ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ... ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

cdn.scipeople.com
from cdn.scipeople.com More from this publisher
31.01.2015 Views

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.

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.

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!