Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Исследование и реализация систем поддержки истинности для задач диагностики Оськин Павел Владимирович

Исследование и реализация систем поддержки истинности для задач диагностики
<
Исследование и реализация систем поддержки истинности для задач диагностики Исследование и реализация систем поддержки истинности для задач диагностики Исследование и реализация систем поддержки истинности для задач диагностики Исследование и реализация систем поддержки истинности для задач диагностики Исследование и реализация систем поддержки истинности для задач диагностики
>

Диссертация, - 480 руб., доставка 1-3 часа, с 10-19 (Московское время), кроме воскресенья

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Оськин Павел Владимирович. Исследование и реализация систем поддержки истинности для задач диагностики : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.11 Москва, 2007 204 с. РГБ ОД, 61:07-5/2340

Введение к работе

Актуальность темы исследований. Важной задачей, с которой сталкиваются исследователи систем поддержки принятия решений, является проблема поиска решений в условиях ограниченной информации, в процессе которого постоянно возникает необходимость выбора среди одинаково приемлемых альтернатив. В итоге большинство, а часто и все, из этих выборов могут оказаться неверными. Одним из вариантов решения данной проблемы является сохранение обоснований каждого из выбираемых предположений, чтобы была возможность перепроверить, удалить или изменить сделанные предположения, если выводы окажутся ошибочны или противоречивы. Эти идеи привели к созданию систем поддержки истинности. Значительный вклад в разработку и исследование систем поддержки истинности внесли такие ученые, как Дойл Дж., ДеКлир Дж., МакАллистер Д., Рейтер Р., Форбус К. и другие.

Расширение возможностей вычислительной техники и развитие методов искусственного интеллекта привели к активному развитию задач автоматической диагностики сложных объектов, систем и комплексов. Системы диагностики являются одним из активно используемых направлений в интеллектуальных системах. В теорию и практику решения задач технической диагностики объектов большой вклад внесли отечественные ученые Синдеев И.Н., Пархоменко П.П., Мозгалевский А.В., Согомонян Е.С., Гаскаров Д.В., Мироновский Л.А., Попов С.А., Климов Е.Н., Сахаров В.В., Юсупов P.M., Кузнецов С.Е., Глазунов Л.П. и другие. Одной из разновидностей функционального диагностирования является диагностика на основе модели устройства. В основе этого подхода лежит прогнозирование предполагаемого поведения устройства, исходя из имеющейся в наличии информации, обнаружении различий прогнозов с реальным поведением. Данный подход позволяет одинаково успешно находить как одиночные, так и множественные неисправности, диагностировать устройства, по которым нет экспертных данных о причинах неисправностей, многократно использовать готовые описания моделей работы компонентов и получать объяснения причин выявленных неисправностей. В развитие подхода диагностирования на основе модели устройства также внесли свой вклад такие ученые, как Осис Я.Я., Глушенко П.В., ДеКлир Дж., Вильяме Б., Форбус К., Рейтер Р. и другие.

При диагностике на основе модели устройства большой системы, состоящей из множества частей, зачастую сложно или даже невозможно использовать ее полную модель. В подобных случаях возможно использование неполных моделей частей системы, которые могут быть разнесены в пространстве физически. Для реализации данного подхода можно использовать возможности многоагентных систем. Значительный вклад в разработку и исследование теории агентов и агентно-ориентированного подхода внесли такие ученые, как Амосов Н.М., Бонгард М.М., Лефевр В.А., Цетлин В.Л., Поспелов Д.А., Тарасов В.Б., Попов Э.В., Стефанюк В.Л., а также многие другие.

В работах Дж. ДеКлира и К. Форбуса показаны преимущества применения систем поддержки истинности при диагностировании неисправных устройств на основе моделей их поведения. Важнейшими этапами, влияющими на

эффективность решения задач диагностики на базе систем поддержки истинности, является выбор уточняющей информации о состоянии диагностируемого объекта, использование возможностей системы поддержки истинности для построения подсистемы моделирования поведения устройства и преимущества применения многоагентного подхода для диагностики распределенных систем. Таким образом, разработка методов выбора уточняющей информации о состоянии диагностируемого объекта, подсистемы моделирования поведения диагностируемого объекта и многоагентного подхода к диагностированию на основе моделей на базе систем поддержки истинности является актуальной задачей.

Объектом исследования являются системы поддержки истинности, основанные на предположениях. Предметом исследования являются методы систем поддержки истинности на основе предположений для задач эффективного выбора в устройстве мест снятия показаний, построения моделирующей подсистемы диагностического комплекса, а также многоагентный подход в диагностике на основе модели устройств с использованием систем поддержки истинности.

Целью работы является исследование, разработка методов и соответствующих программных средств на основе систем поддержки истинности, основанных на предположениях, для задач диагностики на основе моделей устройств, в том числе с использованием многоагентного подхода.

Для достижения указанной цели требовалось решение следующих задач:

  1. Исследование принципов диагностирования на основе моделей устройств.

  2. Исследование систем поддержки истинности.

  3. Исследование возможностей систем поддержки истинности для выбора мест снятия показаний в диагностируемых объектах.

  4. Разработка на основе системы поддержки истинности эвристических, вероятностного и комбинированного методов выбора мест снятия показаний в диагностируемых объектах.

  5. Разработка на основе системы поддержки истинности алгоритмов подсистемы моделирования поведения диагностируемого объекта.

  6. Исследование и разработка архитектуры и алгоритмов многоагентного взаимодействия в диагностировании на основе моделей устройств на базе системы поддержки истинности, основанной на предположениях.

  7. Разработка и программная реализация на базе системы поддержки истинности многоагентного комплекса диагностики неисправных устройств на основе моделей их поведения с использованием результатов исследований данной работы.

Методы исследования. Поставленные задачи решаются с использованием методов дискретной математики, математической логики, теории информации, теории вероятности, искусственного интеллекта, а также методов анализа вычислительной сложности алгоритмов.

Достоверность научных положений. Достоверность научных результатов подтверждена теоретическими выкладками, данными компьютерного

моделирования, а также сравнением полученных результатов с результатами, приведенными в научной литературе. Научная новизна. Новыми являются:

  1. Эвристические, вероятностный и комбинированный методы выбора места снятия показаний в диагностируемых объектах на базе системы поддержки истинности, основанной на предположениях.

  2. Алгоритмы подсистемы моделирования поведения диагностируемого объекта на базе системы поддержки истинности, основанной на предположениях.

  3. Алгоритмы многоагентного взаимодействия в диагностировании на основе моделей устройств на базе системы поддержки истинности, основанной на предположениях.

  4. Архитектура многоагентного комплекса на базе системы поддержки истинности, основанной на предположениях, для диагностики неисправных устройств, исходя из моделей их функционирования.

Практическая значимость работы заключается в создании многоагентного программного комплекса диагностирования неисправных устройств, исходя из моделей их функционирования, реализованного на базе системы поддержки истинности, основанной на предположениях, использующего разработанные методы выбора мест снятия показаний в устройстве.

Практическая значимость работы подтверждается использованием полученных результатов в подсистеме анализа состояния инженерного оборудования автоматизированной системы диспетчерского контроля и в других приложениях, о чем имеются акты о внедрении.

Реализация результатов. Результаты диссертационной работы Оськина П.В. вошли в отчеты по НИР, выполняемым кафедрой ПМ по грантам РФФИ № 05-01-00818 «Исследование и разработка системы формирования индуктивных понятий на основе моделей и методов машинного обучения», № 05-07-90232 «Исследование и разработка инструментальных средств создания экспертных систем поддержки принятия решений», использованы в рамках проекта РФФИ № 03-01-00808 «Теоретическое исследование и компьютерное моделирование методов определения параметров динамических объектов по их графическим образам в реальном масштабе времени», а также в учебном процессе в курсах «Экспертные системы» и «Математическая логика».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на 9-й, 10-й и 11-й научно-технических конференциях аспирантов и студентов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» в МЭИ (ТУ) (г. Москва, 2003-2005 г.г.), на научной сессии МИФИ-2006 (г. Москва, 2006 г.), 10-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2006 (г. Обнинск, 2006 г.), на международном форуме МФИ-2006 (Международная конференция «Информационные средства и технологии») (г. Москва, 2006 г.), 33-й Международной конференции IV Международной конференции молодых ученых "Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе" IT+S&E'06 (Украина, г. Гурзуф, 2006 г.) и

международной конференции JCKBSE'06 (Seventh Joint Conference on Knowledge-Based Software Engineering 2006) (Эстония, г. Таллинн, 2006 г., доклад на английском языке).

Публикации. Основные результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, опубликованы в 12 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка использованной литературы (117 наименований) и приложений. Диссертация содержит 183 страницы машинописного текста (без приложений).

Похожие диссертации на Исследование и реализация систем поддержки истинности для задач диагностики