Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень

Розглянуто моделі побудови експертних висновків для розв’язання задач управління в ієрархічних системах в умовах дії факторів ризику.

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2010
Hauptverfasser:	Сікора, Л.С., Лиса, Н.К.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainian
Veröffentlicht:	Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2010
Schriftenreihe:	Моделювання та інформаційні технології
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/21839
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень / Л.С. Сікора, Н.К. Лиса // Моделювання та інформаційні технології: Зб. наук. пр. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2010. — Вип. 56. — С. 168-180. — Бібліогр.: 4 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-21839
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-218392025-02-23T17:25:50Z Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень Сікора, Л.С. Лиса, Н.К. Розглянуто моделі побудови експертних висновків для розв’язання задач управління в ієрархічних системах в умовах дії факторів ризику. 2010 Article Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень / Л.С. Сікора, Н.К. Лиса // Моделювання та інформаційні технології: Зб. наук. пр. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2010. — Вип. 56. — С. 168-180. — Бібліогр.: 4 назв. — укр. XXXX-0068 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/21839 616 uk Моделювання та інформаційні технології application/pdf Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
description	Розглянуто моделі побудови експертних висновків для розв’язання задач управління в ієрархічних системах в умовах дії факторів ризику.
format	Article
author	Сікора, Л.С. Лиса, Н.К.
spellingShingle	Сікора, Л.С. Лиса, Н.К. Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень Моделювання та інформаційні технології
author_facet	Сікора, Л.С. Лиса, Н.К.
author_sort	Сікора, Л.С.
title	Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень
title_short	Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень
title_full	Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень
title_fullStr	Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень
title_full_unstemmed	Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень
title_sort	моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень
publisher	Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
publishDate	2010
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/21839
citation_txt	Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень / Л.С. Сікора, Н.К. Лиса // Моделювання та інформаційні технології: Зб. наук. пр. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2010. — Вип. 56. — С. 168-180. — Бібліогр.: 4 назв. — укр.
series	Моделювання та інформаційні технології
work_keys_str_mv	AT síkorals modelíekspertnihvisnovkívprinepovnihdanihprostaníntegrovanihsistemdlâformuvannâupravlâûčihríšenʹ AT lisank modelíekspertnihvisnovkívprinepovnihdanihprostaníntegrovanihsistemdlâformuvannâupravlâûčihríšenʹ
first_indexed	2025-11-24T03:12:55Z
last_indexed	2025-11-24T03:12:55Z
_version_	1849639803552792576
fulltext	168 © Л.С.Сікора, Н.К. Лиса УДК 616 Л.С. Сікора, д.т.н., Н.К. Лиса, н.с., Львів, ЦСД «ЕБТЕС» МОДЕЛІ ЕКСПЕРТНИХ ВИСНОВКІВ ПРИ НЕПОВНИХ ДАНИХ ПРО СТАН ІНТЕГРОВАНИХ СИСТЕМ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ УПРАВЛЯЮЧИХ РІШЕНЬ Анотація. Розглянуто моделі побудови експертних висновків для розв’язання задач управління в ієрархічних системах в умовах дії факторів ризику. Ключові слова: експерт, рішення, нечіткі дані. інтеграція систем, простір станів системи, когнітивна модель особи. Актуальність. Сучасний стан розвитку технологій управління складними об’єктами в структурі інтегрованих ієрархічних систем характеризується наявністю: • автоматичних систем управління технологічними процесами в складних об’єктах; • комбінованими людино-машиними інтегрованими системами оперативного управління комплексом об’єктів і агрегатів; • оперативно - аміністративним стратегічним ціле орієнтованим управлінням на всіх рівнях ієрархії, що відповідно вимагає від персоналу високого рівня фахової підготовки, інтелектуальної психологічної стійкості, професіональної зрілості. В критичних для прийняття рішень момент часу контролю та управління, від персоналу вимагається ціле орієнтована мотивована поведінка, яка залежить від когнітивних здібностей особи. За когнітивними характеристиками можна виділити два базових типи мислення оперативного працівника: • особа з сценарною уявою розвитку подій в системі і образним мисленням при формуванні рішень на основі підсвідомо накоплених знань і набутого професійного досвіду; • особи з аналітичним структурованим мисленням, на основі налізу подій синтезу стратегій і планів дій з використанням базових знань та знань про структуру і динаміку, мету функціонування ієрархії та кожного агрегата, що характеризує здатність до інтегрованого мислення при формуванні рішень. Відповідно на верхньому рівні ієрархії рішення повинні формувати особи другого типу, але при нечіткості і неповності даних про ситуацію на різних рівнях ієрархії. як від інформаційних систем АСУ-ТП так і операторів лабораторного контролю повинні підключатись експерти. Ці особи забезпечують повноту даних про ситуацію за рахунок високого рівня знань, 169 здатністю моделювати і інтерпретувати ситуацію в ієрархії, формувати оперативні дії для недопущення аварійних ситуацій на об’єктах, блоках, агрегатах технологічних систем і забезпечити функціональну стійкість ієрархії в кризових ситуаціях. В структурі ієрархії можуть бути [1-4] як окремі експерти, так і команди, а в більш складних ієрархіях необхідно мати експертні системи в структурі інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень (СППР). Рис. 1. Схема ієрархії колективу експертних систем управління виробничою структурою 170 Позначання на схемі (рис.1): ПНО - потенційно-небезпечний технологічний активний об’єкт – реактор, ВП - вимірювальний перетворювач, ВМ - виконавчий механізм, ІВС- інформаційно-вимірювальна система, АСУ-ТП – автоматична система управління технологічним процесом, ЕС - експертна система, ІА - інтелектуальний агент-експерт, ІАкс - команда інтелектуальних агентів експертів. Відповідно до структури системи (Рис.1) і цільових задач формуються технології придбання і використання знань для розв’язання задач управління в АСУ-ТП. Проблема придбання знань експертами і експертними людино – машинними системами. Режим ЕС придбання знань характеризується тим що виконує когнітивні інтелектуальні функції, які полягають в оцінці образу ситуації і прийняття рішень відповідно роль особи полягає в тому що: • експерт обробляє дані і знання предметної області, відповідно до цільової задачі і вибирає схему, процедуру, алгоритм та стратегію її розв’язання; • експерт при недостатності даних і неповноті знань здійснює пошук методів доповнення знань в рамках базової теорії та на основі евристик генерує гіпотези про схеми розв’язання задачі, вибирає процедури або алгоритми; • при знаходження відповідної схеми розв’язання задачі, проблеми експерт описує проблемну область у вигляді сукупності фактів і правил ( доведення, розв’язання) та наповнює ЕС новими знаннями як основу процесу самонавчання ЕС. Режим ЕС консультації клієнт – ІА: при діалозі оператора- інтелектуального агента (ІА) з ЕС забезпечує розв’язання задачі з предметно – орієнтованої області використовуючи сформовану базу знань і БД, СД- ЕС. Режим усвідомлення ЕС, власної сутності знаневої компоненти через самотестування, що включає процедури пояснення, механізми схеми, процедури доведення при розв’язанні тестових задач ( само діагностика) в структурі виробничої системи, як системи, що бере участь в стратегічному управлінні (рис. 1). Технологія синтезу інформаційного забезпечення експертних систем. Розглянемо етапи синтезу [1-4]. Етап 1. Формування стратегіч ного цільового завдання. Етап 2. Вибір стратегій ситезу ЕС для конкретної предметної області. Етап 3. Ідентифікація в процесі якої визначаються розрішимі класи задач, які необхідно розв’язати для уточнення цільових завдань. Етап 4. Концептуалізація – проводиться змістовний аналіз предметної 171 області, виділяються основні поняття і їх взаємозв’язки, визначаються методи і стратегії розв’язання задач. Етап 5. Формалізація вибираються мови представлення даних і задач, програмні засоби, розробляються способи представлення знань, формалізуються основні поняття. Етап 6. Наповнення експертом бази даних і знань, формування інтерфейсу, стратегії та режими діалогу: (оператор – ЕС – СППР) • RЕС1 – видобування знань від експерта; • RЕС2 - Організація ієрархії знань з цілю ефективної роботи; • RЕС3 – представлення запитів і знань у формі зрозумілій ЕС. Етап 7. На етапі тестування експерт і інженер по знанням ( ІАе, ІАd) з допомогою діалогових і пояснювальних засобів провіряють компетентність ЕС до заданого рівня правдоподібності і коректності. Етап 8. Режим роботи з клієнтами. Процес виявлення знань експертами полягає в процедурах проведення ними евристичного і логічного аналізу проблемної області відповідно до цільових завдань, з врахуванням когнітивних особливостей кожного, та формування моделей: • об’єктів і понять предметної області для виявлення цілей, оцінки ситуацій, побудови процедур, схем прийняття рішень; • характеристик стану об’єкта і ситуацій (ймовірності настання подій, коефіцієнтів значимості цілей, рангування альтернатив, виявлення ознак переваг); • показників порівняння ситуацій для виявлення причинно- наслідкових зв’язків між об’єктами та степеня впливу в ієрархії об’єктів та управляючих структур. Моделі опису об’єктів. Для формального опису множини об’єктів певного класу і відношень між ними вводиться поняття емпіричної структури [4]. [ ]( ) 1, 0 , 1, , 1,, /ijRR j n i i i m ij i j i mi r mKL M ob Ob R Ob Ob = = == = ≡ ←⎯⎯→ , якщо ,, : : \|i j ij j j i I j II I R Ob Ob = ∈∀ ∈ ∃ ∈ ↔ - то система відношень на { }KL M - повна. Якщо , : , j J i j ij i j i II I R Ob Ob = =∀ ∈ ∃ ∈ ≡ > - то на класі об’єктів вводиться відношення порядку. Як основа рангування об’єктів по певному критерію що вводяться на основі рангових інтервалів , ,sIR M N f - де 1 2, ..b nM O R R R= - множина об’єктів і відношень, 1 2, .. kH N S S S= , N - множина дійсних чисел, iS - відношення, H – чисельна рангова система. Це дає змогу побудувати 172 ієрархію об’єктів та страт в структурі складної системи порівнюючи пари ij ijM Oмодель обєкт− . 173 Концепція колективу експертів. Для підвищення якості експертних заключень при побудові системи знань формують групи експертів 9 інтелектуальних агентів eiIA на основі індивідуальних характеристик ( компетентність, креактивність, активність, конформалізм, колективізм, самокритичність). Відносні коефіцієнти компетентності кожного члена групи на основі висновків членів колективу експертів формуються у вигляді: 1 1 1 1 1 1 . − = = − = − ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ = ∑∑∑ m i m j h jij m j h jij n i KXKXK де 1, , 1, , 1,2,i m j m h m∈ ∈ = - число експертів, h - номер рангу шкали компетентності. Особливості мислення експерта визначається через когнітивний потенціал: 1 2( ) max ( );h T kj j j BZ K IK IQϕ μ μ μ= + → max 1 2ˆ ˆ( max max );h T K j jK IKϕ μ μ= ⋅ + ⋅ де 1 2( , , )T jIKμ μ - визначені когнітивні коефіцієнти характерні для аналітичного і образного мислення визначені для кожного j-го експерта тестування інтелекту (IQ). Достовірність висновків експерта оцінюється по формулі: ( ) ( ) 1 * i i n i V j i j N n D Z N μ = = ∑ де ( )iN n число правильних висновків відповідно до степені складності задач, ( ) ,iV j iZ Nμ - загальне число участі в експертизах. Відповідно ефективні групові експертні стратегії пошуку схеми розв’язування проблемних задач базуються на використанні наступних методів: дискусія, інтерв’ю. діалог, мозковий штурм, колективна генерація ідей та гіпотез щодо побудови процедур пошуку результативних моделей досягнення мети. Групова експертна оцінка ситуацій на об’єктах виробництва з агрегованою структурою, формується у вигляді висновків на основі оцінки ситуації в просторі станів об’єкта. j n ijn m j i n i KXgX ∑∑ == ∧ = 11 де ng - коефіцієнти ваги показників порівняння в просторі станів об’єктів в поточному часі; jK - коефіцієнт компетентності експерта; n ijX - прямі оцінки 174 стану об’єкта на інтервалі доступних значень параметрів. Модель ситуації в просторі станів об’єкта на основі альтернативного розбиття інтервалу допустимих параметрів. Відповідно до ситуації в просторі станів, експерт може дати рекомендації щодо виконання управляючих дій в АСУ-ТП оператором на основі правила ( ) ( )i: A ( )jik i i uiD якщо то B B K ⇒ < > → , де ( )iA LO DSit tθ⎡ ⎤= ⎣ ⎦ - лінгвістичний опис ситуації по параметру θ в момент it ; jikD - правило класифікації ситуації по результатах опрацювання даних, iB - опис класу ситуації відносно ознак граничних аварійних режимів: ( ) ( ),i i Ai g i B t V L Lθ ∧⎧ ⎫⎪ ⎪≡ ∈⎨ ⎬ ⎪ ⎪⎩ ⎭ , ( ) ( ) S 1 , S n i Ai gi u i U V L L U V NR П Δ = ⎡ ⎤ ≡⎡ ⎤⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ - простір станів об’єкту управління з кожного підпросторів нормального і граничного режимів, uiK - команда виконання управляючих дій для виходу в цільову область ПНО. Структуризація даних і їх ситуаційна інтерпретація. Формування стратегій рішень на управління енергоактивними об’єктами ґрунтується на концепції розбиття простору станів ZS I mП I= × , то простору цільового ( )( )zS I , ,m A iП T L V C= × Ω на альтернативній області, які розмежовуються лініями граничних, аварійних, нормальних режимів ( ) ( ) ( )( ), , , , , ,R R A A N O NL L L L L L L+ − + − + − Ζ та цільової області функціонування ( ) , n ni L L mCV I I T+ −⎡ ⎤⊂ ×⎣ ⎦ , де , ,Ln LnI I I+ − Ζ - інтервальні оцінки параметрів 175 альтернативних областей. При ситуації повноти даних від вимірюваних пристроїв і ІВС (інформаційно-вимірювальних систем) формуються образи ситуацій в просторі станів спряженого з цільовим і коректно інтерпретується зміст ситуації в системі як підстава рішень. В процесі експлуатації, за рахунок еволюційних змін режимів і структури системи неможливо одержати повну інформацію про поточну ситуацію, так як змінюється технологічне середовище, що приводить до розмитості структури даних. Відповідно проявляються відхилення в фізико-хімічній структурі технологічних процесів, що відповідно вимагає додаткових вимірювальних засобів для оцінки фізико-хімічних параметрів технологічного середовища. Результати таких вимірювань необхідно інтерпретувати в сенсі всієї структури розповзання технологічних параметрів на основі інтервальних оцінок, що дозволить виявити вплив технологічного середовища ( води, масла, мазуту. хімічних розчинів), яке по суті є агресивним на транспортні комунікації матеріальних і енергоактивних ресурсів. Це відповідно спричиняє до зміни режимів в енергоактивних блоках ( якість води в парових котлах, системи подачі нафтопродуктів і т. д.). Ця ситуація ускладнює управління об’єктами на основі АСУ-ТП, так і роботу експертів, які повинні повязувати на основі причинно-наслідкових зв’язків фізико-хімічні структурні зміни в агрегатах, вияснити їх критичність і відповідно інтерпретувати при представлені даних на верхні рівні корпоративної ієрархії, яка в більшості не є професійною в технологічному напрямку і має низький управлінський рівень, це і створює складності в подані інформації про динамічні ситуації в ієрархії. Правила Байеса при оцінці каузальних зв’язків факторів впливу на режими ПНО. Побудова правила Байеса умовної імовірності подій в структурі системи АСУ-ТП [1-4]. Аксіоми для імовірнісної функції р на множині подій SL: 1Acs : ( ) 0p A ≥ для ; SA SL SΔ∀ ∈ Ω ⊂ ( ) ( ) [ ] 1 2 : 1, ; , 0,1 ; n i i ii Acs p U A A p A = Ω = Ω = ∀ ∈Ω ∈ ( ) ( )1 2 1 3 : ... ; k i i Acs p A A A p A = =∑UU U Для простору станів з двох підмножин з множинами подій А та ⎤А маємо ( ) ( ) ( ) ( ) 1p A p A p A A p+ ⎤ = ⎤ = Ω =U При пов’язаності подій А і В на Ω ймовірність того що виникне подія А 176 B A A коли відбулася подія В визначається умовною ймовірністю А по В: ( )/p A B Ймовірність того що відбудуться разом події А і В визначається сумісною ймовірністю подій ( )BAp I : Відповідно умовну ймовірність можна визначити: ( ) ( ) ( ) ( )\| , 0; p A B p A B p B p B = ≠ I ( ) ( ) ( ) ( )\| , 0 p B A p B A p A p A = = I ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )\| , \|p B A p B A p A p A B p B A p B A p A= = = ×I I I Відповідно одержимо правило Байеса: ( ) ( ) ( ) ( ) \| \| p B A p A p A B p B × = , то зв'язок з структурою множин в просторі станів матиме вигляд в наступній формі: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ), * ;p A B p A p B p A B p A p B= + =U I ( ) ( ) ( ) ( );p A B p A p B p A B= + −U I ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ), \| \|B B A B IA p B p B A p A p B A p B= = + ⎤I U I звідки конструктивне правило Байеса матиме вигляд ( ) ( ) ( \| ) ( )\| \| ( ) () \| ) [ ] p B A p Ap A B p B A p A p B A p A × = × + ⎤ × ⎤ - правило визначає умовну ймовірність подій В при умові А і дозволяє виконувати процедуру виводу. Виконаємо розбиття простору станів [4] обєкту управління, який представимо у виді 1 1 n K j j m i i i i S I T A A − Θ = = ⎛ ⎞ ⎛ ⎞ ⎜ ⎟Π = × = ⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎝ ⎠ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ U UC - обєднання альтернативних областей стану, де iB - координата 1 n m mj j T τ = = U інтервали термінального часу / 2i mj jA I θτ= × - область альтернативного стану 177 обєкта, ( ), , ,i i i i iB A B x t ε∈ = - координата точки стану ( ),i ix t з околом радіуса ε в момент часу it Ситуації які можуть виникнути в просторі станів розбитого на альтернативи: ( ) ,, 11 j K j mmjiii K i TTIBIAA τθ == =×=∏ UUU де iA - множина дозволеного стану, ІА- недозволеного. A A+ A Θmax ΘV t A A A+ A+ A LA + LA - Tm IΘ Відповідно здійснюється привязка інтервалу допустимих параметрів стану обєкта до цільових параметрів граничних режимів min , maxj vi jI Qθ θ⎡ ⎤= ⎣ ⎦ , при цьому лінії граничного режиму ,A AL L+ − виділяють смуги допустимих і недозволених станів. ( ) ,nz mS A IA T− −⎡ ⎤= ×⎣ ⎦U [ ],oz mS A T= × ns mS IA T+ +⎡ ⎤= ×⎣ ⎦ . Відповідно розгортка множин станів в термінальному часі має вид 1 , N m i i T τ = = U ( ) ii A i iA I θ τ= × , 1 i K A i I Iθ = =U , де ( )dim iA iI A θ= - розмір множини по осі параметрів , iIθ τ - крок термінального часу на циклі управління. Відповідно проектуючи простір станів, в цільовий простір та виконуючи розбиття на альтернативні підмножини, одержимо модель ситуаційного цільового простору з набором класів можливих станів відносно ліній аварійних режимів ( ),A AL L+ − { } ( )0 max; , A u i m A AS T C I T L Lθθ θ + −∏ = × ⇒∏ × , де ,m u uT T T⊂ - час терміну управління, mT - локальний термінальний час, max 0 Iθθ θ− = - інтервал параметра стану об’єкта управління. Для складного об’єкта , iS C∏ ∏ - будуть багатомірними параметричними просторами. 178 ;r mS R∏ ⊂ 1,r m≤ + r n i cC R∏ ⊂ , r n j≤ + . Логічний вивід про ситуацію на основі суб’єктивної ймовірності відповідно має структуру у вигляді гіпотези: iH : якщо ( ){ S t ijSit A істинаθ∏ ∈ − ijA ijTo E p }подія буде спостерігатися з ймовірністю− − − − − Відповідно маємо наступні стани: ( )1 : S t ijS Sit Aθ∏ ∈ - відбулася, то ijAE - подія проходить з ймовірністю ;ijp 2: SS Sit∏ - невідома, ijAE - відбулася, тоді формула Байеса дозволяє обчислити ймовірність ijp - події. Згідно викладених міркувань одержимо: ( ):i S t ijH Sit Aθ∏ ∈ - гіпотеза вірна; ijAE - подія, яка вказує що наступило ( відбулося) доведення, яке вказує на підтвердження правильності гіпотези .iH Правило зв’язку гіпотези з наслідком і спостережуваної події з гіпотезою формується на основі формули Байеса: ( \| ) ( ) : ( \| ) ; ( \| ) ( \| ) ( ) ij ij ij ij A i i S i A A i A i i p E H p H p H E p E H p E H p H × ∏ = + ⎤ × ⎤ де ( )ip H - апріорна ймовірність гіпотези про можливість відбування факту ( )S t ijSit Aθ∏ ⊂ . В експертних системах ймовірності настання фактів пов’язаних з класами ситуацій визначаються на основі експериментів, досвіду експлуатації, теоретичних висновків і запам’ятовуються в базу знань в таблицях. ˆ: ( \| ) [0;1]i i i K ijk ijkSit Strukt F Pη Θ → → ∈ Ситуація в структурі j по параметру ˆ KΘ \|факти\| Ймовірності Pijk Відповідно формуються таблиці типу: • апріорні ймовірності всіх можливих гіпотез ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ =1 \| i nHp i ; • умовні ймовірності виконання факту при умові існування гіпотез 179 ( )\|i jp E H ; • для умовно незалежних подій 1E і 2E їх сумісна ймовірність при умові гіпотези H відповідно : ( ) ( ) ( )1 2 1 2, \| \| \| ;i i ip E E H p E H p E H= × • для експертного висновку формуються оцінки ситуацій на основі апостеріорної ймовірності: ( ) ( )1 1\| .... , .....i k i mp H E E H H H ∧ ∈ де ( ) [ ]....i KE E KL E⊂ , - в клас симптомів настання подій в структурі по набору параметрів ˆ{ \| } 1i k i θ = , які визначаються на основі виразів для одного факту подій спровокованих та множини гіпотез: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 i i i n k x k p E H p H p H E p E H p H = × = ×∑ 1,i m − ∀ ∈ і у випадку множини проявів відносно гіпотези Н; ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 2 1 2 1 2 1 , ... , ..... , 1, , ... n i i i n m n k k k p E E E H p H p H E E E i m p E E E H H = × = ∈ ×∑ де iE - подія відбулася, якщо параметри стану відображають ситуацію у вигляді ( )( )ˆ( , ) ,ij S i j uE Sit t V NRθ∏≡ ∈ ( )uV NR - область керованого нормального режиму. При наближені до граничних режимів які можуть привести до аварійних ситуацій опис подій задається у вигляді ( )( )ˆ( , ) , ,ik S i k n K R R k mE Sit t I L L t Tθ τ+ − ∏ +≡ ∈ ∈ ⊂ , для і-го параметра iθ ∧ в момент kt , а ( )lg , 1,i i jA Z t j nθ ∧ = = - визначається на основі алгоритму оцінювання технологічного параметра ( )i jZ t , а з врахуванням дії збурюючи факторів маємо представлення ( ), .... ,i j ij kjZ t ς ξ де ijς - збурюючи фактори, що діють на технологічний процес, zW - функція густини ймовірностей. 180 Якщо експертна оцінка ˆ iZ занижена, то система управління може помилково вивести за час ukτ технологічний режим в аварійну зону з граничного стану. Висновок. В статі розглянуто моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень. Відповідно до задачі управління розглянуто особливості прийняття рішень людиною в структурі АСУ-ТП, оцінено здатність оперативного персоналу до придбання професійних знань, проведено аналіз можливостей особи експерта формувати оцінки ситуацій в структурі СППР виходячи з моделей об’єкта і його поведінки в просторі станів. Проведено оцінку ефективності роботи команди експертів в ієрархічній структурі управління виробництвом на основі ситуаційної інтерпретації даних з використанням правила Байеса при оцінці причинних зв’язків, та розглянуто елементи концепції побудови експертних баз даних, як інформаційного базису ефективного управління в умовах дії факторів збурюючи технологічний процес. 1. Хабаров С. Экспертные системы ( конспект лекций). – М. И. У. информ. технологии. 2007.-с.250. 2. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам.- М. Мир. 1989.-с.388. 3. Построение экспертных систем / ред Д. Ленат – М. Мир, 1987.- с.441. 4. Сікора Л. Систематологія прийняття рішень на управління в складних технологічних структурах.- Львів.: Каменяр, 1998.- с.453. Поступила 11.02.2010р.

Моделі експертних висновків при неповних даних про стан інтегрованих систем для формування управляючих рішень

Institution

Ähnliche Einträge