Динамическая экспертная система

Изобретение относится к области вычислительной техники и может использоваться для обработки сигналов систем искусственного интеллекта, в вычислительных машинах, решающих комбинаторные задачи перебора сочетаний. Технический результат заключается в повышении надежности работы системы за счет разрешения конфликтов, управления приоритетами и распространения ограничений. Динамическая экспертная система состоит из блока памяти базы данных, блока памяти базы правил (БП), машины логического вывода, блока инициализации, блока определения правил и консультаций, регистров списка обновленных правил, управляющей переменной, управляющего правила, номера противоречия правил, признака активных правил, вектора состояния, списка переменных, производного правила, списка обоснованных правил, вектора локального состояния, ограниченной переменной и истинной переменной, блока выбора правила, блока обновления состояния, блока сканирования БП, входного блока, процессора, блока полноты выводимости, блока объяснений, блока обучения, блока общения, блока выработки решений и терминала пользователя. 1 ил.

 

Изобретение относится к области компьютерной техники и может использоваться для обработки сигналов систем искусственного интеллекта, в вычислительных машинах, решающих комбинаторные задачи перебора состояний.

Уровень техники

Известна связанная экспертная система (ЭС), патент РФ на полезную модель №53036, МПК G06F 17/00, 2006 г., содержащая процессор с динамическим запоминающим устройством, соединенный с машиной логического вывода (МЛВ) в составе интерпретатора, селектора, блока обучения, блока проверки двойственности, базу данных, базу знаний, выполненную в виде искусственной нейронной сети на основе персептрона, соединенной с селектором МЛВ, с которым соединен вход блока проверки двойственности, а выход селектора соединен с интерпретатором МЛВ, клеточную сеть с вычислителем клеточного автомата, переходные блоки, входы клеточного автомата через переходной блок соединены с входным слоем персептрона, а выход также через переходной блок соединен с выходным слоем персептрона.

Однако при решении комбинаторных задач наступает резкое возрастание количества итераций решений в нелинейных задачах, и перебор множества вариантов приводит к комбинационному взрыву.

Известно устройство для обработки экспертной системы (см. патент РФ №2103731, G06F 15/18, 1998 г., взятый за прототип), которое предназначено для обработки сигналов, состоящих из множества компонентов - многих переменных объекта. Изобретение предусматривает создание средств для улучшения информационного содержания и уменьшения неопределенности обрабатываемых сигналов. Устройство формирует сигналы в соответствии с объемом базы правил, которые указывают, какие комбинации компонентов возможны. Если эти комбинации имеют одинаковое значение для ведущего компонента, то он определяется в выходном сигнале. Правила организованы в базе в виде двоичных представлений возможных комбинаций, а компоненты входного и выходного сигналов представляют два возможных состояния - тавтологию - неопределение состояний и несовместимость - недопустимое состояние.

В базе знаний каждое правило преобразуется в таблицу истинности, поэтому размер базы знаний пропорционален количеству правил и зависит от количества переменных состояния. В процессе консультаций с правилами размер базы знаний остается неизменным.

Однако объем базы знаний, пропорциональный большому количеству правил, зависящих от числа переменных состояния, способствует наступлению комбинаторного взрыва.

Технический результат, на достижение которого направлено данное изобретение, - создание динамической экспертной системы обработки информации с условием полноты выявления скрытых знаний в условиях неопределенности, использования неполных данных для построения логических выводов устранения явлений комбинаторного взрыва. Динамическая экспертная система (ДЭС) ориентируется на определенные узкие области человеческой деятельности, в которых они могут обучаться своей специальности, структурировать полученные знания и правильно применять большие объемы знаний.

Существенные признаки

Для достижения указанного технического результата в ДЭС, включающую базу данных (БД), соединенную с входным блоком, базу правил (БП), процессор, соединенный с входным блоком и машиной логического вывода (МЛВ), включающей блок инициализаций, блок сканирования БП, блок определения правил, регистр списка обновленных правил, регистр управляющей переменной, регистр управляющего правила, регистр номера правила противоречия, регистр признаков активных правил, регистр вектора состояния, регистр списка переменных, регистр производного правила, регистр списка обоснованных правил, регистр вектора локального состояния, регистр ограниченной переменной, регистр истинной переменной, блок выбора правил, блок обновления состояния, введены блок полноты выводимости (БПВ) решения, блок общения, блок обучения, блок объяснения, блок выработки решений, терминал пользователя, входы блока БПВ взаимосвязаны с выходом процессора, регистром вектора состояния, выход его соединен с блоком объяснений, с входом блока общения и блоком выработки решений, второй выход блока общения последовательно соединен с блоком обучения и блоком объяснений, выход блока выработки решений соединен с терминалом пользователя, выходы блока памяти данных соединены с входами блока определения правил, блока сканирования базы правил, блока инициализации, выход блока памяти базы правил соединен с входом блока инициализации, выходы которого соединены с входами первого и второго регистров вектора локального состояния, регистра списка истинной переменной, регистра ограниченной переменной, выходы которого соединены с входами блока выбора правил, выходы которого соединены с входами третьего и четвертого регистров вектора локального состояния, выходы которых соединены с входами блока обновления состояния, выходы которого соединены с входами регистра вектора состояния, регистра признаков активных правил, регистра управляющего правила, регистра управляющей переменной, регистра номера правила противоречия, выходы последнего и регистра признаков активных правил и регистра списка переменных соединены с входами блока определения правил, выходы которого соединены с входами регистра производного правила, регистра списка обновления правил и блока сканирования базы правил, входы которого соединены с выходами регистра управляющей переменной и регистра управляющего правила, выход блока сканирования базы правил соединен с входом регистра списка правил, выходы которого и регистра вектора состояния соединены с входами блока инициализации, выходы регистра вектора состояния соединены с входом процессора, входом регистра признаков активных правил, входом регистра управляющих правил, входом регистра управляющей переменной, выход которого соединен с входом регистра списка обновленных правил и входом регистра производного правила, выход регистра управляющего правила и регистра управляющей переменной соединены с входом регистра производного правила.

Аппарат выводимых правил служит существенному приближению методов обращения с фундаментальными выводами к содержательным математическим рассуждениям. Логический вывод - формализованный вывод в исчислении, содержащем логические правила и имеющем в качестве основных выводимых объектов формулы, интерпретацией которых являются суждения. При этом логический вывод - содержательное рассуждение, позволяющее от сформулированных аксиом и гипотез (допущений) переходить к новым утверждениям, логически вытекающим из исходных.

При зафиксированных аксиомах и правилах переходов последовательность формул является выводом (своего последнего члена А) из гипотез A1…An (n≥0), если каждый член последовательности либо является аксиомой или одной из гипотез, либо получается из предыдущих формул последовательности по одному из правил: A1…An⇒A, (⇒ знак следует выводимость) А выводима из A1…An. Если n=0, то ⇒А выводимо без каких-либо допущений. Если A1…An⇒, то допущения A1…An ведут к противоречию. В системе A1…An⇒ влечет выводимость из этих гипотез любой формулы. В исчислении, содержащем аксиому А⊃(В⊃А) и правило отделения, последовательность А, А⊃(В⊃А), В⊃А является выводом В⊃А из А, т.е. А⇒В⊃А.

Перечень фигур на чертежах

Для пояснения сущности изобретения на фиг.1 представлена блок-схема предложенной ДЭС, где изображены: 1 - блок памяти базы данных (БД); 2 - блок памяти базы правил (БП); 3 - машина логического вывода (МЛВ); 4 - блок инициализации; 5 - блок определения правил и консультаций; 6 - регистр списка обновленных правил; 7 - регистр управляющей переменной; 8 - регистр управляющего правила; 9 - регистр номера противоречия правил; 10 - регистр признака активных правил; 11 - регистр вектора состояния; 12 - регистр списка переменных; 13 - регистр производного правила; 14 - регистр списка обоснованных правил; 15 - регистры (1-4) вектора локального состояния; 16 - регистр ограниченной переменной; 17 - регистр истинной переменной; 18 - блок выбора правила; 19 - блок обновления состояния; 20 - блок сканирования БП; 21 - входной блок; 22 - процессор; 23 - блок полноты выводимости; 24 - блок объяснений; 25 - блок обучения; 26 - блок общения; 27 - блок выработки решений; 28 - терминал пользователя.

Динамическая экспертная система (ДЭС) включает блок памяти базы данных (БД) 1, соединенный с входным блоком 21, блок памяти базы правил (БП) 2, процессор 22, соединенный с входным блоком 21 и машиной логического вывода (МЛВ) 3, включающей блок инициализации 4, блок сканирования БП 20, блок определения правил 5, регистр списка обновленных правил 6, регистр управляющей переменной 7, регистр управляющего правила 8, регистр номера правила противоречия 9, регистр признаков активных правил 10, регистр вектора состояния 11, регистр списка переменных 12, регистр производного правила 13, регистр списка обоснованных правил 14, регистры вектора локального состояния 15, регистр ограниченной переменной 16, регистр истинной переменной 17, блок выбора правил 18, блок обновления состояния 19, блок полноты выводимости (БПВ) решения 23, блок общения 26, блок обучения 25, блок объяснения 24, блок выработки решений 27, терминал пользователя 28. Входы блока БПВ взаимосвязаны с выходом процессора 22, регистром вектора состояния 11, выход его соединен с блоком объяснений 24, с входом блока общения 26 и блоком выработки решений 27, второй выход блока общения 26 последовательно соединен с блоком обучения 25 и блоком объяснений 24, выход блока выработки решений 27 соединен с терминалом пользователя 28, выходы блока памяти данных 1 соединены с входами блока определения правил 5, блока сканирования базы правил 20, блока инициализации 4, выход блока памяти базы правил 2 соединен с входом блока инициализации 4, выходы которого соединены с входами первого и второго регистров вектора локального состояния 15, регистра истинной переменной 17, регистра ограниченной переменной 16, выходы которого соединены с входами блока выбора правил 18, выходы которого соединены с входами третьего и четвертого регистров вектора локального состояния 15, выходы которых соединены с входами блока обновления состояния 19, выходы которого соединены с входами регистра вектора состояния 11, регистра признаков активных правил 10, регистра управляющего правила 8, регистра управляющей переменной 7, регистра номера правила противоречия 9, выходы последнего и регистра признаков активных правил 10 и регистра списка переменных 12 соединены с входами блока определения правил 5, выходы которого соединены с входами регистра производного правила 13, регистра списка обновленных правил 6, регистра списка обоснованных правил 14 и блока сканирования базы правил 20, входы которого соединены с выходами регистра управляющей переменной 7 и регистра управляющего правила 8, выход блока сканирования базы правил 20 соединен с входом регистра списка обновленных правил 6, выходы которого и регистра вектора локального состояния 15 соединены с входами блока инициализации 4, выходы регистра вектора состояния 11 соединены с входом процессора 22, входом регистра признаков активных правил 10, входом регистра управляющих правил 8, входом регистра управляющей переменной 7, выход которого соединен с входом регистра списка обновленных правил 6 и входом регистра производного правила 13, выход регистра управляющего правила 8 и регистра управляющей переменной 7 соединены с входом регистра производного правила 13.

Система работает следующим образом

Система состоит из базы знаний 2 (правил), которая содержит множество продукционных правил, рабочего пространства (базы фактов - блок базы знаний 2) и МЛВ 3 интерпретатора. БЗ в начале работы содержит формулировку поставленной задачи, а затем в ней появляется множество фактов, которые программа смогла установить к текущему моменту времени. Это пространство играет роль кратковременной памяти, а факты, которые оно содержит, являются утверждениями, касающимися описания задачи и способов обращения к долговременной памяти. Пространство содержит базу знаний (БД) 1, которая состоит из операторов преобразования, выраженных в форме правил. Эти правила могут содержать переменные, значения которых уточняются и приводятся в соответствие с известными фактами с помощью процедур квазиунификации или фильтрации в процессе работы интерпретатора - МЛВ.

Унификация является механизмом, который лежит в основе работы продукционных систем. Она позволяет ответить на вопрос, существуют ли такие комбинации переменных, которые позволяют получить логически идентичные формулы и являются составным элементом определенного алгоритма резолюции.

При выполнении унификации в МЛВ происходит разрешение конфликтов, управление приоритетами, распространение ограничений, выполняется доступ к памяти.

Продукционное правило - выражение вида: MG→МД, в котором левая часть описывает MG ситуацию, представленную в соответствии с формальными правилами рабочего пространства, а правая часть МД представляет собой действие, выполнение которого происходит в случае обнаружения соответствующей ситуации. В ЭС в качестве БП 2 используют множество таких правил, а способ получения вывода представляет собой выражение (из Р и Р⊃q, следует q). Благодаря этому результаты работы системы получают объяснения. В основе работы ЭС лежат продукционные правила, поддерживающие весь объем доступных знаний. Эти знания представляются в модульном виде и легко модифицируются с учетом того, что их содержание не меняется при выполнении программы.

МЛВ 3 - интерпретатор является основной частью ЭС, управляет порядком выводов, выполнение которых представляются в виде последовательности элементарных циклов.

Движение к цели при работе ЭС происходит естественным образом, как при доказательстве теоремы и представляется с помощью операторов И/ИЛИ. «Дерево» проходится от заключения к фактам, которые рассматриваются как предположение. Это движение по цепочке «назад» учитывает структуру фактов, которые, с одной стороны, не являются независимыми, с другой, многие из них не относятся к рассматриваемой проблеме, что уменьшает возможность избежать комбинаторного взрыва числа возможных цепочек, т.к. лишь в немногих случаях заключения можно заранее предвидеть и как-то ограничивать перебор вариантов.

Элементарный цикл МЛВ 3 интерпретатора состоит в следующем.

- Определение: определить правила и относящиеся к ним факты путем унификации (сопоставление с образцом).

- Выбор: выбрать такие правила, которые следует выполнить для эффективного решения задачи.

- Вывод: выполнить действия, используя результаты определения унификации правил, построить новую базу фактов.

Управление ЭС состоит в разрешении конфликтов между правилами, готовыми к выполнению. Выбор правила имеет важное значение не только для производительности ЭС, но и для того, чтобы она могла совершенствоваться и «понимать» то, что она делает.

Структура управления строится на принципах: исчерпывающий перебор, выбор правила с помощью оценок. Ответ на точно поставленный вопрос отыскивается путем взвешенного анализа всех возможных выводов и ограниченной комбинаторики в исследуемом пространстве.

Общий тип оценки состоит в выборе первого встретившегося правила, удовлетворяющего соответствующим условиям. Сначала отыскивают все правила-кандидаты, затем выбирают из них правило с максимальным значением оценки, полученной с помощью критерия: оптимальной оценкой приоритета правил в зависимости от их вклада в достижение цели, от важности используемых фактов. Структура управления требует от системы, чтобы все сообщения проходили через базу фактов.

Время вычисления и получения выводов растет вместе с произведением числа правил на число записей в базе фактов. Наиболее важным фактором является число безуспешных попыток, предпринятых для выполнения правил, решаемых с помощью математических алгоритмов фильтрации. При этом переносятся выведенные факты с активацией только таких правил, в которых эти факты упоминаются как посылки. Также оцениваются выражения, общие для нескольких правил, только один раз за цикл и сохранение результатов вычислений при переходе от одного цикла к другому, когда соответствующие факты не изменяются. При этом упрощается поиск соответствия между правилами и фактами.

Но правила содержат переменные и число правил и фактов представляются большими величинами (тысячи), что увеличивает вероятность комбинаторного взрыва.

В ЭС управление является «открытым»: правило может быть вызвано в любой момент вне зависимости от других правил в базе фактов, описывающей каждую конкретную ситуацию. Происходит чередование циклов выбора и выполнения правил, после каждого цикла порядок выполнения правил определяется автоматически. Основным средством управления является последовательный порядок выполнения инструкций таких, как «ЕСЛИ-ТО-ИНАЧЕ», которые работают с небольшой частью ситуаций. Ход выполнения инструкций связан с данными, небольшие изменения во входных данных мало влияют на выполнение процедур. ЭС использует процессор 22, который взаимосвязан в форме представленных правил применительно к входному сигналу 21 с целью образования выходного сигнала. Представление правил содержит большое количество логических связей между возможными компонентами входного сигнала, которые несут информацию о физическом объекте, а процесс поиска осуществляется через представление правил для получения информации. В процессе поиска устанавливаются дополнительные правила, и возникает необходимость хранить обширную информацию результатов практического использования выявленных индивидуальных правил. Чтобы компоненты входного сигнала 21 содержали двоичное представление физического объекта, необходимо, чтобы средства хранения имели такую конфигурацию, которая могла бы хранить массив двоичных кодов, каждый из которых будет представлять комбинацию упомянутых компонентов.

Устройство обработки сигналов выполняется так, чтобы входной сигнал 21 вектора входного состояния преобразовывался в выходной сигнал вектора выходного состояния с помощью информации, содержащейся в базе правил.

МЛВ 3 - интерпретатор управляет порядком выводов, выполнение которых всегда можно представить в виде последовательности элементарных циклов. Интерпретация - распространение исходных положений формальной системы на реальность - «реальный мир». Интерпретация придает смысл каждому символу системы и устанавливает взаимнооднозначное соответствие между символами формальной системы и реальными объектами.

Вектор входного состояния 21 содержит информацию в некоторых точках относительно уже известных аспектов физического объекта (состояние датчиков информации, сенсорных устройств и др.), однако другие компоненты вектора входного состояния 21 обычно неизвестны. Это и есть функция устройства обработки сигнала и способа определения всех неизвестных компонентов, если база правил 2 дает возможность произвести расчет. При этом вектор выходного состояния 11 представляется конъюнкцией или логическим умножением вектора входного состояния 21 и базы правил 2.

В системе каждое хранимое в векторе состояния вероятное значение имеет возможные двухразрядные формы: 0-1 - истинное; 1-0 - ложное; 1-1 - тавтология (не определено, нет необходимости); 0-0 - противоречие.

Механизм логического вывода МЛВ 3 содержит блоки памяти правил 2, запоминающее устройство (ЗУ) для хранения правил в индексной форме. Память базы данных 1, которая указывает на связь между правилами и переменными, т.е. какие переменные связаны с теми или иными конкретными правилами. Например, двоичное число будет храниться в ячейке Bij, если переменная Vj включена в правило Rj. Вычисленная информация о среде хранится в регистре вектора состояния 11, а само устройство обработки сигнала содержит блок определения правил и консультаций 5, который функционирует на основе содержания этого регистра с использованием информации, которая находится в памяти блока 1 и в памяти блока правил 2, чтобы образовывать и направлять новые значения в регистр вектора состояния 11 вместе с новой информацией, которую удалось получить. В течение этого процесса определенный список находится в регистре 10 признака активных правил, которые уже привели к образованию новой информации; если встречается противоречие, тогда номер правила, с которым связано противоречие, будет храниться в регистре 9 номера правила противоречия. Правила, с которыми проводится консультация, определяются на основе информации в памяти блока 1 с помощью блока сканирования базы правил 20, регистра списка обновления правил 6 и регистров управляющей переменной 7 и управляющих правил 8.

Условием стратегий логического выведения является однозначное и компактное представление значений. В системе используется интерфейс оператора - компилятор - для преобразования правил, выраженных оператором в виде логических связей в двоичную индексную форму в памяти правил блока 2. Компилятор проверяет избыточность во входной информации и несоответствие с прежними правилами с помощью метода создания теоремы, а вторую проверку с помощью метода производного правила регистром 13.

В памяти правил блока 2 каждая легальная комбинация хранится в адресной ячейке памяти, например в 16-разрядном слове, первое правило занимает С слов, второе - Т слов.

Переменные в любом правиле располагаются в последовательность в соответствии с общей схемой, упорядоченное множество или домен, что упрощает процедуру адресации правил и переменных.

Память блока 1 указывает на двоичную связь между правилами и переменными. Bij равно 1, если переменная j обнаруживается в правиле i, в противном случае - Bij является «0». Содержимое памяти блока 1 рассматривается в качестве основной информации адресации, которая используется для определения, к каким правилам следует обращаться.

Двоичные конфигурации хранятся в памяти правил блока 2. В памяти блока 1 хранится структура предложения. Переменные внутри слов правила располагаются в соответствии с общим доменом, поэтому находящаяся в памяти 1 информация указывает, какую переменную будут определять разряды слов правила. Последовательность срабатывания блока 20 сканирования базы правил определяется блоком 5, который идентифицирует ряды строки в матрице правил, ограничивающие условие вектора состояния.

Вектор глобального состояния удерживается в регистре вектора состояния 11, а регистры вектора локального состояния 15 используют в процессе консультации с правилами, удерживая соответственно самый младший и самый старший двоичные разряды вектора состояния. Чтобы оптимизировать скорость выполнения этой операции, входные ограничивающие условия вектора состояния хранятся в двух дополнительных 16-разрядных регистрах (истинные переменные, ограниченные переменные, т.е. известно, что будет либо истинным, либо ложным).

Блок инициализации 4 устанавливает адрес правила и вектор локального входного состояния с помощью регистра вектора состояния 11 и памяти данных 1. На начальном этапе регистры вектора локального состояния 15 повторно устанавливаются на ноль.

Блок обновления состояния 19 обновляет регистр вектора состояния, регистры локального состояния и регистры управляющей переменной и управляющего правила. Регистр вектора состояния 11 обновляется с помощью индивидуальных регистров локального состояния 15. Адреса переменных считывают из памяти блока 1. Если будет установлено, что вектор выходного состояния не соответствует требованиям, тогда регистр номера правила противоречия 9 обновляется индексом ИЛИ подобно адресной информацией правила противоречия, а затем поиск состояния прерывается.

Регистр признак активного правила 10 обновляется только в том случае, если в процессе консультации с правилами выводится одна или более переменных. Индекс считывается из памяти блока 1.

Подобным же образом и регистр 7 управляющей переменной обновляется только в том случае, если в ходе консультации с правилами выводится одна или более переменных. Только вновь ограниченные переменные идентифицируются в регистре 7 для управления правилом. Регистр управляющего правила 8 обновляется тогда, когда количество тавтологий в векторе локального выходного состояния равно 0 или 1. Затем логический 0 вводится в индекс текущего правила и подобная процедура исключает возможность повторного использования для консультации именно этого правила. В конце операции консультации с правилом имеем вновь выведенную информацию для всех прочих правил и для внешней оперативной среды.

В системе управления событием-состоянием может оказаться желательным выполнить одну консультацию с базой правил блока 2, чтобы определить последствия только на одном уровне текущих состояний ввода. В ситуации необходимо определять максимальное количество дополнительной информации; в подобных случаях требуется проведение дополнительных консультаций с базой правил 2 - осуществляется обратная связь по правилу.

Важным аспектом проблемы регулирования «событие-состояние» является проведение четкой грани между входными (независимыми) и выходными (зависимыми) переменными. Расширение метода консультирования с правилами дает возможность использовать механизмы логического вывода МЛВ 3 в качестве автоматического регулятора «событие-состояние», а также в качестве механизма логического вывода. Каждое правило расширяется с помощью заголовка ввода/вывода, в котором точно указано, какие переменные являются входными и выходными (соответственно логической 1 и 0).

Принцип работы МЛВ 3 состоит в манипулировании множеством правил. В блоке 2 предварительно сканируют базу правил, чтобы идентифицировать те правила, с которыми необходимо проконсультироваться. Любое правило, которое может логически вывести новую информацию, является кандидатом, и его необходимо «просмотреть». Независимым модулем поиска механизма логического вывода 3 является блок сканирования базы правил 20, который выдает номера правил-кандидатов, хранимых в регистре списка правил 12. Критериями просмотра правила является то, что ограничение ввода информации определяется истинным или ложным заключением, т.е. это правило включает в себя переменную во входном векторе, который детерминирован, а вектор текущего локального состояния ранее не был вектором входного состояния этого же правила.

Все правила-кандидаты просматриваются и используются параллельно. После консультации с правилами-кандидатами осуществляется новый поиск (обратная связь по управлению), чтобы найти новое множество в регистре 6 списка правил-кандидатов.

Преобразование вектора состояния заканчивается тогда, когда достигнуто минимальное количество тавтологий (или минимальная степень неопределенности в сигнале, представленном вектором состояния), т.е. преобразование заканчивается тогда, когда будет исчерпан весь список правил-кандидатов или когда в процессе консультации идентифицируется противоречие.

Логическая «1» в регистре управления правилом означает, что необходимо найти соответствующее правило. Наличие «0» делает возможным не принимать во внимание это правило в качестве правила-кандидата.

Список правил-кандидатов определяют с помощью блока сканирования базы правил 20 и с использованием информации от регистров 15 и памяти блока 1. Управляющее слово переменной логически умножается с каждой строкой блока 20, а полученные результаты логически складываются, чтобы определить, в каких правилах имеют место ограниченные переменные в регистре 15. Если процедура консультации с правилами имела своим конечным результатом противоречие, тогда регистр номера противоречия 9 будет обновляться текущим номером правила и поиск на этом заканчивается.

Работа БПВ 23 строится на основе использования регистровых автоматов (АР), определяющих класс полноты выводов ЭС. Каждый входной сигнал х∈Х автомата А определяет преобразование fx: а→ах (→ импликакция, следует, если А, то В…) множества состояний автомата А. Преобразование fx порождает полугруппы автомата А - множество с одной бинарной операцией, удовлетворяющей закону ассоциативности. Для каждого слова p∈F(x) определяет преобразование fp: a→ap, а соотношение fpq=fp·fq показывает отображение γ: p→fp - взаимнооднозначное соответствие (гомоморфизм) свободной полугруппы F(x) на полугруппу GA: полугруппа GA автомата А есть Х-автомат, если fpx=fpx.

Отображение ξа: G→ap является гомоморфизмом автомата GA, a гомоморфизм F(x) - автомата с функцией переходов δ(р,х)=рх автомата F(x) на GA. Последний определяет разбиение полугруппы F(x) на классы слов, имеющих одинаковые полугруппы. Этим обеспечивается полнота выводов.

БПВ 23 - бесконечный автомат с использованием р-позиционного регистра - множества переменных (элементов регистра) с одной и той же р-элементарной областью определения Р, занумерованных последовательными целыми числами и упорядоченных в соответствии с этой нумерацией. Регистр состоит из конечного числа элементов, которые считаются бесконечными. Для нумерации элементов двустороннего регистра используются все целые рациональные числа (положительные и отрицательные). Состояние регистра - наборы значений (состояний) его элементов. Преобразование множества состояний регистра - периодически определенные преобразования, которые задаются р-значной функцией f(z1…:zq) и уравнениями yi=f(xi+1,…xi+iq), определяющими значение i-й переменной регистра после выполнения преобразования через значение xj его переменных до выполнения преобразований; набор чисел (i1…iq) - база периода.

Преобразование переносится на случай нескольких регистров, определяется множество состояний АР и функция переходов В. АР состоит из конечного набора регистров R1…Rn и состояниями его являются наборы состояний регистров. Каждому входному сигналу у∈У входного алфавита У автомата В соответствует преобразование fy множества В. Для задания функции выходов АР рассматривают разбиение Г множества его состояний на попарно пересекающиеся классы и рассматривают функцию выходов как функцию, зависящую только от класса, которому принадлежит состояние автомата и входного сигнала. Разбиение Г конечное, а его классы получают путем применения булевых операций к допустимым множествам - конечно определенным множествам, в которых заданы элементы, а регистры принимают заданные значения. Допустимыми являются множества, в которых заданный регистр содержит определенную конфигурацию значений переменных или в состоянии его заданная конфигурация периодически повторяется.

Входами БПВ 23 связан с процессором 22, регистром 11 вектора состояния, а выходами - с блоком объяснения 24 и блоком выработки решений 27.

Концепция ЭС состоит в том, чтобы программа могла объяснить свои действия для того, чтобы облегчить их понимание пользователю, а также сделать их более убедительными. Встроенный диалог позволяет пользователю задавать вопросы системе в любой момент в блоке объяснения 24. Способность к пониманию вопросов и объяснение осуществляются интерпретатором вопросов (МЛВ) на основе ключевых слов и форматов ввода-вывода. Функционирование интерпретатора МЛВ 3 облегчается стандартной формой представления знаний (правила продукции).

Блок обучения 25 - интерактивная программа, предназначенная для оказания помощи эксперту системы, функционирующей в области, характеризующейся большой массой знаний. Это промежуточная программа (интерфейс), ведущая диалог с экспертом на естественном языке с целью освободить его от анализа отдельных частностей. Система может не только непосредственно использовать свои знания, но также заниматься их изучением, обобщением и обсуждением. Может также вести диалог между двумя специалистами. Система 25 способна строить общие модели для выполнения операций для обучения словам и для продолжения последовательностей. Список правил упорядочивается, а обучение состоит в том, чтобы помещать новые правила в этот список на «разумно» выбранное место. Этот порядок работы системы позволяет обойти декларативный характер продукционных систем и преодолеть ограничения познания в области инженерной психологии.

Динамическая экспертная система (ДЭС), содержащая блок памяти базы данных (БД), соединенный с входным блоком, блок памяти базы правил (БП), процессор, соединенный с входным блоком и машиной логического вывода (МЛВ), включающей блок инициализации, блок сканирования БП, блок определения правил и консультаций, регистр списка обновленных правил, регистр управляющей переменной, регистр управляющего правила, регистр номера правила противоречия, регистр признаков активных правил, регистр вектора состояния, регистр списка переменных, регистр производного правила, регистр списка обоснованных правил, регистры вектора локального состояния, регистр ограниченной переменной, регистр истинной переменной, блок выбора правил, блок обновления состояния, отличающаяся тем, что в нее введены блок полноты выводимости (БПВ) решения, блок общения, блок обучения, блок объяснения, блок выработки решений, терминал пользователя, входы блока БПВ взаимосвязаны с выходом процессора, регистром вектора состояния, выход его соединен с блоком объяснений, с входом блока общения и блоком выработки решений, второй выход блока общения последовательно соединен с блоком обучения и блоком объяснений, выход блока выработки решений соединен с терминалом пользователя, выходы блока памяти базы данных соединены с входами блока определения правил, блока сканирования базы правил, блока инициализации, выход блока памяти базы правил соединен с входом блока инициализации, выходы которого соединены с входами первого и второго регистров вектора локального состояния, регистра истинной переменной, регистра ограниченной переменной, выходы которого соединены с входами блока выбора правил, выходы которого соединены с входами третьего и четвертого регистров вектора локального состояния, выходы которых соединены с входами блока обновления состояния, выходы которого соединены с входами регистра вектора состояния, регистра признаков активных правил, регистра управляющего правила, регистра управляющей переменной, регистра номера правила противоречия, выходы последнего и регистра признаков активных правил и регистра списка переменных соединены с входами блока определения правил, выходы которого соединены с входами регистра производного правила, регистра списка обновленных правил, регистра списка обоснованных правил и блока сканирования базы правил, входы которого соединены с выходами регистра управляющей переменной и регистра управляющего правила, выход блока сканирования базы правил соединен с входом регистра списка обновленных правил, выходы которого и регистра вектора локального состояния соединены с входами блока инициализации, выходы регистра вектора состояния соединены с входом процессора, входом регистра признаков активных правил, входом регистра управляющих правил, входом регистра управляющей переменной, выход которого соединен с входом регистра списка обновленных правил и входом регистра производного правила, выход регистра управляющего правила и регистра управляющей переменной соединены с входом регистра производного правила.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к классу интеллектуальных контроллеров и может быть использовано для создания систем управления объектами, работающими в недетерминированной среде.

Изобретение относится к интеллектуальным контроллерам, использующим принцип обучения с подкреплением, и может использоваться для управления сложными системами в недетерминированной среде.

Изобретение относится к соединению устройств ввода-вывода или устройств центрального процессора или передаче информации или других сигналов между этими устройствами.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано в операционных системах для автоматического добавления программных компонентов в системные процессы.

Изобретение относится к способу оптимизации регулируемых параметров машины. .

Изобретение относится к проактивному интерфейсу пользователя, установленному на любом виде вычислительного устройства. .
Изобретение относится к технике секретной связи и может быть использовано для передачи, распределения и смены криптографических ключей для пользователей в территориально разнесенной системе.

Изобретение относится к информатике и вычислительной технике. .

Изобретение относится к видеоанализу и к анализу и изучению поведения на основе данных потокового видео

Изобретение относится к интеллектуальным контроллерам, использующим принцип обучения с подкреплением и нечеткую логику, и может быть использовано для создания систем управления объектами, работающими в недетерминированной среде. Техническим результатом является повышение адаптационных свойств системы управления. Устройство содержит объект управления, блок коэффициента эффективности, блок правил самообучения управляющей нейросети, блок истории работы системы, управляющую нейросеть, блок фаззификации, блок нечеткого вывода, блок дефаззификации. 5 ил., 1 табл.

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике. Техническим результатом является повышение точности при моделировании процесса принятия решения в условиях неопределенности. Устройство содержит матрицу m*n первых регистров lij (i=l,…,m, j=l,…,n), матрицу m*n первых блоков умножения 2ij (i=l,…,m, j=l,…,n), группу из n вторых 3j регистров, третий регистр 14, четвертый регистр 10, группу из m первых сумматоров 6i, группу из m вторых сумматоров 7i, группу из m третьих сумматоров 9i, группу из n четвертых сумматоров 15j, пятый сумматор 11, группу вторых блоков умножения 8i (i=l,…,m), третий блок умножения 20, шестой сумматор 18, группу из n первых элементов задержки 16j, группу из n элементов И 17j, второй элемент задержки 22, блок выбора максимального кода 21. 1 ил.

Изобретение относится к интеллектуальному контроллеру с адаптивным критиком. Технический результат заключается в повышении адаптационных свойств системы управления на базе интеллектуального контроллера и повышении его быстродействия. Система содержит связанные между собой объект управления, блок критика, решающую нейронную сеть, блок действий, блок расчета подкрепления, блок расчета временной разности, блок выбора действия, блок отбора действий, блок обучения критика и блок занесения действий. 1 ил.

Изобретение относится к классу интеллектуальных контроллеров, использующих принцип обучения с подкреплением, фильтр Калмана, и может использоваться для создания систем управления объектами, работающими в недетерминированной среде. Технический результат заключается в повышении скоростных и адаптационных параметров работы за счет введения в устройство блока корректировки фильтра Калмана. Технический результат достигается благодаря модифицированному интеллектуальному контроллеру, который содержит объект управления, решатель, блок расчета подкрепления, блок корректировки фильтра Калмана, блок действий, блок выбора действий, блок отбора действий, фильтр Калмана, память фильтра Калмана и блок занесения действий. 1 ил.

Изобретение относится к области адаптивного дистанционного обслуживания подвижных составов с помощью машинного обучения правилам. Техническим результатом является обеспечение автоматического обновления правил, применяемых для группировки диагностической информации, для более точной группировки диагностической информации. Правила могут заменяться, обобщаться или иным образом адаптироваться на основе взаимодействия диспетчеров с результатами действующих правил. Принятие или исключение события диспетчером используются в качестве наземного контроля данных для управляемого машинного обучения новому правилу. При машинном обучении используется обратная связь с пользователем для обновления набора правил. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 2 ил.

Изобретение относится к сетевым вычислительным системам. Техническим результатом является повышение эффективности обработки данных за счет использования обучающих данных. Система, содержит: первый клиентский компьютер, который содержит: запоминающее устройство, обеспечивающее хранение N генов, каждый из которых характеризуется множеством условий и по меньшей мере одним действием, причем N - целое число, превышающее 1; коммуникационный порт, через который первый клиентский компьютер периодически принимает данные, связанные с "N генами; и процессор, обеспечивающий оценку характеристики эффективности каждого из N генов путем сравнения решения, обеспечиваемого каждым геном, с периодически получаемыми данными, связанными с этим геном, причем характеристика эффективности каждого гена корректируется каждый раз при получении данных и определяет приспособленность гена. 4 н. и 25 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к области радиотехники и может быть использовано для интеллектуального анализа оценки устойчивости инфокоммуникационной системы. Техническим результатом является повышение устойчивости функционирования системы связи при воздействии деструктивных электромагнитных излучений на ее структурные элементы за счет оперативной реконфигурации и обработки характера деструктивных воздействий. Систему связи приводят в рабочее состояние, фиксируют деструктивные воздействия на ее структурные элементы, формируют имитационную модель системы связи, моделируют на ней деструктивные воздействия, по результатам моделирования реконфигурируют имитационную модель системы связи и представляют математическую модель функционирования системы, определяют параметры электромагнитных полей, воздействующих на подсистемы инфрокоммуникационной системы, и осуществляют оценку воздействия этих электромагнитных полей на работоспособность отдельных элементов и узлов системы, а также системы в целом, формируют сценарии электромагнитных воздействий на узлы инфокоммуникационной системы, учитывая модели электромагнитных излучений во всем диапазоне частот, проводят анализ информационного потока, обрабатываемого инфокоммуникационными узлами, и выявляют закономерности появления искаженных пакетов информации, периодичность и кратность частоты появления которых определяют на частоте формирования импульсов известными источниками электромагнитного излучения, при обнаружении факта воздействия известных источников электромагнитных излучений блокируют искаженную информацию и реконфигурируют систему, проводят сравнительный анализ соответствия данных требованиям используемого телекоммуникационного протокола, дополнительно проводят анализ сценариев поведения инфокоммуникационной системы при действии на ее элементы и узлы электромагнитных воздействий, с учетом моделей электромагнитного излучения на всем диапазоне частот, осуществляют расчет целевых показателей, характеризующих устойчивость системы в целом и его отдельных подсистем к воздействию электромагнитных излучений. 1 ил.

Изобретение относится к области автоматики и вычислительной техники и может быть использовано для контроля и технической диагностики сложного технологического оборудования, в том числе - станочного оборудования и гибких производственных систем. Техническим результатом является обеспечение автоматического выбора значимых параметров из всего множества входных и выходных параметров за счет дополнительного обучения нейронной сети в процессе работы, за счет увеличения-уменьшения количества активных нейронов, не приводящего к ухудшению качества технической диагностики, а также за счет выбора избыточных нейронов и их активации при переобучении или при отказе нейронов сети. Устройство содержит датчики, вычислительную систему и устройства отображения сигналов диагностики. Вычислительная система содержит модуль, реализованный с возможностью интеллектуального анализа и содержащий динамическую модель, которая реализована на обученной нейронной сети, и модуль, реализованный с возможностью дополнительного обучения нейронной сети и выбора активных и избыточных нейронов. 2 н. и 3 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к области сельскохозяйственного машиностроения, в частности к способу автоматической настройки, по меньшей мере, одного из нескольких участвующих в процессе уборки рабочих органов самоходной уборочной машины. Способ включает этап, в котором выполняют начальное моделирование процесса уборки с помощью, по меньшей мере, одной трехмерной графической характеристики (KFAi, KFRi) на основе базы данных, характерной для подлежащего выполнению процесса уборки. Далее на основе начального моделирования определяют начальную рабочую точку (APi), по меньшей мере, одного рабочего органа. Затем адаптируют, по меньшей мере, одну трехмерную графическую характеристику (KFA(n), KFR(n)) на основе текущих полученных путем измерений данных, влияющих на процесс уборки, и определяют новую рабочую точку (AP(n)), по меньшей мере, одного рабочего органа в зависимости от адаптации трехмерной графической характеристики (KFA(n), KFR(n)). Далее выполняют итеративное приближение к новой рабочей точке (AP(n+1)). После шага (AS) приближения к новой рабочей точке (АР(n)) выдерживают время достижения квазиустановившегося поведения машины и оставляют полученные значения установочных параметров рабочих органов в зависимости от результата проверки на достоверность трехмерной графической характеристики (KFA(n), KFR(n)) или возвращаются к их значениям, соответствующим предыдущей рабочей точке (АР(n-1)). Способом обеспечивается гибкое реагирование на изменяющиеся граничные условия в ходе процесса уборки. 10 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к области вычислительной техники и может использоваться для обработки сигналов систем искусственного интеллекта, в вычислительных машинах, решающих комбинаторные задачи перебора сочетаний

Наверх