Метод редукции ошибок нечетких решений в продукционных моделях знаний интерактивных тренажеров

Метод редукции ошибок нечетких решений в продукционных моделях знаний интерактивных тренажеров

Автор: Жиряков, Сергей Михайлович

Шифр специальности: 05.13.17

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2011

Место защиты: Москва

Количество страниц: 177 с. ил.

Артикул: 4938224

Автор: Жиряков, Сергей Михайлович

Стоимость: 250 руб.

Метод редукции ошибок нечетких решений в продукционных моделях знаний интерактивных тренажеров  Метод редукции ошибок нечетких решений в продукционных моделях знаний интерактивных тренажеров 

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ СЛАБО ФОРМАЛИЗУЕМЫХ ЗАДАЧ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ С КОМПОНЕНТОЙ ОБЪЯСНЕНИЯ
1.1 Методы, использующие экспертную модель слабо
ФОРМАЛИЗУЕМОЙ ЗАДАЧИ
1.2 Методы, использующие алгоритмы анализа обучающей ВЫБОРКИ РЕШЕНИЙ.
1.3 ГИБРИДНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ СЛАБО ФОРМАЛИЗУЕМЫХ ЗАДАЧ.
1.4 Краткие выводы.
2. МЕТОД РЕДУКЦИИ ОШИБОК НЕЧЕТКИХ РЕШЕНИЙ В ГГРОДУКЦИОННЫХ МОДЕЛЯХ ЗНАНИЙ
2.1 Методика коррекции решения слабо формализуемых задач
2.1.1 Редукция ошибок в экспертных системах интерактивных тренажеров.
2.1.2 Формализация зависимостей параметров слабо формализуемой задачи.
2.1.3 Определение переменных и построение продукционных
правил модели слабо формализуемой задачи.
2.1.4 Модифицированный алгоритм нечеткого вывода Суджено с авгокоррекцией по прецедентам
2.2 Логиколингвистическая модель редукции ошибок
2.2.1 Построение зон решения на основе множества частных
решений
2.2.2 Вычисление поправки в зоне решения
2.2.3 Определение переменных и построение правил модели редукции ошибок
стр.
2.3 Анализ модифицированного алгоритма нечеткого вывода Суджено
2.3.1 Оценка асимптотической временной сложности алгоритма.
2.3.2 Оценка асимптотической емкостной сложности алгоритма.
2.3.3 Проверка условий корректности алгоритма
2.4 Краткие выводы
3. ПРОГРАММНОАЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОРРЕКЦИИ РЕШЕНИЯ СЛАБО ФОРМАЛИЗУЕМЫХ ЗАДАЧ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
ИНТЕРАКТИВНЫХ ТРЕНАЖЕРОВ
3.1 Структура разработанного программного обеспечения.
3.2 Модифицированный алгоритм нечеткого вывода решения Суджено с возможностью коррекции по прецедентам
3.3 Основные алгоритмы учета прецедентов решений в присоединенной модели редукции ошибки
3.2.1 Алгоритм посгроения зон поправок решения.
3.2.2 Алгоритм расчета параметров правил присоединенной
модели поправки решения
3.3 Краткие выводы.
4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗРАБОТАННОГО АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.
4.1. Обоснование выбора задачи для проведения вычислительного эксперимента
4.2. Анализ особенностей формализации задачи выполнения вертикального маневра самолета для преследования цели
НА ВИРАЖЕ.
4.3. Постановка и проведение вычислительного эксперимента
4.3.1 Определение начальных условий проведения
вычислительного эксперимента
4.3.2.Построение нечеткой логиколингвистической модели задачи выполнения вертикального маневра самолета для преследования цели на вираже.
4.3.3.Определение показателей качества выполнения
вертикального маневра самолета для преследования цели на вираже
4.3.4.Схема проведения вычислительного эксперимента
4.3.5.Сравнительный анализ результатов вычислительного эксперимента.
4.4 Краткие выводы
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1. Таблицы значении параметров маневра верхний
двойной вираж
Приложение 2. Акт о внедрш тл.
Приложение 3. Свидетельство о регистрации программы.
Введение


Это позволяет объединять фреймы в иерархию, а также наделять частные ситуации всеми характеристиками и правилами действия, указанными для фреймов общих ситуаций. Со значением слота связываются действия процедуры , , определяющие правила активации и взаимодействия между ситуациями. Различают процедурные слоты грех типов правилопродукция, правилоактивация, присоединенная процедура , . Если . То . Иначе, в котором участвуют фреймы и их слота. Правило активация имеет вид Если . То АктивацияИмяфрейма и позволяет переводить отдельные фреймыситуации модели в акгивированное состояние, использующееся в процессе поиска решения. Присоединенная процедура определяет действия, которые требуется выполнить при обращении к слоту. Например, такими ситуациями может быть требование значения слота, когда его значение не определено процедура Если Требуется обновление или установка значения слота процедура Если Установлено и т. Поиск решения во фреймовой сети осуществляется следующим образом . Сначала выбираются целевые фреймы, то есть фреймы, слоты которых содержат атрибуты, требуемые для решения задачи. Входные данные заносятся в соответствующие слоты фреймов, что приводит к их активации. Слоты, заполненные входными данными, вызывают цепочку активаций связанных фреймов. После того, как все уровни активации фреймов будут обработаны, считается, что установлены все следствия из входных данных, а целевые фреймы содержа заполненные слоты со значением решения. Достоинством фреймового подхода является универсальность представления сведений о проблемных ситуациях, возникающих в процессе поиска основного решения, путем концентрирования фрагментов знаний в отдельных фреймах. Наличие сети фреймов обеспечивает наглядное объяснение полученного решения 1, . Недостаток фреймового вывода в ситуации слабой структурированности задачи заключается в том, что фактор неполного описания никак не учитывается в получаемом решении, то есть, получаемое решение целиком зависит от закономерностей, установленных в исходной модели задачи. Кроме того, в случае, если решение находится в слоте с непрерывной областью определения, то его значение определяется одной из связанных с этим слотом процедур, а, следовательно, качество решения зависит от алгоритма этой процедуры, не связанной напрямую с фреймовым выводом. В ситуациях, когда решение слабо формализуемой задачи должно быть согласовано с несколькими критериями, применяется метод анализа иерархий, предложенный Т. Саати . С помощью метода анализа иерархии можно осуществить выбор и объяснение решения, используя имеющуюся в наличии информацию о предпочтениях оценок эксперта. Общая структура метода анализа иерархий может включать несколько иерархических уровней со своими критериями , . Вычисляются коэффициенты важности для элементов каждого уровня. Вычисляется комбинированный весовой коэффициент и определяется наилучший вариант решения. Метод иерархии Сааги, как правило, применяется в статических ситуациях и позволяет выбрать решение, лучшее по нескольким критериям . Однако при решении задачи выбора лучшей альтернативы управления динамической ситуацией может возникать следующая проблема, о которой говорится в работе . В динамических ситуациях при генерации решений эксперт подсознательно включает в оценки этого решения экспертный прогноз развития ситуации в случае его применения. Все факторы последствий применения решения обычно располагаются на последних уровнях иерархии проблемных ситуаций в методе анализа иерархии . Прогнозы их изменения получаются экспертным способом, который включает множество заблуждений и ошибок эксперта, искажающих экспертный прогноз . Еще одним методом, применимым в автоматизированных информационных системах с компонентой объяснения в условиях слабой формализации экспертных знаний, является метод логического вывода . В логическом выводе требования к решению задачи представляются с помощью логики предикатов первого порядка и являются либо фактами, либо правилами , . При построении модели задачи используются переменные, константы, предикаты атомы и формулы .

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.392, запросов: 244