Способ организации работы интеллектуальной системы на основе гибридизаций нескольких технологий интеллектуальных вычислений. Разработка моделей гибридной системы. Модели вычислений, используемые в технологии экспертных систем и нейронных сетей.
Аннотация к работе
Задача работы - предложить новый способ гибридизации интеллектуальных вычислений и доказать его практическую значимость. гибридный система интеллектуальный модель Модель вычислений в экспертных системах приведена ниже [2]: где - база знаний в форме продукционных правил; - база фактов о системе ; - база выводов, формируемая интерпретатором в ходе работы, содержащая информацию о причинах изменений в базе выводов и комментарии, внесенные экспертом в базу знаний для объяснений; - системообразующие отношения; - интерпретатор, представленный четверкой циклически выполняемых последовательно процессов: где - процесс выбора из базы знаний подмножества активных правил; - процесс сопоставления с образцом для активных правил; - процесс разрешения конфликтов правил; - процесс выполнения правила, т.е. использование его в рассуждениях. Прецедент включает: проблемную ситуацию, которая описывает состояние исследуемого процесса, когда произошел прецедент; решение этой проблемы; результат, который описывает состояние исследуемого процесса после произошедшей проблемной ситуации [4]. Модель вычислений с использованием методов рассуждений на основе прецедентов имеет следующий вид [1,2]: где , - базы единиц прецедентов и общих знаний о предметной области; - алгоритм поиска похожих прецедентов . Если включить в модель нейросетевой ЭС вычисления на основе прецедентов, то полученная ГИС окажется более функциональной, сохранив при этом свою гибкость [2]: В нейросетевой экспертной системе на основе прецедентов (НЭСП) база знаний содержит знания в виде продукций и в виде прецедентов ; - системообразующие отношения новой ГИС.Данная работа позволяет оценить высокую значимость применения интеллектуальных технологий в областях, где решение задач традиционными математическими способами и алгоритмами не дает ожидаемых результатов.
Вывод
Данная работа позволяет оценить высокую значимость применения интеллектуальных технологий в областях, где решение задач традиционными математическими способами и алгоритмами не дает ожидаемых результатов. Более того, доказана эффективность применения гибридизации интеллектуальных методов с целью улучшения показателей работоспособности систем интеллектуального поиска данных.
Список литературы
1. Колесников А.В., Кириков И.А. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. М., ИПИ РАН, 2007. 387 с.
2. Малыхина М.П., Бегман Ю.В. Нейросетевая экспертная система на основе прецедентов для решения проблем обслуживания абонентов сотовой сети. Известия вузов. Северо-кавказский регион. Технические науки. - Новочеркасск. №3. 2009. С. 6 - 9.
3. Малыхина М.П., Бегман Ю.В. Нейросетевая экспертная система на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети: монография. Краснодар: Юг, 2011. 148 с.
4. Варшавский П.Р. Реализация метода правдоподобных рассуждений на основе прецедентов для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Труды 10 национальной конференции по ИИ с международным участием КИИ-2006. В 3-х т. М.: Физматлит., 2006. Т.1. С. 303 - 311.
5. Нечеткие гибридные системы. Теория и практика. / Батыршин И.З., Недосекин А.О., Стецко А.А., Тарасов В.Б., Язенин А.В., Ярушкина Н.Г.; Под ред. Ярушкиной Н.Г. М.: Физматлит, 2007. 208 с.
6. Бегман Ю.В. Нейросетевой подход к решению проблем абонентов сотовых сетей. // Materialy VII Miedzynarodowej naukowi-praktycznej konferencji «Dynamika naukowych badan - 2011»/ Volume 18/ Matematyka. Nowoczesne informacyjne technologie. Budownictwo i architektura: Przemysl, 2011. С. 29 - 31.
7. Симанков В.С., Частикова В.А. Генетические алгоритмы и поиск оптимальных решений // Автоматизация и современные технологии. 2003. №6. С. 36 -45.
8. Частикова В.А. Идентификация механизмов реализации операторов генетического алгоритма в экспертных системах продукционного типа / В.А. Частикова // Научный журнал КУБГАУ [Электронный ресурс]. Краснодар: КУБГАУ, 2012. №75(01). - Шифр Информрегистратора: 0421200012/0024. Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/01/pdf/17.pdf.