Инструментальное средство разработки интеллектуальных систем поддержки решений задач диагностики

• Автор: Орлов, Сергей Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Тула
• Количество страниц: 143 с. : ил.

Содержание
Введение
Глава 1 Анализ проблем построения ПИС разработки СППР трудноформализуемых задач диагностики.

1.1 Проблема поддержки решений задач диагностики

1.1.1 Обзор трудноформализуемых задач диагностики и средств для поддержки их решения.1

1.1.2 Математическая постановка задачи диагностики.

1.1.3 Использование приближенных моделей для поддержки решений задач диагностики.

1.1.4 Интегрированная СППР задач диагностики.

1.2 Обзор существующих ПИС разработки СППР задач

диагностики.

1.3 Задача формировании базы знаний СПР.

1.3.1 Анализ диагностических моделей.
1.3.2 Классификация и анализ методов формирования функций принадлежности.3
1.3.3 Постановка задачи формирования и оценки качества диагностической лингвистической модели
1.3.4 Задача настройки функций принадлежности
1.4 Задача построения ПИС разработки СППР задач диагностики
Выводы но главе 1
Глава 2 Метод формирования базы знаний СППР
2.1 Критерии оценки лингвистической модели
2.2 Математическая постановка задачи формирования и
настройки параметров лингвистических моделей
2.3 Анализ возможных способов решения поставленной задачи
2.4 Выбор рационального способа решения задачи
2.5 Теоретические обоснования предложенного метода
2.6 Алгоритм реализации метода.
2.7 Доказательства возможности решить поставленную задачу
предложенным методом.
Выводы по главе 2.
Глава 3 Исследования предложенного метода.
3.1 Задача исследования
3.2 Имитационные диагностические модели
3.3 Разработка ПС для реализации метода построения
диагностических лингвистических моделей
3.4 Экспериментальные исследовании и результаты
Выводы по главе 3.
Глава 4 Разработка программного инструментального средства
4.1 Задача разработки ПИС
4.2 Разработка структуры ПИС.
4.3 Входные данные для ПИС.
4.4 Разработка интерфейса ПИС для ЛИР
4.5 Реализация и тестирование И С
4.6 Методика создании базы знаний ИСПГР средствами ПИС
4.7 Методика построения диагностических систем повышенной
точности
4.8 Разработка СП1Р задач диагностики на основе ПИС
4.8.1 АСМД анемий
4.8.2 Интеллектуальная система диагностики неисправностей тормозной системы автомобиля
Выводы но главе 4
Заключение.
Библиографический список.
Список используемых сокращений.
Приложение 1.
Введение
Актуальность


В приложение вынесены исходные данные для формирования МСЗП, акты об использовании результатов диссертационного исследования. В первой главе произведен обзор существующих ПИС для разработки СППР задач диагностики. Выявлены их достоинства и недостатки. Определены проблемы, связанные с их построением. Изложена постановка задачи построения ПИС для разработки СППР задач диагностики. Показано, что для создания СППР задач диагностики достаточно наличие базы знаний и интерпретатора, а наличие относительно универсального интерпретатора сводит процесс их создания в основном к процедуре разработки базы знаний. Сформулирована задача построения базы знаний для СППР задач диагностики. Принято в качестве основы для базы знаний использовать лингвистические модели. Определены требования к лингвистической модели, удовлетворение которых обеспечит рациональность принимаемых решений, и критерии для оценки их адекватности поведению и особенностям объекта диагностики. Показано, что одной из основных проблем построения лингвистической модели является определение функций принадлежности для термов входных и выходных лингвистических переменных. Произведен анализ современных подходов к построению функций принадлежности, выявлены их особенности. Предложено для преобразования переменных в шкалу лингвистических термов использовать трапециевидные функции принадлежности. Сформулирована задача настройки функций принадлежности по экспериментальным выборкам данных для достижения максимальной адекватности модели объекту диагностики. Определены задачи, которые необходимо решить при построении ПИС разработки интеллектуальных СППР задач диагностики, позволяющего сократить сроки их создания и повысить адекватность принимаемых с их помощью решений. Задача диагностики заключается в определении (оценке) состояния объекта диагностики по его признакам. Множество всех задач, в том числе и задач диагностики, можно условно разделить на 3 класса [1-3]: хорошо формализуемые (структурированные), неформализуемые (неструктурированные) и трудноформализусмые (частично структурированные). В структурированной задаче известны все ее элементы и связи между ними, имеется возможность выразить сё содержание в форме точной математической модели. Хорошо формализуемой задачей, например, является расчет заработной платы [4]. В неструктурированной задаче невозможно выделить её элементы и установить связи между ними. Их решение из-за невозможности создания математического описания и разработки алгоритмов обычно принимает человек из эвристических соображений на основе своего опыта, косвенной информации [5]. В качестве примера неформализуемой задачи можно привести [6] задачу оценивания художественного произведения. Таких задач не много, и с задачей диагностики они почти не пересекаются. В работах [7,8] показано, что в практике существует сравнительно немного полностью структурированных или совершенно неструктурированных задач диагностики. Обычно задачи имеют часть известных элементов и связей между ними. К ТФЗ диагностики относятся, например, задача распознавания образов, задача определения и оценки состояния сложных систем (не обязательно технических), задача медицинской диагностики и др. По виду и количеству используемой для принятия решения информации ТФЗ диагностики можно разделить на два больших класса []: 1) задачи, решение которых не требует диагностических моделей; 2) задачи, решение которых не эффективно без привлечения информационных диагностических моделей. Задачи первого класса успешно решаются системами по;щержки принятия решения или системами выбора альтернатив (СВА) [-] и экспертными системами (ЭС) [,]. Такие диагностические системы содержат базу данных (БД), содержащую информацию об анализируемых объектах (фактографические данные, /,_>), и базу моделей, где хранятся модели многокритериального сравнительного анализа альтернатив. Главным отличием ЭС является возможность редактирования базы моделей инженером по знаниям с привлечением экспертных правил {1К), например в виде некоторого набора эвристических правил типа «ЕСЛИ-ТО».