где F\(x)y F2(y)меры доверия к результатам измерений, определенные на совокупности пространства гипотез. Значения мер формируются на основе базы знаний интеллектуальной системы . 1.3. Фреймовая модель представления знаний в интеллектуальных информационно-измерительных системах База знаний является частью предлагаемой интеллектуальной системы и содержит исчерпывающий объем априорной и апостериорной информации, необходимый для реализации контрольно-измерительной процедуры, расчета параметров объекта, метрологического анализа результатов измерения, поэтапного принятия решения от процесса идентификации исследуемого параметра до получения конечного результата. В базе знаний формируется и хранится информация о классах объекта, параметрах измерительной ситуации, методах измерения и их параметрах, методах калибровки и тестирования интеллектуальных ВОИИС , методах метрологического анализа, математических зависимостях для определения качественных характеристик измерений с помощью интеллектуальных ВОИИС (потерь точности и оперативности, мер доверия к результатам измерения), аппроксимирующих зависимостях для определения дестабилизирующих факторов, справочных значениях параметров, оценки результата измерений. Перспективной формой представления знаний являются фреймы, благодаря своей универсальности и гибкости [98]. Фрейм любого вида эта та минимально необходимая структурированная информация, которая однозначно определяет данный класс объекта. Наличие фрейма позволяет отнести объект к тому классу, который им определяется. Фрейм можно представить в виде сети, состоящей из узлов и связей между ними. В интеллектуальных ИИС знания представляются в виде фреймовой модели, состоящей из кластеров знаний о предметной области, об измерительных ситуациях, измерительных каналах, измерительных процедурах и метрологическом обеспечении интеллектуальных ВОИИС. Для реализации интеллектуальных процедур необходимо составить фреймыэкземпляры, таких, как: «Предметная область», «Измерительная ситуация», «Измерительный канал», «Измерительная процедура», «Метрологическое обеспечение», «Принятие решений» и других. Имя каждого слота фреймовэкземпляров позволяет определить конечную цель и назначение фреймов. Пример фреймовой модели представления знаний в интеллектуальной мониторинговой системе промышленных объектов показан на рис. 1.2. 20 |
результатов измерений к диапазону допустимых относительных погрешностей [123]; принятие решений о выполнении классификации интеллектуальных методов на основе определения потерь от неправильной классификации, принятия решений о потери точности и оперативности; принятия решения об оценке достоверности принимаемого решения. Для снижения вероятности ошибочных измерений вычисляются меры доверия к результатам измерения, которые определяются с помощью метода Демпстера-Шафера. Значение функции гипотезы доверия определяется на основании данных двух (или более) независимых источников измерения по формуле [131]: ХПу=2 JCClJ=0 ’ где Fi(x), F2(y)~ меры доверия к результатам измерений, определенные на совокупности пространства гипотез. Значения мер формируются на основе базы знаний интеллектуальной системы . 4.3. Фреймовая модель представления знаний в интеллектуальных ВОИИС База знаний является частью предлагаемой интеллектуальной системы и содержит исчерпывающий объем априорной и апостериорной информации, необходимый для реализации контрольно-измерительной процедуры, расчета параметров объекта, метрологического анализа результатов измерения, поэтапного принятия решения от процесса идентификации исследуемого параметра до получения конечного результата. В базе знаний формируется и хранится информация о классах объекта, параметрах измерительной ситуации, методах измерения и их параметрах, методах калибровки и тестирования интеллектуальных ВОИИС , методах метрологического анализа, математических зависимостях для определения 143 качественных характеристик измерений с помощью интеллектуальных ВОИИС (потерь точности и оперативности, мер доверия к результатам измерения), аппроксимирующих зависимостях для определения дестабилизирующих факторов, справочных значениях параметров, оценки результата измерений. Перспективной формой представления знаний являются фреймы, благодаря своей универсальности и гибкости [98]. Фрейм любого вида эта та минимально необходимая структурированная информация, которая однозначно определяет данный класс объекта. Наличие фрейма позволяет отнести объект к тому классу, который им определяется. Фрейм можно представить в виде сети, состоящей из узлов и связей между ними. В интеллектуальных ВОИИС знания представляются в виде фреймовой модели, состоящей из кластеров знаний о предметной области, об измерительных ситуациях, измерительных каналах, измерительных процедурах и метрологическом обеспечении интеллектуальных ВОИИС. Для реализации интеллектуальных процедур необходимо составить фреймы-экземпляры, таких, как: «Предметная область», «Измерительная ситуация», «Измерительный канал», «Измерительная процедура», «Метрологическое обеспечение», «Принятие решений» и других. Имя каждого слота фреймов-экземпляров позволяет определить конечную цель и назначение фреймов. Пример фреймовой модели представления знаний в интеллектуальной мониторинговой системе сложных технических объектов показана на рис. 4.2. Верхний уровень фреймовой модели представления знаний составляют фреймы-экземпляры: «Предметная область», «Измерительная процедура», «Обнаружение событий», «Принятие решений». Название каждого из изображенных фреймов-экземпляров определяет конечную цель и назначение фреймов [29]. 144 |