Вероятностный автомат

Настоящее изобретение относится к области вычислительной техники для сложных информационных вычислительных систем и центров обработки данных. Технический результат заключается в повышении достоверности моделирования параметров реального процесса функционирования сложных информационных вычислительных систем и комплексов средств центров обработки данных в условиях априорной неточности исходных данных большой размерности. Технический результат достигается за счёт вероятностного автомата, содержащего датчик случайной последовательности 1, блок формирования нецелочисленных значений индикаторов 2, блок коррекции 3, блок формирования значений матрицы 4, блок управления 5, блок пороговых устройств 6, блок формирования значений индикаторов 7, генератор тактовых импульсов 8, элемент ЗАПРЕТ 9, блок элементов И 10, блок памяти 11, дешифратор 12, блок задания времени 13, элемент ИЛИ 14, блок анализа вида исходных данных 15, блок преобразования вида исходных данных 16, блок гранулирования 17 и блок гранулярных вычислений 18. 2 з.п. ф-лы, 3 ил.

 

Изобретение относится к радиотехнике и вычислительной технике и предназначено для моделирования процессов, протекающих в сложных информационных вычислительных системах и комплексах средств центров обработки данных.

Известен вероятностный автомат, содержащий блок элементов И, блок памяти, блок задания времени, элемент ЗАПРЕТ, элемент ИЛИ, датчик случайной последовательности, блок формирования корректирующей последовательности, блок коррекции, блок формирования значений матрицы, блок формирования значений индикаторов, блок управления, дешифратор и генератор тактовых импульсов (см. патент РФ №2099781, G06F 17/00, 1997, бюл. 35).

Однако данный вероятностный автомат моделирует управляемые полумарковские процессы с раз и навсегда заданными пороговыми значениями (границами) состояний - не способен динамически корректировать границы состояний моделируемого процесса, что не позволяет применять его для динамического анализа реальных сетей многоканальной радиосвязи, поскольку большое количество процессов, протекающих в управляемых сетях многоканальной радиосвязи могут в динамике функционирования изменять пороговые значения своих состояний под влиянием управляющих воздействий или внешних факторов.

Известен вероятностный автомат (патент РФ №2139569, G06F 17/18, 1999, бюл. 28), содержащий датчик случайной последовательности, блок формирования нецелочисленных значений индикаторов, блок коррекции, блок формирования значений матрицы, блок управления, блок пороговых устройств, блок формирования значений индикаторов, блок элементов И, блок памяти, блок задания времени, дешифратор, элемент ЗАПРЕТ, элемент ИЛИ и генератор тактовых импульсов.

Однако данный вероятностный автомат также имеет ограниченную область применения, так как не способен моделировать управляемые полумарковские процессы с нечетко заданными параметрами.

Наиболее близким по технической сущности к заявляемому устройству (прототипом) является вероятностный автомат (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, 2001, бюл. 18), содержащий датчик случайной последовательности, блок формирования нецелочисленных значений индикаторов, блок коррекции, блок формирования значений матрицы, блок управления, блок пороговых устройств, блок формирования значений индикаторов, блок элементов И, блок памяти, блок задания времени, дешифратор, элемент ЗАПРЕТ, элемент ИЛИ, генератор тактовых импульсов, блок анализа вида исходных данных и блок преобразования вида исходных данных, при этом выход генератора тактовых импульсов соединен с прямым входом элемента ЗАПРЕТ и тактовым входом блока задания времени, группа выходов которого является группой выходов автомата и подключена к группе входов элемента ИЛИ, выход которого соединен с инверсным входом элемента ЗАПРЕТ, выход которого подключен к тактовым входам блока элементов И, блока формирования значений индикаторов и блока управления, второй вход которого является входом автомата, группа выходов блока формирования значений индикаторов соединена с группой входов блока элементов И, выходы которого подключены к входам блока памяти, группа выходов которого соединена с группой входов блока задания времени, управляющий вход которого подключен к выходу дешифратора, группа управляющих входов блока формирования нецелочисленных значений индикаторов соединена с выходами блока формирования значений матрицы, группа его интерполяционных входов подключена к выходам блока памяти, а группа его выходов соединена с группой вспомогательных входов блока формирования значений индикаторов и с группой информационных входов блока коррекции, стартовый вход которого подключен к выходу датчика случайной последовательности, выход блока коррекции соединен с входом блока пороговых устройств, выходы которого подключены к информационным входам блока формирования значений индикаторов, управляющий выход блока управления подключен к управляющему входу блока анализа вида исходных данных, группа пороговых входов которого соединена с группой пороговых выходов блока управления, управляющий выход блока анализа вида исходных данных и управляющий выход блока преобразования вида исходных данных параллельно подключены к входам дешифратора и блока формирования значений матрицы, группа пороговых выходов блока анализа вида исходных данных и группа пороговых выходов блока преобразования вида исходных данных параллельно подключены к пороговым входам блока коррекции и блока пороговых устройств, нечеткий управляющий выход блока анализа вида исходных данных соединен с нечетким управляющим входом блока преобразования вида исходных данных, группа нечетких пороговых входов которого соединена с группой нечетких пороговых выходов блока анализа вида исходных данных.

Достоинством прототипа является его способность моделировать управляемые полумарковские цепи, формируемые с учетом как количественно, так и качественно (нечетко, с привлечением лингвистической переменной) заданных исходных данных, описывающих пороговые значения (границы) и вероятностно-временной механизм (элементы матриц переходных вероятностей) смены состояний случайных процессов, реально протекающих в сложных информационных вычислительных системах и комплексах средств центров обработки данных.

Однако прототип имеет недостаток - относительно низкую достоверность моделирования реального процесса функционирования сложных информационно-вычислительных систем в условиях априорной неточности (зашумленности) исходных данных, т.е. относительно низкую достоверность моделирования состояний параметров (показателей) таких сложных неочевидно структурированных («нечетко» структурированных) динамических систем с учетом неточности этих нечетких исходных данных (параметров), связанной с ошибками их наблюдения (зашумленностью), с их неупорядоченностью, неформализованностью и большой размерностью (избыточностью), а также способностью к слиянию и разделению по принципу семантического и функционального сходства, а также формальной неразличимостью массивов данных, описывающих реальную сложную вычислительную систему или комплекс средств центров обработки данных.

Это связано с тем, что моделирование осуществляется на основе вводимых точных количественных и формализованных нечетких значений исходных данных (элементов матриц переходных вероятностей, пороговых значений (границ) состояний) большой размерности, что делает малоэффективным применение прототипа для динамического многокритериального анализа сложных управляемых неочевидно структурированных динамических систем (систем с изменяющейся в процессе функционирования структурой), к которым относятся реальные информационные вычислительные системы и комплексы средств центров обработки данных. Данный вероятностный автомат позволяет моделировать управляемые полумарковские цепи с динамической коррекцией пороговых значений (границ) состояний лишь тех случайных процессов, исходные данные для которых априори заданы нечетко, но точно, однозначно (не зашумлены), в то время, как исходные данные для моделирования большого количества процессов, реально протекающих в сложных информационно-вычислительных системах могут быть заданы лишь с определенным уровнем неточности.

Целью предлагаемого изобретения является создание вероятностного автомата, обеспечивающего повышение достоверности моделирования параметров реального процесса функционирования сложных информационных вычислительных систем и комплексов средств центров обработки данных в условиях априорной неточности (зашумленности) исходных данных большой размерности, вероятностного автомата, способного с высокой достоверностью моделировать управляемые полумарковские цепи, описывающие процесс смены состояний параметров (показателей) таких сложных неочевидно структурированных динамических систем, формируемые с учетом неточности (зашумленности, неупорядоченности и неформализованности) нечетко заданных исходных данных, характеризующих пороговые значения (границы) и вероятностно-временной механизм (элементы матриц переходных вероятностей) смены состояний моделируемых случайных процессов с помощью функций принадлежности и лингвистических переменных.

Указанная цель достигается тем, что в известный вероятностный автомат, содержащий датчик случайной последовательности, блок формирования нецелочисленных значений индикаторов, блок коррекции, блок формирования значений матрицы, блок управления, блок пороговых устройств, блок формирования значений индикаторов, блок элементов И, блок памяти, блок задания времени, дешифратор, элемент ЗАПРЕТ, элемент ИЛИ, генератор тактовых импульсов, блок анализа вида исходных данных и блок преобразования вида исходных данных, дополнительно включены блок гранулирования, предназначенный для регистрации больших массивов нечетко заданных исходных данных о пороговых значениях (границах) и вероятностно-временном механизме (элементах матриц переходных вероятностей) смены состояний моделируемой системы, осуществления процедуры дополнительной проверки (селекции) этих данных и принятия решения об их математической природе - нечеткие данные идентифицированы (определены, заданы) точно, однозначно или неточно (зашумлены, неупорядочены и неформализованы) и нуждаются в уточнении (верификации), а также для реализации процедуры информационного гранулирования - слияния массивов (множеств) нечетко заданных неточных, зашумленных исходных данных в группы (информационные гранулы) по принципу функционального сходства, и блок гранулярных вычислений, предназначенный для математически корректной обработки массивов (множеств) неточных (зашумленных, неупорядоченных и неформализованных) нечетких исходных данных большой размерности (избыточности) на основе методов гранулярных вычислений с целью их преобразования к виду, пригодному для осуществления процедуры достоверного параметрического моделирования - позволяющему достоверно (точно) идентифицировать и трактовать значения этих исходных данных. При этом выход генератора тактовых импульсов соединен с прямым входом элемента ЗАПРЕТ и тактовым входом блока задания времени, группа выходов которого является группой выходов вероятностного автомата и подключена к соответствующим входам группы входов элемента ИЛИ, выход которого соединен с инверсным входом элемента ЗАПРЕТ, выход которого подключен к тактовым входам блока элементов И, блока формирования значений индикаторов и блока управления, второй вход которого является управляющим входом вероятностного автомата, группа выходов блока формирования значений индикаторов соединена с группой входов блока элементов И, выходы которого подключены к входам блока памяти, группа выходов которого соединена с группой интерполяционных входов блока формирования нецелочисленных значений индикаторов и подключена к соответствующим входам группы входов блока задания времени, управляющий вход которого подключен к выходу дешифратора. Группа управляющих входов блока формирования нецелочисленных значений индикаторов соединена с выходами блока формирования значений матрицы, группа выходов блока формирования нецелочисленных значений индикаторов соединена с группой вспомогательных входов блока формирования значений индикаторов и с группой информационных входов блока коррекции, стартовый вход которого подключен к выходу датчика случайной последовательности. Выход блока коррекции соединен с входом блока пороговых устройств, выходы которого подключены к информационным входам блока формирования значений индикаторов. Управляющий выход блока управления подключен к управляющему входу блока анализа вида исходных данных, группа пороговых входов которого соединена с группой пороговых выходов блока управления. Управляющие выходы блока анализа вида исходных данных, блока преобразования вида исходных данных и блока гранулярных вычислений подключены к входу дешифратора и входу блока формирования значений матрицы. Группа пороговых выходов блока анализа вида исходных данных, группа пороговых выходов блока преобразования вида исходных данных и группа пороговых выходов блока гранулярных вычислений параллельно подключены к пороговым входам блока коррекции и к пороговым входам блока пороговых устройств. Нечеткий управляющий выход блока анализа вида исходных данных соединен с нечетким управляющим входом блока гранулирования, группа нечетких пороговых входов которого соединена с группой нечетких пороговых выходов блока анализа вида исходных данных. Нечеткий управляющий выход блока гранулирования соединен с нечетким управляющим входом блока преобразования вида исходных данных, группа нечетких пороговых входов которого соединена с группой нечетких пороговых выходов блока гранулирования, группа гранулярных выходов которого соединена с группой гранулярных входов блока гранулярных вычислений, контрольный вход которого подключен к контрольному выходу блока гранулирования.

Блок гранулирования состоит из селектора и преобразователя, группа выходов которого является группой гранулярных выходов блока гранулирования. Выход передачи преобразователя является контрольным выходом блока гранулирования, разрешающий выход преобразователя соединен с инверсным разрешающим входом селектора, группа выходов которого является группой нечетких пороговых выходов блока гранулирования. Выход регулировки селектора является нечетким управляющим выходом блока гранулирования и подключен к входу регулировки преобразователя, группа входов которого соединена с группой входов селектора и является группой нечетких пороговых входов блока гранулирования, управляющий вход селектора подключен к управляющему входу преобразователя и является нечетким управляющим входом блока гранулирования.

Блок гранулярных вычислений состоит из программируемого вычислителя и запоминающего элемента. Группа входов программируемого вычислителя является группой гранулярных входов блока гранулярных вычислений. Вход данных управления и вход разрешения выходов А программируемого вычислителя соединены и являются контрольным входом блока гранулярных вычислений, группа выходов программируемого вычислителя соединена с группой соответствующих входов запоминающего элемента, группа выходов которого является группой пороговых выходов блока гранулярных вычислений. Выход передачи программируемого вычислителя подключен к управляющему входу запоминающего элемента, управляющий выход которого является управляющим выходом блока гранулярных вычислений.

Благодаря новой совокупности существенных признаков, за счет введения блока гранулирования, обеспечивающего регистрацию больших массивов нечетко заданных управляющих и пороговых исходных данных, осуществление процедуры дополнительной проверки (селекции) этих данных и принятия решения об их математической природе - нечеткие данные идентифицированы (определены, заданы) точно, однозначно или неточно (зашумлены, неупорядочены и неформализованы) и нуждаются в уточнении (верификации), реализацию процедуры информационного гранулирования - слияния массивов (множеств) нечетко заданных неточных, зашумленных исходных данных в группы (информационные гранулы) по принципу функционального сходства, а также блока гранулярных вычислений, обеспечивающего математически корректную обработку этих гранул (массивов, множеств) неточных (неопределенных) нечетких исходных данных большой размерности на основе методов гранулярных вычислений, в заявленном вероятностном автомате достигается возможность повышения достоверности моделирования параметров реального процесса функционирования сложных информационных вычислительных систем и комплексов средств центров обработки данных в условиях априорной неточности (зашумленности) исходных нечетких данных большой размерности.

Заявленное устройство поясняется чертежами, на которых представлены:

на фиг. 1 - структурная схема управляемого вероятностного автомата;

на фиг. 2 - структурная схема блока гранулирования;

на фиг. 3 - структурная схема блока гранулярных вычислений.

Вероятностный автомат, изображенный на фиг. 1 состоит из датчика случайной последовательности 1, блока формирования нецелочисленных значений индикаторов 2, блока коррекции 3, блока формирования значений матрицы 4, блока управления 5, блока пороговых устройств 6, блока формирования значений индикаторов 7, генератора тактовых импульсов 8, элемента ЗАПРЕТ 9, блока элементов И 10, блока памяти 11, дешифратора 12, блока задания времени 13, элемента ИЛИ 14, блока анализа вида исходных данных 15, блока преобразования вида исходных данных 16, блока гранулирования 17 и блока гранулярных вычислений 18. Выход 81 генератора тактовых импульсов 8 соединен с прямым входом 91 элемента ЗАПРЕТ 9 и тактовым входом 133 блока задания времени 13, группа выходов 134₁ - 134_m которого является группой выходов 002₁ - 002_m вероятностного автомата и подключена к соответствующим входам группы входов 142₁ - 142_m элемента ИЛИ 14, выход 141 которого соединен с инверсным входом 93 элемента ЗАПРЕТ 9, выход 92 которого подключен к тактовым входам 102, 73 и 54 соответственно блока элементов И 10, блока формирования значений индикаторов 7 и блока управления 5, второй вход 51 которого является управляющим входом 001 вероятностного автомата. Группа выходов 74₁ - 74_m блока формирования значений индикаторов 7 соединена с группой входов 101₁ - 101_m блока элементов И 10, выходы 103₁ - 103_m которого подключены к входам 111₁ - 111_m блока памяти 11, группа выходов 112₁ - 112_m которого соединена с группой интерполяционных входов 22₁ - 22_m блока формирования нецелочисленных значений индикаторов 2 и подключена к соответствующим входам группы входов 131₁ - 131_m блока задания времени 13, управляющий вход 132 которого подключен к выходу 122 дешифратора 12. Группа управляющих входов 21₁ - 21_m блока формирования нецелочисленных значений индикаторов 2 соединена с выходами 41₁ - 41_m блока формирования значений матрицы 4, группа выходов 23₁ - 23_m блока формирования нецелочисленных значений индикаторов 2 соединена с группой вспомогательных входов 72₁ - 72_m блока формирования значений индикаторов 7 и с группой информационных входов 31₁ - 31_m блока коррекции 3, стартовый вход 33 которого подключен к выходу 011 датчика случайной последовательности 1. Выход 34 блока коррекции 3 соединен с входом 61 блока пороговых устройств 6, выходы 64₁ - 64_m которого подключены к информационным входам 71₁ - 71_m блока формирования значений индикаторов 7. Управляющий выход 52 блока управления 5 подключен к управляющему входу 150 блока анализа вида исходных данных 15, группа пороговых входов 153₁ - 153_m-1 которого соединена с группой пороговых выходов 53₁ - 53_m-1 блока управления 5. Управляющие выходы 151, 161 и 181 соответственно блока анализа вида исходных данных 15, блока преобразования вида исходных данных 16 и блока гранулярных вычислений 18 подключены к входу 121 дешифратора 12 и входу 40 блока формирования значений матрицы 4. Группа пороговых выходов 152₁ - 152_m-1 блока анализа вида исходных данных 15, группа пороговых выходов 162₁ - 162_m-1 блока преобразования вида исходных данных 16 и группа пороговых выходов 182₁ - 182_m-1 блока гранулярных вычислений 18 параллельно подключены к пороговым входам 32₁ - 32_m-1 блока коррекции 3 и к пороговым входам 62₁ - 62_m-1 блока пороговых устройств 6. Нечеткий управляющий выход 154 блока анализа вида исходных данных 15 соединен с нечетким управляющим входом 170 блока гранулирования 17, группа нечетких пороговых входов 173₁ - 173_m-1 которого соединена с группой нечетких пороговых выходов 155₁ - 155_m-1 блока анализа вида исходных данных 15. Нечеткий управляющий выход 174 блока гранулирования 17 соединен с нечетким управляющим входом 160 блока преобразования вида исходных данных 16, группа нечетких пороговых входов 163₁ - 163_m-1 которого соединена с группой нечетких пороговых выходов 175₁ - 175_m-1 блока гранулирования 17, группа гранулярных выходов 176₁ - 176_m-1 которого соединена с группой гранулярных входов 183₁ - 183_m-1 блока гранулярных вычислений 18, контрольный выход 171 блока гранулирования 17 соединен с контрольным входом 180 блока гранулярных вычислений 18.

Число «m», «m≥3» (входов, выходов, сумматоров, умножителей, счетчиков, элементов сравнения и т.п.) определяется в соответствии с необходимой и достаточной степенью детализации пространства состояний (количеством состояний) моделируемого процесса и, как правило, составляет от 3 (трех) до 20 (двадцати).

Блок гранулирования 17 (фиг. 2) предназначен для регистрации больших массивов нечетко заданных исходных данных о пороговых значениях (границах) и вероятностно-временном механизме (элементах матриц переходных вероятностей) смены состояний моделируемой системы, осуществления процедуры дополнительной проверки (селекции) этих данных и принятия решения об их математической природе - нечеткие данные идентифицированы (определены, заданы) точно, однозначно или неточно (зашумлены, неупорядочены и неформализованы) и нуждаются в уточнении (верификации), а также для реализации процедуры информационного гранулирования - слияния массивов (множеств) нечетко заданных неточных, зашумленных исходных данных в группы (информационные гранулы) по принципу функционального сходства. Блок гранулирования 17 состоит из селектора 1701 и преобразователя 1702, группа выходов Y (Y₁ - Y_m-1) которого является группой гранулярных выходов 176₁ - 176_m-1 блока гранулирования 17. Выход передачи TxD преобразователя 1702 является контрольным выходом 171 блока гранулирования 17, разрешающий выход DSR преобразователя 1702 соединен с инверсным разрешающим входом селектора 1701, группа выходов которого является группой нечетких пороговых выходов 175₁ - 175_m-1 блока гранулирования 17. Выход регулировки МТ селектора 1701 является нечетким управляющим выходом 174 блока гранулирования 17 и подключен к входу регулировки DST преобразователя 1702, группа входов D (D₁ - D_m-1) которого соединена с группой входов селектора 1701 и является группой нечетких пороговых входов 173₁ - 173_m-1 блока гранулирования 17, управляющий вход U селектора 1701 подключен к управляющему входу U преобразователя 1702 и является нечетким управляющим входом 170 блока гранулирования 17.

Селектор 1701 блока гранулирования 17 предназначен для регистрации больших массивов нечетко заданных исходных данных о пороговых значениях (границах) и вероятностно-временном механизме (элементах матриц переходных вероятностей) смены состояний моделируемой системы, осуществления процедуры дополнительной проверки (селекции) этих данных и принятия решения об их математической природе - нечеткие данные идентифицированы (определены, заданы) точно, однозначно или неточно (зашумлены, неупорядочены и неформализованы) и нуждаются в уточнении (верификации). Селектор 1701 может быть технически реализован в виде серийно выпускаемого селектора на КМОП (КМДП) структурах с одним инверсным разрешающим входом, на базе интегральной микросхемы серии 564 (например, SEL К564КП2), как показано в литературе [Шило В.П. Популярные микросхемы КМОП. Справочник. - М.: Горячая линия Телеком, 2001. - 116 с. С. 68-73].

Преобразователь 1702 блока гранулирования 17 предназначен для реализации процедуры информационного гранулирования - слияния массивов (множеств) нечетко заданных неточных, зашумленных исходных данных в группы (информационные гранулы) по принципу функционального сходства. Преобразователь 1702 может быть технически реализован в виде микросхемы программируемого параллельного интерфейса КР580 ВВ55, описанной в [Микропроцессорная техника. Версия 1.0 [Электронный ресурс]: электрон, учеб. пособие / В.Б. Молодецкий, М.В. Кривенков, А.Н. Пахомов и др. - Красноярск: ИПК СФУ, 2008. - 126 с. С. 41-43, рис. 8.5].

Блок гранулярных вычислений 18, представленный на фиг. 3, предназначен для математически корректной обработки массивов (множеств) неточных (зашумленных, неупорядоченных и неформализованных) нечетких исходных данных большой размерности (избыточности) на основе методов гранулярных вычислений с целью их преобразования к виду, пригодному для осуществления процедуры достоверного параметрического моделирования -позволяющему достоверно (точно) идентифицировать и трактовать значения этих исходных данных. Блок гранулярных вычислений 18 состоит из программируемого вычислителя 1801 и запоминающего элемента 1802. При этом группа входов I (I₁ - I_m-1) программируемого вычислителя 1801 является группой гранулярных входов 183₁ - 183_m-1 блока гранулярных вычислений 18. Вход данных управления СО и вход OE₁ разрешения выходов А программируемого вычислителя 1801 соединены и являются контрольным входом 180 блока гранулярных вычислений 18, группа выходов A (A₁ - A_m-1) программируемого вычислителя 1801 соединена с группой соответствующих входов 182.2₁ - 182.2_m-1 запоминающего элемента 1802, группа выходов 182.4₁ - 182.4_m-1 которого является группой пороговых выходов 182₁ - 182_m-1 блока гранулярных вычислений 18. Выход передачи TxD программируемого вычислителя 1801 подключен к управляющему входу 182.1 запоминающего элемента 1802, управляющий выход 182.3 которого является управляющим выходом 181 блока гранулярных вычислений 18.

Программируемый вычислитель 1801 блока гранулярных вычислений 18 предназначен для математически корректной обработки массивов (множеств) неточных (зашумленных, неупорядоченных и неформализованных) нечетких исходных данных большой размерности (избыточности) на основе методов гранулярных вычислений. Программируемый вычислитель 1801 представляет собой серийно выпускаемую микропроцессорную секцию (МПС или MPS - Micro-Processoring Section) типа MPS К1804 ВС1 или КМ1804ВС1, традиционно применяемую в составе периферийных контроллеров, устройств дискретной автоматики и цифрового управления и описанную, например, в [Основы электроники: учебник для СПО / О.В. Миловзоров, И.Г. Панков. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство Юрайт, 2016. - 407 с. С. 231-233, рис. 4.4.4].

Запоминающий элемент 1802 блока гранулярных вычислений 18 предназначен для записи и хранения результатов гранулярных вычислений - точных (верифицированных) исходных данных о пороговых значениях (границах) и вероятностно-временном механизме (элементах матриц переходных вероятностей) смены состояний моделируемой системы. Запоминающий элемент 1802 может быть технически реализован на базе серийно выпускаемого программируемого динамического оперативного запоминающего устройства, в соответствии с описанием, представленным в работе [Основы электроники: учебник для СПО / О.В. Миловзоров, И.Г. Панков. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство Юрайт, 2016. - 407 с. С. 229-231, рис. 4.3.2].

Датчик случайной последовательности 1, входящий в общую структурную схему, предназначен для генерации значений случайной вспомогательной последовательности с нормальной плотностью распределения и может быть реализован в виде серийно выпускаемого генератора псевдослучайной последовательности, описанного в [Угрюмов Е.П. Цифровая схемотехника: учеб. пособие для вузов. - 3-е изд., перераб. и доп. - СПб.: БХВ-Петербург, 2010. - 816 с., С. 260-262, рис. 4.68].

Блок формирования нецелочисленных значений индикаторов 2, входящий в общую структурную схему, предназначен для формирования элементов вектора нецелочисленных значений индикаторов состояния. Структура блока формирования нецелочисленных значений индикаторов 2 и алгоритм его работы известны, детально описаны в (см. патент РФ №2139569, G06F 17/18, опубликован 10.10.1999 г., бюл. 28, фиг. 2) и в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18).

Блок коррекции 3, входящий в общую структурную схему, предназначен для динамической коррекции математического ожидания (МО) и дисперсии случайной последовательности в соответствии с условиями, определяемыми принятой математической моделью. Его структурная схема и алгоритм работы известны и описаны в (см. патент РФ №2139569, G06F 17/18, опубликован 10.10.1999 г., бюл. 28, фиг. 3-7) и в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18).

Блок формирования значений матрицы 4, входящий в общую структурную схему, предназначен для регистрации поступающих значений элементов матрицы переходных вероятностей, хранения и считывания управляющей информации. Структура блока формирования значений матрицы 4 и алгоритм его работы известны и детально описаны в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18, фиг. 6).

Блок управления 5, входящий в общую структурную схему, предназначен для формирования параметрической или нечеткой управляющей кодовой последовательности, а также параметрической или нечеткой последовательности пороговых значений состояний. Его структурная схема и алгоритм работы известны, подробно описаны в изобретении (см. патент РФ №2139569, G06F 17/18, опубликован 10.10.1999 г., бюл. 28, фиг. 8) и в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18, фиг. 7).

Блок пороговых устройств 6, входящий в общую структурную схему, предназначен для получения предварительных значений элементов вектора индикаторов состояния процесса. Структура блока пороговых устройств 6 и алгоритм его работы известны, детально описаны в (см. патент РФ №2139569, G06F 17/18, опубликован 10.10.1999 г., бюл. 28, фиг. 9) и в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18).

Блок формирования значений индикаторов 7, входящий в общую структурную схему, предназначен для получения окончательных значений элементов вектора индикаторов состояния процесса. Его структурная схема и принцип действия известны, описаны в (см. патент РФ №2139569, G06F 17/18, опубликован 10.10.1999 г., бюл. 28, фиг. 10) и в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18).

Генератор тактовых импульсов 8, входящий в общую структурную схему, предназначен для определения моментов выхода вероятностного автомата из предыдущего состояния и реализуется в виде известного генератора пилообразного напряжения, описанного в работе [Основы электроники: учебник для СПО / О.В. Миловзоров, И.Г. Панков. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство Юрайт, 2016. - 407 с., стр. 98-100, рис. 2.6.2].

Элемент ЗАПРЕТ 9 и элемент ИЛИ 14, входящие в общую структурную схему, предназначены для поддержки процедуры определения моментов выхода вероятностного автомата из предыдущего состояния и могут быть построены на базе серийно выпускаемого диодного логического элемента «ЗАПРЕТ» (BAN) и диодного логического элемента «ИЛИ» (OR), структура и алгоритмы работы которых известны и описаны, например, в [Аверченков О.Е. Схемотехника: аппаратура и программы. - М.: ДМК Пресс, 2012. - 588 с., С. 39-40, рис. 1.24 и 1.25].

Блок элементов И 10, входящий в общую структурную схему, предназначен для осуществления записи полученных значений элементов вектора индикаторов состояния в блок памяти. Элементы И, входящие в блок элементов И 10, реализуются в виде известных диодных логический элементов «И» (AND), описанных в [Аверченков О.Е. Схемотехника: аппаратура и программы. - М.: ДМК Пресс, 2012. - 588 с., С. 38-39, рис. 1.22].

Блок памяти 11, входящий в общую структурную схему, предназначен для хранения значений элементов вектора индикаторов состояния до момента истечения периода смены состояний и может быть реализован на базе типового регистра памяти, описанного в литературе [Аверченков О.Е. Схемотехника: аппаратура и программы. - М.: ДМК Пресс, 2012. - 588 с., С. 443-445, рис. 12.8].

Дешифратор 12, входящий в общую структурную схему, предназначен для преобразования управляющей кодовой последовательности в код, соответствующий временному интервалу периода смены состояний и может быть технически реализован в виде серийно выпускаемого линейного дешифратора, описанного в [Аверченков О.Е. Схемотехника: аппаратура и программы. - М.: ДМК Пресс, 2012. - 588 с., С. 388-389].

Блок задания времени 13, входящий в общую структурную схему, предназначен для формирования нулевой комбинации, определяющей момент истечения периода смены состояний и может быть реализован технически по схеме программируемого интервального таймера, как показано в [Угрюмов Е.П. Цифровая схемотехника: учеб. пособие для вузов. - 3-е изд., перераб. и доп. - СПб.: БХВ-Петербург, 2010. - 816 с., С. 486-493, рис. 7.22].

Блок анализа вида исходных данных 15, входящий в общую структурную схему, предназначен для осуществления процедуры последовательного сравнения (по количеству разрядов) поступающих в двоичном коде исходных данных и принятия первичного решения об их математической природе - исходные данные заданы параметрически или с использованием функции принадлежности, характерной для нечетких множеств. Его структурная схема и алгоритм работы известны, подробно описаны в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18, фиг. 2).

Блок преобразования вида исходных данных 16, входящий в общую структурную схему, предназначен для решения задачи трансформирования точных, однозначных (не зашумленных, формализованных) исходных данных, заданных в нечеткой форме, к виду, пригодному для осуществления процедуры моделирования. Структура блока преобразования вида исходных данных 16 и алгоритм его работы известны, детально описаны в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18, фиг. 3-5).

Вероятностный автомат работает следующим образом. Известно, что для аналитического вероятностно-временного описания системы функционирования сложных информационных вычислительных систем применяется аппарат управляемых цепей Маркова в форме разностных стохастических уравнений. Исходными данными для формирования таких моделей являются элементы матриц переходных вероятностей и значения пороговых значений состояний моделируемого процесса. Существуют методы позволяющие сформировать математически корректный алгоритм приведения нечетко заданных исходных данных - элементов матриц переходных вероятностей и пороговых значений состояний, к ближайшему достоверному множеству. Известны подходы (см. прототип - патент РФ №2169944, G 06 F 17/18, 2001, бюл. 18), когда в рамках моделирования управляемых полумарковских цепей, формируемых с учетом нечетко заданных исходных данных, ряд характеристик сложных информационно-вычислительных систем и комплексов средств центров обработки данных моделируется на основе параметрически заданных исходных данных, традиционными методами, а моделирование нечетко заданных (идентифицируемых) параметров систем такого класса осуществляется путем последовательных преобразований с использованием нечетких вычислительных методов и алгоритмов, позволяющих реализовать возможность их относительно параметрического моделирования.

Вместе с тем, нечеткие методы вычислений не способны решать задачи идентификации и моделирования большого количества (массивов) параметров в интересах информационного анализа неочевидно структурированных динамических систем с изменяющейся в процессе функционирования структурой. Именно к таким системам относятся сложные управляемые информационные вычислительные системы и комплексы средств центров обработки данных. Экспертные данные, которые используются в нечетких алгоритмах анализа (в частности, значения функций принадлежности нечетких множеств), носят нечеткий, но формализованный, не зашумленный, упорядоченный характер. Физический смысл этого объективного факта заключается в том, что нечеткие данные и знания могут быть описаны (наблюдаемы) как точные, формализованные и однозначные лингвистические переменные и функции принадлежности, а могут иметь большую размерность (избыточность) и быть неточными (зашумленными, неупорядоченными и неформализованными). Группы экспертов могут формировать массивы данных, характеризующих их мнения о принадлежности или не принадлежности конкретного параметра к некому конкретному множеству, причем, ввиду большого объема, ошибок наблюдения (идентификации), неупорядоченности и слабой формализованности, формируемые данные могут иметь некоторый «разброс» значений, сложно, а зачастую невозможно определить точные границы разрозненных множеств (массивов) данных. Иными словами, эти данные не только нечеткие, но и неточны (зашумлены). В этих случаях используют современные математические подходы из области интеллектуального анализа данных, нацеленные на слияние массивов (множеств) нечетко заданных неточных, зашумленных исходных данных в группы (информационные «гранулы») по принципу семантического и функционального сходства и на математически корректную обработку этих данных.

Таким образом, для решения задач информационного анализа и формирования точных, формализованных и однозначных значений (на основе нечетких мнений экспертов) исходных данных для моделирования - элементов матрицы переходных вероятностей и пороговых значений состояний моделируемого процесса, используются методы и алгоритмы гранулярных вычислений [1-7], иногда называемые fuzzy-granular computing - нечетко-гранулярные вычисления [1]. В рамках подобных задач также иногда говорят о «неточных множествах», как о широко известных в настоящее время подходах к гранулированию информации [2].

Под гранулой понимается группа объектов, объединяемых неразличимостью, сходством, близостью (т.е. отношениями, обладающими, по крайней мере, свойствами симметричности и рефлексивности). Термин «гранула» означает динамическую целостную информационную структуру, организованную для достижения некоторой цели, а гранулярные вычисления (методы математической обработки и преобразования информационных гранул) применимы как методы обработки нечеткой информации [3-6].

Известен метод [7] представления информационных гранул, индуцированный нечеткостью, который является наиболее часто применяемым, при этом нечеткая гранула (в общем случае нечеткое множество) может быть представлена как произведение независимых скалярных экспоненциальных функций. При этом [5, 7] гранула рассматривается, в частности, как тензорное произведение векторов, представляющих собой элементы множества упорядоченных пар, т.е.

где - нечеткое множество; - функция принадлежности нечеткого множества.

При этом нечеткое множество как информационная гранула - объект, элементы которого (α-уровни) связаны иерархической структурой, свойства которой определяются матрицей семантического и функционального сходства (расстояний).

Известно [5], что арифметические операции над нечеткими числами и выполняются следующим образом:

где *_ƒ - нечеткая операция, соответствующая произвольной алгебраической операции над обычными числами.

Гранулярное представление нечетких множеств позволяет операции нечетких вычислений в интересах слияния массивов (множеств) нечетко заданных неточных, зашумленных исходных данных в информационные «гранулы» по принципу семантического и функционального сходства и в интересах математически корректного преобразования этих данных в параметрический вид, осуществлять в соответствии с алгоритмом гранулярных (нечетко-гранулярных) вычислений [5, 7]. Алгоритм включает два этапа:

1. Этап информационного гранулирования - слияние больших массивов (множеств) нечетко заданных неточных, зашумленных исходных данных в информационные гранулы по принципу функционального сходства. Здесь неточно заданные (зашумленные) нечеткие множества (исходные данные) от множества экспертов, характеризующие, например, степень уверенности экспертов в количественных пороговых значениях (границах) состояний либо в количественных значениях элементов матрицы переходных вероятностей, группируются в гранулы (множества) по принципу сходства функций принадлежности - минимального численного расстояния между значениями большого количества функций принадлежности, которые описывают конкретный нечетко заданный параметр (пороговое значение или элемент матрицы вероятностей). Иными словами, определятся, к какому нечеткому множеству данное нечеткое число (исходные данные) математически (функционально) «тяготеет». Подобные задачи ранее решались в рамках кластеризации.

Группировка в гранулы (множества), например, в две гранулы, по принципу сходства функций принадлежности на основе минимального численного расстояния между значениями большого количества N может принимать значения от 2 до 100) функций принадлежности, которые описывают конкретный нечетко заданный параметр (пороговое значение или элемент матрицы вероятностей).

где gran - символ информационного гранулирования, физический и математический смысл которого заключается в группировании данных на основе сходства функций принадлежности - минимального численного (функционального ƒ) расстояния и между значениями большого количества n функций принадлежности, которые описывают конкретный нечетко заданный параметр.

Таким образом, получаем, что нечеткие множества соответствуют гранулам которые можно записать

Гранулы в рамках гранулярных вычислений могут быть представлены в виде [5, 7]:

2. Этап гранулярных вычислений - математическая обработка и преобразование информационных гранул с целью преобразования характеризующих их неточных (зашумленных, неупорядоченных и неформализованных) нечетких исходных данных большой размерности (избыточности) к виду, пригодному для осуществления процедуры достоверного параметрического моделирования.

Этот этап включает две операции [5, 7]:

2.1. Выполняется операция над векторами (гранулами) т.е.

где *_g - гранулярная арифметическая операция,

В нашем случае, для задач, подобных задачам математического преобразования неточных (зашумленных, неупорядоченных и неформализованных) нечетких исходных данных большой размерности (избыточности) к виду, пригодному для осуществления процедуры достоверного параметрического моделирования, используется операция гранулярного суммирования [5, 7], записываемая как (+_g).

Это, по сути, операция нечетко-гранулярного математического объединения неточно заданных (зашумленных) нечетких множеств (исходные данных), характеризующих, например, степень уверенности экспертов в количественных пороговых значениях (границах) состояний либо в количественных значениях элементов матрицы переходных вероятностей

Гранулярная сумма подразумевает дефаззификацию элементов гранул нечетких множеств [5, 7] и вычисление функции следа гранулярной суммы. Например, для гранулы, содержащей три элемента выражение для деффазификации имеет вид

а функцию следа гранулярной суммы находят с помощью выражения

2.2. Выполняется операция над векторами (гранулами) Это операция

Окончательный результат гранулярных вычислений находят из выражения [5, 7]

Таким образом, выражение (14) общего алгоритма гранулярных вычислений представляет собой итог реализации преобразования нечетких переменных, заданных неточно (зашумленных) в точную численную форму. Результат расчетов численно характеризует уточненное (точное, не зашумленное) значение конкретного элемента исходного нечеткого множества, содержащего данные о количественном значении соответствующего конкретного порога (границы) состояний либо о количественном значении элементов матрицы переходных вероятностей. На выходе алгоритма гранулярных вычислений формируется точное и четкое объединенное мнение экспертов о значениях элементов матрицы переходных вероятностей и пороговых значениях (границах) состояний моделируемого процесса.

Примеры, иллюстрирующие операции преобразования неточно заданной нечеткой информации к точному параметрическому виду с помощью гранулярных вычислений, приведены в [1-7], здесь представлены алгоритмы гранулярного суммирования (в терминах объединения) нескольких нечетких множеств, характеризующих степень уверенности экспертов в количественных значениях параметров, наблюдаемых в условиях неопределенности.

Анализ выражений (3)-(14), составляющих основу алгоритма гранулярных вычислений, позволяет сделать вывод о технической возможности реализации получения оценки состояния управляемого марковского процесса с большим количеством (большой размерностью) точно определенных (не зашумленных, упорядоченных и формализованных), количественно и нечетко заданных параметров.

Рассмотренный вычислительный алгоритм гранулярных вычислений позволяет повысить достоверность моделирования за счет уточнения (реконструкции, верификации) неточных, зашумленных нечетких исходных данных большой размерности (избыточности). Позволяет устранить зашумление, неупорядоченность и неформализованость при формировании нечетких исходных данных для моделирования процесса смены состояний сложных информационных вычислительных систем и комплексов средств центров обработки данных. Уточнение, (реконструкция, верификация) неточных (зашумленных) нечетких значений параметров, характеризующих пороговые значения (границы) и вероятностно-временной механизм (элементы матриц переходных вероятностей) смены состояний параметров моделируемой системы позволяют повысить объективность задания этих исходных данных, а в конечном итоге, повысить достоверность моделирования процессов, реально происходящих в сложных информационных вычислительных системах и комплексах средств центров обработки данных.

С учетом этого осуществляется моделирование в заявленном вероятностном автомате. С выхода датчика случайной последовательности 1 значения случайной вспомогательной последовательности с нормальной плотностью распределения в двоичном коде поступают на стартовый вход 33 блока коррекции 3. Блок формирования нецелочисленных значений индикаторов 2 предназначен для формирования элементов вектора нецелочисленных значений индикаторов состояния. В блоке 2, на основе полученных в двоичном коде с интерполяционных входов 22₁ - 22_m элементов вектора целочисленных значений индикаторов состояния моделируемого процесса на предыдущем шаге и полученных в двоичном коде с управляющих входов 21₁ - 21_m элементов матрицы вероятностей перехода процесса из одного состояния в другое, осуществляется вычисление элементов вектора нецелочисленных значений индикаторов состояния в соответствии с формулой:

являющимся модификацией известного уравнения Колмогорова-Чепмена, описанного в [8, 9] и реализованного в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, 2001, бюл. 18), где - вектор нецелочисленных значений индикаторов состояния моделируемого процесса, имеющий математический смысл пошаговых и, в конечном итоге, финальных вероятностей нахождения случайного процесса в том или ином состоянии; ϕ^т(k+1, k, u) - транспонированная матрица вероятностей перехода процесса из одного состояния в другое; - вектор целочисленных значений индикаторов состояния моделируемого процесса на предыдущем шаге. С информационных выходов 23₁ - 23_m блока 2 элементы вектора нецелочисленных значений индикаторов в двоичном коде подаются на информационные входы 31₁ - 31_m блока коррекции 3 и на вспомогательные входы 72₁ - 72_m блока формирования значений индикаторов 7.

Блок коррекции 3 предназначен для динамической коррекции МО и дисперсии случайной последовательности в соответствии с условиями, определяемыми принятой математической моделью. В блоке 3 по нецелочисленным значениям индикаторов состояния (вероятностям состояний), поступающим в двоичном коде на информационные входы 31₁ - 31_m и с учетом пороговой информации, поступающей в двоичном коде на пороговые входы 32₁ - 32_m-1 производится динамическая коррекция МО и дисперсии случайной последовательности в соответствии с условиями, определяемыми принятой моделью. В результате, на выходе 34 блока коррекции 3 в двоичном коде, в моменты выхода автомата из предыдущего состояния (смена такта), имеем выборочное значение случайной величины, полученное из модифицированной случайной последовательности с МО и дисперсией, соответствующими заданным условиям моделирования.

Выборочное значение случайной величины с МО и дисперсией, соответствующими заданным условиям моделирования поступает в двоичном коде на информационный вход блока пороговых устройств 6, предназначенного для получения предварительных значений элементов вектора индикаторов состояния процесса. На пороговые входы 62₁ - 62_m-1 блока 6 с пороговых выходов 152₁ - 152_m-1 блока 15, либо с пороговых выходов 162₁ - 162_m-1 блока 16, либо с пороговых выходов 182₁ - 182_m-1 блока 18 поступают в двоичном коде пороговые значения состояний процесса Х_{пор 1} - Х_{пор m-1}. В результате - предварительные значения индикаторов состояний выдаются в двоичном коде на выходы 64₁ - 64_m блока пороговых устройств 6. Таким образом, на выходах блока пороговых устройств 6 имеем m элементов вектора предварительных значений индикаторов состояний моделируемого процесса, которые используются в дальнейшем для формирования значений индикаторов в соответствии с выражениями [8, 9] и алгоритмом, описанном в прототипе (см. прототип - патент РФ №2169944, G06F 17/18, 2001, бюл. 18):

где выражение (16) описывает механизм получения элементов m-мерной матрицы компенсационных добавок и содержит элементы: Z - m-мерная единичная диагональная матрица; - m-мерная матрица, столбцами которой являются вектора нецелочисленных значений индикаторов повторенные m раз. Выражение (17) описывает порядок выбора вектора компенсационных добавок из матрицы компенсационных добавок с помощью вектора предварительных значений индикаторов состояний моделируемого процесса. Выражение (18) завершает алгоритм вычислений вектора индикаторов состояний и является модифицированной записью уравнения состояния моделируемого процесса [8, 9].

Комплекс выражений (16)-(18) реализует блок формирования значений индикаторов 7, предназначенный для получения окончательных значений элементов вектора индикаторов состояния процесса с учетом поступающих в двоичном коде на вспомогательные входы 72₁ - 72_m параметров элементов вектора нецелочисленных значений индикаторов из блока 2. Полученные элементы вектора индикаторов состояний через выходы 74₁ - 74_m блока формирования значений индикаторов 7 подаются в двоичном коде на входы 101₁ - 101_m блока элементов И 10.

Блок управления 5 предназначен для формирования параметрической или нечеткой управляющей кодовой последовательности, а также параметрической или нечеткой последовательности пороговых значений состояний. Блок управления 5 представляет собой куб оперативной памяти, в котором записана программа работы устройства и может быть реализован, как описано в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18, фиг. 7). Формирование управляющей кодовой последовательности и последовательности пороговых значений производится следующим образом. С внешнего источника через вход 51 в ячейки памяти управляющего ОЗУ 501 блока управления 5 производится запись в двоичном коде количественных либо качественных (нечетких) точных либо неточных (зашумленных, неформализованных) значений элементов матрицы переходных вероятностей (ПВ), соответствующих вводимому управлению. Через этот же вход 51 в ячейки памяти порогового ОЗУ 502 блока управления 5 производится запись в двоичном коде количественных пороговых значений Х_{пор 1} - Х_{пор m-1} либо качественных (нечетких) точных либо неточных (зашумленных, неформализованных) пороговых значений состояний моделируемого процесса. Отсчеты моментов выхода автомата из предыдущего состояния поступают от элемента ЗАПРЕТ 9 через тактовый вход 54 блока управления 5 и определяют момент начала считывания значений элементов хранящейся в ОЗУ 501 новой (количественной или нечеткой) матрицы ПВ в двоичном коде через управляющий выход 52 блока управления 5 на управляющий вход 150 блока анализа вида исходных данных 15, а также момент начала считывания в двоичном коде новых количественных (Х_{пор 1} - Х_{пор m-1}) либо качественных пороговых значений состояний моделируемого процесса, хранящихся в ячейках памяти порогового ОЗУ 502. Считывание пороговых значений производится через пороговые выходы 53₁ - 53_m-1 блока управления 5 на пороговые входы 153₁ - 153_m-1 блока анализа вида исходных данных 15. С выходов управляющего ОЗУ 501 и порогового ОЗУ 502 блока управления 5 входы счетчика 503 в момент считывания матрицы ПВ или пороговых значений поступает сигнал, сбрасывающий значения счетчика 503 и дающий ему команду начать новый отсчет для вновь введенных количественных либо качественных управляющих воздействий и пороговых значений (Х_{пор 1} - Х_{пор m-1} или

Блок анализа вида исходных данных 15 предназначен для осуществления процедуры последовательного сравнения (по количеству разрядов) поступающих в двоичном коде исходных данных и принятия решения об их математической природе - исходные данные заданы параметрически или с использованием функции принадлежности, характерной для нечетких множеств. Блок анализа вида исходных данных 15 может быть реализован, как описано в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18, фиг. 2). Сравнение (по количеству разрядов) поступающих в двоичном коде исходных данных и принятие решения о их математической природе осуществляется следующим образом. Изначально качественная и количественная информация, поступающая из блока управления 5 различается по количеству разрядов: для записи в двоичном коде количественной информации (как управляющей, так и пороговой) достаточно 5 (пяти) разрядов двоичного кода, тогда как нечеткая (качественная) информация несет в себе помимо обычного числа еще и характеристику функции принадлежности, что объективно требует использования 9 (девяти) разрядов двоичного кода как для нечеткой управляющей, так и для нечеткой пороговой информации. С учетом этого факта построены сдвигающий регистр 1501 и регистр хранения 1502 блока 15. Оба регистра рассчитаны на хранение пяти разрядов поступающей информации, если количество разрядов превышает данную цифру, значит, с точки зрения математики - эта информация поступает в нечеткой форме. В этом случае оба регистра выполняют функции транзитного узла, отправляя информацию сразу на нечеткий управляющий вход 170 и нечеткие пороговые входы 173₁ - 173_m-1 блока гранулирования 17 для дополнительной проверки, является ли эта нечеткая информация точной, однозначной (не зашумленной) или эти нечеткие данные неточны, не формализованы и имеют большую размерность (избыточность).

Если на вход сдвигающего регистра 1501 блока поступает в двоичном коде управляющая информация в количестве пяти разрядов, сдвигающий регистр 1501 записывает эту информацию и направляет ее через управляющий выход 151 блока 15 на вход 40 блока формирования значений матрицы 4 и на вход дешифратора 12. В случае, когда количество разрядов управляющей информации больше пяти, сдвигающий регистр 1501 блока 15 не записывает эту информацию, а направляет ее через нечеткий управляющий выход 154 блока 15 на нечеткий управляющий вход 170 блока гранулирования 17. Если на каждый из входов регистра хранения 1502 блока 15 поступает в двоичном коде пороговая информация в количестве пяти разрядов (Х_{пор 1} - Х_{пор m-1}), регистр хранения 1502 записывает эту информацию и направляет ее через пороговые выходы 152₁ - 152_m-1 блока 15 на пороговые входы 32₁ - 32_m-1 блока коррекции 3 и на пороговые входы 62₁ - 62_m-1 блока пороговых устройств 6. В случае, когда количество разрядов пороговой информации больше пяти регистр хранения 1502 блока 15 не записывает эту информацию, а через свои нечеткие пороговые выходы 155₁ - 155_m-1 направляет ее на нечеткие пороговые входы 173₁ - 173_m-1 блока гранулирования 17.

Блок гранулирования 17 предназначен для регистрации больших массивов нечетко заданных исходных данных о пороговых значениях (границах) и вероятностно-временном механизме (элементах матриц переходных вероятностей) смены состояний моделируемой системы, осуществления процедуры дополнительной проверки (селекции) этих данных и принятия решения об их математической природе - нечеткие данные идентифицированы (определены, заданы) точно, однозначно или неточно (зашумлены, неупорядочены и неформализованы) и нуждаются в уточнении (верификации), а также для реализации процедуры информационного гранулирования - слияния массивов (множеств) нечетко заданных неточных, зашумленных исходных данных в группы (информационные гранулы) по принципу функционального сходства. Блок гранулирования 17 может быть реализован по схеме, представленной на фиг. 2. Регистрация, дополнительная проверка (селекция) поступающих в двоичном коде нечетко заданных исходных данных и принятие решения об их математической природе - нечеткие данные идентифицированы (определены, заданы) точно, однозначно или неточно (зашумлены, неупорядочены и не формализованы) и нуждаются в уточнении (верификации), осуществляется в селекторе 1701 блока гранулирования 17. При этом селекция нечетко заданных исходных данных и принятие решения об их математической природе осуществляется на основе сравнения поступающих нечетких данных по количеству разрядов следующим образом. Изначально поступающие из блока 15 нечеткие исходные данные, идентифицированные (заданные) точно, однозначно и нечеткие исходные данные, заданные неточно (зашумленные, неупорядоченные и не формализованные), различается по количеству разрядов: для записи в двоичном коде точной (однозначной) нечеткой информации (как управляющей, так и пороговой) достаточно 9 (девяти) разрядов двоичного кода, тогда как неточная (неоднозначная) нечеткая информация априори избыточна и несет в себе помимо обычного числа и характеристики функции принадлежности, еще и дополнительные побочные данные, характеризующие (определяющие) неточность нечетких данных и обусловленные ошибками их наблюдения (зашумленностью), их неупорядоченностью, неформализо-ванностью и большой размерностью (избыточностью) мнений экспертов по одному и тому же вопросу, например, о пороговых значениях (границах) и вероятностно-временном механизме (элементах матриц переходных вероятностей) смены состояний моделируемой системы. Все это объективно требует использования уже не 9 (как для точной нечеткой информации), а минимум 12 (двенадцати) разрядов двоичного кода как для неточной (неоднозначной) нечеткой управляющей, так и для неточной (неоднозначной) нечеткой пороговой информации.

С учетом этого факта построен селектор 1701 блока гранулирования 17 (см. фиг. 2). Он регистрирует поступающую в двоичном коде из блока 15 через нечеткий управляющий вход 170 блока 17 на управляющий вход U селектора 1701 и на управляющий вход U преобразователя 1702 нечеткую управляющую информацию. Также селектор 1701 блока гранулирования 17 регистрирует поступающую в двоичном коде из блока 15 через нечеткие пороговые входы 173₁ - 173_m-1 блока 17 на свои m-1 входов и на входы D₁ - D_m-1 преобразователя 1702 нечеткую пороговую информацию. Селектор 1701 блока 17 рассчитан на хранение 9 (девяти) разрядов поступающих нечетких исходных данных, как для нечеткой управляющей (для каждого порогового значения (границы) состояний), так и для нечеткой пороговой (для каждого элемента матриц переходных вероятностей) информации.

Если на вход U селектора 1701 блока 17 поступает в двоичном коде управляющая информация в количестве 9 (девяти) разрядов (т.е., поступают точные нечеткие управляющие данные), селектор 1701 регистрирует (записывает) эту управляющую информацию и направляет ее со своего выхода регулировки МТ через нечеткий управляющий выход 174 блока 17 на нечеткий управляющий вход 160 блока преобразования вида исходных данных 16 для дальнейшей обработки. Если на каждый из m-1 входов селектора 1701 блока 17 поступает в двоичном коде пороговая информация в количестве 9 (девяти) разрядов (т.е., поступают точные нечеткие пороговые данные), селектор 1701 регистрирует (записывает) эту пороговую информацию и направляет ее со своих m-1 выходов через нечеткие пороговые выходы 175₁ - 175_m-1 блока 17 на нечеткие пороговые входы 163₁ - 163_m-1 блока 16 для дальнейшей обработки.

Если количество поступающей нечеткой управляющей информации (о пороговых значениях (границах)) и нечеткой пороговой информации (об элементах матриц переходных вероятностей) превышает 9 (девять) разрядов, значит, с точки зрения математики - эта нечеткая управляющая или пороговая информация неточна (неопределенна), поступает в зашумленном виде. В этом случае с выхода регулировки МТ селектора 1701 блока 17 на вход регулировки DST преобразователя 1702 поступает в двоичном коде сигнал, инициирующий процедуру информационного гранулирования - слияния массивов (множеств) нечетко заданных неточных, зашумленных исходных данных в группы (информационные гранулы) по принципу функционального сходства.

Преобразователь 1702 блока 17 (фиг. 2), реализующий функции программируемого параллельного интерфейса, взяв за основу поступившую на его управляющий вход U неточную (неопределенную) нечеткую управляющую информацию и поступившую на его входы D₁ - D_m-1 неточную (неопределенную) нечеткую пороговую информацию, осуществляет процедуру группировки этих исходных данных в гранулы (множества) по принципу сходства функций принадлежности - т.е., на основе минимального численного расстояния между значениями функций принадлежности, которые описывают конкретный нечетко заданный параметр (пороговое значение или элемент матрицы вероятностей), в соответствии с первым этапом алгоритма гранулярных (нечетко-гранулярных) вычислений [5, 7], подробно описанным выражениями (3)-(8). Вычислительная процедура гранулирования (3)-(8), являющаяся сутью первого этапа алгоритма гранулярных (нечетко-гранулярных) вычислений и программно реализованная в рамках программируемого преобразователя 1702, позволяет математически корректно определить, к какому нечеткому множеству данное неточное нечеткое число (исходные данные) математически (функционально) близко и сформировать новые нечеткие множества - информационные гранулы (кластеры), каждое их которых содержит множество неточных нечетких значений управляющих или пороговых исходных данных, которые необходимо верифицировать.

В результате, с выходов Y (Y₁ - Y_m-1) преобразователя 1702 через соответствующие гранулярные выходы 176₁ - 176_m-1 блока 17 на гранулярные входы 183₁ - 183_m-1 блока 18 поступает информация, характеризующая сформированные в информационные гранулы (компактные нечеткие множества) неточные (неопределенные) нечеткие пороговые данные, предназначенные для дальнейшей верификации (обработки) в блоке гранулярных вычислений 18. С выхода передачи TxD преобразователя 1702 через контрольный выход 171 блока гранулирования 17 на контрольный вход 180 блока 18 поступает информация, характеризующая сформированные в информационные гранулы (компактные нечеткие множества) неточные (неопределенные) нечеткие управляющие данные, также предназначенные для дальнейшей обработки в блоке гранулярных вычислений 18.

При этом с разрешающего выхода DSR преобразователя 1702 на инверсный разрешающий вход селектора 1701 блока 17 поступает в двоичном коде команда, инициирующая запрет трансляции точной нечеткой управляющей информации с выхода регулировки МТ селектора 1701 на нечеткий управляющий выход 174 блока 17 и запрет трансляции точной нечеткой пороговой информации с m-1 выходов селектора 1701 на нечеткие пороговые выходы 175₁ - 175_m-1 блока гранулирования 17.

Обработка (верификация) неточных (неопределенных) нечетких пороговых и управляющих данных происходит на основе гранулярных арифметических операций в блоке гранулярных вычислений 18. Блок гранулярных вычислений 18 предназначен для математически корректной обработки массивов (множеств) неточных (неопределенных, зашумленных, неупорядоченных и неформализованных) нечетких исходных данных большой размерности (избыточности) на основе методов гранулярных вычислений с целью их преобразования к виду, пригодному для осуществления процедуры достоверного параметрического моделирования - позволяющему достоверно (точно) идентифицировать и трактовать значения этих исходных данных. Блок гранулярных вычислений 18 может быть реализован по схеме, представленной на фиг. 3. Обработка неточных (неопределенных) нечетких пороговых данных и неточных (неопределенных) нечетких управляющих данных происходит в блоке 18 следующим образом.

На гранулярные входы 183₁ - 183_m-1 блока 18 (см. фиг. 3) и на входы I (I₁ - I_m-1) программируемого вычислителя 1801 с гранулярных выходов 176₁ - 176_m-1 блока 17 поступает информация, характеризующая сформированные в информационные гранулы (компактные нечеткие множества) неточные (неопределенные) нечеткие пороговые данные. Информация, характеризующая сформированные в информационные гранулы (компактные нечеткие множества) неточные (неопределенные) нечеткие управляющие данные поступает с контрольного выхода 171 блока 17 через контрольный вход 180 блока гранулярных вычислений 18 на вход данных управления СО и на вход OE_I разрешения выходов А программируемого вычислителя 1801, представляющего собой микропроцессорную секцию, реализующую функции программируемого параллельного арифметико-логического устройства (АЛУ).

Программируемый вычислитель 1801 блока 18 (см. фиг. 3), реализующий функции программируемого параллельного АЛУ, опираясь на полученные из блока 17 управляющие и пороговые информационные гранулы, осуществляет процедуру вычисления (верификации) в соответствии со вторым этапом алгоритма гранулярных (нечетко-гранулярных) вычислений [5, 7], подробно описанным выражениями (9)-(14). Процедура реализации арифметических операций (9)-(14) над управляющими и пороговыми информационными гранулами, являющаяся сутью второго этапа алгоритма гранулярных (нечетко-гранулярных) вычислений и программно реализованная в рамках программируемого вычислителя 1801, позволяет математически корректно трансформировать нечеткие переменные, объединенные в информационные гранулы и заданные неточно (неопределенно, зашумленные) в точную численную форму.

В результате, с выходов A (A₁ - A_m-1) программируемого вычислителя 1801 на входы 182.2₁ - 182.2_m-1 запоминающего элемента 1802 блока 18 в двоичном коде поступает информация, численно характеризующая уточненное (точное, определенное, не зашумленное) значение конкретного элемента гранулы пороговой информации - множества, содержащего данные о точном количественном значении конкретного порога (границы) состояний моделируемого процесса. С выхода передачи TxD программируемого вычислителя 1801 на управляющий вход 182.1 запоминающего элемента 1802 блока 18 в двоичном коде поступает информация, численно характеризующая уточненное (точное, определенное, не зашумленное) значение конкретного элемента гранулы управляющей информации - множества, содержащего данные о точном количественном значении элементов матрицы переходных вероятностей. Моменты считывания этой точной управляющей и пороговой информации соответственно с выхода передачи TxD и с выходов A (A₁ - A_m-1) программируемого вычислителя 1801 определяются сигналом, которым для вычислителя 1801 служит поступление новых неточных (неопределенных) нечетких управляющих данных на вход OE₁ разрешения выходов А программируемого вычислителя 1801.

Запоминающий элемент 1802 блока 18 (см. фиг. 3) записывает, хранит и выдает со своих управляющих и пороговых выходов (соответственно 182.3 и 182.4₁ - 182.4_m-1) результаты гранулярных вычислений - соответственно точные (верифицированные) данные о вероятностно-временном механизме (элементах матриц переходных вероятностей) смены состояний и данные о пороговых значениях (границах) этих состояний моделируемой системы. Полученные в блоке гранулярных вычислений 18 точные (верифицированные) количественные пороговые значения состояний системы (Х_{пор 1} - Х_{пор m-1}) в двоичном коде, через группу выходов 182.4₁ - 182.4_m-1 запоминающего элемента 1802 и группу пороговых выходов 182₁ - 182_m-1 блока гранулярных вычислений 18, поступают на группу пороговых входов 32₁ - 32_m-1 блока коррекции 3 и на группу пороговых входов 62₁ - 62_m-1 блока пороговых устройств 6. Полученные точные (верифицированные) количественные значения управляющих исходных данных - элементов матрицы переходных вероятностей в двоичном коде с управляющего выхода 182.3 запоминающего элемента 1802 через управляющий выход 181 блока гранулярных вычислений 18 поступают на вход 40 блока формирования значений матрицы 4 и на вход 121 дешифратора 12.

Если заданы точные нечеткие управляющие данные и точные нечеткие пороговые данные, обработка нечеткой информации осуществляется в блоке преобразования вида исходных данных 16. Блок преобразования вида исходных данных 16 предназначен для решения задачи трансформирования точно идентифицированных исходных данных, заданных в нечеткой форме к виду, пригодному для осуществления процедуры параметрического моделирования. Блок преобразования вида исходных данных 16 может быть реализован, как описано в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18, фиг. 3-5). Трансформирование точных исходных данных, заданных в нечеткой форме к виду, пригодному для осуществления процедуры параметрического моделирования производится следующим образом. Точная нечеткая управляющая информация в двоичном коде поступает с нечеткого управляющего выхода 174 блока 17 на нечеткий управляющий вход 160 блока преобразования вида исходных данных 16 и на вход преобразователя вида управляющей информации 1601.

Преобразователь вида управляющей информации 1601 блока преобразования вида исходных данных 16 предназначен для трансформирования точных управляющих исходных данных, заданных в нечеткой форме к виду, пригодному для параметрического моделирования состояний управляющих воздействий. Преобразователь вида управляющей информации 1601 блока преобразования вида исходных данных 16 может быть технически реализован, как показано в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18, фиг. 4). Трансформирование точных управляющих исходных данных, заданных в нечеткой форме к виду, пригодному для параметрического моделирования состояний управляющих воздействий, также производится в последовательности, детально описанной в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18) следующим образом.

Нечеткая управляющая кодовая последовательность с входа преобразователя вида управляющей информации 1601 поступает на вход счетчика 1610, в функции которого входит регистрация и сортировка информации на две составляющие, по начальному количеству мнений экспертов (по количеству экспертов). Первый и второй выходы счетчика 1610 соответствуют данным от первого и второго экспертов, с этих выходов информация в двоичном коде поступает соответственно на вход запоминающего устройства 1612 и прямой вход запоминающего устройства 1613, а также соответственно на первый и второй вход определителя дополнения нечетких множеств 1611. Определитель дополнения нечетких множеств 1611 выполняет функцию арифметического вычитания из единицы значений функций принадлежности нечетких множеств. Запоминающие устройства 1612 и 1613 хранят нечеткую управляющую информацию от эксперта А и В и через свои выходы в двоичном коде выдают значения элементов нечетких множеств на главные входы определителей пересечения нечетких множеств 1614 и 1615 соответственно. Каждый из определителей пересечения нечетких множеств 1614 и 1615, получая на свои дополнительные входы в двоичном коде значения элементов дополнения нечетких множеств с первого и второго выходов определителя дополнения нечетких множеств 1611, выполняет функцию пересечения, как описано в [10, 11] и в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18). С выходов определителей пересечения нечетких множеств 1614 и 1615 полученные значения в двоичном коде поступают соответственно на первый и второй входы определителя объединения нечетких множеств 1616, выполняющего завершающий цикл дизъюнктивного суммирования. С выхода определителя объединения нечетких множеств 1616 полученные значения в двоичном коде поступают на вход решающего устройства 1617, дополнительный вход определителя дополнения нечетких множеств 1611 и дополнительный вход запоминающего устройства 1613. Решающее устройства 1617 предназначено для предварительного выбора количественных значений нечетких параметров, передача информации на дополнительный вход определителя дополнения нечетких множеств 1611 и дополнительный вход запоминающего устройства 1613 предназначена для случая, когда количество экспертов больше двух. В этом случае вычисляется дополнение полученного с выхода определителя объединения нечетких множеств 1616 нечеткого множества в определителе дополнения нечетких множеств 1611 и полученные с выхода определителя объединения нечетких множеств 1616 значения перезаписываются в запоминающее устройство 1613, играя роль информации от первого эксперта. Информация от нового (например, третьего) эксперта записывается через счетчик 1610 в запоминающее устройство 1612 и цикл вычислений повторяется снова. Для случая, когда значения функции принадлежности для одного и того же нечеткого множества, полученного в результате работы решающего устройства 1617, совпадают, предназначено устройство усреднения 1618, реализующее процедуру усреднения полученных значений вероятности переходов процесса из состояния в состояние, как описано в [10, 11] и в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18). С выхода устройства усреднения 1618 или с нормирующего выхода решающего устройства 1617 полученные значения поступают в двоичном коде на вход устройства нормировки 1619, с выхода которого нормированные количественные значения элементов матрицы ПВ в двоичном коде через выход преобразователя вида управляющей информации 1601 и управляющий выход 161 блока преобразования вида исходных данных 16 поступают на вход 40 блока формирования значений матрицы 4 и на вход дешифратора 12.

Точная нечеткая пороговая информация в двоичном коде поступает с нечетких пороговых выходов 175₁ - 175_m-1 блока 17 на нечеткие пороговые входы 163₁ - 163_m-1 блока преобразования вида исходных данных 16 и на соответствующие входы преобразователя вида пороговой информации 1602. Преобразователь вида пороговой информации 1602 блока преобразования вида исходных данных 16 предназначен для трансформирования точных пороговых исходных данных, заданных в нечеткой форме к виду, пригодному для параметрического моделирования процесса динамического изменения пороговых значений состояний системы. Преобразователь вида пороговой информации 1602 может быть технически реализован, как показано в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18, фиг. 5). Трансформирование точных управляющих исходных данных, заданных в нечеткой форме к виду, пригодному для параметрического моделирования состояний управляющих воздействий, также производится в последовательности, детально описанной в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18) следующим образом.

Трансформирование точных пороговых исходных данных, заданных в нечеткой форме к виду, пригодному для параметрического моделирования процесса динамического изменения пороговых значений состояний системы (X_{пop 1} - Х_{пор m-1}) производится в последовательности, детально описанной в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18) следующим образом. Точная нечеткая пороговая кодовая последовательность с входов 162.1₁ - 162.1_m-1 преобразователя вида пороговой информации 1602 поступает на входы группы счетчиков 1620₁ - 1620_m-1, в функции которых входят регистрация и сортировка пороговой информации на две составляющие, по начальному количеству мнений экспертов о каждом из (m-1) пороговых значений. Первый и второй выходы каждого из группы счетчиков 1620₁ - 1620_m-1 соответствуют данным от первого и второго экспертов, с этих выходов информация в двоичном коде поступает соответственно на входы группы запоминающих устройств 1622₁ - 1622_m-1 и прямые входы группы запоминающих устройств 1623₁ - 1623_m-1, а также соответственно на первые и вторые входы группы определителей дополнения нечетких множеств 1621₁ - 1621_m-1. Определители дополнения нечетких множеств 1621₁ - 1621_m-1 выполняют функцию арифметического вычитания из единицы значений функций принадлежности нечетких множеств. Каждый из запоминающих устройств в группах запоминающих устройств 1622₁ - 1622_m-1 и 1623₁ - 1623_m-1 хранят точную нечеткую пороговую информацию от эксперта А и В и через свои выходы в двоичном коде выдают значения элементов нечетких множеств на главные входы каждого из групп определителей пересечения нечетких множеств 1624₁ - 1624_m-1 и 1625₁ - 1625_m-1 соответственно. Каждый из групп определителей пересечения нечетких множеств 1624₁ - 1624_m-1 и 1625₁ - 1625_m-1, получая на свои дополнительные входы в двоичном коде значения элементов дополнения нечетких множеств с первых и вторых выходов соответствующих определителей дополнения нечетких множеств 1621₁ - 1621_m-1, выполняет функцию пересечения, как описано как описано в [10, 11] и в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18). С выходов каждого из групп определителей пересечения нечетких множеств 1624₁ - 1624_m-1 и 1625₁ - 1625_m-1 полученные значения в двоичном коде поступают соответственно на первые и вторые входы определителей объединения нечетких множеств 1626₁ - 1626_m-1, выполняющих завершающий цикл дизъюнктивного суммирования. С выходов каждого из группы определителей объединения нечетких множеств 1626₁ - 1626_m-1 полученные значения в двоичном коде поступают на входы соответствующих решающих устройств 1627₁ - 1627_m-1, на дополнительные входы соответствующих определителей дополнения нечетких множеств 1621₁ - 1621_m-1 и на дополнительные входы соответствующих запоминающих устройств 1623₁ - 1623_m-1. Решающие устройства 1627₁ - 1627_m-1 предназначены для выбора количественных значений нечетких параметров, как описано в [10, 11] и в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18). Передача информации на дополнительные входы соответствующих определителей дополнения нечетких множеств 1621₁ - 1621_m-1 и на дополнительные входы соответствующих запоминающих устройств 1623₁ - 1623_m-1 предназначена для случая, когда количество экспертов больше двух. В этом случае вычисляются дополнения полученных с выходов группы определителей объединения нечетких множеств 1626₁ - 1626_m-1 нечетких множеств в определителях дополнения нечетких множеств 1621₁ - 1621_m-1, а полученные с выходов группы определителей объединения нечетких множеств 1626₁ - 1626_m-1 значения перезаписываются в соответствующие запоминающие устройства 1623₁ - 1623_m-1, играя роль пороговой информации от первого эксперта. Пороговая информация от нового (например, третьего) эксперта записывается через счетчики 1620₁ - 1620_m-1 в запоминающие устройства 1622₁ - 1622_m-1 и цикл вычисления пороговых значений повторяется снова. Для случая, когда значения функции принадлежности для одних тех же нечетких множеств, полученных в результате работы решающих устройств 1627₁ - 1627_m-1, совпадают, предназначены устройства усреднения 1628₁ - 1628_m-1, реализующие процедуру усреднения полученных пороговых значений. С выходов решающих устройств 1627₁ - 1627_m-1 (без процедуры усреднения) или с выходов устройств усреднения 1628₁ - 1628_m-1 (при реализации процедуры усреднения) полученные количественные пороговые значения состояний системы (Х_{пор 1} - Х_{пор m-1}) в двоичном коде, через группу выходов преобразователя вида пороговой информации 1602 и группу пороговых выходов 162₁ - 162_m-1 блока преобразования вида исходных данных 16, поступают на группу пороговых входов 32₁ - 32_m-1 блока коррекции 3 и на группу пороговых входов 62₁ - 62_m-1 блока пороговых устройств 6.

С управляющего выхода 151 блока анализа вида исходных данных 15 (в случае, когда управляющая информация поступает в количественном виде) или с управляющего выхода 161 блока преобразования вида исходных данных (когда управляющая информация задана нечетко и точна (определенна, однозначна)) или с управляющего выхода 181 блока гранулярных вычислений (когда управляющая информация задана нечетко и неточна (неопределенна, зашумлена)) значения элементов матрицы ПВ поступают на вход дешифратора 12 и на вход 40 блока формирования значений матрицы 4. Блок формирования значений матрицы 4 предназначен для регистрации поступающих значений элементов матрицы переходных вероятностей, хранения и считывания управляющей информации. Блок формирования значений матрицы 4 может быть технически реализован, как показано в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18, фиг. 6). Регистрация поступающих априори количественных либо верифицированных и уточненных в блоках 16 и 18 значений элементов матрицы переходных вероятностей, хранение и считывание управляющей информации производится в последовательности, детально описанной в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18) следующим образом. Значения элементов матрицы ПВ в двоичном коде поступают на вход счетчика 402, где происходит их подсчет и регистрация - совпадает ли количество поступивших значений элементов матрицы ПВ с размерностью самой матрицы, определяемой условиями моделирования. С выхода счетчика управляющая информация поступает на вход запоминающего устройства 401, предназначенного для хранения и считывания значений элементов матрицы ПВ. При поступлении новых управляющих воздействий запоминающее устройство 401 освобождает ячейки памяти, передавая управляющую информацию построчно (отдельно каждую строку матрицы ПВ - через отдельный выход) через группу выходов 41₁ - 41 _m блока формирования значений матрицы 4 на управляющие входы 21₁ - 21_m блока формирования нецелочисленных значений индикаторов 2.

Значения элементов матрицы ПВ поддерживаются постоянными на выходах 41₁ - 41_m блока 4 в течение цикла управления и служат для реализации вычислений индикаторов состояния процесса в соответствии с алгоритмом, описанным в прототипе (см. патент РФ №2169944, G06F 17/18, опубликован 27.06.2001 г., бюл. 18). Пороговые значения состояний моделируемого процесса X_{nop 1} - Х_{пор m-1} в течение цикла управления поддерживаются постоянными на пороговых выходах 152₁ - 152_m-1 блока анализа вида исходных данных 15, на пороговых выходах 162₁ - 162_m-1 блока преобразования вида исходных данных 16 и на пороговых выходах 182₁ - 182_m-1 блока гранулярных вычислений 18, служат для реализации вычислений, проводимых в блоке коррекции 3, а также используются для получения элементов вектора предварительных значений индикаторов состояния процесса, осуществляемого в блоке пороговых устройств 6.

Моменты выхода вероятностного автомата из предыдущего состояния определяются генератором тактовых импульсов 8, элементом ИЛИ 14, элементом ЗАПРЕТ 9 при формировании нулевой комбинации на выходе блока задания времени 13. С помощью блока элементов И 10 производится запись полученных значений элементов вектора индикаторов состояний моделируемого процесса в блок памяти 11, где они хранятся до момента истечения периода k (периода смены состояния), определяемого блоком задания времени 13 по значениям кода, формируемого на основе управляющий воздействий. При этом значения управляющей кодовой последовательности с управляющего выхода 151 блока анализа вида исходных данных 15, либо с управляющего выхода 161 блока преобразования вида исходных данных 16, либо с управляющего выхода 181 блока гранулярных вычислений 18 поступают на дешифратор 12, преобразуются им в код, соответствующий временному интервалу периода смены состояний k, записываются в реверсивный счетчик блока 13 и считываются генератором тактовых импульсов 8 до момента появления нулевой комбинации на выходе блока 13, свидетельствующей об истечении времени пребывания автомата в данном состоянии. Управление вероятностно-временным механизмом смены состояний автомата и пороговыми значениями состояний осуществляется по управляющим кодовым и пороговым комбинациям, поступающим либо с управляющих и пороговых выходов (соответственно 151 и 152₁ - 152_m-1) блока анализа вида исходных данных 15, либо с управляющих и пороговых выходов (соответственно 161 и 162₁ - 162_m-1) блока преобразования вида исходных данных 16 либо с управляющих и пороговых выходов (соответственно 181 и 182₁ - 182_m-1) блока гранулярных вычислений 18 в моменты выхода автомата из предыдущего состояния.

В итоге, на выходах блока 13 имеем записанные в двоичном коде значения индикаторов состояния управляемого вероятностного автомата в каждый из моментов времени (определяемых генератором тактовых импульсов 8), с учетом управляющих воздействий и динамически изменяемых пороговых значений (границ) состояний, задаваемых как количественно, так и точно (определенно) либо неточно (неопределенно) качественно, нечетко, с привлечением лингвистической переменной.

Таким образом, анализ принципа работы заявляемого вероятностного автомата показывает очевидность того факта, что наряду с сохраненными возможностями моделирования управляемых полумарковских цепей, формируемых с учетом как количественно, так и нечетко заданных исходных данных, автомат способен осуществлять моделирование управляемых полумарковских цепей, формируемых с учетом неточности (зашумленности, неупорядоченности и неформализованности) нечетко заданных исходных данных, характеризующих пороговые значения (границы) и вероятностно-временной механизм (элементы матриц переходных вероятностей) смены состояний случайных процессов.

Данный вероятностный автомат позволяет повысить степень адекватности модели, уровень достоверности результатов моделирования параметров реального процесса функционирования сложных систем такого класса в условиях априорной неточности (зашумленности) исходных данных большой размерности и, как следствие, повысить обоснованность принимаемых решений по управлению структурой, параметрами и режимами работы информационных вычислительных систем и комплексов средств центров обработки данных, что существенно расширяет функциональные возможности аппаратуры, где заявленный вероятностный автомат будет использован.

ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ

1. Bogale М., Yu Н., Sarkodie-Gyan Т., Abdelgawad A. Characterization and quantification of gait deficits within gait phases using fuzzy-granular computing // Journal of Biomedical Science and Engineering. Vol. 5, No. 12. 2012. pp. 720-728.

2. Бутенков C.A., Кривша B.B., Бутенков Д.С. Гранулированные вычисления в системах интеллектуального анализа пространственных данных. // В сб. трудов Международной конференции «ИАИ-2005», - Киев: 17-20 мая 2005. С. 79-85.

3. Бутакова М.А., Иванченко О.В. Гранулярные вычисления как метод обработки нечеткой информации. // Труды Ростовского государственного университета путей сообщения (РГУПС). №4. 2014. С. 9-12.

4. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Минаева Ю.И. Кронекеровы (тензорные) модели нечетко-множественных гранул // Кибернетика и системный анализ. 2014. Т. 50, №4. С. 42-52.

5. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Минаева Ю.И. Гранулярный компьютинг в системе нечетких множеств на уровне тензорных гранул // Проблемы информатизации и управления. 2012. №4(40). С. 51-61.

6. Бутакова М.А., Гуда А.Н., Иванченко О.В., Карпенко Е.В. Элементы теории гранулярных вычислений с нечеткими приближенными информационными гранулами.// Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2015. №4(60). С. 27-33.

7. Pedrycz W. Fuzzy Sets as a User-Centri Processing Framework of Granular Computing. // Handbook of Granular Computing. Edited by Witold Pedrycz, Andrzej Skowron and Vladik Kreinovich, John Wiley & Sons Ltd. 2008. 1150 p., pp. 98-140.

8. Терентьев B.M., Паращук И.Б. Теоретические основы управления сетями многоканальной радиосвязи. - СПб.: ВАС, 1995, 196 с.

9. Сейдж Э., Мелс Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. - М.: Связь, 1976, 496 с.

10. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц. - М.: Радио и связь, 1982, 432 с.

11. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / под ред. Ягера P.P. - М.: Радио и связь, 1986, 408 с.

1. Вероятностный автомат, содержащий датчик случайной последовательности (1), блок формирования нецелочисленных значений индикаторов (2), блок коррекции (3), блок формирования значений матрицы (4), блок управления (5), блок пороговых устройств (6), блок формирования значений индикаторов (7), элемент ЗАПРЕТ (9), блок элементов И (10), блок памяти (11), дешифратор (12), блок задания времени (13), элемент ИЛИ (14), блок анализа вида исходных данных (15), блок преобразования вида исходных данных (16) и генератор тактовых импульсов (8), выход (81) которого соединен с прямым входом (91) элемента ЗАПРЕТ (9) и тактовым входом (133) блока задания времени (13), группа выходов (134₁ - 134_m) которого является группой выходов (002₁ - 002_m) вероятностного автомата и подключена к соответствующим входам группы входов (142₁ - 142_m) элемента ИЛИ (14), выход (141) которого соединен с инверсным входом (93) элемента ЗАПРЕТ (9), выход (92) которого подключен к тактовым входам (102), (73) и (54) соответственно блока элементов И (10), блока формирования значений индикаторов (7) и блока управления (5), второй вход (51) которого является управляющим входом (001) вероятностного автомата, группа выходов (74₁ - 74_m) блока формирования значений индикаторов (7) соединена с группой входов (101₁ - 101_m) блока элементов И (10), выходы (103₁ - 103_m) которого подключены к входам (111₁ - 111_m) блока памяти (11), группа выходов (112₁ - 112_m) которого соединена с группой интерполяционных входов (22₁ - 22_m) блока формирования нецелочисленных значений индикаторов (2) и подключена к соответствующим входам группы входов (131₁ - 131_m) блока задания времени (13), управляющий вход (132) которого подключен к выходу (122) дешифратора (12), группа управляющих входов (21₁ - 21_m) блока формирования нецелочисленных значений индикаторов (2) соединена с выходами (41₁ - 41_m) блока формирования значений матрицы (4), группа выходов (23₁ - 23_m) блока формирования нецелочисленных значений индикаторов (2) соединена с группой вспомогательных входов (72₁ - 72_m) блока формирования значений индикаторов (7) и с группой информационных входов (31₁ - 31_m) блока коррекции (3), стартовый вход (33) которого подключен к выходу (011) датчика случайной последовательности (1), выход (34) блока коррекции (3) соединен с входом (61) блока пороговых устройств (6), выходы (64₁ - 64_m) которого подключены к информационным входам (71₁ - 71_m) блока формирования значений индикаторов (7), управляющий выход (52) блока управления (5) подключен к управляющему входу (150) блока анализа вида исходных данных (15), группа пороговых входов (153₁ - 153_m-1) которого соединена с группой пороговых выходов (53₁ - 53_m-1) блока управления (5), управляющие выходы (151) и (161) соответственно блока анализа вида исходных данных (15) и блока преобразования вида исходных данных (16) подключены к входу (121) дешифратора (12) и входу (40) блока формирования значений матрицы (4), группа пороговых выходов (152₁ - 152_m-1) блока анализа вида исходных данных (15) и группа пороговых выходов (162₁ - 162_m-1) блока преобразования вида исходных данных (16) параллельно подключены к пороговым входам (32₁ - 32_m-1) блока коррекции (3) и к пороговым входам (62₁ - 62_m-1) блока пороговых устройств (6), отличающийся тем, что дополнительно введены блок гранулирования (17) и блок гранулярных вычислений (18), при этом управляющий выход (181) блока гранулярных вычислений (18) подключен к входу (121) дешифратора (12) и к входу (40) блока формирования значений матрицы (4), группа пороговых выходов (182₁ - 182_m-1) блока гранулярных вычислений (18) подключена к пороговым входам (32₁ - 32_m-1) блока коррекции (3) и к пороговым входам (62₁ - 62_m-1) блока пороговых устройств (6), нечеткий управляющий выход (154) блока анализа вида исходных данных (15) соединен с нечетким управляющим входом (170) блока гранулирования (17), группа нечетких пороговых входов (173₁ - 173_m-1) которого соединена с группой нечетких пороговых выходов (155₁ - 155_m-1) блока анализа вида исходных данных (15), нечеткий управляющий выход (174) блока гранулирования (17) соединен с нечетким управляющим входом (160) блока преобразования вида исходных данных (16), группа нечетких пороговых входов (163₁ - 163_m-1) которого соединена с группой нечетких пороговых выходов (175₁ - 175_m-1) блока гранулирования (17), группа гранулярных выходов (176₁ - 176_m-1) которого соединена с группой гранулярных входов (183₁ - 183_m-1) блока гранулярных вычислений (18), контрольный вход (180) которого подключен к контрольному выходу (171) блока гранулирования (17).

2. Автомат по п. 1, отличающийся тем, что блок гранулирования (17) состоит из селектора (1701) и преобразователя (1702), группа выходов Y (Y₁ - Y_m-1) которого является группой гранулярных выходов (176₁ - 176_m-1) блока гранулирования (17), выход передачи TxD преобразователя (1702) является контрольным выходом (171) блока гранулирования (17), разрешающий выход DSR преобразователя (1702) соединен с инверсным разрешающим входом селектора (1701), группа выходов которого является группой нечетких пороговых выходов (175₁ - 175_m-1) блока гранулирования (17), выход регулировки МТ селектора (1701) является нечетким управляющим выходом (174) блока гранулирования (17) и подключен к входу регулировки DST преобразователя (1702), группа входов D (D₁ - D_m-1) которого соединена с группой входов селектора (1701) и является группой нечетких пороговых входов (173₁ - 173_m-1) блока гранулирования (17), управляющий вход U селектора (1701) подключен к управляющему входу U преобразователя (1702) и является нечетким управляющим входом (170) блока гранулирования (17).

3. Автомат по п. 1, отличающийся тем, что блок гранулярных вычислений (18) состоит из программируемого вычислителя (1801) и запоминающего элемента (1802), группа входов I (I₁ - I_m-1) программируемого вычислителя (1801) является группой гранулярных входов (183₁ - 183_m-1) блока гранулярных вычислений (18), вход данных управления СО и вход OE₁ разрешения выходов А программируемого вычислителя (1801) соединены и являются контрольным входом (180) блока гранулярных вычислений (18), группа выходов А (А₁ - A_m-1) программируемого вычислителя (1801) соединена с группой соответствующих входов (182.2₁ - 182.2_m-1) запоминающего элемента (1802), группа выходов (182.4₁ - 182.4_m-1) которого является группой пороговых выходов (182₁ - 182_m-1) блока гранулярных вычислений (18), выход передачи TxD программируемого вычислителя (1801) подключен к управляющему входу (182.1) запоминающего элемента (1802), управляющий выход (182.3) которого является управляющим выходом (181) блока гранулярных вычислений (18).