Модели и метод интеллектуальной поддержки построения многокомпонентных технических систем

• Автор: Черепанов, Александр Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Вологда
• Количество страниц: 219 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ ПОДДЕРЖКИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНТЕГРАЦИИ И МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1.1. Анализ применимости существующих способов, моделей и средств

ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНТЕГРАЦИИ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПОСТРОЕНИЯ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
1.1.1. Достоинства и недостатки современных методов поддержки информационной интеграции в задачах построения многокомпонентных технических систем
1.1.2. Анализ возможностей суиествующих программнотехн ических средств обеспечения информационной интеграции

1.2. Анализ методов построения многокомпонентных технических систем

1.3. Перспективная модель информационной интеграции на основе интеллектуальных интеграторов.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

2. МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ИНТЕГРАТОРА

2.1. Структура и состав модели интеллектуального интегратора.
2.2. Элементы формального аппарата онтологического описания знаний для построения многокомпонентных технических систем.
2.2.1. Виды, характеристики, отношения и процессы
2.2.2. Свойства второго порядка. Части, целые и комплексные виды.
2.3. Расширение формального аппарата метода
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
3. МЕТОД ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПОСТРОЕНИЯ КОНФИГУРАЦИЙ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ.
3.1. Математическая модель онтологического описания неоптимальной конфигурации многокомпонентной технической системы.
3.1.1. Виды, подвидыТобъекты классов компонентов
3.1.2. Характеристики объектов, видов и подвидов
3.1.3. Отношения совместимости компонентов
3.1.4. Модель неоптимальной конфигурации подвида МТС
3.2. Математическая модель онтологического описания оптимальной конфигурации многокомпонентной технической системы на основе предложенного расширения метода ГОЕР
3.2.1. Сравнительные отношения между объекталш. Рейтинговые функции сравнительных отношений. Отношения достоинство недостаток
3.2.2. Объекты моделей и рейтинговые функции оптимальных конфигураций МТС. Качественные отношения объектов лучше хуже. Критерии оптимальности
3.2.3. Модель оптимальной конфигурации подвида МТС
3.3. Описание этапов онтологического построения оптимальных
конфигураций многокомпонентных технических систем.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3 в
4. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТА ПО ПРИМЕНЕНИЮ МЕТОДА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПОСТРОЕНИЯ КОНФИГУРАЦИЙ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ.
4.1. Исходные данные, использованные в эксперименте.
4.2. Прототип интеллектуального интегратора онтологического
конфигуратора и принцип его работы.
4.3. Результаты эксперимента и выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Однако, несмотря на большие возможности I5 в описания онтологии, остается достаточно много нерешенных вопросов по практическому применению данного метода. Дело в том, что сам процесс описания онтологии в требует немалых временных затрат специалистов из различных областей знаний. В то же время сами накопленные онтологические знания никакой ценности не представляют, если нет соответствующих аналитических систем инструментов для обработки этих знаний. Поэтому по мере накопления онтологических знаний неизбежно будут возникать проблемы по созданию и совершенствованию таких систем. В частности, в уже финансируется проект системы iv Ii Ii II . II предполагается использовать как интегрированную среду для моделирования предприятия и совместного использования знаний. В II учитывается разработка различных типов моделей предприятия процесс, данные, онтология и информационные потоки между этими моделями. Недавно была выпущена бетаверсия системы II i . Также хотелось бы обратить внимание на сложность обработки накопленной онтологической информации в I5 именно с позиций различных областей знаний. Эта проблема связана с самой идеологией I5. В описании онтологии метод I5 оперирует такими ключевыми понятиями, как виды, соотношения, свойства и атрибуты. Авторы I5 не упоминают о многократности описания знаний для восприятия их с разных точек зрения. Чтобы это пояснить, можно рассмотреть ситуацию, когда в области одних знаний вид будет являться свойством в области других знаний и наоборот. Сюда же можно отнести соотношения, устанавливаемые между подвидами и более общими видами, когда вид в области одних знаний может быть подвидом в области других. В качестве примера можно рассмотреть термины канал передачи данных и электрический кабель, соответственно, из областей теории передачи информации и электротехники в их компонентном соотношении. В области теории передачи информации канал передачи данных может содержать электрический кабель, а может и оптоволоконный. В области электротехники электрический кабель может быть каналом передачи данных на уровне физического сигнача, а может быть и средством передачи электрического тока. Автору диссертационной работы представляется, что понятие вид какоголибо объекта в методе ГОЕБб было бы практичнее использовать совместно с понятием назначение объекта. Таким образом, это бы позволило в комплексных проектах значительно сократить многократность описания знаний из различных областей. Ведь, в конечном итоге, не так важно, как называется объект, а важно, что он делает. В этом случае появляется возможность анализировать онтологию сквозь плоскости действий объектов. Кроме того, в методе ЮЕР5 отсутствуют сравнительные качественные отношения, подобные качественным прилагательным в русском языке, обозначающие чистый признак, которого в объекте может быть больше или меньше по сравнению с другими подобными объектами престижнее, эргономичнее, надежнее, быстреемедленнее, лучшехуже, и т. ЮЕР5 в построении экспертных и советующих систем. Здесь хотелось бы отметить, что официальный отчет о методе ГОЕР5 был опубликован в году , однако еще в году российский ученый Д. А. Поспелов заложил концепцию построения языка ситуационного управления, которая могла бы послужить хорошей основой и для создания метода подобного ШЕР5. При этом Д. А. Поспелов выделил большее количество групп отношений, куда вошли в том числе и отношения сравнения . Авторы же метода ГОЕР5 исходили с позиции решения проблемы информационной интеграции в совместных разработках и уделили больше внимания аксиоматике отношений, детально проработали отношения классификации и меронимические отношения отношения, физической вложенности и принадлежности. Дальнейшее исследование возможности применения данного метода в качестве основополагающего при построении систем интеллектуального управления позволило автору выявить отношения, по своей сути не носящие онтологический характер, но необходимые для решения задач построения оптимальных МТС. Данные отношения выходят за пределы традиционной цели онтологии делить мир по объединениям п.