Проверяемый текст
Корпачева, Лариса Николаевна. Оптимизация формирования информационного базиса в интерактивных адаптивно-обучающих системах (Диссертация 2006)
[стр. 34]

на каждом шаге / после соответствующего контроля параметров У вектора состояния ОУ выбирается очевидное и единственно возможное управляющее воздействие U.
Применение ситуационного управления позволяет в результате анализа параметров X ' и Y собираемых датчиками DX и D Y , параметров модели
обучаемого Ш базы типовых ситуаций выбрать необходимое управляющее воздействие U.
Применение нечеткой логики
(HJ1) обеспечивает возможность создания системы адаптивного управления, в которой данные, цели и ограничения являются слишком сложными или плохо определенными, и в силу этого не поддаются точному математическому описанию [7], а необходимое управляющее воздействие U не может быть выбрано с использованием базы типовых ситуаций.
Под ситуацией в данном случае понимается вся совокупность обстоятельств и условий, побуждающих УАУ принимать стандартное (предопределенное) управляющее действие.
Принцип построения алгоритма формирования управляющих воздействий
U=(u4, и'2, ..., и'к) в ИОС на базе нечеткой логики (нечеткого вывода) показан на рис.
1.4.
Работа блока управления на базе НЛ разбита на следующие этапы: 1.
Фазификация входных переменных.
2.
Активизация заключений правил нечеткой логики.
3.
Аккумуляция заключений для каждой лингвистической переменной.
4.
Дефазификация выходных переменных.

35
[стр. 116]

предысторию обучения, цель и предпочтения обучаемого и др.
При этом необходимо отметить, что информация в модели обучаемого я =(°ь оз.
...ор)т) носит весьма неполный характер по вполне объективным причинам: всю информацию собрать невозможно; собранная информация может неадекватно отражать состояние ОУ в текущей момент времени или даже в отдельных случаях быть противоречивой.
Если также учесть тот факт, что и ОУ (обучаемый) и обучающая среда являются достаточно сложными объектами в плане диагностики их состояния и управления, можно сделать вывод о том, что классические методы параметрического управления, основанные на детерминированном подходе далеко не во всех случаях могут быть неприменимы для реализации адаптивного обучения.
В этой связи алгоритм управления А целесообразно строить с использованием одного из методов управления, основанных на базе: • четкой (детерминированной) логики (метод параметрического управления МПУ); • ситуационного управления (метод ситуационного управления МСУ); • нечеткой логики (метод управления на базе нечеткой логики МУНЛ).
Применение четкой логики в управлении обучением целесообразно в тех случаях, когда обучение должно выполняться по строго определенному алгоритму классическое программированное обучение на основе методов, предложенных Б.Скиннером и С.
Пресси.
Такой подход приемлем, например, при решении обучаемым задач, когда ошибка на некотором шаге i недопустима, и однозначно приведет к неверному результату.
В этом случае на каждом шаге i после соответствующего контроля параметров У вектора состояния ОУ выбирается очевидное и единственно возможное управляющее воздействие U.
Применение ситуационного управления позволяет в результате анализа параметров X ' и Y собираемых датчиками DX и DY , параметров модели


[стр.,117]

обучаемого Оа базы типовых ситуаций выбрать необходимое управляющее воздействие U.
Применение нечеткой логики
(HJI) обеспечивает возможность создания системы адаптивного управления, в которой данные, цели и ограничения являются слишком сложными или плохо определенными, и в силу этого не поддаются точному математическому описанию [9], а необходимое управляющее воздействие U не может быть выбрано с использованием базы типовых ситуаций.
Под ситуацией в данном случае понимается вся совокупность обстоятельств и условий, побуждающих УАУ принимать стандартное (предопределенное) управляющее действие.
Принцип построения алгоритма формирования управляющих воздействий
U=(u'l, и'2, ..., и'к)т в ИОС на базе нечеткой логики (нечеткого вывода) показан на рис.
2.2.2.
Работа блока управления на базе HJI разбита на следующие этапы: 1.
Фазификация входных переменных.
2.
Активизация заключений правил нечеткой логики.
3.
Аккумуляция заключений для каждой лингвистической переменной.
4.
Дефазификация выходных переменных.

параметров состояния объекта управления ♦ переменные Рис.
2.2.2 Схема управления на базе нечеткой логики параметров управляющих воздействий 117

[Back]