ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ... ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
346 Модель вычислительных знаний k C представима в виде [154]: k C = {f/µ: k 1 → k 2 | µ ∈ {µ} f } ∪ P k , (7.28) где f/µ − системопаттерны, реализующие те или иные математические модели (задачи/цели); {µ} f − разные механизмы реализации системопаттернов (со своей энергетикой и ресурсами); k 1 – входные данные задачи (описание информационной среды и задание); k 2 – выходные данные задачи (содержит либо искомые параметры, либо критерии достижения цели); P k – правила композиции схем задач, т.е. правила, описывающие способы объединения системопаттернов (в результате образуются потоки, вихри, циклы). Обозначим элементарные тесты через a, b, c, {a} и т.д. Пусть W({c/C}) – некоторое многообразие на множестве результатов тестов {c/C}. Модель знаний k C в развернутом виде представима следующим образом: k C = {f/µ: {J b b/B} → {J a a/A} | {c/C} ∈ W f ({c/C}), µ ∈ {µ} f }, (7.29) где f/µ − системопаттерны, реализующие те или иные математические модели. Системопаттерны могут возникать (созревать) в результате QSзапутывания орграфов набросков разных типов. Примером системопаттерна является эмпирический оператор эволюции. Модель (7.29) содержит как эмпирические, так и фундаментальные закономерности, например, по химии, физике, биологии и т.д. [13, 76, 78, 79, 141]. В общем случае, модель k C имеет иерархическую структуру, детализация которой будет приведена в следующем разделе. Для обозначения функциональных систем можно использовать следующие нотации: g/µ g : {} → {J z z/Z}, µ g ∈ {µ g } = {S}∨{R} – среда радикалов; (7.30) g/µ g : {} → {J z z/Z}, µ g ∈ {µ g } = {f/µ f } – множество паттернов. (7.31) Особенностью нотаций является отсутствие спецификаций входных данных. Это связано с тем, что разные механизмы µ g могут использовать различные входные данные. Оператор перехода Ψ может быть смоделирован на основе одноименного фрагмента вычислительных знаний: Ψ k = {f/µ: {} → {< J τ τ/T, J t t/Λ>}’ | µ ∈ {µ} f } ∪ P k . (7.32) События в модели (7.32) учитывают как управляющие воздействия, так и возмущения вида , которые имели место в период [t/Λ, (t/Λ)’]. Базы прецедентов {Ω}, банк тестов {G(τ)} и модель вычислительных знаний k C образуют простейшую модель предметной области: А =
347 {G(τ)}, k C >, на основе которой может функционировать КИС. С использованием модели ПрО вычисляются, в частности, синдромные и вероятностные модели знаний, а значит, реализуется синдромный принцип управления. Рассмотрим одну из возможных схем работы оператора расширения λ, которая базируется на модели ПрО [157]. Пусть Σ − рабочая область, в которой хранятся все известные значения тестов. Для помещения результатов тестов в рабочую область будем использовать нотацию {b/B} |→ Σ (при выполнении данной операции применяется механизм разрешения противоречий). Через Σ f обозначим вспомогательную область, в которую будем помещать пары , если к значениям тестов {b/B} применялось отображение f/µ. Для помещения данных во вспомогательную область также будем использовать нотацию |→ Σ f . Новые ситуации могут поступать в {Ω} непрерывно. Самоорганизация знаний на основе метода предельных обобщений приводит к непрерывной модификации модели ПрО. Одна из схем работы оператора расширения λ может быть следующей: Вход: {d/D}; Модель ПрО: ; Инициализация: Σ f = ∅; {d/D} |→ Σ; В цикле, пока не наступит стабилизация Σ: 1. Если {c/C} ∈ Σ и {c/C} ∈ W f ({с/С}) и {b/B} ∈ Σ и ∉Σ f , то выполнить: f/µ: {b/B} → {a/A}, µ ∈ {µ} f , f ∈ k; 2. {a/A} |→ Σ; |→ Σ f ; 3. ∀ a/A ∈ Σ , a/A → {a/A} + ; {a/A} + |→ Σ; 4. Если {b}/B ∈ Σ и ∉Σ f , то выполнить: g: {b}/B→ ¬(B \ {b}/B); ¬(B \ {b}/B) |→ Σ; |→ Σ f ; 5. Если ∃ f/µ: {b/B} → a/A на W f ({с/С}), a/A ∈ ОЗ f и ¬a/A ∈Σ и {c/C} ∈ Σ и ∉Σ f , то выполнить: h f : ¬a/A → ¬ f a/A = ¬{{b/B} | f/µ: {b/B} → a/A, µ ∈ {µ} f , {c/C} ∈ W f ({с/С}), f ∈ k}; ¬ f a/A |→ Σ; |→ Σ f ; Окончание цикла. Выход: Σ. Приведенная выше схема базируется, по сути, на двух основных законах логики: modus ponens и modus tollens (рассуждение от противного). В следующем разделе будет рассмотрен пример процедурной реализации модели ПрО и механизмов вывода. Эффективным инструментом поддержки решения является консилиум когнитивных агентов [134, 135]. Разработано несколько прототипов программ.
- Page 295 and 296: 295 Тест ^T { D1” {Черны
- Page 297 and 298: 297 динамическом вер
- Page 299 and 300: 299 вычислений. На эт
- Page 301 and 302: 301 С точки зрения си
- Page 303 and 304: 303 процесса на синд
- Page 305 and 306: 305 очень болезненны
- Page 307 and 308: 307 Важнейшей характ
- Page 309 and 310: 309 решений легко об
- Page 311 and 312: 311 одним из тестов «
- Page 313 and 314: 313 Алгоритм 7.1 - Синд
- Page 315 and 316: 315 Множество радика
- Page 317 and 318: 317 всегда, учитывая
- Page 319 and 320: 319 целом (избыточно
- Page 321 and 322: 321 управления НМС (А
- Page 323 and 324: 323 П. Баком была выс
- Page 325 and 326: 325 априорный вес (Ма
- Page 327 and 328: 327 агентов (когнити
- Page 329 and 330: 329 Радикал является
- Page 331 and 332: 331 событий {c} на вре
- Page 333 and 334: 333 - существует хотя
- Page 335 and 336: 335 Поскольку связка
- Page 337 and 338: 337 - автономные адап
- Page 339 and 340: 339 протекает, как пр
- Page 341 and 342: 341 (А) Фиксация цели
- Page 343 and 344: 343 перераспределяе
- Page 345: 345 W = {S} W & {R} W ; - Обес
- Page 349 and 350: 349 Тип_Гемодинам } М
- Page 351 and 352: 351 [Определения {def_
- Page 353 and 354: 353 Важно отметить, ч
- Page 355 and 356: 355 1. ВСС неразрывно
- Page 357 and 358: 357 роботов, агентов
- Page 359 and 360: 359 11. Множество разн
- Page 361 and 362: 361 подчеркнуть, что
- Page 363 and 364: 363 их концептуальна
- Page 365 and 366: 365 - реализация инте
- Page 367 and 368: 367 17. Архитектура ви
- Page 369 and 370: 369 пер. с англ. А. Вер
- Page 371 and 372: 371 и анализа разнот
- Page 373 and 374: 373 университета", 2005
- Page 375 and 376: 375 систем». - Київ : М
- Page 377 and 378: 377 183. Химико-технол
- Page 379 and 380: 379 СОДЕРЖАНИЕ Преди
- Page 381 and 382: 381 CONTENTS Preface 3 List of Abbr
- Page 383 and 384: 383 Прокопчук Ю. О. Пр
347<br />
{G(τ)}, k C >, на основе которой может функционировать КИС. С<br />
использованием модели ПрО вычисляются, в частности, синдромные и<br />
вероятностные модели знаний, а значит, реализуется синдромный принцип<br />
управления.<br />
Рассмотрим одну из возможных схем работы оператора расширения λ,<br />
которая базируется на модели ПрО [157].<br />
Пусть Σ − рабочая область, в которой хранятся все известные значения<br />
тестов. Для помещения результатов тестов в рабочую область будем<br />
использовать нотацию {b/B} |→ Σ (при выполнении данной операции<br />
применяется механизм разрешения противоречий). Через Σ f обозначим<br />
вспомогательную область, в которую будем помещать пары ,<br />
если к значениям тестов {b/B} применялось отображение f/µ. Для<br />
помещения данных во вспомогательную область также будем использовать<br />
нотацию |→ Σ f . Новые ситуации могут поступать в {Ω}<br />
непрерывно. Самоорганизация знаний на основе метода предельных<br />
обобщений приводит к непрерывной модификации модели ПрО.<br />
Одна из схем работы оператора расширения λ может быть следующей:<br />
Вход: {d/D};<br />
Модель ПрО: ;<br />
Инициализация: Σ f = ∅; {d/D} |→ Σ;<br />
В цикле, пока не наступит стабилизация Σ:<br />
1. Если {c/C} ∈ Σ и {c/C} ∈ W f ({с/С}) и {b/B} ∈ Σ и ∉Σ f ,<br />
то выполнить: f/µ: {b/B} → {a/A}, µ ∈ {µ} f , f ∈ k;<br />
2. {a/A} |→ Σ; |→ Σ f ;<br />
3. ∀ a/A ∈ Σ , a/A → {a/A} + ; {a/A} + |→ Σ;<br />
4. Если {b}/B ∈ Σ и ∉Σ f , то выполнить:<br />
g: {b}/B→ ¬(B \ {b}/B); ¬(B \ {b}/B) |→ Σ; |→ Σ f ;<br />
5. Если ∃ f/µ: {b/B} → a/A на W f ({с/С}), a/A ∈ ОЗ f и ¬a/A ∈Σ и {c/C} ∈ Σ<br />
и ∉Σ f , то выполнить:<br />
h f : ¬a/A → ¬ f a/A = ¬{{b/B} | f/µ: {b/B} → a/A, µ ∈ {µ} f ,<br />
{c/C} ∈ W f ({с/С}), f ∈ k}; ¬ f a/A |→ Σ; |→ Σ f ;<br />
Окончание цикла.<br />
Выход: Σ.<br />
Приведенная выше схема базируется, по сути, на двух основных<br />
законах логики: modus ponens и modus tollens (рассуждение от противного).<br />
В следующем разделе будет рассмотрен пример процедурной реализации<br />
модели ПрО и механизмов вывода. Эффективным инструментом<br />
поддержки решения является консилиум когнитивных агентов [134, 135].<br />
Разработано несколько прототипов программ.