Введение к работе
Актуальность работы. При разработке систем управления сложными производственными процессами исследователи сталкиваются с задачами, которые не поддаются полной формализации. Это связано с разнородностью факторов, влияющих на протекание процесса, недостоверностью, неполнотой и противоречивостью получаемой информации, сложностью и разнообразием стадий, входящих в процесс, а также невозможностью представления желаемых целей в виде функционального критерия. До настоящего времени не удалось получить достаточно адекватные модели, причем непрерывное и трудно контролируемое изменение параметров объекта, например, вследствие износа оборудования, колебаний свойств исходных материалов, требует частой повторной идентификации модели, а частые изменения требований к продукции по качеству, количеству и моменту его выдачи препятствуют определению управляющих воздействий в темпе работы объекта и делают бесполезным использование сложных математических моделей для управления. Таким образом, стремление к повышению адекватности модели путем ее усложнения вступает в противоречие с требованиями быстродействия.
Попытки решения трудноформализуемых задач привели к возникновению в середине 70-х годов нового направления в исследованиях по искусственному интеллекту, получившего название экспертные системы или системы поддержки принятия решений. Данные системы способны эффективно и быстро решать задачи управления в условиях нечеткого определения свойств объекта и внешних воздействий при неполноте и недостаточности информации
- 4 -о состоянии объекта. Именно эти условия, в которых приходится осуществлять управление объектами в черной металлургии и которые снижают эффективность традиционных АСУТП и АСУП, делают целесообразным применение экспертных систем.
методы исследования. В диссертации использовались элементы теории распознавания образов, системного аналива, методы классификации и прикладного статистического анализа, методы алгебры логики и теории выбора и принятия решений.
Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка и исследование структурных методов распознавания обраэов и их применение при соэдании программного комплекса для построения систем принятия решений и экспертных систем диагностического типа. Для достижения указанной цели в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:
исследование проблемы построения и функционирования систем принятия решений на основе имеющихся статистических данных и знаний экспертов в условиях неполноты и противоречивости информации;
постановка обобщенной задачи классификации в применении к системам принятия решений;
разработка методики синтеза правил классификации и принятия решений в виде бинарного дерева на основе поэтапной декомпозиции исследуемого признакового пространства;
анализ алгоритмов получения решающих функций и разработка методов их оценивания при синтезе правила классификации;
исследование предлагаемых методов, оценка вероятности ошибки классификации и структурной сложности дерева решений;
разработка архитектуры и функционального наполнения программного комплекса для построения экспертных систем диаг-
- 5 -ностического типа.
Научная новизна работы состоит в следующем:
введено понятие обобщенной задачи классификации, которое значительно расширяет этот класс задач, учитывая неполноту, противоречивость и избыточность данных;
разработаны алгоритмы поэтапной структурной декомпозиции признакового пространства и методика синтеза бинарного дерева решений;
обоснована методика многокритериального оценивания решающих функций при синтезе правила классификации;
разработаны концепция и архитектура комплекса инструментальных средств по созданию систем принятия решений и экспертных систем диагностического типа.
Практическая ценность. Материалы диссертационной работы были использованы при выполнении научно-исследовательских работ, проводимых в лаборатории проблем идентификации объектов управления Московского института стали и сплавов в 1988 -1991 гг., а именно: тема N 327003 "Разработать на основе структурно-аналитических методов идентификации и алгоритмов классификационной обработки данных пакет прикладных программ для решения задач оптимизации управления и проектирования систем управления дискретно - непрерывными производствами (в том числе для объектов металлургической промышленности )", "Разработка методов, алгоритмов и программ диагностики качества изделий электронной техники в рамках системы слежения за данными поставщика".
На базе разработанных алгоритмов создан программный комплекс "Диагност", позволяющий обрабатывать большие объемы статистической и экспертной информации, который был использован
при построении ряда систем принятия решений и технической диагностики.
Апробация работы. Результаты диссертационной работы обсуждались на:
международной конференции ИФАК "Оценка методов адаптивного управления, используемых в прикладных задачах" (Тбилиси, 1989),
семинаре "Программное обеспечение в компьютеризации" (Москва, 1990),
Всесоюзной конференции "Создание и применение гибридных экспертных систем" (Рига, 1990),
Всесоюзном совещании по экспертным системам (Суздаль, 1990),
Всесоюзной конференции "Идентификация, измерение характеристик и имитация случайных сигналов" (Новосибирск, 1991),
Всесоюзной конференции "Гибридные интеллектуальные системы" (Терскол, 1991),
международной конференции "Технология программирования 90-х" (Киев, 1991),
45-й научной конференции студентов и молодых ученых ЫИСиС (Москва, 1991),
научных семинарах лаборатории проблем идентификации объектов управления ШСиС.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит
из введения, пяти глав, заключения, списка использованной ли
тературы из 118 наименований и приложений, материал диссерта
ции изложен на 167 страницах машинописного текста с рисунками
и таблицами. *-:--