Введение к работе
Актуальность проблемы. В настоящее время во всем мире идет бурное разви-; интеллектуальных систем и программно-аппаратных средств, обеспечивающих работку нечеткой информации и управление в нечеткой среде.
В основе интеллектуальных систем (ИС) заложен принцип моделирования інші человека, используемых для логического вывода решений. Практический ыт показывает, что полноценное моделирование человеческих знаний невозмож-без учета присущих им особенностей. К таким особенностям в первую очередь косятся характерный для человека сз'бъективизм при оценке ситуаций, неполно-, неопределенность в традиционном математическом смысле используемых потай и критериев.
В настоящее время методы теории нечетких множеств, хорошо учитывающей кие особенности, находят широкое применение при создании систем, основан-IX на знаниях — систем с элементами искусственного интеллекта.
Развитие систем, основанных на нечетких знаниях, порождает потребность как теоретическом осмыслении фундаментальных проблем, связанных с накоплением преобразованием нечетких знаний, так и в создании специализированных аппа-тно-программных комплексов поддержки проектирования и функционирования 2 с нечеткой логикой.
За последние 15 лет появилось несколько десятков тысяч публикаций по тео-тическим и прикладным аспектам систем обработки нечеткой информации. Раз-ботаны программные и аипаратно - программные комплексы принятия решений управления на базе нечеткой логики и знаний с разными уровнями интеллекту-іьности. Проявляемый фирмами Японии, США и других стран интерес к приме-Інию систем с нечеткой логикой, демонстрирует актуальность развития исследо-іний в этой области.
Разработка нечетких систем производственного и бытового назначения стано-ггея одной из наиболее перспективных и быстро окупающих себя отраслей. В :рвую очередь, это приложения в бытовой технике, в медицине и других областях їловеческой жизнедеятельности.
Среди последних разработок в области проектирования систем, основанных на їчетких знаниях, можно выделить комплексы FULDEK (FUzzy Logic DEvelopment it) компании Bell Helicopter Textron, Inc., FIDE (Fuzzy Inference Development iTvironment) фирмы Aptronics, KBG (Fuzzy Logic Knowledge Base Genetator) фир-ы Motorola, FuzzyTECH-MP фирмы INFORM Software Corporation. Необходимо гметить, что, несмотря на различные архитектурные решения и связанное с этим ізличное быстродействие разработанных и разрабатываемых в настоящее время рограммных и аппаратных систем нечеткого логического вывода, всех их объеди-яет ориентация на реализацию одной из возможных модификаций алгоритмов не-зткого логического вывода, а именно - композиционного вывода, который имеет яд недостатков, связанных с использованием операций & и V.
Актуальность работы также подтверждается потребностью в компьютерных
нформацпонных системах, обеспечивающих многоцелевую деятельность человека
условиях ограниченных ресурсов, дефиците времени на принятие решений, не-
полноты, нечеткости и противоречивости исходной информации, наличия* конфликтных ситуаций и различных альтернатив.
Проблемам, связанным с разработкой и исследованием логического вывода і базах нечетких знаний продукционного типа с целью принятия решений в ИС, посвящена данная диссертационная работа.
Основой диссертации явились исследования, которые выполнялись в 90-х го дах при непосредственном участии автора на кафедре МОП ЭВМ.
Объектом исследования является комплексное рассмотрение вопросов, свя занных с построением баз нечетких знаний в ИС принятия решений.
Методы исследования основываются на использовании теории нечетких мно жеств, нечеткой и булевой логики, инженерии знаний, классификации образов. Прі разработке программных средств проектирования и поддержки баз нечетких зна ний, а также моделирования прикладкой задачи использовались методы програм мирования.
Целью настоящей диссертационной работы является разработка и исследова ние логического вывода в базах знаний продукционного типа с целью принята решений в ИС.
Для достижения этой цели решаются следующие задачи:
исследование алгоритмов представления и обработки нечеткой информа ции и нечетких знаний в ИС;
разработка и исследование методов построеши баз нечетких знаний, яв ляющихся основой ИС;
разработка и исследование логического вывода в базах нечетких знани продукционного типа;
разработка инструментальных программных средств проектирования : поддержки ИС.
В диссертации разрабатываются, исследуются и защищаются следующи основные положения:
нечеткие отношения сходства и различия, позволяющие повысить каче
ство логического вывода в шггеялектуадьных системах, реализующи
нечеткий ситуационный и композиционный логические выводы;
алгоритм построения баз нечетких знаний продукционного типа;
метод логического вывода в базах нечетких знаний продукционного т\ па;
инструментальная программная среда проектирования и поддержки бс нечетких знаний в ИС — Fuzex.
Научная новизна исследований определяется в первую очередь разработке методики построения баз нечетких знаний продукционного типа. Предлагаемый данной работе метод построения баз нечетких знаний позволяет:
в значительной мере автоматизировать процесс выявления знаний;
произвести сокращение объема БЗ за счет определения состояний объе: та, в полной мере соответствующих тому или иному диагнозу (упра ляющему воздействию);
производить опрос эксперта в естественной для него форме;
обеспечить полноту, непротиворечивость и неизбыточность проектору мой БЗ.
Предложенные нечеткие отношения сходства и различия позволяют повысить ачество логического вывода в ИС, реализующих нечеткий ситуационный и компо-иционный по Watanabe логические выводы.
Достоверность полученных в диссертации теоретических выводов подтвер-едена результатами:
моделирования на ЭВМ алгоритмов логического вывода и проектирования баз нечетких знаний;
обработки знаний и организации логического вывода в системе FuzEx-FuzCop;
использования при выполнении госбюджетных и хоздоговорных работ и в учебном процессе.
Практическая ценность полученных в диссертации результатов состоит в еоретической и системотехнической основе построения баз нечетких знаний про-укционного типа. Предложенные атгоритмы и методы реализованы на ЭВМ и редставляют интерес при создании ИС как диагностики, так и нечеткого управле-ия объектом. Разработанное программное обеспечение позволяет осуществлять роектирование и поддержку полных, непротиворечивых, неизбыточных баз не-етких знаний, входящих в состав ИС.
Внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты, олученные в диссертационной работе, использованы при выполнении хоздого-орных и госбюджетных НИР: г/б №12454 «Разработка комплекса программно-ппаратных средств обработки нечеткой информации и знаний для IBM PC/AT», 16 №12457 «Аппаратная реализация встроенных систем принятия решений на од-ом кристалле», г/б №12453 «Разработка новых моделей и алгоритмов нечеткого итуационного анализа и создание на их основе гибридных интеллектуальных сис-ем принятия решений и управлешія», г/б №12451 «Интеллектуальные системы на азе нечетких компьютеров», проводимых Таганрогским радиотехническим уни-ерситетом по научно-техническим программам «Университеты России», «Техно-огия и материалы микроэлектроники», х/д №12425 «Разработка АСУ ТП цеха до-ычи нефти и газа Федоровского месторождения пласта АС4-8».
Апробация работы Основные результаты диссертационной работы доклады-ались на IV национальной конференции с международным участием "Искусствен-ый интеллект - 94" (Рыбинск, 1994), Всероссийской научной конференции студен-ов и аспирантов "Новые информационные технологии. Информационное, про-раммное и аппаратное обеспечение" (Таганрог, 1995), конференции "Новые тех-ологии в медицине, бизнесе и экологии" (Гурзуф, Украина, 1997), 40-43 научно-ехнических конференциях профессорско-преподавательского состава ТРТУ (Та-анрог, 1994-1997).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 10 печатных ра-от. Основные результаты работы также отражены в отчетах по госбюджетным и оздоговорным НИР.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, за-лючения, списка использованных в диссертации литературных источников и при-гажения. Общий объем диссертации - 160 страниц, основного текста - 158 стра-нц, включая 16 рисунков и список литературы из 54 наименований
