|
информации, а также из-за нечеткости информации, появляющейся в условиях неопределенности. Одно из направлений исследований в решении проблем неопределенности связано с созданием математических методов для описания нечетко определенных предметных областей. Трудности при этом возрастают, если существует лингвистическая неопределенность при описании предметной области. В подобных ситуациях широкое применение находит аппарат нечеткой логики [45, 111]. 1.4. Динамические экспертные системы мониторинга Скорость изменения ситуации в промышленных объектах требует высокого быстродействия интеллектуальной системы. Данному условию удовлетворяю! динамические экспертные системы [41], на основе которых также возможно построение интеллектуальных мониторинговых систем. Динамическая экспертная система есть некоторое комплексное образование, способное оценивать состояние системы и среды, сопоставлять параметры желаемого и реального результатов действия, принимать решение и вырабатывать управление, способствующее достижению цели. Для этого динамическая экспертная система должна обладать необходимым запасом знаний и располагать методами решения задач. Знания, передаваемые экспертной системе, можно разделить на три категории: 1 .Концептуальное (на уровне понятий) знание — это знание воплощенное в словах человеческой речи, в научно-технических терминах в стоящих за этими терминами классах и свойствах объектов окружающей среды. Сюда входят связи, отношения и зависимости между понятиями и их свойствами, причем связи абстрактные, также выраженные словами и терминами. Концептуальное знание — это сфера преимущественно фундаментальных наук 2. Фактуальное (предметное) знание — это совокупность сведений о качественных и количественных характеристиках конкретных объектов. Именно с этой категорией знания связываются термины «информация» и 22 |
Это, соответственно, «Выбор математической модели», «Измерение с прогнозируемой погрешностью», «Определение вероятности ошибки», «Критерий принятия решений». В связи с этим интеллектуальные информационно-измерительные системы должны иметь созданную базу знаний, адекватно отражающую информацию о предметной области и быть приспособленными для перестройки аппаратных и программных средств в соответствии с выбранной стратегией в зависимости от измерительной ситуации. Наличие неопределенностей при получении, формировании и представлении знаний вызывает определенные трудности при принятии решений. В интеллектуальной ВОИИС во многом сложнее оценивать измерительную ситуацию, воспринимать события и явления в предметной области, решать задачи при наличии нечеткого представления знаний. В этих условиях при описании математическими моделями объекта, измерительной ситуации, принятии решений и других возникает проблема недостатка информации, который возникает из-за неполноты информации, описывающей объект, из-за неформализованного представления информации, а также из-за нечеткости информации, появляющейся в условиях неопределенности. Одно из направлений исследований в решении проблем неопределенности связано с созданием математических методов для описания нечетко определенных предметных областей. Трудности при этом возрастают, если существует лингвистическая неопределенность при описании предметной области. В подобных ситуациях широкое применение находит аппарат нечеткой логики [45,111]. 146 4.4. Динамические экспертные системы мониторинга Скорость изменения ситуации в сложных технических объектах требует высокого быстродействия интеллектуальной системы. Данному условию удовлетворяют динамические экспертные системы [41], на основе которых также возможно построение интеллектуальных мониторинговых систем. Динамическая экспертная система есть некоторое комплексное образование, способное оценивать состояние системы и среды, сопоставлять параметры желаемого и реального результатов действия, принимать решение и вырабатывать управление, способствующее достижению цели. Для этого динамическая экспертная система должна обладать необходимым запасом знаний и располагать методами решения задач. Знания, передаваемые экспертной системе, можно разделить на три категории: 1 .Концептуальное (на уровне понятий) знание — это знание воплощенное в словах человеческой речи, в научно-технических терминах в стоящих за этими терминами классах и свойствах объектов окружающей среды. Сюда входят связи, отношения и зависимости между понятиями и их свойствами, причем связи абстрактные, также выраженные словами и терминами. Концептуальное знание — это сфера преимущественно фундаментальных наук 2. Фактуальное (предметное) знание — это совокупность сведений о качественных и количественных характеристиках конкретных объектов. Именно с этой категорией знания связываются термины «информация» и «данные», хотя такое употребление этих терминов несколько принижает их значение. Любое знание несет информацию и может быть представлено в виде данных. Преобразование концептуального знания в фактуальное часто называют формализацией знания. Фактуальное знание может быть 147 |