автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка прототипов экспертных систем для принятия решений на базе нечетких знаний

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи ЮСА Цурьис Район

РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПОВ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА БАЗЕ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ

Специальность: 05.13.06 - Автоматизированные системы управления (по отраслям)

Автореферат Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 1992г.

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете

Научный руководитель -

доктор технических наук профессор Фомин Б. Ф.

Официальные оппоненты'■*

доктор технических наук профессор Стрельников Ю. Е кандидат технических наук Лопухов A.A.

Ведущая организация - Международный центр по информатике и электронике ( ИнтерЭВМ ), Москва

Защита диссертации состоится 1992 г. ъ/й час.

на заседании специализированного совета К Оба 36.03. Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Йроф. Попова, Б

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан " 1992 г.

Ученый секретарь . специализированного совета

О 6

Кутузов О. И.

Ь.] г.,.у;, . , л

- 1 - ;

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Информатизация процессов принятия ' решений связана с разработкой и внедрением в различных сферах общественной жизни интегрированных автоматизированных систем управления (ИАСУ), ориентированных на экономию материально-энергетических ресурсов и повышение эффективности произвбдства.

В состав ИАСУ входят экспертные системы (ЭС), выполняющие .функции общесистемных процессоров программного обеспечения ИАСУ. Создание инструментальных средств ЭС и собственно ЭС, консультирующих ЛПР в процессе принятия решений, стало сегодня актуальной задачей информатизации. Практическое значение ЭС обусловлено их массовым применением в персональных компьютерах И функционально-ориентированных АРМ.

Диссертация выполнена в рамках программы информатизации Республики Кубы на основе договоренности о научных, технических и коммерческих связях фирмы "Кубаэлектроник" с ЛЭТИ им. а И. Ульянова /Ленина/ и ПО "Илэрский завод".

Цель работы. Решение научно-методических задач построения проблемно-ориентированных прототипов Зс на базе специальных инструментальных средств обработки нечетких 8наний.

Методическая и теоретическая базы работы. При работе над тев-ретическими разделам!* диссертации использованы методы теории нечетких множеств, нечеткой логики, приближенных рассуждений, параболлической интерполяции. Задачи системного плана решались в диссертации на основе Методологий системного подхода и структурного программирования.

Исследования в области моделирования и принятия решений проводились на базе соответствующих методов системного анализа

Нзучные результаты. В диссертации получены и вносятся на защиту следующие новые научные положения:

1. Модель представления нечетких знаний (МПНЗ), построенная на базе математического аппарата теории нечетких множеств, нечеткой логики и приближенных рассуждений;

2. Алгоритм работы машины логического вывода интенсионально-рекурсивного типа; •

3. Алгоритм интерполяции знаний, - построенный на баве метода Лагранжа-Эйткена;

4. Инструментальная система для разработки проблемно-ориенти-

- г -

рованных прототипов ЭС в области принятия решений при управлении организационно-техническими системами;

5. Прототип ЭС, обеспечивающий консультирование ЛПР на. ыапе технике-экономического планирования капиталовложений в промышленности;

6. Прототип ЭС, обеспечивающий консультирование ЛПР при управлении производством биогаза.

Практическая ценность диссертации. МПНЗ допускает перенос файлов из других систем ( свойство гибридности ). На основе МПНЗ ка--чественные и.количественные оценки переменных представляются в форме, близкой к формам рассуждений экспертов-тематиков. Этим обеспечивается ускорение создания прототипов ЭС.

Алгоритм.работы, машины логического вывода позволяет улучшить временные характеристики прототипов, созданных на его оенрве.

Применение алгоритма интерполяции внаний позволяет экономно использовать ресурсы памяти при создании баз знаний. Еще одно полевое свойство, алгоритма - его способность генерировать' новые знания, на основе нечетких продукционных правил ( свойство глубинности).

Инструментальная система FUZZY-EXPERT поддерживает построение ЭС с достаточно большими базами знаний, предназначена* для работы на ПЭВМ;совместимых с IBM-PC ( свойство динамичности )% Методика разработки проблемно-ориентированных ЭС на оенрве FUZZY-EXPERT расчитана на приложения в области управления, организационно-техническими системами.

Прототип ЭС для консультаций, при. технико-экономическом плани-' ровании инвестиций в промышленном секторе обеспечивает, возможность работы ЛПР как с количественными, liait, и, качест$ецньод. показателями, характеризующими, згономииескш мехэдизщ, гуцздирования нововведений в сфере технологий*

Прототип ЭС для консультаций при управлении производством биогаза демонстрирует возможности , FUZZY-EXPERT в задачах моделирования технологических процессов при недостаточной» научной предыстории и слабой структурированности знаний о таких процесах.

Внедрение результатов диссертации. RUZZY-EXPERT, а также методики ее применения при создании,проблемно-ориентированных, прототипов ЭС использованы в ПО "Ижорский завод" при выполнении НИР по договору N 302/ЭЛАП-258 на тему "Разработка концепции и технического предложения по информатизации.и создании электронной инфраст-

руктуры управления организационным и техническим развитиём !ГО "Илирский завод", a Taiqte при разработке концепции построения йн-тегрированной системы управления электросталеплавильным цехом 'ite-таллургического завода "Ижорсталь".

Программное обеспечение инструментальной системы FU7.ZY-EXPERT передано в Госфонд алгоритмов и программ Республики Куба, а так)ке в ЛЭТИ им. В. И. Ульянова/Ленина /для научно-исследовательских целей.

Апробация работы. Теоретические и практические результаты диссертации докладывались на конференции "Комплексная автоматизация" ярмарки "Комплексная программа НТП СЭВ в действии" /ВДНХ СССР, Москва 1989/.

Публикации. По материалам диссертации опубликованы две гечат-ные работы.

Структура и об'ем диссертации. Работа содержит введение, четыре главы, заключение, список литературы, включающий 154 наименования. Основная часть диссертации изложена на 127 страницах машинописного текста. Работа содержит 13 рисункор и 21 таблицу.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель работы и задачи исследования, дана общая характеристика результатов.

В перрой главе сформулированы главные направления исследований в области экспертных систем, применяемых в качестве инструмента обработки интеллектуальной информации при поддержке процесса принятия решений в задачах технико-организационного управлений. Рассмотрены модели представления знаний МПЗ в ЭС. Приведем сравнительный анализ., таких моделей с целыр выявления требойййий к МПЮ.

Особо выделен вопрос о применении ЫПЗ на продукционных правилах для представления и обработки знаний в ЭС, поддерживающих процессы принятия решений. Рассмотрены механизмы вывода и соответствующие МПЗ.

С ориентацией на задачи технико-организационного управления сформированы требования к прототипам ЭС {речь идет о свойствах динамичности, гибридности и глубинности), а также требования, предъявляемые к компонентам создаваемых прототипов ЭС.

В диссертации проведен сравнительный анализ инструментальных средств, применяемых для создания 30. Цель этого исследования -

- 4 - 1

обоснования выводов о соответствии имеющихся на рынке коммерческих инструментальных сштем требованиям ЭС поддержки принятия решений.

В результате анализа делаются выводы об основных показателях ЭС, ориентированных на задачи технико-организационного управления. Гарантированное обеспечение необходимых значений таких показателей является целью диссертации. Достижение этой цели связано с изучением следующих вопросов:

1. Каким способом должны представляться нечеткие знания в ЭС принятия решений;

2. Каким должен быть логико-математический аппарат обработки нечетких знаний;

3. Каким должно быть алгоритмическое обеспечение обработки нечетких знаний;

4. Каким требованиям должны отвечать инструментальные средства, предназначенные для разработки ЭС для принятия решений в технико-организационном управлении;

б. Каким может быть прототип ЭС для принятия решений в технико-ор-ганиэационном управлении ( Пример: производство биогаза). 6. Каким может быть прототип ЭС для принятия решений в технико-ор-I ганиэациошюм управлении ( Пример: экономика промышленности). | Во второй главе изложены теоретические вопросы формализованного описания задач принятия решений на базе логико-математических методов представлении и обработки нечетких знаний. в качестве логико-математического аппарата формализации нечетких понятий в диссертации использованы .теория нечетких множеств и лингвистический подход.

Для описания компонентов задачи принятия решений используются приближенные субъективные оценки ЛПР.

В п. 2.1. при формализации качественных понятий, отношений и продукционных правил используются лингвистические переменные, нечеткие отношения и функции принадлежности.

На нечетких отношениях определяются нечеткие графы и алгоритмы.

В диссертации используются нечеткие графы двух видов: орграфы для анализа и синтеза нечетких алгоритмов; нечеткие графы пространств состояний для характеризации задач технико-организационного управления.

Нечеткие алгоритмы определяются упорядоченными множествами нечетких высказываний. В диссертации применяются алгоритмы описания

- б -

нечетких отношений между нечеткими переменными в виде последовательности нечетких продукционных правил в качестве алгоритмов принятии решений.

В общзм виде нечеткий алгоритм записывается следующим образом: п ~ ~

R : ЕСЛИ А . то В ИНАЧЕ

1 1

ЕСЛИ А , ТО В ИНАЧЕ

2.2

ЕСЛИ А , то В ИНАЧЕ А

п п

АхВ +........ + АхВ

11 п п

где А... А, В...В - лингвистические переменные нечеткого алго-

1 п 1 п ритма.

С применением нечеткой логики осуществляется формализация степени истинности типа лингвистической переменой. Приближенное рассуждение позволяет использовать обобщенное правило вывода modus ponens для прямого управления логическим выводом. Представление нечетких множеств и отношений в упорядоченном виде обеспечивает вычислительную обработку нечеткой алгебры как матричной алгебры. При атом нечеткое множество задается как пара С М (ui), ui ) и

А

• ■ f *"

представляется в виде вектор-строки А » ( ai ),

где ai = М (ui), ui, ui 6 U ;

А А

al -значение степени принадлежности i-того элемента U ;

А

i - номер элемента пронумерованного множества U 1-1,1.

А

- 6 - . Задается матрица нечетких отношений И - I г ), где г - сгедеям

и и

принадлежности нечетких отношений. При этих условиях логический вывод принимает вид операции композиции тах-ш1п . . - - \/

В ' - ( Ь • ) - А о Л - ( ;) ( а А г )),

1 »и

где I) - степень принадлежности выводимого результата, J - 1Л

В диссертации приведены возможные решения следующих проблем теории нечетких множеств;

1. Определение функции и степеней принадлежности решено на ба-8е косвенного метода. Испольауется двухпараметрическая симметрическая функция, юторая позволяет получить дискретные приближения р малым числом точек разрыва-

2. Эффективность реализации нечетких алгоритмов на ЭВМ рас смотрена с учетом отрицательно влияющих факторов и рекомендованных

\ В диссертации мер обеспечения корректности, массовости, полноты и непротиворечивости нечетких ацгоритмор. Эти меры связаны о определением числа элементов универсального множеству, идеей декомпови-ции при составлении нечеткой модели, расположением максимумов функций принадлежности, обработкой четких и нечетких переменных и целесообразностью включения алгоритма интерполяции нечетких 8нан*1й в алгоритм цашипны логического вывода.

3. Логико-математический аппарат теории нечетких множеств в задачах управления технико-организационными системами рассмотрен при условии особого внимания к качественному характеру экспертных оценок и неопределенности взаимосвязей процессор принятия решений.

В П- 2.2. на содержательном ч формальном уровнях рассмотрела вадача разработки модели принятия рещений при управлении технико-организационными системами. Модель определяется как многоэтапная. В ре^ реализован^ последовательность решений, направленных «а достижение цели при нечетких ограничениях. Пели функционирования определены в пространстве состояний системы, а ограничения Наложены на независимые переменные. Нечеткость модели проявляется как в описании целей в пространстве состояний, так и в описании ограни*

чений в пространстве независимых переменных . В качестве непависи- . мых и зависимых переменных в модели использованы лингвистические • переменные. При их формализации Применяются лингвистические критерии.

Функциональной единицей модели является узел. На входе каждого узла определяется некоторое множество независимых переменных (первичные), на выходе - единственная зависимая переменная (вторичная). Каждый узел( представляется в виде автоматной модели. 'Вторичная неременная конечного узла - цель моделй.

В каждом узле выполняется композиция пш-т1п, уточняется логически вывод на основе обобщенного расстояния ХзМминга. I

Модель принятия решений в целом -представляется в виде композиции Всех узлов. Отыскание наилучших решений, соответствующих заданным значениям первичных переменных ( фактам ), сводится К нахождению На Нечетком графе в пути Иэ начального в конечное состояние.

В п. 2.3. рассмотрена задача разработки алгоритма машины логического вывода и алгоритма интерполяции знаний на основе формализованных элементов модели принятия решений и их теоретических принципов.

В качестве исходных данных в алгоритме машины логического вывода используются известные факты я модель принятия решений, соотвествующая модели представления нечетглх знаний ЭС.

Исходные данные, лервоначапьно представленные в форме лингвис- . тических продукционных правил, преобразуется в векторы-строки и матрицы нечетких отношений модели. Логический вывод осущэствляют процедуры: Прямая проверка заданных фактов, рекурсивньй вывод с помощью заданных фактов, композиция тах-пип, приближение вывода по обобщенному расстоянию Хэмминга.

Алгоритм интерполяции знаний дополнительно подключается к алгоритму логического вывода. Цель этого алгоритма - устранение ог- , раничения композиции тах-пип на интерполяцию значений зависимых переменных, не включенных ааранее в модель' принятия решений. В диссертации предлагается алгоритм интерполяции 8наЧениЙ вависимых переменных, рассчитанной на работу с нечеткими моделями линейного типа. Такой алгоритм дал хорошие результаты при значительном сок- : ' ращении числа задаваемых продукционных правил мрлели..

При обосновании применения метода параболической интерполяции Эйткена-Лагранда использована матричная форма представления вначе-

ний лингвистических терминов переменных модели. Этот метод хорошо работает, когда надо иметь только значения функции интерполяции в узлах интерполяции. Работа алгоритма интерполяции знаний исходит из фактов, для которых композиция max-min не обеспечивает логический вывод.

В диссертации разработаны процедуры этого алгоритма: поиск данных для нахождения возможных узлов интерполяции; составление таблицы интерполяции по критерию большей численности по отношению к заданным значениям переменных в фактах; выполнение интерполяции, по найденному узлу интерполяции; вывод результатов интерполяции.

В третьей главе рассмотрена концепция инструментальной системы для построения прототипов ЭС и ее программная реализация. При этом используются разработанные во 2-ой главе модель принятия решений и алгоритм машинно-логического вывода. Здесь же описываются основные компоненты предлагаемых инструментальных средств. FUZZY-EXPERT выступает в качестве системы программ , адекватной прикладным задачам принятия решений, позволяет автоматизировать проектирование ЭС, обеспечивает поддержку процессов проектирования на методическом, техническом, организационном, лингвистическом и информационном уровнях.

Разработка FUZZY-EXPERT предусматривает этапы: теоретической концептуализации, общей концептуализации программной реализации, программирования и отладки.

Применение FUZZY-EXPERT позволяет повысить уровень интеллектуальности создаваемых ЭС, сократить сроки проектирования , обеспечить требования глубинности, динамичности,гибридности, пред'являемые к модулям и компонентам ЭС.

В соответствии с концепцией FUZZY-EXPERT разработаны редакторы базы знаний (БЗ), являющиеся основными инструментами при реализации моделей принятия решения. Компле^. включенных в FUZZY-EXPERT редакторов ВЗ создает файлы в форматах dBASE3 и ASCII (нормализованном).

В силу этого допускается импорт данных из других СУБД к СУБЗ создаваемой ЭС , обеспечивая ее гибридность. Комплекс редакторов БЗ можно применять в других оболочках ЭС.

функциональное наполнение пакета программ "Ободочка FUZZY-EXPERT" разработано на базе предложенного в диссертации алгоритма машины логического вывода. Основными функциями оболочки яв-' ляются: конфигурирование, идентификация, редактирование фактов,

- д -

логический вывод, формирование результатов, формирование графического ответа, об'яснение, помощь в строке и обнаружение ошибок. Все эти функции реализованы в оболочке в виде экранов'. При логическом выводе на экран отображаются: ойцая информация об осуществляемой консультации; спецификации результатов рассчитанного узла; степень принадлежности выходной переменной узла и дополнительная иьформация об /зле. 1

В зависимости от выбранного режима печати при идентификации, система реализует поиск "узел за узлом" и дает результат вывода каждого узла.

• Если в БЗ узла отсутствует правило, необходимое длд ответа на консультацию пользователя, то может потребоваться интерполяция. При необходимости интерполяции имеет место ситуация, при которой имеющейся информациг недостаточно. Система сообщит об этом.

При логическом выводе экран поддерживает несколько зариантов прерывания и переход к режиму ожидания при отсутствии специального указания пользователя после завершения процесса логического вывода.

Функции формирования ответа, формирования графического ответа и объяснения реализуются через экраны консультации системы. На экран формирования ответа выводятся спецификации первичных переменных и их лингвистических значений, а также результаты, полученные для вторичных переменных.

Экран графической информации позволяет получить количественную оценку выводимых вторичных переменных.

Экран объяснения дает схему представления узла, позволяет объяснить результат и процесс рассуждения системы.

Экран обеспечивает переход к экрану конечных результатов, применения описания переменной и переход по дереву логического вывода

В диссертации представлена схема взаимосвязи экранов оболочки % пкгу-ЕХРЕет.

. В четвертой главе рассматривается применение модели принятия решений, алгоритма машинного вывода й инструментальных средств, разработанных в диссертации для построения прототипов 9С принятия решений в технико-организационном управлении:

-•прототип ЭС принятия решений о приоритетах капиталовложения в промышленности на этапе технико-экономического планирования (ТЭП); -прототип ЭС, применяемый в ваДачах управления производством

- биогаза.

При ТЭП капиталовложений применяется набор комплексных показателей различной степени общности и важности. Соадание прототипа ЭС основывается на представлении модели принятия реиешй в виде человеко-машинной диалоговой процедуры многокритериальной оптимизации, использующей числовые и лингвистические показатели в условиях нечетких знаний. Компонентами модели представления нечетких знаний в прототипе ЭС ТЭП капиталовложений являются:

1. Компонента технико-экономической осуществимости конкретного ви-. да капиталовложений.

В эту компоненту входят группу экономических и технических факторов. В Качестве экономических факторов рассматриваются первичные переменные: приоритет в экономической программе (XI)] объем инвестиций (Х2)] валютный бапанс (ХЗ); доход (Х4); рентабельность (Х5). К Группе технических факторов относятся: срок окупаемости (Хй); степень обеспеченности сырьем И комплектующими (Х7); интеграция капиталовложений (ХЗ).

2. Компонента технологической готовности.

В данной компоненте отображаются группы факторов риска И технологического опыта Факторы риска представляются первичными переменными: технологической сложностью (ХЗ); освоением капиталовложений (Х10); динамикой морального старения технологии (XII). Факторами технологического опыта выступают: степень техко-■ логической готовности (XI2); мировой опыт технологии (ЛЗ). • 3. Компонента финансирования.

Здесь имеетсй только одна переменная - источник финансирования (XI?).

Среди названных первичных переменных имеются переменные качественного и количественного типа.

Система показателей, принятых для какой-либо одной компоненты,, характеризует ТЭП исключительно в рам1сах данной компоненты.. Полная система показателей ТЭП формируется из показателей коштонент как иерархическая многоуровневая система отношений между первичными переменными информационной модели компонент и формируемыми на их основе расчетными показателями ТЭП (вторичными переменными, отнесенными к конкретным компонентам информационной модели ТЭП ).

К вторичным переменным относятся: экономический эффект (XI4), экономический фактор (XI5), технический фактор (Х16), фактор риска (Х18), фактор технологического опыта (Х19) , фактор осуществимости

- и -

(ХЮ), фактор освоения (221), фактор предпочтения (Х22).

Структура взаимосвязей первичных и вторичных переменных имеет вид ориентированного графа.

Капиталовложения в промышленное развитие различаются по категориям. Цри разработке вводятся восемь таких категорий.

Множества вторичных переменных и переменная "Источники финансирования" образуют, относительно рассматриваемых категорий капиталовложений, ТРИ оценочные группы: (Х16, Х16, Х17); (Х18, Х19,); (Х20, Х21). Внутри каждой группы степень влияния показателей на выходнур оценку Х22 определяется нормированными коэффициентами или экспертными оценками значимости показателей по категориям капиталовложений.

Длг. всех первичные и вторичных переменных вводятся свои уни-версуумы речи. Унивевуум речи определяется числом лингвистических терминов, числом элементов уиивесуума речи, позицией первого и п следнего элемента ушверсууыа речи.

Параметры функций принадлежности лингвистических терминов первичных и вторичных переменных выбирались экспертами с учетом уровней нечеткости каждой из переменной.

Для продукционных правил (Х14 - Х16, XI8, Х19) отношения между первичными и вторичными переменными описываются экспертами о помощью специальных вопросников.

Прототип ЭС ¡уш управления производством бипгаза построен на нечеткой модели биотехнологического процесса Известные ■ способы решения задачи управления производством Сиогаза основаны ка аналитических и эмпирико-ртатистических моделях ферментации. Эги модели содержат существенные упрощения и ограничения принципиального характера. Кроме того, модели данного типа исключают возможность работы с переменными лингвистического типа. Подход, предложенный в диссертации, развивает применение нечеткого моделирования. При этом в качестве исходных данных используются приближенные условия операций, характеристики сырья и опыт экспертов - тематиков.

Нечеткость модели процэсса производства биогаза обусловлена дисперсией данных иэ-ва внутренних биохимических характеристик процесса и невозможности иметь валидные имитационные модели для всех условий процесса.

Цель создания прототипа связана с исследованием аопросоь реализации тренажврор для лица, принимающего решения на базе нечетких знаний в условиях "погружения нечеткости в проблемные ситуации".

- 12 - ! подобные действительно возникающим на технологическом объекте.

Нечеткая модель процесса производства биогаза имеет иерархическую структуру, элементами которой являются компоненты нечеткой модели процесса. Компонентами модели представления нечетких знаний в данном случае являются компоненты биохимических и микробиологических факторов.

Отношения между элементами структуры характеризуют зависимость факторов, определяющих продуктивность процесса биогаза.

Система показателей продуктивности производства биогаза формируется из показателей компонент, как иерархическая многоуроьневая система отношений между первичными переменными нечеткой модели компонент и выводимыми на их основе показателями продуктивности (вторичными переменными).

В диссертации проанализирована и представлена структура взаимосвязей первичных и вторичных переменных нечеткой модели производства биогава.

В методических целях рассмотрен заключительный узел этой структуры, где оценена продуктивность биогаза RB = Г(СО, ACM.PRM),

СО - продуктивность потенциала ферментируемого материала;

АСМ - боздействие бактерий ;

PRM - темп загрузки испаряющихся твердых веществ.

В диссертации исследован разброс результатов измерений величины RB относительно кривой математической модели RB Г(СО,АСМ, PRM). Природу такого разброса удается объяснить нечеткостью значений RB, обусловленной нечеткостями значений СО, АСМ и RB при различных зафиксированных значениях PRM.

В диссертации получены характеристики универсуумов речи для ACM, СО, RB и построены функции принадлежности каждого лингвистического термина переменных АСМ, СО и RB.

На основе экспериментальных данных для АСМ создана нечеткая модель. Каждая точка на графике модели задается продукционным правилом. Совокупность подобных правил образует таблицу деклараций модели. Данную таблицу можно представить в редуцированном виде за счет применения методических принципов алгоритма интерполяции.

ЭАШИНЕНИЕ

В диссертации получены следущие научные результаты:

1. Мэдель представления нечетких знаний (МПНЗ), построенная на

базе логико-математического аппарата теории нечетких множеств, нечеткой логики и приближенного рассуждения.

МПНЗ - новая концептуально разработанная и теоретически обоснованная модель, ориентированная на принятие решений в управлении технико-организационными системами. Новизна обусловлена интеграцией в модели методов нечетких множеств, представлений знаний продукционного типа, теории конечных автоматов, матричной алгебры.

2. Алгоритм работы машинц логического вывода интенсиональноре-курсивного типа.

Новизна алгоритма связана с расширением методов обработки нечетких знаний и увеличением их вычислительной мощности, определением композиционных правил логического вывода и точностью логического вывода ( расстояние Хэмминга применялось как метод приближения). Алгоритм машины логического вывода способен определять . необходимость интерполяции знаний и создавать исходные условия для следующего шага.

3. Алгоритм интерполяции знаний, построенный на базе метода Лагранжа-Эйткена.

В случае, когда алгоритм логического вывода не обеспечивает результата только лишь композицией MAX-MIN, применяется параболическая интерполяция зависимых переменных по Эйткену-Лагранжу. йэ-визна здесь состоит в расширении области применения метода Эйткена -Лагранжа для обработки знаний и обеспечения приемлемых временных показателей обработки нечетких ананий в оболочке FUZZY-EXPERT.

4. Инструментальная система для построения проблемно-ориентированных прототипов ЭС принятия*решений при управлении технико-организационными системами.

Программное обеспечение FUZZY-EXPERT сдано в Фонд Алгоритмов и Программ на Кубе.

Б. Прототип ЭО, обеспечивающий консультирование ЛПР на этапе ТЭЦ капиталовложений в промышленности.

Швым является подход к решению данной задачи. Созданный прототип позволяет оценивать качественные и количественные показатели и принимать реалистические решения при выборе предпочтительных инвестиций в промышленность в условиях многокритериальности и нечеткой исходной информации.

6. Прототип ЭС, обеспечивающий консультирование ЛПР при управлении производством биогаза.

Новыми являются модель представления нечетких ананий о Оиотех-