|
127 Развитие различных методов оптимизации базы знаний должно открыть возможности построения знании над знаниями, получения нечетких правил (образов) более высокого порядка, что может перевести исследования О на новый уровень к построению иерархических управляющих систем. |
а) разработана структура системы ААУ и ее формальное описание с использованием математического аппарата нечеткой логики; в) разработаны алгоритмы работы системы и основных ее блоков на основе нечеткой логики: именно, блока принятия решений и блока формирования правил управления; г) определена структура базы знаний, состоящая из памяти истории управления и набора нечетких правил управления; По отношению к базовой версии системы ААУ, предлагаемая система обладает следующими преимуществами: а) новая система имеет в 2-4 раза меньший объем базы знаний при одинаковом качестве управления; б) использование математического аппарата нечеткой логики позволяет вводить в систему правила управления, полученные на основании априорных знаний экспертов, и выраженные в форме, близкой к естественному языку. Этим значительно повышается качество управления на начальном этапе работы системы и сокращается время самообучения; в) система способна автоматически определять необходимую для заданного качества управления точность представления входных и выходных данных. В ходе дальнейших исследований предполагается разработать формальную модель нейрона с использованием математического аппарата нечеткой логики, тем самым приблизив функциональные свойства модели нейрона к его биологическому оригиналу. Правила нечеткой логики могут быть использованы для построения структуры нейроноподобной сети. В процессе исследований предполагается разработать метод формирования таких правил путем анализа эмпирической информации, накопленной объектом управления на начальном этапе своего функционирования, а также методы объединения и минимизации нечетких правил с целью оптимизации структуры управляющей системы. Для целей оптимизации могут быть применены различные методы логического вывода, используемые в булевой алгебре и логике предикатов, адаптированные к нечеткой логике. Развитие различных методов оптимизации базы знаний должно открыть возможности построения знаний над знаниями, получения нечетких правил (образов) более высокого порядка, что может перевести исследования на новый уровень – к построению иерархических управляющих систем. В дальнейшем предполагается разработка практических приложений модернизированной системы ААУ – программных моделей систем управления различными объектами, например, роботом или автомобильной подвеской. Список литературы 1. Захаров В.Н. Современная информационная технология в системах управления. – Известия академии наук. Теория и системы управления №1, 2000, – с. 70-78. 2. Жданов А.А. Об одной методологии автономного адаптивного управления. – Труды института системного программирования, 1999. Том 1. Под ред. Иванникова В. П. М.: Бионформсервис, 2000. – с.66-83. 3. Жданов А.А. Метод автономного адаптивного управления. – Известия академии наук. Теория и системы управления №5, 1999, – с. 127-134. 4. Zhdanov A. A., Vinokurov A. N., Emotions Simulation in Methodology of Autonomous Adaptive Control, Proceedings of ISIC’99/ISAS’99, 1999. 10 |