Интегрированные системы поддержки принятия решений. Интегрируемая интеллектуальная система должна

 

Интегрируемая интеллектуальная система должна:

1. быть способной к обучению;

2. собирать и накапливать информацию о поведении системы в базе данных с целью ее использования для обучения;

3. на основе информации, накопленной в БД и БЗ моделировать ситуацию, в которой приходится принимать решение;

4. оценивать качество принятых решений с учетом заданных критериев и использованием полученных моделей;

5. своевременно отслеживать изменение ситуации;

6. восстанавливать или игнорировать недостающие данные;

 

Подсистемы.

Для построения модулей нужно решить последовательность задач обработки информации.

На первом этапе решаются задачи сбора, обработки и оценивания количественной и семантической информации. Кроме этого, рассматриваются информационные воздействия на процесс получения информации и на систему в целом.

Второй этап – решаются задачи количественного и семантического анализа. Ценность семантической информации повышается с помощью сопоставления нечетких подмножеств или нахождения предикатов.

 

При семантическом анализе решаются задачи:

· Нечеткое логическое и лингвистическое качественное моделирование и оценивание;

· Размывание неточной количественной информации;

· Перевод информации в предикатную форму;

· Перевод семантической информации в лингвистическую форму;

 

????

· Размещение источников экспериментальной информации;

· Управление измерениями;

· Оценивание параметров;

· Моделирование, оценивание, прогнозирование состояний параметров и процессов;

Третий этап – согласование разнородной информации, извлечение знаний и данных, построение и формирование моделей. Для этого существует 2 способа:

1. Построение многоуровневой формальной модели, каждый уровень которой определяется одним типом информации

2. Увязывание разнородной информации и приведение ее к одному виду. Ее нужно представить в универсальной форме с применением лингвистических переменных или предикатов.

Процесс системного анализа информационной системы средствами подсистемы моделирования заключается в последовательном выполнении следующий шагов

4. Предварительная обработка информации о системе

5. Моделирование процессов

6. Адаптирование полученных моделей к реальным условиям

В результате в базе знаний размещается модель

M=(T, Xт<=X ^m, Yт<= Yⁿ, Gт<= G^v,П, ∑)

T- интервал наблюдения

X– пространство входных взаимодействий

Y - пространство выходных взаимодействий

G- пространство состояний

П, ∑ - операторы выхода и перехода

Модель функционирования системы должна обеспечивать прогнозирование процесса функционирования на всём интервале времени Т, по заданному вектору G(t0) и входному процессу X. Если все составляющие формулы определены- модель полностью задана и может использоваться.

Вариант№9