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<= Gv,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