Діагностування комп’ютерних засобів на основі інтелектуальних методів та моделей опрацювання знань - Автореферат

Інтенсивний розвиток КЗ є причиною того, що на сьогодні відомі алгоритмічні системи діагностування КЗ вичерпують свої функціональні можливості, а їх використання у процесі діагностування не забезпечує відповідного рівня надійності КЗ. Основним компонентом таких систем є бази знань або інші модулі починаючи від окремих файлів зі знаннями і аж до сховищ знань, повнота яких визначає ефективність процесу діагностування КЗ. Представлені в дисертаційній роботі дослідження проводились в рамках держбюджетної науково-дослідної роботи "Наукові основи створення, діагностики та підвищення надійності первинних перетворювачів сигналів автоматизованих систем керування, елементів і пристроїв обчислювальної техніки та захисту інформації в компютерних засобах" (номер державної реєстрації 0105u007365) у Чернівецькому національному університеті імені Юрія Федьковича. 4) розробити узагальнену формальну модель процесу інтелектуального діагностування КЗ з врахуванням ролей учасників процесу діагностування; розроблено інтелектуальний метод очищення та підвищення якості знань у базах знань інтелектуальних систем діагностування, новизна якого полягає у виявленні на основі діаграми Хассе правил залежностей між підмножинами атрибутів, що відповідають властивостям обєкта діагностування та ієрархічним залежностям між прикладами реалізації процесу діагностування, що дало можливість усувати недовизначеності у базах прикладів та здійснювати пошук прикладів, відповідних задачі діагностування.Досліджено основні етапи процесу діагностування КЗ і взаємозвязки між ними, у звязку з використанням компонентів штучного інтелекту у складі систем діагностування. Процес опрацювання діагностичних знань про КЗ здійснено у контексті процесу ІД на базі сховища знань шляхом побудови формальних моделей процесів ІД КЗ і відбору зі сховища знань, з їх допомогою, масивів діагностичних знань, унікальних для різних ІСД. Суть методу полягає у розмежуванні інформації, що описує предметну галузь "Інтелектуальне діагностування мікропроцесорних складових", на алгоритмічні знання та знання про проблемне середовище. Діагностичні знання розділено на рівні: 1) рівень мови подання знань, описує семантичні структури базової мови подання знань про предметну галузь та мови користувача, яка призначена для взаємодії модулів надбання знань з інженером зі знань; На основі розглянутих ситуацій, що виникають в процесі ІД, розроблено нову модель взаємозвязку контексту та обґрунтування процесу ІД, що стала основою для побудови узагальненої формальної моделі процесу ІД КЗ шляхом формального представлення опису ситуацій на базі словників предметної галузі.У результаті дослідження особливостей діагностичної інформації про КЗ і їх складові удосконалено метод подання діагностичної інформації про процес інтелектуального діагностування КЗ із врахуванням особливостей окремих обєктів діагностування та наявності ресурсів. Суть метода полягає у розмежуванні інформації, яка описує предметну галузь на алгоритмічні знання та знання про проблемне середовище, що дозволяє уніфікувати процес інтелектуального діагностування для різних інтелектуальних систем діагностування КЗ. Розроблено модель розподіленого опрацювання діагностичних знань щодо обєктів діагностування та процесу інтелектуального діагностування, суть якої полягає у розподіленому опрацюванні діагностичних знань, зокрема на етапі обслуговування, де використовується узагальнене представлення процесу діагностування КЗ різними інтелектуальними системами діагностування, що дало змогу представити єдину форму подання діагностичної інформації і єдиний підхід до інформаційного наповнення та інтеграції існуючих і нових ресурсів у сховищі знань. Вперше розроблено узагальнену формальну модель процесу інтелектуального діагностування КЗ за результатами дослідження процесу діагностування КЗ і ролей його учасників. Модель є основою для реалізації етапу обслуговування при розподіленому опрацюванні діагностичних знань, що в результаті підвищує ефективність процесу діагностування шляхом формування множини альтернативних моделей реалізацій процесу інтелектуального діагностування КЗ.

Основний зміст роботи

У дисертаційній роботі вирішена актуальна наукова задача розроблення інтелектуальних методів та моделей подання та опрацювання знань у базах знань систем діагностування компютерних засобів. Вирішення цієї задачі має важливе значення у всіх галузях народного господарства, де активно застосовуються КЗ.

Основні наукові і практичні результати роботи полягають у наступному.

1. У результаті дослідження особливостей діагностичної інформації про КЗ і їх складові удосконалено метод подання діагностичної інформації про процес інтелектуального діагностування КЗ із врахуванням особливостей окремих обєктів діагностування та наявності ресурсів. Суть метода полягає у розмежуванні інформації, яка описує предметну галузь на алгоритмічні знання та знання про проблемне середовище, що дозволяє уніфікувати процес інтелектуального діагностування для різних інтелектуальних систем діагностування КЗ.

2. Розроблено модель розподіленого опрацювання діагностичних знань щодо обєктів діагностування та процесу інтелектуального діагностування, суть якої полягає у розподіленому опрацюванні діагностичних знань, зокрема на етапі обслуговування, де використовується узагальнене представлення процесу діагностування КЗ різними інтелектуальними системами діагностування, що дало змогу представити єдину форму подання діагностичної інформації і єдиний підхід до інформаційного наповнення та інтеграції існуючих і нових ресурсів у сховищі знань.

3. Вперше розроблено узагальнену формальну модель процесу інтелектуального діагностування КЗ за результатами дослідження процесу діагностування КЗ і ролей його учасників. Модель є основою для реалізації етапу обслуговування при розподіленому опрацюванні діагностичних знань, що в результаті підвищує ефективність процесу діагностування шляхом формування множини альтернативних моделей реалізацій процесу інтелектуального діагностування КЗ. Альтернативні моделі є основою для визначення масивів діагностичних знань, які відбираються з бази знань для використання інтелектуальними системами діагностування КЗ.

4. Набув подальшого розвитку метод побудови таксономії класів у частині формування абстрактної структури класів шляхом автоматичної генерації таксономії для всієї предметної галузі. Метод забезпечив можливість виявлення неповноти опису предметної галузі й уточнення понять при появі нової діагностичної інформації.

5. Набув подальшого розвитку метод структуризації узагальнюючих понять у частині здобуття правил-продукцій вищого рівня абстракції (метаправил), який забезпечив можливість генерації правил для усунення недовизначеностей у базах знань. Окрім того, правила-продукцій виявляють нові класи предметної галузі, структуризації залежностей їх понять та ієрархії відомих класів. Оцінити достовірність діагностичної інформації в інтервальних оцінках забезпечує експерту отримана діаграма Хассе.

6. Вперше розроблено інтелектуальний метод очищення та підвищення якості знань у базах знань інтелектуальних систем діагностування, суть якого полягає у виявленні на основі діаграми Хассе правил залежностей між підмножинами атрибутів, які відповідають властивостям обєкта діагностування та ієрархічним залежностям між прикладами реалізації процесу діагностування. Метод забезпечує усунення недовизначеностей у базах прикладів реалізації процесу діагностування, що підвищило якість рішень задач діагностування на основі цих прикладів.

7. Розроблені в дисертаційній роботі засоби дослідження характеристик баз знань підвищують ефективність процесу інтелектуального діагностування КЗ і їх складових на етапі експлуатації шляхом використання правил-продукційна 27,5 %. Розроблені засоби побудови сховища знань предметної галузі "Інтелектуальне діагностування мікропроцесорних складових" впроваджені в Чернівецькому ТОВ "Юнітрейд Про", що займається діагностуванням КЗ, а також у навчальному процесі Чернівецького національного університету імені Юрія Федьковича.

1. Поморова О.В. Метод представлення знань у багатокомпонентних інтелектуальних системах діагностування мікропроцесорних пристроїв / О.В. Поморова, О.Я. Олар // Радіоелектронні і компютерні системи. - ХАІ. - 2006. - № 6 (18). - С. 110 - 114.

2. Поморова О.В. Формалізація представлення знань у багатокомпонентних системах діагностування мікропроцесорних пристроїв / О.В. Поморова, О.Я. Олар // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2006. - № 1 (11). - С. 146 - 150.

3. Поморова О.В. Узагальнена формальна модель процесу інтелектуального діагностування мікропроцесорних пристроїв та систем / О.В. Поморова, О.Я. Олар // Радіоелектронні і компютерні системи. - ХАІ. - 2008. - № 5 (32). - С. 133 - 138.

4. Поморова О.В. Побудова онтології предметної області "інтелектуальне діагностування компютерних систем" на основі аналізу формальних понять / О.В. Поморова, О.Я. Олар // Вісник Хмельницького національного університету. -2008. - № 6 (123). - С. 98 - 101.

5. Олар О.Я. Експертна оцінка ефективності програмних засобів діагностування жорстких дисків / О.Я. Олар, М.Ю. Ляшкевич, В.Я. Ляшкевич // Науковий вісник Чернівецького університету: Збірник наукових праць. - № 423 : Фізика. Електроніка.: Тематичний випуск "Компютерні системи та компоненти". - Ч.1. -Чернівці: ЧНУ, 2008. - С. 110 - 116.

6. Локазюк В.М. Метод здобуття знань для систем інтелектуального діагностування мікропроцесорних систем / В.М. Локазюк, О.В. Поморова, О.Я. Олар // Вісник Хмельницького національного університету. - 2009. - № 4 (137). - С. 153 - 159.

7. Lokazyuk V. Software for Creating Knowledge Base of Intelligent Systems of Diagnosing Process / V. Lokazyuk, O. Olar, V. Lyaskevych // Advanced Computer System and Networks: Design and Application: ACSN 2009. - Lviv, 2009. - P. 140 - 145.

8. Поморова О.В. Метод очищення та підвищення якості знань у базах знань систем діагностування мікропроцесорних пристроїв / О.В. Поморова, О.Я. Олар // VIII международная конференция "Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2008", Киев, 14-17 мая 2008 г. - К. : Просвіта, 2008. - С. 376 - 387.

9. Поморова О.В. Проблеми представлення знань у багатокомпонентних системах діагностування мікропроцесорних пристроїв / О.В. Поморова, О.Я. Олар // Сучасні інформаційні технології "Дні науки’2005" : матеріали міжн. наук.-прак. конф., 15-27 квіт. 2005 р. - Т. 34. Дніпропетровськ: Наука і освіта, 2005. - С. 16 - 18.

10. Поморова О.В. Принципи побудови баз знань багатокомпонентних інтелектуальних систем діагностування мікропроцесорних пристроїв / О.В. Поморова, О.Я. Олар // ПОЛІТ: Матеріали VI Міжнародної наукової конференції студентів та молодих учених. - К. : НАУ, 2006. - С. 127.

11. Поморова О.В. Формалізація представлення знань у багатокомпонентних системах діагностування мікропроцесорних пристроїв / О.В. Поморова, О.Я. Олар // Контроль і управління в складних системах (КУСС-2005): восьма наук.-техн. конф., 24 - 27 жовт. 2005 р. : тези доп. - Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2005. - С. 114.