Модели и методы синтеза и реализации специализированных гибридных экспертных систем

• Автор: Лобанов, Владимир Васильевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Саратов
• Количество страниц: 149 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ СИНТЕЗА СПЕЦИЛИЗИРОВАННЫХ ГИБРИДНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.

1.1. Краткий обзор экспертных систем

1.2. Классификация гибридных экспертных систем

1.3. Описание методов построения экспертных систем поддержки принятия решений.

1.4. Характеристика задачи синтеза гибридных экспертных систем поддержки принятия решений.

1.5. Постановка задачи работы.

1.6. Заключение.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА СИНТЕЗА СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ГИБРИДНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.

2.1. Описание области применения гибридных экспертных систем

2.2. Формализация знаний в гибридной экспертной системе

2.2.1. Характеристика основных моделей представления знаний
2.2.2. Построение модели представления знаний для специализированной гибридной экспертной системы
2.3. Разработка обобщенного метода синтеза специализированной гибридной экспертной системы.
2.3.1. Описание типовой архитектуры специализированной гибридной экспертной системы.
2.3.2. Обзор методов структурного синтеза систем.
2.3.3. Синтез специализированной гибридной экспертной системы
2.3.4. Многокритериальная оптимизация структуры специализированной гибридной экспертной системы.
2.4. Разработка комбинирова1 шого метода анализа и устранения неопределенности в исходных данных
2.5. Выбор инструментальных программных средств построения гибридных экспертных систем поддержки принятия решений.
2.6. Заключение
3. СИНТЕЗ ГИБРИДНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЭКОЛОГИИ И МЕДИЦИНЕ.
3.1. Разработка гибридной экспертной системы поддержки принятия решений в области использования природных цеолитов
3.1.1. Постановка задачи и анализ исходных данных
3.1.2. Построение гибридной экспертной системы Цеолит
3.1.2.1 Представление знаний в виде объектносемантической сети с
механизмом логического вывода
3.1.2.2. Построение архитектуры гибридной экспертной системы Цеолит.
3.1.3. Описание программного комплекса Цеолит
3.1.4. Анализ результатов
3.2. Построение гибридной экспертной системы поддержки принятия
РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ.
3.2.1. Постановка задачи и анализ исходных данных
3.2.2. Построение интеллектуальной системы медицинской диагностики легочных заболеваний.
3.2.3. Описание программного комплекса Диагностик
3.2.4. Анализ результатов
3.3. Заключение.
4. РАЗРАБОТКА ГИБРИДНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ АНАЛИЗЕ И ПЛАНИРОВАНИИ ПЛАТЕЖНОГО БАЛАНСА ЖЕЛЕЗНОЙ ДОРОГИ.
4.1. Постановка задачи и анализ исходных данных.
4.2. Построение интеллектуальной системы для анализа и планирования доходной и расходной частей платежного баланса .
4.3. Описание программного комплекса Платежный баланс
4.4. Заключение .
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Разработана и внедрена гибридная система поддержки принятия решений в области планирования и анализа финансовых потоков, формирования платежного баланса более чем на предприятиях железной дороги. Результаты работы также используются в учебном процессе в Астраханском, Саратовском и Тамбовском государственных технических университетах, в Московском государственном университете инженерной экологии. Реализация и внедрение результатов работы. Платежный баланс поддержка принятия решений анализа и планирования финансовых потоков. Апробация работы. Результаты работы докладывались на международных научных конференциях Математические методы в технике и технологиях ММТТ ММТТ Тамбов, , ММТТ РостовнаДону, , ММТТ Кострома, , ММТТ Казань, , Современные информационные технологии в медицине и экологии ИТМЭ Смоленск, , Новые информационные технологии в медицине и экологии Украина, Крым, Гурзуф. Системы искусственного интеллекта СГТУ гг. Публикации. Основные положения диссертации отражены в публикациях, в том числе 4 свидетельствах Роспатента на программы для ЭВМ. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованной литературы и приложения. Основная часть диссертации изложена на 6 страницах, содержит рисунка, 8 таблиц. В приложении приведены копии авторских свидетельств и акты внедрения разработанных программных систем. В современных условиях особую важность приобретает промышленная разработка прикладных интеллектуальных систем. Она становится одной из наиболее перспективных и наиболее быстро окупающих себя областей в сфере внедрения новых информационных технологий 1. Рассмотрим кратко главные концепции и этапы развития систем, основанных на знаниях, и опишем соответствующие технологии искусственного интеллекта. Первый этап связан с формированием базовой концепции знания вывод экспертная система 2 5, воплощенной в технологии простых экспертных систем. На втором этапе начинает доминировать концепция интеграции различных информационных технологий и создания неоднородных систем, например, путем объединения экспертных модулей с традиционными базами данных БД и пакетами прикладных программ, что означает развитие гибридных экспертных систем 4,6,7, а в более общем контексте интегрированных интеллектуальных систем 8. Последним этапом является создание сложных, многофункциональных систем, а именно гибридных экспертных систем поддержки принятия решений, при построении которых используется комбинирование методов искусственного интеллекта с регулярными, в т. Экспертные системы возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов ИИ совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального характера с использованием электронновычислительных машин ЭВМ. Экспертная система это программа, которая выполняет функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. Экспертные системы ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз 5. ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Класс Экспертные системы объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые классифицируются по нескольким критериям см. Рис. Классификация экспертных систем 1. Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. В большинстве задач предусматривается многовариантный анализ данных. Диагностика. Под диагностикой понимается обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность характеризуется отклонением некоторого параметра от его допустимых значений. Неисправность рассматривается как для оборудования в технических системах, так и для заболеваний живых организмов, и всевозможных природных аномалий. Важной спецификой здесь является необходимость выявления и учета функциональной структуры диагностирующей системы. Мониторинг. Основная задача мониторинга непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы.