Теория информации и когнитивные технологии в моделировании сложных многопараметрических динамических технических систем - Курсовая работа

ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИИ И КОГНИТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МОДЕЛИРОВАНИИ СЛОЖНЫХ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ДИНАМИЧЕСКИХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМВ сложных многопараметрических динамических технических системах происходят многочисленные и разнообразные физические процессы, которые оказывают существенное влияние на характеристики этих систем.Традиционный подход к построению моделей технических систем и состоит в описании этих систем в процессе работы (в динамике) с помощью систем уравнений, т.е. в построении содержательных моделей аналитического типа.Но известен и другой принцип моделирования: построение феноменологических информационных моделей, т.е. моделей, не имеющих аналитической формы представления и описывающих моделируемую систему чисто внешне как «черный ящик». Такие модели могут строится непосредственно на основе эмпирических данных и при наличии соответствующего программного инструментария это может быть намного быстрее и значительно менее трудоемко, чем разработка содержательных аналитических моделей.Системный анализ представляет собой современный метод научного познания, общепризнанный метод решения проблем [1, 2]. Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) представляет собой системный анализ, структурированный по базовым когнитивным операциям (БКО), благодаря чему удалось разработать для него математическую модель, методику численных расчетов (структуры данных и алгоритмы их обработки), а также реализующую их программную систему - систему Эйдос [3-9].Известно, что системный анализ является одним из общепризнанных в науке методов решения проблем и многими учеными рассматривается вообще как метод научного познания. Стабин, на практике применение системного анализа наталкивается на проблему [11].Перегудов Ф. И. и Тарасенко Ф. П. в своих основополагающих работах 1989 и 1997 годов [1, 2] подробно рассмотрели математические методы, которые в принципе могли бы быть применены для автоматизации отдельных этапов системного анализа. Для этого необходимо разработать численные методы или методики численных расчетов (алгоритмы и структуры данных), реализующие математический метод, а затем разработать программную реализацию системы, основанной на этом численном методе. Эта попытка была реализована, однако, лишь для специального случая исследования в области возобновляемой энергетики, т.к. системы оказались различных разработчиков, созданные с помощью различного инструментария и не имеющие программных интерфейсов друг с другом, т.е. не образующие единой автоматизированной системы. эксперты люди чаще всего заслуженные и их время и знания стоят очень дорого; поэтому привлечение экспертов для извлечения готовых знаний на длительное время проблематично и обычно эксперт просто физически не может сообщить очень большой объем знаний, а иногда и не хочет этого делать и сообщает неадекватные знания; чаще всего эксперты формулируют свои знания неформализуемым путем на основе своей интуиции, опыта и профессиональной компетенции, т.е. не могут сформулировать свои знания в количественной форме, а пользуются для их формализации порядковыми или даже номинальными шкалами, поэтому экспертные знания являются не очень точными и для их формализации необходим инженер по знаниям (когнитолог).Метод системно-когнитивного анализа и его программный инструментарий интеллектуальная система "Эйдос" были успешно применены при проведении 6 докторских и 7 кандидатских диссертационных работ в ряде различных предметных областей по экономическим, техническим, психологическим и медицинским наукам. АСК-анализ был успешно применены при выполнении десятков грантов РФФИ и РГНФ различной направленности за длительный период с 2002 года по настоящее время (2016 год). По проблематике АСК-анализа издана 21 монография, получено 29 патентов на системы искусственного интеллекта, их подсистемы, режимы и приложения, опубликовано более 200 статей в изданиях, входящих в Перечень ВАК РФ (по данным РИНЦ). В одном только Научном журнале КУБГАУ (входит в Перечень ВАК РФ с 26-го марта 2010 года) автором АСК-анализа Луценко Е.В. опубликовано 186 статей общим объемом 321,559 у.п.л., в среднем 1,729 у.п.л. на одну статью.

Содержание

1. Формулировка проблемы

2. Традиционный подход к решению проблемы и его недостатки

3. Идея предлагаемого решения проблемы

4. Автоматизированный системно-когнитивный анализ как метод решения проблемы

4.1 Кратко об АСК-анализе

4.2 Истоки АСК-анализа

4.3 Методика АСК-анализа

4.4 Некоторые результаты применения АСК-анализа в различных предметных областях

5. Математическая модель АСК-анализа

5.1 Количественная мера знаний

5.2 Расчет матрицы абсолютных частот

5.3 Расчет матриц условных и безусловных процентных распределений

5.4 Расчет матрицы знаний (информативностей) - частные критерии

5.5 Интегральные критерии

6. Решение задач рационального выбора конструктивных особенностей и параметров режимов работы сложных технических систем на основе их информационных моделей

6.1 Информационные портреты классов и факторов

6.2 SWOT и PEST анализ

6.3 Когнитивные функции

7. Выводы, рекомендации и перспективы

Литература

Аннотация

1. Формулировка проблемы