Друга Всеукраінськ. йіанародка. «снфер^ц<я, Украіка. 'Київ. 20-24 грудня 1994 р

- київ, i994.-'c:297-s^:> ,:. v .. -■ : - .

В Смролка U.S.-, йолхеї;' С. Г.т ПрЗДяркое Г.В.^

ЙГ~

D.Д., ЯояЕаа 0.Д., Ровиачен.*© О,'Я., ¡Ну.оу^жг.о SJ.Æ Испояъзов&аяе МАКЗ-штода аза создал;« кяштхтуаяьле?! TOtfflbDTspaoü сйсто’ял принятия . пропэгозсггазяння ресгпг-З // йэгд. иаучво-сралт. ков#.- "Раэвятаэ Treuroasatm« састем яаучно-технячэсдса информация стран СНГ, Центральна?? а

Восточная Espomi а яовга пбгцхугасяпо-погятпчесхйа и

социально - гзояо-ачоскях условиях" :. Тез. : доля. s ccodnemtû, 19-20 мая 1933 г., Каев, Украяла.! часть 2. -

ÎIssB, 1S93.- c.CO-ûl. ' ,

9. Рогяячегосо 0. В. Расаяреаяо гкгтода аягоргттескяж Езюгоуромэвнз гааптов званий два cdpaöomi почетка* злгшпЯ // Мояд. паучяо-прахт. конф. "Разамтяэ ■ нацяояаяыш оастея научпо-ткичесхсЗ ий^ормацяя стран СНГ, Поатраяьпой я

2аетеч”оЗ Еврэги ' a погкл ойаостгеши*пэй:|?йч&екпя я

соияаяшгэкстяческга усгжзййя" : Тез. деля, я ссобэдяяа, 19-20 кая 1093 Р., Кпсэ, Укрыта, часть 'S../: - ffces, 1S33. -с» 63-70. - • . • . •

■ - S Ь Я П A a Ÿ. ■ ' • •

Ec^shonfco О.У. lira Sfccslodge Ssprcsrntaticn ‘ and Declsicnmkmg îtebls, ¿Igoriites and Sefluaта . en tho Bass ©Г РУйгу {ЭДг1я ôiowîcdgs Oiaato sns-teotfiedgaj Urjço.

' The thcalsàs is a onuserîpt fer »■ Technical 2s I: r?o CsndidatoV dogrso. , rpreiality C3.i3.CS - • maltesatieîi ncdoiHng in scâenc® «^»ireh » Irrstlti:lo fer ГгоЫсгз in Machiner? of tho Тхга*.Ыйя HAicnii teuhar/ - ef üsicnce, SSurfcev, 1583. ' •' . '' '

A rm? -rrdiJ -if ^fr?::rrri’4.c*) ■' ï-

; Ti?)'hiin '«*->'* *з tîx> strR»j f'rrai îalii -Ьэ

jI! pcssibto ni tio fcir:-:5 ef ,-!rutrnr îhi:'4.

Knutfledge Qiiantun (Fl-Q-Knowledge3 definition as a speci? kind of data structure. Quality characteristics allow us t crcato the knowledge with previously desired feature* КпоЛєйде Danipujation algorithms designed on the base с FHHwdel •'perfortr-’-tW^new -knowledge', building froa U Ешрігіс data and decisionmaking .tasks soluting, by , forwar

and backward inference chain. ; . J / • .

. : ,.x ’ .4,^ A H H OTA Ц И Я ,,V=\ ,

Реонвченко ОТ)Г Модели, \ алгоритмы и программна ерэдстаа преді^амевяяг. знаний и принятая решеш:й на освог иетюяьэоваяйя;: ^матричныхнечетких . .кваятоа % ' 'анаші

.

Диссертация еж&рсягДОданеш,'^ представленной /в

■ .'соискание; ^¡бкой^.'степеда^'іишдндата' / технических ’ наук J в специальности 03.13.02 - шгеыатаческое ыоделировапас

‘ научных• йесяадаваниях:.%>;1ЬвгитаТ;;'ороіяеа .мааяностровнш Национальная академия наук Украіпш, Харьков, 1995.

... - П^длагается ^"новаяч^іііздвіш/.ї.іфвдста^ния./,.-маній

Основной идеей является строгалфорналнзация всех допустим ,. \ над шщ. операция на основе определения- Матричного Нечетко! Кванта Знаний (ШК-знаниЯ) как ¿трухтурн данных специально! вида. Качественные характеристики позволяет создавать знана с ‘заранее- задаїдаши^йстваш. Алгоритмы ч манипуляцк знанопш, созданные на йазе МаК-модели. выполн.ппг . построечі знанийвэ эмпирических данных .н решение задач .распознавая! с .-. ї»алнзацнеЯ.^.пря»юй;>;;.н; '^ратной .-‘^.цепочек, • вывода. "V;'v

• 'KJSW0BI СЛОВА-: розпізнаваняя сг5р8з’ів> подання * нечітка

знань. індуктгви«й і дедакірв-дай ВИ&І4. гнань**. .