Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 12.
-
ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ АГЕНТНО-МОДУЛЬНОГО ПОДХОДА ПРИ ПОСТРОЕНИИ И РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
А.Ф. Зайцев179-1892025-12-30Аннотация ▼Информационно-вычислительные системы играют ключевую роль в обработке и анализе больших объемов данных, обеспечивая эффективное функционирование производства, предоставления, а также получения различных цифровых товаров и услуг. В условиях интеллектуализации и увеличения разнообразия функциональных требований, предъявляемых к информационным системам, возникает потребность в разработке новых подходов для их построения и реализации.
В работе рассмотрены основные особенности применения предложенного агентно-модульного подхода, предполагающего построение гибких и масштабируемых информационно-вычислительных систем, способных функционировать в распределенной среде. Агентно-модульный подход представляет собой методологический подход к построению информационно-вычислительных систем, на основе интеграции методов системного анализа, а также агентного и модульного принципов организации систем. Цель работы – исследовать теоретические и практические аспекты использования предложенного агентно-модульного подхода, проанализировать его преимущества в сравнении с другими существующими подходами (объектным, компонентным, сервисным), а также представить пример построения информационной системы на основе его применения. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: – исследовать теоретические основы и выявить специфику практического применения предложенного агентно-модульного подхода; – выполнить анализ отличий и описать преимущества предложенного подхода при его сравнении с другими подходами; – представить пример построения информационно-вычислительной системы с использованием предложенного подхода. В процессе исследования были использованы следующие общенаучные методы: декомпозиция, анализ, синтез, сравнение, описание, формализация, структуризация, моделирование, проектирование, а также основные принципы модульного и агентного подходов. В качестве материалов исследования использовались компьютеры, инструментальные средства и программное обеспечение вычислительных систем.
В результате исследования были рассмотрены основные теоретические и практические аспекты применения предложенного подхода. Агентно-модульный подход может быть использован для построения различных информационных систем на этапах, связанных с их моделированием и проектированием. Предложенный подход позволяет описывать структуру, функционирование, а также взаимодействие различных составных частей информационно-вычислительных систем -
АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ ЖЕСТКИХ СИСТЕМ ОБЫКНОВЕННЫХ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ
С.Г. Буланов2021-08-11Аннотация ▼Предложен метод анализа устойчивости в смысле Ляпунова систем обыкновенных
дифференциальных уравнений. Метод базируется на критериях устойчивости в виде необхо-
димых и достаточных условий, полученных на основе векторно-матричных преобразований
разностных схем численного интегрирования. Представлены разновидности критериев в
мультипликативной, аддитивной и матричной форме. Конструкция критериев влечет воз-
можность их программной реализации. Для повышения достоверности анализа устойчиво-
сти приближения решения, входящего в конструкцию критериев, находятся на основе кусоч-
но-интерполяционной аппроксимации полиномами Лагранжа, преобразованными к форме с
числовыми коэффициентами. Проведен программный и численный эксперимент по анализу
устойчивости модели периодической реакции Белоусова-Жаботинского, относящейся к классу жестких систем, при заданных начальных условиях. Анализ выполняется на основе пред-
ставленных критериев и по результатам работы программы однозначно определяется ха-
рактер устойчивости в режиме реального времени. На основе результатов эксперимента
можно утверждать, что замена разностных приближений решения на кусочно-
интерполяционные приближения повышает достоверность анализа устойчивости, сокраща-
ет время исследования, позволяет определять асимптотические свойства решения. В целом
предложенный подход является альтернативой методам качественной теории дифференци-
альных уравнений и дает возможность в режиме реального времени достоверно установить
характер устойчивости жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений. -
ОЦЕНКА ВОЗДЕЙСТВУЮЩИХ ФАКТОРОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЕ С УЧЕТОМ РЕЖИМА ЕЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ
Н. К. Полуянович , М. Н. Дубяго2022-05-26Аннотация ▼Статья посвящена исследованиям вопросов оценки воздействующих факторов и про-
гнозирования электропотребления в региональной энергосистеме с учетом режимов ее
эксплуатации. Проведен анализ существующих методов прогнозирования энергопотребле-
ния. Обоснован выбор метода прогнозирования с использованием искусственной нейронной
сети. Рассмотрен алгоритм создания нейросети для краткосрочного прогноза электриче-
ской нагрузки. Актуальность работы обусловлена требованиями действующего законода-
тельства к прогнозированию электропотребления для решения задачи поддержания балан-
са мощностей между генерирующей стороной и потреблением электрической энергии.
При этом одной из основных задач, связанных с генерацией электрической энергии и ее
потреблением, является задача поддержания баланса мощностей. С одной стороны, при
увеличении плановой нагрузки могут возникнуть перебои в поставке электроэнергии, с дру-
гой стороны, уменьшение электропотребления приведет так же к уменьшению КПД элек-
тростанций, и в конечном счете – к повышению стоимости на электроэнергию как для
субъекта оптового рынка электроэнергии, так и для конечного потребителя. Разработан-
ная нейросетевая модель (НС) модель сводит задачу краткосрочного прогнозирования
электропотребления к поиску матрицы свободных коэффициентов посредством обучения
на имеющихся статистических данных (активная и реактивная мощность, температура
окружающей среды, дата и индекс дня). Полученная НС модель краткосрочного прогнози-
рования электропотребления участка районной электрической сети 10 кВ, учитывает
факторы: – времени, – метеорологических условий, – отключений отдельных питающих
линий электропередач, – режима работы потребителей электроэнергии. Получены про-
гнозные оценки электропотребления энергосистемы по данным потребляемой электро-
энергии наружной температуры, типу дня и т.д. Модель прогнозирования величины, по-
требляемой активной и реактивной мощности вполне работоспособна, однако на данном
этапе все еще имеет довольно высокий уровень погрешности прогнозирования. Для повы-
шения точности прогнозирования необходимо увеличить базу данных, составляющих обу-
чающую выборку, т.к. на данный момент имеющиеся данные охватывают временной про-
межуток длиной лишь 3–4 месяца. Результаты анализа показали, что наибольшие трудно-
сти вызывает прогнозирование потребления реактивной мощности. -
ИММУНОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ТЕКСТОНЕЗАВИСИМОЙ ГОЛОСОВОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ
Ю. А. Брюхомицкий6-132022-05-26Аннотация ▼Предлагается иммунологическая модель клональной селекции с положительным от-
бором, которая основана на принципах массово-параллельной обработки данных, наблю-
даемых в искусственной иммунной системе. Модель предназначена для текстонезависимой
идентификации личности по голосу. В отличие от известных парольных систем иденти-
фикации голоса, предлагаемая модель реализует децентрализованное распознавание голо-
совых данных путем их сопоставления с детекторами, моделирующими иммунокомпе-
тентные клетки иммунной системы. Исходные голосовые признаки формируются в линей-
ном предсказателе речи и представляются кепстральными коэффициентами. Последова-
тельность кепстральных коэффициентов расчленяется далее на равные временные участ-
ки – морфемы, представляющие собой абстрактные языковые единицы, объединяющие
фонемы. Морфемы несут индивидуальную окраску воспроизводимых голосом последова-
тельных временных участков речи, что позволяет продуктивно использовать их в качест-
ве идентификационных признаков голоса. Сопоставление голосовых морфем с детектора-
ми осуществляется по принципу позитивной селекции на основе меры близости Евклида.
Принятие моделью идентификационного решения «свой-чужой» реализуется на основе
статистического подхода по частоте срабатывания детекторов. Предлагаемая модель
реализует идентификацию личности говорящего в темпе поступления его голосовых дан-
ных. При этом идентификация личности инвариантна языку, объему и содержанию речи.
Преимущество модели – полная защищенность от атак воспроизведения. Эффективная
реализация модели, точность и скорость идентификации обусловлены возможностью
организации высокоскоростного анализа больших объемов голосовых данных, что в пер-
спективе согласуется с темпами разработки и применения вычислительных систем высо-
кой производительности. -
АНАЛИЗ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, ПРИМЕНЯЕМЫХ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПСИХИАТРИИ
Е. С. Подоплелова2022-05-26Аннотация ▼Использование методов искусственного интеллекта в области медицины получило
широкое распространение, помогая диагностировать, анализировать и давать рекоменда-
ции по лечению. Психиатрия – это область медицины, изучающая психические расстрой-
ства, методы их диагностики и лечения. В спектр ее задач входит не только диагностика
и лечение, но также наблюдение, мониторинг и последующая реабилитация пациентов.
Эта предметная область имеет существенные проблемы, такие как объективность, про-
тиворечивость диагноза, сложность классификации болезней, непредсказуемость течения
заболевания. С рядом этих проблем помогает справиться использование методов машин-
ного обучения и алгоритмы искусственного интеллекта. Данная работа посвящена обзору
исследований методов искусственного интеллекта, применяемых для решения задач в об-
ласти психиатрии. Актуальность темы обусловлена высокой потребностью данной пред-
метной области в улучшениях. Конкретные проблемы представлены в данной статье.
Среди них были выделены основные направления: деидентификация данных, классификация
тяжести симптомов, точность прогнозирования состояния. Для их решения авторами
были применены такие методы как латентный семантический анализ для обработки ес-
тественного языка, методы классификации, сверточные нейронные сети для прогнозиро-
вания, когнитивное моделирование. Отдельно отмечена эффективность гибридных сис-
тем, включающих реализацию сразу нескольких метолов машинного обучения. Целью ис-
следования было выделить основные направления развития исследований научного сообще-
ства, которые демонстрируют успешную интеграцию искусственного интеллекта в пси-
хиатрию, а также сравнение их между собой по полученным оценкам точности моделей.
Что, в свою очередь, подразумевает разбор и анализ конкретных алгоритмов, их произво-
дительность для конкретных задач. -
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЕЖНОСТИ МАСШТАБИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ С УЧЕТОМ ВРЕМЕНИ ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ
В.А. Павский, К. В. Павский2020-07-20Аннотация ▼Основной особенностью масштабируемых вычислительных систем является мо-
дульность. Наращивание производительности в таких системах достигается за счет уве-
личения однотипных элементов, элементарных машин (например, вычислительный узел).
В результате отказов, производительность системы изменяется. Таким образом, мас-
штабируемость вычислительных систем (ВС), с одной стороны, увеличивает производи-
тельность, но с другой стороны, наращивание ресурса обостряет проблему надежности и
увеличивает сложность организации эффективного функционирования. Анализ надежно-
сти и потенциальных возможностей вычислительных систем по-прежнему остается ак-
туальной задачей. Для количественного анализа функционирования масштабируемых вы-
числительных систем используют показатели живучести, связанные с надежностью. На-
пример, показатели потенциальной живучести ВС учитывают то обстоятельство, что
при решении задач используются все исправные элементарные машины, количество кото-
рых изменяется во времени в результате отказов и восстановлений. При анализе надежно-
сти популярными в теории вычислительных систем, являются модели, основанные на тео-
рии марковских процессов и теории массового обслуживания (ТМО). Большинство анали-
тических моделей ТМО не учитывают время переключения (реконфигурации) в отдельном
параметре, ввиду сложности решения. Обычно ограничиваются тем, что время восста-
новления и переключения объединяют в один параметр. В работе, на примере одной модели
ТМО, получены аналитические решения системы дифференциальных уравнений с тремя
параметрами (отказ, восстановление и переключение) для расчета показателей надежно-
сти и потенциальной живучести. Тем самым предоставляется возможность пользовате-
лю самому определить, стоит ли учитывать временя переключения. Показано, что реше-
ния трехпараметрической модели сводятся к решениям двух параметрической модели,
если время переключения не берется в рассмотрение. -
ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЯВНЫХ УГРОЗ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА АКТИВНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В ИНТЕРНЕТ-ПРОСТРАНСТВЕ
В. В. Бова , Д.Ю. Запорожец , Ю.А. Кравченко , Э. В. Кулиев , В.В. Курейчик , Н. А. Лызь2020-10-11Аннотация ▼Статья посвящена проблеме идентификации неявных информационных угроз п о-
исковой деятельности пользователя в Интернет-пространстве на основе анализа его
активности в процессе данного взаимодействия. Применение знаний, хранящихся в
интернет-пространстве, для реализации преступных намерений несет в себе угрозу
для всего общества. Выявление злого умысла в действиях пользователей глобаль ной
информационной сети не всегда является тривиальной задачей. Отработанные техн о-
логии анализа контекста интересов пользователя дают сбой в случае осторожных
грамотных действий злоумышленников, которые в явном виде не демонстрируют пр е-
следуемой ими цели. В работе проведен анализ угроз, связанных с определенными сц е-
нариями реализации поисковых процедур, проявляющихся в поисковой деятельности.
Описаны критерии оценки неэффективных и эффективного сценариев поиска. Среди
признаков, указывающих на возможность наличия угрозы, выделены следующие основ-
ные: уход от решения задачи в бесцельную навигацию или к привлекательным ресурсам,
поверхностный поиск, отсутствие смыслового погружения в решение поисковой зад а-
чи, хаотичные действия при поиске. Для определения налич ия неблагоприятных при-
знаков построена система показателей. Сформулированы признаки эффективного
сценария организации поиска в Интернет-пространстве, описаны варианты наличия
неявных угроз для подобной ситуации. Представлен подход идентификации описанных
угроз с учетом заданных критериев оценки различных сценариев поведения пользоват е-
ля в глобальном информационном пространстве. Разработан алгоритм машинного
обучения для идентификации проблемных сценариев путем сравнения с ключевыми
паттернами поведения. Создана программная реализация подсистемы идентификации
информационных угроз, проведены экспериментальные исследования для подтвержд ения эффективности подсистемы. Экспериментальные исследования проводились на основе обработки открытых данных из социальных сетей, а также с применением
анализа поисковой деятельности пользователей в университетской корпоративной
информационной среде. -
ТРАНСФОРМИРОВАНИЕ ОПЫТА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОСТРАНСТВЕННЫХ СИТУАЦИЯХ
С. Л. Беляков , М. Л. Белякова, С.А. Зубков , Н. А. Голова, К.С. Яворчук2021-01-19Аннотация ▼Рассматривается задача переноса опыта принятия решений в ситуационном анали-
зе, использующим геоинформационные системы. Необходимость интеллектуальной под-
держки со стороны геоинформационной системы обусловлена тем, что пространствен-
ные объекты и связи реального мира чрезвычайно динамичны. Применять в этих условиях
аналитические модели процессов и явлений не удается из-за неполноты и противоречиво-
сти описывающей их информации. Статистические модели зависят от большого числа
факторов, которое варьируется при изменении географического положения ситуации.
Альтернативой может стать использование опыта экспертов, способных принимать
эффективные решения в локальных пространственных ситуациях. Неконтролируемость
повторного использования опыта является проблемой. Знания, полученные при выработке
решений в одной местности, могут привести к неадекватным решениям в другой местно-
сти. Опыт решения проблемы в одной и той же местности теряет свою значимость с
течением времени. В работе предлагается представление знаний в виде образа, состояще-
го из центра и допустимых преобразований центра. Вводятся функции трансформирова-
ния образов, выполняющие перенос знаний. Анализируются свойства функций трансфор-
мирования, которые несут в себе процедурное знание об образах ситуаций. Рассматрива-
ется использование выявленных свойств для формирования плана тестирования программ-
ных процедур трансформирования. Изучаются критерии успешного трансформирования.
Формулируется оптимизационная задача поиска наилучшей функции трансформирования в
базе знаний ГИС. Предлагается обобщенная методика трансформирования опыта. Приво-
дится пример синтеза методов трансформирования для выбора центра оперативного
обслуживания вызовов. Образ ситуации принятия решения о выборе земельного участка
для центра обслуживания, трансформируется в заданную область на карте ГИС. -
СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К МОНИТОРИНГУ И ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ПРИРОДНЫХ ПОЖАРОВ: ОБЗОР И КОНЦЕПЦИЯ АВТОНОМНОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ БПЛА
Н.Д. Болдырев , В. В. Гилка , А.С. Кузнецова , Д.А. Морозов58-802025-12-30Аннотация ▼Природные пожары ежегодно наносят серьёзный урон экосистемам, экономике и безопасности населения, а своевременное обнаружение возгораний и прогнозирование их развития повышает оперативность реагирования на угрозу и позволяет оптимально распределять ресурсы при ликвидации чрезвычайных ситуаций (ЧС). Существующие методы мониторинга ограничены скоростью обнаружения очагов возгорания и оперативностью их дальнейшего распростанения, что снижает эффективность действий спасательных служб. Для решения данной проблемы могут использоваться гетерогенные источники данных, включая беспилотные летательные аппараты (БПЛА), распределённые датчиковые сети, мобильные комплексы полевого наблюдения, наземные тепловизионные станции и т.д., которые могут способствовать проведению более точного анализа текущей обстановки и повышению достоверности прогнозных моделей распространения пожаров. Целью исследования стала разработка концепции автоматизированного подхода к мониторингу и прогнозированию природных пожаров на основе беспилотных летательных аппаратов. Мы считаем, что такой подход сумеет повысить оперативность обнаружения очагов возгорания и точность прогнозирования их распространения. Задачи включают анализ существующих методов мониторинга, формирование концепции системы, интегрирующей многоспектральную съёмку, оптимизированную передачу данных, автоматическую сегментацию и прогнозирование на основе машинного обучения, а также обеспечивающей взаимодействие оператора и специалистов по оповещению. В работе использовались методы сбора, анализа и передачи данных с БПЛА, обработка многоспектральных изображений, машинное обучение и нейронные сети для детекции очагов возгорания, алгоритмы сегментации изображений и имитационное моделирование для прогнозирования распространения огня, визуализация данных для поддержки принятия решений оператором и администратором, логирование и анализ результатов для обучения моделей, программная инженерия и технологии человеко-машинного взаимодействия. Система сократит время обнаружения и прогнозирования пожаров, предоставит возможность оператору запускать несколько дронов одновременно и автоматизирует обработку получаемых с них данных. Автоматизация процессов позволит сократить время реакции на ЧС и численность персонала, улучшить распределение ресурсов, повысить точность прогнозов и своевременность информирования экстренных служб. Это поможет снизить ущерб от природных пожаров и повысить безопасность населения и экосистем. Несмотря на существующие успехи, достигнутые в решении этой задачи, комплексная система, концепция которой описывается в данной статье, пока не существует в полной мере ни в России и странах СНГ, ни в западных и азиатских странах. Хотя отдельные компоненты, такие как БПЛА для мониторинга и искусственный интеллект (ИИ) для анализа данных, уже активно используются, интегрированного решения, которое бы объединяло все элементы (управление дронами, прогнозирование распространения огня в режиме, приближенном к реальному времени, передача данных и взаимодействие с экстренными службами), на данный момент нет. Эта концепция представляет собой новый подход, который может стать прорывной технологией для борьбы с природными катастрофами
-
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА
С.Л. Беляков , А. В. Боженюк , Н. А. Голова , К.С. Яворчук , И.Н. Розенберг14-262025-07-31Аннотация ▼Работа посвящена анализу механизмов формирования рекомендаций и оценки реак-
ции на них в интерактивном режиме работы пользователя с геоинформационной систе-
мой. Одной из важных областей применения рекомендательных систем является поиск и
принятие решений в пространственных ситуациях. Особенностью данного класса задач
является неопределенность постановки задач и неоднозначность оценивания решений.
Пользователи зачастую сталкиваются с проблемами, которые не имеют четкой форму-
лировки. Стремление их разрешить потребует не только выбора направления поиска ре-
шения, но и нахождения адекватной последовательности задач с четко оформленными
входными и выходными данными. Рекомендации в таких случаях призваны в диалоге с поль-
зователем-аналитиком планировать стратегию поиска решений. В настоящей работе
исследуется интеллектуальная рекомендательная система, использующая опыт диалого-
вого взаимодействия в процессе изучения проблемы. Предлагается модель адаптации к
ментальному образу проблемы, который строит пользователь, с учетом уровней его си-
туационной осведомленности и когнитивной нагрузки. Особенность модели в использова-
нии визуальных картографических объектов, являющихся индикаторами состояния мен-
тального образа. Рекомендация представляется набором объектов, которые внедряются в
область картографического анализа. Тем самым неявно индуцируется определенное смы-
словое направление повышения ситуационной осведомленности. Предлагается критерий
удовлетворенности рекомендациями. Приводится диаграмма состояний рекомендатель-
ной системы, описывающая подбор адекватного решаемой проблеме контекста. Под кон-
текстом понимается информационный объект, способный предоставлять программные
функции и данные для решения задач ограниченного класса. Последовательность контек-
стов в сеансе анализа рассматривается как прецедент опыта. Для возможных цепочек
контекстов предложены показатели тренда, тенденции и ритма. Через данные показате-
ли оценивается степень смысловой близости прецедентов текущему ходу поиска решения.
Их использование позволит повысить скорость адаптации -
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА
С.Л. Беляков , А.В. Боженюк , Н.А. Голова , К.С. Яворчук , И.Н. Розенберг14-262025-07-30Аннотация ▼Работа посвящена анализу механизмов формирования рекомендаций и оценки реак-
ции на них в интерактивном режиме работы пользователя с геоинформационной систе-
мой. Одной из важных областей применения рекомендательных систем является поиск и
принятие решений в пространственных ситуациях. Особенностью данного класса задач
является неопределенность постановки задач и неоднозначность оценивания решений.
Пользователи зачастую сталкиваются с проблемами, которые не имеют четкой форму-
лировки. Стремление их разрешить потребует не только выбора направления поиска ре-
шения, но и нахождения адекватной последовательности задач с четко оформленными
входными и выходными данными. Рекомендации в таких случаях призваны в диалоге с поль-
зователем-аналитиком планировать стратегию поиска решений. В настоящей работе
исследуется интеллектуальная рекомендательная система, использующая опыт диалого-
вого взаимодействия в процессе изучения проблемы. Предлагается модель адаптации к
ментальному образу проблемы, который строит пользователь, с учетом уровней его си-
туационной осведомленности и когнитивной нагрузки. Особенность модели в использова-
нии визуальных картографических объектов, являющихся индикаторами состояния мен-
тального образа. Рекомендация представляется набором объектов, которые внедряются в
область картографического анализа. Тем самым неявно индуцируется определенное смы-
словое направление повышения ситуационной осведомленности. Предлагается критерий
удовлетворенности рекомендациями. Приводится диаграмма состояний рекомендатель-
ной системы, описывающая подбор адекватного решаемой проблеме контекста. Под кон-
текстом понимается информационный объект, способный предоставлять программные
функции и данные для решения задач ограниченного класса. Последовательность контек-
стов в сеансе анализа рассматривается как прецедент опыта. Для возможных цепочек
контекстов предложены показатели тренда, тенденции и ритма. Через данные показате-
ли оценивается степень смысловой близости прецедентов текущему ходу поиска решения.
Их использование позволит повысить скорость адаптации -
ЗНАНИЯ ДЛЯ АРГУМЕНТАЦИИ ПРИ СОПОСТАВЛЕНИИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ СИТУАЦИЙ
С. Л. Беляков , Н.А. Голова , К.С. Яворчук , И. Н. Розенберг2022-05-26Аннотация ▼Традиционно применяемым способом оценки качества решения, которое предлагает-
ся интеллектуальной системой, является объяснение хода логического вывода. Знания о
рассуждениях применяются для аргументации выбора варианта решения. Последователь-
ность примененных правил, использованные факты и подтвержденные гипотезы счита-
ются аргументами, которые должны убедить пользователя в справедливости сформиро-
ванного заключения. Недостатком подобного способа объяснения является то, что он
отражает формально верный, но лишенный смыслового наполнения ход рассуждений.
Аргументация полученного решения основывается на протоколе трассировки, по сути
ничем не отличающегося от отладочной информации при трассировки программ. Аргу-
ментация в таком случае далека от смысла ситуации. Под смыслом понимается заданный
набор преобразований ситуации, сохраняющих неизменность ее восприятия человеком-
аналитиком. Знания о смысловом содержании ситуаций должны представляться специ-
альной моделью. В данной работе рассматривается представление, содержащее преце-
дент и его допустимые преобразования. В такой форме описываются пространственные
ситуации в геоинформационных системах. Для аргументации предлагается использовать
специальные отношения между образами ситуаций. Вводится понятие области примени-
мости образа. Взаимное расположение пространственно-временной и семантической обо-
лочки образов и областей их применимости рассматривается как носитель отношения.
Сведения об отношениях извлекаются из структуры картографической базы данных. Рас-
сматриваются отношения наследования, агрегирования, композиции, генерализации и ас-
социации классов объектов. Знания для аргументации представляются правилами опреде-
ления показателя достоверности экспертного вывода для отдельных отношений и их со-
четаний. Предлагается способ автоматической генерации правил. Приводятся соотноше-
ния для сравнения уровней достоверности правил.
1 - 12 из 12 результатов
