Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой
На базе экспертной системы поддержки принятия решений для управления углеобогатительной фабрикой предложены методы интенсификации взаимодействия человека и ЭВМ, повышения качества и оперативности производственных решений операторов. Рассматриваются визуализация экспертных знаний с помощью диаграммно...
Збережено в:
| Дата: | 2004 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2004
|
| Назва видання: | Системні дослідження та інформаційні технології |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50340 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой / Д.А. Зубов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2004. — № 2. — С. 60-69. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-50340 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-503402025-02-09T14:32:13Z Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой Експертна система підтримки прийняття рішень для управління вуглезбагачувальною фабрикою Expert system for decision making support in managing a coal-concentration factory Зубов, Д.А. Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах На базе экспертной системы поддержки принятия решений для управления углеобогатительной фабрикой предложены методы интенсификации взаимодействия человека и ЭВМ, повышения качества и оперативности производственных решений операторов. Рассматриваются визуализация экспертных знаний с помощью диаграммной техники Чена, адаптация фреймовой базы знаний к конечному пользователю на основе динамического интерфейса, ввод речевой информации в рамках системы «Комбат» с последующим распознаванием лингвистических единиц с применением алгоритма компараторной идентификации. Описано программно-аппаратное обеспечение реализации этих функций. Запропоновано методи інтенсифікації взаємодії людини і ЕОМ, підвищення якості та оперативності виробничих рішень операторів. Розглянуто візуалізацію експертних знань за допомогою діаграмної техніки Чена, адаптацію фреймової бази знань до кінцевого користувача на основі динамічного інтерфейсу, введення мовної інформації в рамках системи «Комбат» з наступним розпізнаванням лінгвістичних одиниць за допомогою алгоритму компараторної ідентифікації. Описано програмно-апаратне забезпечення для реалізації цих функцій. Methods for man-computer interaction intensification and increase in the quality and efficiency of operator’s production decisions are offered. The expert knowledge visualization using the Chen diagram technique; the frame knowledge base adaptation to an end-user by the software dynamic interface and the voice input in the «Combat» system with subseguent linguistic units recognition by the comparative identification algorithm are considered. Soft- and hardware for these functions realization are described. 2004 Article Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой / Д.А. Зубов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2004. — № 2. — С. 60-69. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. 1681–6048 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50340 622.333:622.7:004.89 ru Системні дослідження та інформаційні технології application/pdf Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах |
| spellingShingle |
Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Зубов, Д.А. Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой Системні дослідження та інформаційні технології |
| description |
На базе экспертной системы поддержки принятия решений для управления углеобогатительной фабрикой предложены методы интенсификации взаимодействия человека и ЭВМ, повышения качества и оперативности производственных решений операторов. Рассматриваются визуализация экспертных знаний с помощью диаграммной техники Чена, адаптация фреймовой базы знаний к конечному пользователю на основе динамического интерфейса, ввод речевой информации в рамках системы «Комбат» с последующим распознаванием лингвистических единиц с применением алгоритма компараторной идентификации. Описано программно-аппаратное обеспечение реализации этих функций. |
| format |
Article |
| author |
Зубов, Д.А. |
| author_facet |
Зубов, Д.А. |
| author_sort |
Зубов, Д.А. |
| title |
Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой |
| title_short |
Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой |
| title_full |
Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой |
| title_fullStr |
Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой |
| title_full_unstemmed |
Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой |
| title_sort |
экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой |
| publisher |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| publishDate |
2004 |
| topic_facet |
Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50340 |
| citation_txt |
Экспертная система поддержки принятия решений для управления углеобагатительной фабрикой / Д.А. Зубов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2004. — № 2. — С. 60-69. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
| series |
Системні дослідження та інформаційні технології |
| work_keys_str_mv |
AT zubovda ékspertnaâsistemapodderžkiprinâtiârešenijdlâupravleniâugleobagatitelʹnojfabrikoj AT zubovda ekspertnasistemapídtrimkiprijnâttâríšenʹdlâupravlínnâvuglezbagačuvalʹnoûfabrikoû AT zubovda expertsystemfordecisionmakingsupportinmanagingacoalconcentrationfactory |
| first_indexed |
2025-11-26T22:31:44Z |
| last_indexed |
2025-11-26T22:31:44Z |
| _version_ |
1849893907657129984 |
| fulltext |
© Д.А. Зубов, 2004
60 ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2004, № 2
УДК 622.333:622.7:004.89
ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ
РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ УГЛЕОБОГАТИТЕЛЬНОЙ
ФАБРИКОЙ
Д.А. ЗУБОВ
На базе экспертной системы поддержки принятия решений для управления уг-
леобогатительной фабрикой предложены методы интенсификации взаимодей-
ствия человека и ЭВМ, повышения качества и оперативности производствен-
ных решений операторов. Рассматриваются визуализация экспертных знаний с
помощью диаграммной техники Чена, адаптация фреймовой базы знаний к ко-
нечному пользователю на основе динамического интерфейса, ввод речевой
информации в рамках системы «Комбат» с последующим распознаванием
лингвистических единиц с применением алгоритма компараторной идентифи-
кации. Описано программно-аппаратное обеспечение реализации этих функ-
ций.
ВВЕДЕНИЕ
Технологические процессы (ТП) углеобогатительной фабрики (УОФ) харак-
теризуются стохастичностью протекающих внутри установок сложных фи-
зико-химических процессов; значительным уровнем случайных возмуще-
ний; слабой взаимосвязью основных переменных; многомерностью,
зашумленностью, большим запаздыванием и неполнотой информации о вы-
ходных координатах; большим количеством разнотипного оборудования;
отсутствием надежных средств контроля некоторых технологических пара-
метров (например, уровня пульпы во флотомашине, классификации по
крупности угольных частиц в отходах, зольности концентрата и т. д.) [1].
Данные особенности в совокупности усложняют задачу управления ком-
плексом ТП УОФ. Это на практике часто приводит к тому, что квалифика-
ция работников оказывается недостаточной для обслуживания высокотех-
нологичного оборудования и средств автоматизации. В результате обычной
практикой на действующих украинских УОФ становится выключенное или
неработоспособное состояние аппаратуры автоматизации. Поэтому повы-
шение оперативности и качества принимаемых операторами ТП производ-
ственных решений с помощью динамической экспертной системы (ЭС) на
базе эффективных современных методов и алгоритмов интеллектуального
анализа экспертной информации является актуальной задачей.
Анализ проведенных исследований [1–4] показал, что в настоящее
время еще не создан промышленный образец ЭС поддержки принятия ре-
шений операторов, инвариантных ТП. Однако разработаны и эксплуатиру-
ются образцы ЭС отдельных ТП, например, флотации углей [1]. Практика
эксплуатации интеллектуальных систем показывает преимущество ориги-
нальных, ориентированных на конкретную предметную область, ЭС.
Экспертная система поддержки принятия решений для управления …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2004, № 2 61
В данной работе предлагается использовать диаграммную технику Че-
на для визуализации экспертных знаний, динамический интерфейс про-
граммного обеспечения (ПО) для адаптации фреймовой базы знаний (БЗ) к
конечному пользователю, систему «Комбат» для ввода русской речи, алго-
ритм компараторной идентификации для распознавания лингвистических
единиц.
Анализ экспертной информации комплексной системы управления
УОФ проводится в рамках решения задачи синтеза фреймовой динамиче-
ской ЭС поддержки принятия решений операторов ТП, которая реализуется
на базе трех принципов.
1. Дружественность пользовательского интерфейса. Достигается ви-
зуализацией экспертных знаний, естественно-языкового пользовательского
интерфейса, технологии Drag-and-Drop взаимодействия элементов ПО ЭС.
2. Использование БЗ ЭС. Ее структура адекватна модели предметной
области.
3. Построение трассы логического вывода рекомендаций по управле-
нию на основе математического аппарата, адекватного модели представле-
ния знаний.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ CASE-ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ
ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ
Традиционно один из наиболее распространенных способов представления
БЗ ЭС — таблицы или графики [1–4]. Для повышения наглядности и ком-
пактности визуального представления БЗ ЭС предлагается использовать
диаграммы сущность/связь Чена (ERD — Entity-Relationship Diagrams), ко-
торые являются составной частью CASE-технологии [5]. Проиллюстрируем
это на примере одного правила БЗ ЭС поддержки принятия решений опера-
торов флотационного отделения УОФ [6]:
ЕСЛИ в отходах появляется значительное количество угля флотацион-
ной крупности вследствие неполадок в системе классификации материала
перед флотацией,
ТО — улучшить работу классификационной системы.
На рис. 1. каждый тип сущности показан в виде отдельного прямо-
угольника с его именем внутри. Зависимые типы сущностей изображаются в
двойной рамке. Атрибуты сущностей показаны в виде эллипсов с названием
атрибутов, соединенных сплошной линией с соответствующей сущностью
или отношением. Каждый тип отношения показан в виде ромба с названием
отношения внутри. Ромб окружается двойной линией, если отношение зада-
но между зависимым типом сущности и типом сущности, от которой он на-
ходится в зависимости. Отдельные элементы диаграммы соединяются
сплошными линиями.
Использование данного подхода позволяет на одной диаграмме распо-
лагать три исходных множества: факты и рекомендации, а также правила
для получения рекомендаций по управлению, запросы пользовательского
интерфейса. Таким образом, повышается наглядность и компактность пред-
ставления БЗ. Внедрение CASE-технологии в процесс разработки ПО также
Д.А. Зубов
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2004, № 2 62
ускоряет процесс его создания за счет автоматизации процесса синтеза кру-
пномасштабных БЗ большими группами разработчиков и позволяет уже на
ранних этапах проектирования представлять компьютерные данные в соот-
ветствии с выбранной моделью предметной области.
ФРЕЙМОВАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ЭС ПОДДЕРЖКИ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ОПЕРАТОРА ТП УОФ
Один из основных факторов методологии синтеза ПО ЭС — выбор структу-
ры модели представления знаний [2–4]. Выбор фреймовой модели обуслов-
лен:
• использованием более естественных с точки зрения обычной повсе-
дневной практики понятий, простотой введения новых понятий;
• упрощением разработки многократно используемых компонентов
приложений;
• сокращением размера ПО за счет того, что повторяющиеся (насле-
дуемые) свойства и действия многократно не описываются;
• сравнительно простой возможностью внесения изменений в ПО без
модификации уже написанных и уже скомпилированных частей, а в ряде
случаев без их перекомпиляции;
• более четкой локализацией свойств и поведения объектов конкрет-
ного класса в одном месте (используя свойство инкапсуляции), позволяю-
щей проще разбираться со структурой ПО, отлаживать его, находить ошиб-
ки;
Второй конъюнкт
продукции
Значительное
количество угля
Флотационная
крупность
Система классификации
угля перед флотацией
Отходы Уголь
Неисправность
Отходы – система
классификации
Рис. 1. Пример диаграммы сущность/связь
Экспертная система поддержки принятия решений для управления …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2004, № 2 63
• возможностью разделения доступа к различным объектам ПО.
Формально динамическую фреймовую ЭС представим тройкой [3]
>< эээ ,, IВR ,
где эR — рабочая память системы, содержащая текущие данные; эВ —
база знаний, включающая множество фреймов; эI — интерпретатор, синте-
зирующий трассу вывода.
Пусть S — множество логических переменных со строками симво-
лов; Z — множество целых чисел. Файл БЗ представляется линейным мас-
сивом строк в следующем формате ( ф,...,1 Nj = ):
фN (количество фреймов, 0| фф ≥∈ NN Z );
• • •
j (номер фрейма; ф1| Njj ≤≤∈Z );
jR (ранг фрейма j ; 0| ≥∈ jj RR Z );
jK1 (количество конъюнктов 1-го уровня фрейма j ; 0| ,1,1 ≥∈ jj KK Z );
jS ,1,1 (1-й конъюнкт 1-го уровня фрейма j ; S∈jS ,1,1 );
• • •
jК j
S ,1,,1
( jK ,1 -й конъюнкт 1-го уровня фрейма j ; S∈jК j
S ,1,,1
);
• • •
jK ,7 (количество конъюнктов 7-го уровня фрейма j ; 0| ,7,7 ≥∈ jj KK Z ;
jS ,7,1 (1-й конъюнкт 7-го уровня фрейма j ; S∈jS ,7,1 );
• • •
jК j
S ,7,,7
( jK ,7 -й конъюнкт 7-го уровня фрейма j ; S∈jК j
S ,7,,7
);
jI (интерпретация условной части фрейма j ; S∈jI );
jC (комментарий фрейма j ; S∈jC ).
• • •
Как видно из структуры файла БЗ, в фрейме выделяется семь уровней,
число которых определяется максимальным количеством конъюнктов в
условной части решающего правила и рекомендациями системного структу-
рного анализа [5]. Причем последующий уровень представления знаний со-
держит сведения о знаниях предыдущего. Этот метод структурирования
данных обусловлен иерархическим разделением информационных потоков
указанной предметной области и позволяет рассматривать знания с различ-
ным уровнем подробности. Для предметной области поддержки принятия
решений оператора УОФ в ЭС построены тезаурус из 209 элементов и 98
правил. Тестирование продукций показало 89,8% правильных и 10,2% аль-
тернативно возможных выводов.
В работах [7, 8] описана процедура синтеза трассы вывода на основе
классического исчисления высказываний. Синтез осуществляется в рабочей
памяти и заключается в построении линейного массива строк (конъюнктов),
Д.А. Зубов
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2004, № 2 64
выбранных пользователем, заканчивается при равенстве логической едини-
це выражения
jKjjKj jj
SSSS ,7,,7,1,1,,1,1 ,7,1
&&&&&& ……… . (1)
При инсталяции ПО ранги всех фреймов инициализируются значением
0, т.е. имеют одинаковый приоритет. При выполнении условия (1) ранг
фрейма j увеличивается на единицу и, таким образом, при следующем вы-
воде в соответствующем окне программы он будет занимать позицию, кото-
рая старше, чем фрейм с меньшим рангом. Пример фрагмента БЗ приведен в
таблице.
Пример базы знаний фреймовой ЭС
Наименова-
ние слота Значение слота Аналитическое
выражение
Nф 7
• • •
N1 4
R4 2
К1,4 1
S1,1,4 &
& S1,2,4 & S1,3,4
S1,1,4 158 Неполадки в работе грохотов
К2,4 1
S1,2,4 91 Низкая эффективность грохочения
К3,4 1
S1,3,4 92 Залипание отверстий сит или колосников
К4,4 0
К5,4 0
К6,4 0
К7,4 0
I4 99 Освободить грохот от материала и очистить си-
то или колосники
C4 54-е правило
• • •
СИНТЕЗ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ ЭС
Для моделирования ЭС на ЭВМ синтезировано ПО [7, 8], функционирую-
щее в среде Delphi. Код ПО для повышения удобочитаемости и сокращения
объема оптимизирован на базе унификации программных модулей с помо-
щью принципа делегирования и анализа событий в Delphi. Иерархия меню
показана на рис. 2.
Проведено случайное и выборочное тестирование динамических пото-
ков данных ЭС с помощью следующих основных процедур:
• анализ аномальных ситуаций, связанных с описанием, использова-
нием и уничтожением записей фреймов и тезауруса;
Экспертная система поддержки принятия решений для управления …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2004, № 2 65
• генерирование различных ситуаций для прохождения разных ветвей
программы;
• анализ фреймов на противоречивость и наличие некорректных зна-
чений слотов.
Анализ тестирования показывает работоспособность ЭС, которая обес-
печивается раздельным хранением данных фреймов и тезауруса, адекват-
ным представлением знаний предметной области углеобогащения (семь
уровней конъюнктов), дружественностью пользовательского интерфейса
(наличие встроенных программных средств отладки и корректировки БЗ).
ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВЫЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ИНТЕРФЕЙС
Один из основных элементов рассматриваемой системы — ПО ввода и ана-
лиза естественно-языковой информации. Для повышения качества распо-
знавания введенной лингвистической информации предлагается использо-
вать алгоритм компараторной идентификации лингвистических единиц
ограниченного словаря терминов [11]. Развитие технического и алгоритми-
ческого обеспечения речевого ввода информации в промышленных компь-
ютерных системах достигло уровня, позволяющего эффективно их исполь-
зовать для организации качественного естественно-языкового интерфейса.
В данной работе используется SCADA-система на базе Iconics Genesis 32
(SCADA — Supervisory Control and Data Acquisition — дистанционное
управление и сбор данных), которая повышает эргономическую организа-
цию рабочих мест, интенсифицирует взаимодействие человека и ЭВМ. Она
имеет большое значение для углеобогатительного производства с высоким
уровнем шума, где необходимо передавать информационные сообщения из
центральной диспетчерской операторам локальных ТП с использованием
преобразования речь/текст.
В работе [9] проведен анализ двух подходов линейного дихотомическо-
го разделения лингвистических единиц: вычисление коэффициентов поли-
нома, описывающего гиперплоскость по методу наименьших квадратов и
итерационное построение аналитического выражения разделяющей гипер-
поверхности методом потенциальных функций. Показана невозможность их
реализации для естественных языков из-за многомерности и высокой пере-
Тезаурус Добавление записи
Удаление записи
Фреймы Добавление фрейма
Главное меню Удаление
Корректировка
Нормальное функционирование
Справка
Выход
Рис. 2. Иерархия меню ПО динамической ЭС
Д.А. Зубов
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2004, № 2 66
секаемости образов. В этом случае предлагается для повышения качества
распознавания речи использовать ограниченный словарь терминов конкрет-
ной предметной области, что уменьшает количество обрабатываемых дан-
ных и, соответственно, пересекаемость образов.
Для решения задачи синтеза естественно-языкового интерфейса пред-
лагается такая структура программно-аппаратных средств (рис.3).
Функционально SCADA-система выступает в роли ОРС-сервера (пере-
дача данных), а терминал оператора ТП — ОРС-клиента (прием данных).
Выбор элементов обусловлен следующими факторами: гарнитура обеспечи-
вает постоянство расстояния до микрофона, процессор с низким энергопо-
треблением VIA C3 позволяет строить «безвентиляторный» компьютер (в
критических ситуациях отказа вентиляторов блока питания или процессора
компьютер может продолжать работу при низком энергопотреблении
и тепловыделении), все системы распознавания речи совместимы с
16-разрядными звуковыми картами Sound Blaster, освоение SCADA Iconics
Genesis 32 на базе полнофункциональной бесплатной демо-версии, опера-
торские терминалы серии WebOIT фирмы Advantech содержат Intranet-
средства связи. При исследованиях использовался персональный компьютер
среднего уровня с процессором AMD K6-2 500 MHz, звуковой картой ESS
1868, обычной гарнитурой наушники+микрофон (наушники: частотный
диапазон 20…20000Гц, максимальная мощность 100 мВт; микрофон: час-
тотный диапазон 20…16000 Гц, максимальный ток нагрузки 0,4 мА).
Недостаточное внимание уделяется разработке и внедрению промыш-
ленных речевых интерфейсов. Необходимо формирование критериев выбо-
ра конкретной программы ввода речи: стоимость, качество распознавания,
работа с русским языком, способ обучения новым словам. Для экономиче-
ских условий действующих предприятий предлагается использовать систе-
му распознавания русской речи «Комбат» [10], которая при ограниченном
словаре терминов распознает лингвистические единицы с точностью до
Диспетчер
Гарнитура (наушники+микрофон)
Естественно-языковый интерфейс
Система распознавания Компьютер на базе
русской речи “Комбат” процессора с низким
тепловыделением VIA C3,
звуковой карты
SCADA-система Iconics Genesis32 16-bit Sound Blaster
OPC
Операторский терминал Advantech WebOIT-642
Рис. 3. Пример комплекса средств ввода и передачи естественно-языковой
информации
«Комбат»
Экспертная система поддержки принятия решений для управления …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2004, № 2 67
100%. В контексте рассматриваемых критериев «Комбат» имеет лучший
показатель соотношения цена/качество по сравнению с другими известными
системами ввода речи («Dragon NaturallySpeaking», «Горыныч», «Philips
FreeSpeech», «iVoice», «Voice Xpress Professional», «Сакрамент», «IBM
Voicetype Simply Speaking Gold», «Voice for Windows Release 2.5», «IBM Via
Voice»).
Для отработки ситуации неполно набранных или некорректно сформу-
лированных сообщений предлагается использовать модифицированный ал-
горитм компараторной идентификации [11] для сравнения введенных линг-
вистических данных лV с эталонными л,iE ( л,...,1 ni = ; лn — количество
лингвистических эталонов) с последующей их передачей на терминал опе-
ратора ТП. Алгоритм имеет вид:
1. Для двух множеств слов (текстов) лV и л,iE мощностью соответст-
венно лv и л,ie вычисляются мощность их пересечения л,лл, ii EVn ∩= и
средняя мощность 2/)( л,лл, ii evm += .
2. Вычисляется мера пословного совпадения л,л,л, / iii mnr = , где л,ir
меняется от 0 при ∅=л,л iEV ∩ до 1 при л,л iEV = .
3. Определяется максимальная мера совпадения л,ir и, соответственно,
индекс i , который указывает номер лингвистического эталона.
Предложенный алгоритм организации естественно-языкового интер-
фейса был использован для синтеза прототипа SCADA поточно-
транспортной системы сушильного отделения УОФ «Луганская». Анализ
словаря лингвистических единиц операторской станции № 1 показал, что он
с достаточной для практики точностью описывается множеством словоформ
мощностью 78 слов. В словарь вошли такие словоформы: агрегата, аппарат,
барабана, барабанный, вентилятор и др. Построенный тезаурус вводится в
доступную для всех текстовых процессоров словарную группу «Sys-
tem/Global Commands» системы «Комбат». ПО реализовано на базе
встроенного языка программирования Visual Basic for Application в SCADA-
системе Iconics Genesis 32. Отличительной особенностью разработки явля-
ется хранение базы данных лингвистических эталонов в формате файла
электронной таблицы Microsoft Excel, что обеспечивает доступ для других
программ. На рис.4 показан фрагмент работы ПО в режиме передачи нового
информационного сообщения от ОРС-сервера ОРС-клиенту по тэгу
«TagNew1» OPC-Simulator с описанием окон приложений. Тестирование
разработанного ПО показало, что качество распознавания лингвистических
эталонов и речи при настройке системы на конечных пользователей дости-
гает 100%.
В настоящее время разработчики современных компьютерных уст-
ройств во всем мире уделяют значительное внимание развитию лингвисти-
ческого ПО, которое позволяет строить интеллектуальные автоматизиро-
ванные комплексы. Мы же рассмотрели лишь один из вариантов синтеза
речевого человеко-машинного интерфейса (система «Комбат») с обработкой
лингвистической информации на базе алгоритма компараторной иденти-
фикации.
Д.А. Зубов
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2004, № 2 68
ВЫВОДЫ
Анализ экспертной информации комплексной системы управления УОФ
проведен в рамках решения задачи синтеза фреймовой динамической ЭС
поддержки принятия решений операторов ТП с использованием следующих
принципов: дружественности пользовательского интерфейса, которая дос-
тигнута на базе визуализации экспертных знаний с помощью диаграммной
техники Чена; естественно-языкового пользовательского интерфейса на ос-
нове компараторной идентификации лингвистических единиц ограниченно-
го словаря терминов; технологии Drag-and-Drop взаимодействия элементов
ПО динамической ЭС; использования фреймовой БЗ ЭС, которая адекватно
описывает предметную область УОФ.
Данный подход позволяет повысить оперативность и качество прини-
маемых операторами ТП решений. Корректность функционирования ЭС
поддержки принятия решений операторов ТП УОФ подтверждается совпа-
дением выводов, полученных при тестировании ЭС, и экспертов на 89,8 %, а
также стопроцентным распознаванием введенной лингвистической инфор-
мации при настройке на конечного пользователя.
Дальнейшим развитием предложенного подхода представляется разра-
ботка, совершенствование и внедрение современных технологий ввода и
распознавания речи, что позволит эргономично интенсифицировать взаимо-
действие человека и ЭВМ.
Рис. 4. Фрагмент работы программы
Экспертная система поддержки принятия решений для управления …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2004, № 2 69
ЛИТЕРАТУРА
1. Зубов Д.А. Разработка системы автоматизированного управления цехом флота-
ции углей на базе экспертных оценок: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. —
Луганск, 1998. — 234 с.
2. Герман О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. —
Минск.: ДизайнПРО, 1995. — 255 с.
3. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие /
Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. — М.: Финансы и
статистика, 1996. — 320 с.
4. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной
технологии. — М.: Наука, 1988. — 280 с.
5. Калянов Г.Н. CASE — структурный системный анализ. — М.: ЛОРИ, 1996. —
240 с.
6. Зубов Д.А. Использование CASE-технологий при проектировании продукцион-
ной экспертной системы // Вiсник СНУ ім. В. Даля. — 2002. — № 1(47). —
С. 257–260.
7. Зубов Д.А. Динамическая фреймовая экспертная система поддержки решений
оператора углеобогатительной фабрики // Искусственный интеллект. —
2002. — № 1. — С. 73–80.
8. Зубов Д.А. Логический вывод в базе знаний оператора углеобогатительной
фабрики на основе классического исчисления высказываний // Вiсник СНУ
ім. В. Даля. — 2002. — № 8(54). — С. 159–162.
9. Зубов Д.А. Интеллектуальный пользовательский интерфейс на базе информа-
тивного лингвистического анализатора // Новые технологии управления
движением технических объектов: Материалы 3-й Междунар. науч.-техн.
конф. — Ростов-на-Дону: Изд. СКНЦ ВШ, 2000. — С. 91–93.
10. Суханова М. А что у нас? // Мир ПК. — № 3. — 1999. — С. 43.
11. Бондаренко М.Ф., Калиновский А.С., Рябова Н.В. Методы и модели извлечения
знаний из текстовых баз данных // Тр. Одесского политехн. ун-та: Научный
и производственно-практический сборник по техническим и естественным
наукам. — Одесса, 2001. — Вып. 4 (16). — С. 119–121.
Поступила 25.06 2003
|