Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ основных предпосылок решения прикладных проблем распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний в распределенных системах управления обоснование и выбор основных задач исследований 21
1.1. Основные особенности решения задач распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний в распределенных системах управления на современном этапе 21
1.2. Обобщенная концептуальная модель подсистемы распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний 26
1.3. Показатели эффективности функционирования и общие требования к подсистемам распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний распределенных систем управления 32
1.4.Основные принципы создания подсистем распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний для распределенных систем управления 39
1.5.Анализ применимости известных методов для распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний, обоснование и выбор основных задач исследований 42
Выводы 61
2. Грамматические сети. основные понятия и определения. классификация и основные формальные свойства грамматических сетей 63
2.1. Грамматические сети. Основные понятия и определения 63
2.2. Классификация грамматических сетей, используемых для формального описания разнородных сложноструктурированных данных и знаний 71
2.3.Основные свойства грамматических сетей 85
Выводы 89
3. Методы и алгоритмы синтеза и восстановления грамматических сетей по обучающим структурным последовательностям и слабоформализованным образцам РСДЗ 91
3.1. Общие особенности решения задач синтеза и восстановления формальных грамматик и грамматических структур 91
3.2. Модификации эвристического метода Харангозо для синтеза грамматических сетей 103
3.3.Методы и алгоритмы восстановления грамматических сетей, используемых при спецификации разнородных сложноструктурированных данных и знаний, используемых в распределенных системах управления... 110
Выводы 118
4. Особенности применения грамматических сетей при решении задач распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний 118
4.1.Общие особенности применения грамматических сетей при решении задач распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний 118
4.2. Особенности применения грамматических сетей для формального описания синтаксических и семантических структур существующих и перспективных протоколов обмена РСДЗ в РСУ 122
4.2.1.Особенности применения грамматических сетей при решении задач формального описания и моделирования процедур обмена РСДЗ в существующих цифровых ИВС распределенных систем управления 122
4.2.2. Особенности применения регулярных грамматических сетей для формального описания сигналов и протоколов документальных служб связи, используемых для передачи РСДЗ в РСУ 130
4.2.3.Особенности эталонного формального описания распознаваемых и обрабатываемых РСДЗ, передаваемых с использованием системы протоколов сетей ATM ..138
4.3. Особенности применения грамматических сетей для формальной спецификации форматов кодирования РСДЗ 146
4.3.1. Особенности применения грамматических сетей для формальной спецификации типовых форматов кодирования черно- белых растровых изображений 146
4.3.2. Особенности применения грамматических сетей для формальной спецификации форматов представления цветных документальных сообщений
4.4. Особенности применения грамматических сетей в задачах представления знаний о контролируемых сложных территориально-распределенных объектах и системах 160
Выводы 165
5. Методы синтаксического анализа грамматических сетей и особенности их применения при решении задач распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний 168
5.1. Основные особенности методов и алгоритмов синтаксического анализа (грамматического разбора) разнородных сложноструктурированных данных и знаний 169
5.2. Основные особенности методов полного синтаксического анализа грамматических сетей 171
5.3. Методы и алгоритмы неполного синтаксического анализа грамматических сетей и их применение при решении задач распознавания РСДЗ 185
5.3.1. Метод и алгоритм неполного синтаксического анализа кодированных растровых изображений при распознавании РСДЗ 185
5.3.2. Методы и алгоритмы неполного синтаксического анализа распознаваемых кодированных факсимильных, телеграфных, телетекстных и смешанных данных 193
5.3.3. Метод неполного синтаксического анализа грамматических сетей для структурно-лингвистического распознавания цветных документальных сообщений 201
5.4 Применение методов и алгоритмов полного и неполного синтаксического анализа грамматических сетей для обработки РСДЗ 208
5.4.1. Общие особенности решения задач обработки РСДЗ с использованием грамматических сетей 208
5.4.2. Методы и алгоритмы адаптивного декодирования документальных сообщений 212
5.4.3. Метод и алгоритмы адаптивной обработки служебных протоколов с использованием методов синтаксического анализа грамматических сетей 240
5.4.4. Особенности применения грамматических сетей в задачах представления разнородных данных и знаний для информационно-аналитических систем РСУ 247
Выводы 256
6. Особенности реализации предложенных методов и алгоритмов при создании автоматизированных подсистем распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний для распределенных систем управления 257
6.1. Особенности реализации предложенных методов и алгоритмов распознавания и обработки РСДЗ 257
6.1.1.Общие особенности комплекса специального программного обеспечения «GNET» 262
6.1.2.Структура программной среды GNET 263
6.1.3.Особенности реализации GNET 265
6.1.4.Интегрированная среда разработки 266
6.1.5.Механизм скриптового языка lua 271
б.І.б.Синтаксический механизм СПО 274
6.1.7.Механизм моделирования в СПО 274
6.2. Экспериментальная проверка предложенных методов и алгоритмов распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний 280
6.3. Особенности реализации предложенных методов и разработанных программ при создании перспективной РРСУ региональных служб безопасности ОАО «Газпром» 289
Выводы 305
Заключение 306
Список использованных источников 309
- Обобщенная концептуальная модель подсистемы распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний
- Классификация грамматических сетей, используемых для формального описания разнородных сложноструктурированных данных и знаний
- Модификации эвристического метода Харангозо для синтеза грамматических сетей
- Особенности применения грамматических сетей для формального описания синтаксических и семантических структур существующих и перспективных протоколов обмена РСДЗ в РСУ
Обобщенная концептуальная модель подсистемы распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний
В данном подразделе с целью начальной обобщенной теоретико-множественной формализации проблемной ситуации по решению задач распознавания и обработки (РО) РСДЗ в РСУ, выявления основных факторов, влияющих на их решение, проведена разработка обобщенной концептуальной модели процесса решения задач РО, учитывающей наличие существенных факторов распределенности управления и получения данных из различных источников (разнородности получаемых мониторинговых данных). В обобщенном виде предложенная концептуальная модель представлена на рис. 1.4.
В модели в качестве основных уровней (страт) выделены уровни множеств контролируемых объектов (КО): Q={Qiki}5 0=1(1)1, kj=l(l)Kj), связывающих их с распределенными региональными автоматизированными подсистемами (РАПС) РСУ и региональными системами связи (РСС) W={Wjji}, На рис. 1.4. для каждого региона (контролируемой подсистемы) РСУ выделены соответствующие подмножества, включающие КО и РСС і-го региона Qiki, представляющих интерес для jj-й подсистемы (службы) РСУ, развернутой в регионе (Jj M, М - общее число региональных подсистем РСУ).
Также в качестве основных уровней выделены следующие уровни. Уровень множества S={Sj} решаемых РАПС РСУ управленческих задач и используемых методов и технических средств РО РСДЗ, с разбивкой на подмножества решаемых региональными компонентами подсистем РСУ задач РО Р3 ={P3iji}, используемых методов и технических средств (комплексов, систем) РО Pc={Pciji} а также на подмножества решаемых в целом региональной подсистемой интегральных (комплексных) .задач управления F3j и используемыми подмножествами средств сбора и обработки интегрированной разнородной информации управления, связи Fc;, выполняющих интегративные функции при объединении региональных средств различных подсистем РУС в единую РАПС.
Уровень множества Е задач центральных органов РСУ при решении основных классов задач РО РСДЗ в целом, при управлении всей системой с разбивкой на: подмножества решаемых центральными автоматизированными компонентами подсистем (ЦАПС) РСУ задач РО Сзт и используемых методов и технических средств Сет (т=1(1)М)); подмножества решаемых ЦАПС задач Dm(Hm,Gm,Vm,Xm,Zm) в интересах соответствующей подсистемы (службы) РСУ, включающее подмножества задач РО при сборе и формировании исходных данных Нт, РО РСДЗ при генерации вариантов решений для подсистем РСУ Gm, РО РСДЗ при анализе вариантов управленческих решений Vm, решении частных задач РО РСДЗ при принятии локальных (в масштабе подсистемы РСУ) решений при выборе конкретного варианта управления Хт, локального контроля выполнения управленческих решений в интересах подсистемы (службы) РСУ Zm; подмножество задач D H G V X U Zu) по формированию общих для РСУ управленческих решений соответствующего уровня, включающее помимо решения аналогичных рассмотренным выше подмножеств задач HU,GU,VU,XU,ZU, выполняемых ЦАПС совместно с руководством рассматриваемой организации (социальной и экономической структуры), также решение подмножества задач Ua выбора исполнительных органов РСУ для реализации выработанных управленческих воздействий L={Ln} (n=l(l)N) и контроля за их исполнением.
В качестве важного множества при решении рассматриваемого класса задач выделено также множество управляющих задач, требований и воздействий со стороны вышестоящих органов управления, учитываемых при формировании управленческих воздействий в целом и решении общих задач РО РСДЗ, в частности, А={ао}. Данные требования и воздействия поступают со стороны вышестоящих и смежных подсистем (вышестоящих органов руководства, силовых, промышленных, финансовых министерств и ведомств и т.п.).
Подобное разбиение на уровни при построении концептуальной модели соответствует основным положениям поуровнево-множественного подхода [16], который обычно используется при построении концептуальных моделей систем, содержащих большое число разнородных компонентов и сложных алгоритмов, управляющих взаимодействием компонентов системы с внешней средой. В общем случае модель может быть представлена в виде подмножества декартового произведения соответствующих множеств: Кратко рассмотрим особенности основных уровней предложенной модели.
В качестве множества КО Q для представительного множества РСУ в социальной и экономической сфере в настоящее время может быть выделено достаточно представительное множество различных по назначению, занимаемому в иерархии социальных и экономических систем месту, подчиненности распределенности, структуре, множеству состояний и динамике их изменений организационно-технических систем РФ и международных систем, варианты классификации которых представлены в известных работах [16, 47, 59, 60, 67, 87, 99, 109,112]. Общее число классов подобных объектов, структур и систем в отдельных регионах, входящих в зону ответственности различных подсистем РСУ, может достигать 2000-3000. Помимо РФ и наиболее развитых в экономическом отношении государств мира, в последние годы произошло существенное увеличение числа классов КО в регионах с нестабильной политической обстановкой, а также регионах некоторых зарубежных стран, входящих в зону экономических и политических интересов РФ, наиболее развитых в экономическом отношении государств (блоков) и интересов крупных транснациональных корпораций. Характер проявления воздействий на региональные подсистемы РСУ данного множества объектов Q сложен и многообразен и обычно реализуется при обмене сигнализационными, мониторинговыми и управляющими данными и воздействиями через РСС W. В работах [16, 98, ПО, 115, 126], применительно к отдельным подсистемам РСУ РФ и зарубежных стран и ряду их региональных органов, рассмотрены основные классы РСС. По некоторым оценкам для отдельных подсистем РСС число подклассов таких РСС, отличающихся методами и режимами предачи, может достигать 800-900. Анализ особенностей используемых РСС показал следующее.
Классификация грамматических сетей, используемых для формального описания разнородных сложноструктурированных данных и знаний
Рассмотрение представленных выше основных понятий и определений грамматических сетей как формальных грамматических систем, ориентированных на использование в качестве формальной основы спецификаций и моделирования РСДЗ [81-89, 94-96,100], позволило в рамках введенных определений провести классификацию ГС в соответствии со следующей системой основных признаков. 1. Признаки, характеризующие множество {Gj}: - мощность множества {Gj}; - тип правил подстановки в грамматиках {Gj}; - однородность множества {Gj}; - тип дополнительных (экстралингвистических) правил в грамматиках, входящих в ГС; - особенности задания мер на множествах правил подстановки грамматик {Gj}; - тип применяемых специальных форм грамматик. 2. Признаки, характеризующие схему правил управления ГС: - мощность множества правил управления; - особенности общей схемы правил управления; - однородность правил управления; - тип правил управления; - особенности задания мер на множестве правил управления; - однозначность правил управления. 3. Признаки, характеризующие схему правил погружения ГС: - мощность множества правил погружения; - особенности правил погружения; - однородность множества правил погружения; - тип правил погружения; - особенности задания мер на множестве правил погружения; - однозначность правил погружения. На рис. 2.1 представлен фрагмент классификации ГС по данной системе признаков.
Анализ предложенной классификационной схемы показывает, что грамматические сети, как средство системного объединения грамматик в целях создания формальных описаний (моделирования) сложноструктурированных объектов рассматриваемого класса, существенно превосходят возможности существующих классов грамматических систем (метаграмматик, многоуровневых, грамматик, грамматико-семантических структур). При этом, аналогично метаграмматикам [25], при таком объединении проявляются важные системообразующие особенности ГС, позволяющие при системном объединении достаточно простых грамматик описывать (моделировать) сложные структурно-семантические зависимости.. Большое разнообразие возможных классов ГС, отличающихся своими «выразительными» возможностями, характером структурных взаимосвязей в схеме правил управления ГС, позволяет использовать их при решении широкого круга прикладных задач распознавания и обработки РСДЗ в существующих и перспективных РСУ. Дадим краткую характеристику основных подклассов ГС и их отдельных свойств.
Одним из наиболее важных классификационных признаков, определяющим выразительные возможности ГС и большинства других классов формальных грамматик и грамматических структур, является тип используемых правил подстановки (продукций) [119]. Аналогично общепринятой классификации формальных грамматик по Хомскому [125], будем выделять 4 типа ГС, отличающихся ограничениями, накладываемыми на множество продукций: регулярные (тип 3), контекстно-свободные (тип 2), контекстно-зависимые грамматические сети (ГС непосредственно составляющих) (тип 1) и неограниченные ГС (тип 0). Для этих случаев входящие в ГС грамматики { VNi, V-п, Sj, Pj, Dj , i=l(l)N содержат в схемах Pj правила подстановки следующих типов: 1. Грамматики типа 0- нет ограничений на тип правил подстановки. 2. Грамматики типа 1-хотя бы одна грамматика содержит правила aiAa2- aiPa2, где Ає VNJ, ОСЬ Р, a2 є V І, Р е (е-пустая цепочка), V І -итерация множества Vj = VNJ VTJ, а остальные грамматики имеют схемы с более сильными ограничениями на тип правил подстановки (правила типа 2 и 3). 3. Грамматики типа 2-хотя бы одна грамматика содержит правила А— Р, где А є VNi, рє V+i, V"V положительная итерация множества Vj = VNi uVTi, а остальные грамматики имеют схемы с более сильными ограничениями на тип правил подстановки (правила типа 3). 4. Грамматики типа 3-грамматики содержат правила типа 3 А— аВ, или А-»а, где А,Вє VNj, ає VTj. Соответственно, грамматические сети подобных типов будем обозначать Grc(i), где і-тип ГС, 1=0(1)3. Применение ГС различных типов определяется особенностями синтаксической структуры специфицируемых сигнальных и протокольных объектов, требованиями к полноте, точности и структурной сложности создаваемых формальных описаний [96], а также эффективностиью алгоритмов порождения и синтаксического анализа. В реальной практике решения прикладных задач управления [16] этот выбор сводится к поиску компромисса между стремлением к наиболее полному формальному описанию синтаксических и семантических особенностей специфицируемых объектов (с уменьшением номера класса і (і=1(1)3) «выразительная мощность» грамматик увеличивается) и требованиями к эффективности процедур генерации и синтаксического анализа (в большинстве случаев с уменьшением номера класса і достаточно быстро возрастает сложность алгоритмов генерации и грамматического разбора [125]). С целью разрешения этого противоречия в ряде работ [119, 125, 132-145] предложено использовать специальные подклассы формальных грамматик, ориентированные на привлечение дополнительной информации о синтаксических отношениях в моделируемых объектах. Это позволяет создавать достаточно эффективные процедуры генерации и синтаксического анализа за счет введения дополнительных правил и элементов в используемые грамматики (различные классы грамматик предшествования) или принятия допущений о свойствах анализируемых цепочек элементов, представляющих структуру моделируемых объектов (LR(k)-, LL(k)-грамматики и т.п.).
Модификации эвристического метода Харангозо для синтеза грамматических сетей
Применение эвристического подхода [96] наиболее рационально в тех случаях, когда исходная информация о синтаксической и семантической структуре РСДЗ представлена в виде слабоформализованного описания правил формирования структур данных и знаний, форматов их хранения и протоколов передачи в РСУ (схемы кодирования, рекомендации ITU, ISO, описания «фирменных» протоколов и т.п.).
Эвристический подход к построению формальных грамматик развивается в настоящее время в большом числе прикладных областей исследований [16, 129, 132, 150], при этом наиболее полно задача создания эталонных грамматических описаний мониторинговых данных и знаний решается в рамках общей теории эвристического синтеза ФГ [150].
Применение эвристического подхода наиболее рационально в тех случаях, когда исходная информация о синтаксической структуре данных и знаний представлена в виде слабоформализованного описания правил формирования РСДЗ и их передачи по каналам цифровых линий связи (рекомендации ITU, описания "фирменных" протоколов, и т.п.). При использовании этого подхода возможна реализация концепции опережающего развития средств распознавания и обработки перспективных классов мониторинговых данных и знаний [25-27]. Перспективность использования данного подхода определяется также усилением тенденций к стандартизации протоколов и форматов кодирования и представления РСДЗ, использовании для их описания все более формализованных схем (конечных автоматов, грамматик, являющихся, в частности, основой стандартизированного языка описания SDL [174]). При наличии подобных формализованных спецификаций задача создания общей сетевой грамматической модели (спецификации) конкретной системы правил представления и протоколов РСДЗ может рассматриваться как системное сетевое объединение грамматик, описывающих отдельные структуры, процедуры и протоколы [96].
В общем случае, в основу создания методов и алгоритмов в рамках данного подхода, может быть положен эвристический метод создания формальных описаний многоуровневых сложноструктурированных образов и систем протоколов (метод Харангозо), предложенный в [150, 174] и основанный на использовании процедуры последовательной декомпозиции сложноструктурированных объектов различных уровней с учетом интерфейсов между уровнями [113]. По существу, этот метод позволяет создавать контекстно-свободные и регулярные структуры грамматик только с отображениями типа суперпозиции между стратами ГС. Известный метод предполагает использование следующего обобщенного эвристического алгоритма построения подобных ГС. (1) Создание грамматики, описывающей порядок взаимодействия между двумя взаимосвязанными элементами структуры РСДЗ, расположенными на одном уровне иерархии (страте); а) создание набора терминалов ( Vt ), соответствующего основным элементам структуры РСДЗ (кадры, пакеты, блоки, команды и т.п.); б) создание набора нетерминалов ( Vn ), соответствующего основным синтаксическим понятиям (определенным цепочкам терминалов и т.п.) языка описания РСДЗ; в) создание набора продукций (Р), описывающих правила формирования структур РСДЗ. (2) Декомпозиция терминалов грамматики, созданной на этапе (1). При этом каждый терминал рассматривается как композиция элементов нижележащего страта, описываемых соответствующей грамматикой. В конце декомпозиции получаются элементы РСДЗ (цепочки бит, байты, символы, элементы изображений, формализованных сигналов и сообщений и т.п.), являющиеся наименьшими рассматриваемыми частями РСДЗ. (3) Создание грамматик, описывающих структуру элементов РСДЗ нижележащих страт. (4) Определение отношений (интерфейсов, правил управления и погружения) между смежными стратами и создание обшей одноуровневой или многоуровневой грамматики о правилами типа суперпозиции. Создание общей одноуровневой грамматики основано на операции подстановки (суперпозиции), являющейся отображением конечного множества Vx в подмножество T(aj) для каждого щ є VT, где T(aj) -некоторый регулярный или контекстно-свободный язык. В [174] представлен пример использования данного алгоритма для создания одноуровневой регулярной грамматики, описывающей протокол передачи данных, соответствующий рекомендации Х.25. При использовании подобных эвристических алгоритмов проверка правильности создаваемых описаний и их оптимизация в рамках общей теории синтеза ФГ осуществляется с использованием экспертных оценок и представительного набора методов имплементации, верификации, тестирования созданных описаний. В целом, анализ данного метода и реализующего его эвристического алгоритма показал, что они могут быть использованы в качестве основы для создания методов построения моделей и эталонных спецификаций РСДЗ, ориентированных на применение рассмотренных подклассов регулярных и контекстно-свободных ГС, представленных выше. Ряд предложенных методов и алгоритмов рассмотрен в работах [88, 89, 96], ориентированных на конкретные прикладные области исследований и разработок. Ниже представлен один из методов и реализующий его обобщенный эвристический алгоритм, ориентированный на применение комбинированных ГС, используемых в последующих подразделах для решения рассматриваемого класса задач. В модифицированном методе предполагается производить описание структурных компонент РСДЗ определенных страт с помощью грамматик, связанных правилами управления, а процедурных компонент (порядка передачи и порядка вложения элементов РСДЗ) - с использованием грамматик, связанных правилами погружения. В данном методе по существу реализуются элементы агрегативно-декомпозиционного подхода, применительно к построению сетевых систем грамматик. Реализующий данный метод обобщенный эвристический алгоритм предполагает выполнение следующих основных операций. (1) Построение грамматики, описывающей порядок формирования, кодирования и передачи элементов РСДЗ (блоков, команд, кодов, понятий и т.п.) определенного страта (уровня иерархии) і: а) создание набора терминалов (Vr), соответствующих элементам РСДЗ в целом (для служебных элементов уровня і) или заголовкам служебных элементов (заголовки I - кадров, пакетов "Данные", блоков TDT или команд CSUI и CDUI), а также полям информации пользователя этих элементов сигналов, протоколов, форматов кодирования и формализованным элементам данных и знаний;
Особенности применения грамматических сетей для формального описания синтаксических и семантических структур существующих и перспективных протоколов обмена РСДЗ в РСУ
При решении задач управления обменом РСДЗ в распределенных системах управления, построенных в том числе и на основе многоагентных технологий, возникает необходимость синтеза моделей информационных состояний систем обмена разнородной информацией, пользуясь которой можно определять существенные, с точки зрения управления данным процессом, характеристики, например, такие как вероятность и периодичность появления элементов сигналов (сообщений) в системах обмена, эффективность алгоритмов поиска информации и т.п. [16]. В известных работах [16, 104] предложено при решении аналогичных задач применять модели теории массового обслуживания, марковские и полумарковские модели. Эти модели позволяют описать регулярные последовательности "физически различимых" и "информационных" состояний распределенной системы обмена информацией в процессе передачи слабоструктурированных данных и знаний в соответствии с достаточно простыми протоколами вхождения в связь и передачи информационных сигналов. Произошедшее при переходе к созданию систем обмена разнородными данными и знаниями в РСУ и реализации новых сетевых принципов существенное усложнение протоколов обмена [113] объективно делает невозможным описание в рамках применяемых формальных схем ряда существенных структур (синтаксических) особенностей процессов передачи большинства классов данных и знаний в современных РСУ.
Это не позволяет решать задачи выбора оптимальных процедур и создания эффективных средств управления процессами обмена сложноструктурированными сигналами и сообщениями в распределенных системах управления, построенных в том числе и на основе многоагентных технологий [16]. Одним из возможных подходов к решению рассматриваемой задачи является использование аппарата грамматических сетей. В то же время при решении данного класса задач необходима модификация предложенных подклассов ГС с целью учета статистических характеристик процессов обмена для основных классов сложноструктурированных сигналов и сообщений. В данном подразделе для формального описания и моделирования процедур обмена РСДЗ в существующих цифровых ИВС предложена стохастическая ГС, описывающая базовые системы протоколов представления и обмена данными и знаниями, в виде следующей формальной системы: где G3 - стохастическая грамматика, описывающая разрешение последовательности передачи данных и знаний различных классов; {GCi} - стохастические ГС, описывающие структуру хранения и порядок передачи при поиске РСДЗ различных классов; i= I(I)Ik; F(n) - схема правил управления обобщенной ГС, задающая правила управления для терминалов грамматики G3 и элементов "начальных" грамматик {GZj}, входящих в ГС {GCi}. Вероятностные меры, заданные на множестве этих правил управления, соответствуют условным вероятностям передачи РСДЗ одного класса после РСДЗ другого класса. В этом случае обобщенная схема правил управления G(n) представляется в виде матрицы: Далее рассмотраются особенности задания вероятностных мер в ГС {GCj} на примере ГС, описывающей синтаксис РСДЗ, передаваемых в РСУ с использованием системы телематических протоколов Т.70+Т.62+(Т.4/Т.6/Т.61) [113]. Стохастическая ГС представляется в следующем виде: Для каждой стохастической регулярной грамматики GSjk(k) характеристическая грамматика эквивалентна грамматике Gjk( , входящей в ГС G. В обобщенном виде стохастическая грамматика GSjk(k) представляется как формальная система [9]: где VNjk( \ VTik() - конечные множества нетерминальных и терминальных символов; Sjk(k) - начальный символ; Sik(k)e VNik(k), P,k (k) - конечное множество стохастических регулярных правил подстановки, каждое из которых имеет вид: где Pj lm - вероятность, связанная с применением этого правила и удовлетворяющая условию 0 (Pjlm)(ack) 1, причем для множества правил {AikJ — а.и Aikm }, у которых в левой части используется нетерминал Ajk/k):
