Переход к разделу "Краткое содержание";      переход к концу страницы 79.


- 80 -
╚УКАЗАТЕЛЬ √ 2000╩ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Указатель документов описания первоисточников (УКАЗАТЕЛЬ - 2000)

 

Математическая кибернетика. Искусственный интеллект

 

Сообщения ВЦ РАН ccc2000n07
Упомянуто в ИСИРе
Электронная публикация в ИСИРе

 

УДК 519.7+004.891

С.К. Дулин, Н.Г. Дулина, И.А. Киселев Тематический мониторинг информационных сообщений.Сообщ. по прикладной математике. Отв. ред.: доктор техн. наук А.И. Эрлих. М.: ВЦ РАН, 2000. 83 с. -Библиогр.: с. 80-82

 

Аннотация

Интеграция аналитических работников на основе интеллектуального капитала должна обеспечиваться возможностью адекватной настройки структуры базы знаний на решаемую задачу, совместным планированием поиска и согласованным ведением обобщенной базы знаний. Однако слабая структурированность информационных ресурсов или ее полное отсутствие не позволяют решать задачу их сопровождения традиционными методами. В работе описывается подход к созданию методов, обеспечивающих динамическое формирование экспертом согласованной базы знаний на основе информации, получаемой им в процессе распределения знаний в рамках системы управления интеллектуальнымкапиталом.Предложенмеханизмпообеспечению согласованности динамически формируемой экспертом базы знаний, основанный на анализе структурных взаимосвязей между отдельными компонентами базы знаний и ее реструктуризации с целью уменьшения существующей рассогласованности.

Работа выполнена в рамках проектов РФФИ ╧ 98-01-00439 и ╧ 0001-00107.

Рецензенты: А.Н. Аверкин,АЛ. Рыжов

 

Ключевые слова: информационное обеспечение экспертов, экспертные системы, обоснованное принятие решений, время обработки информации, базы знаний, информационные технологии, треугольники Хайдера, критерий Хайдера, оценка близости информационных объектов, пертинентность, SVD √ декомпозиция, singular-value decomposition, интеллектуальный обработчик информации, система INTELLEDGER.

Содержание

 

Введение

3

1. Структурная согласованность баз знаний

9

════ 1.1. Структурная согласованность и концептуальная структуризация

9

════ 1.2. Консонанс и консонансный прообраз

11

════ 1.3. Поликонсонанс как расширение классического консонанса

19

════ 1.4. Задача определения типа множества

29

═══ 1.5. Вектop повершинных различий

33

═══ 1.6. Алгоритм поиска минимально удаленного прообраза

38

═══ 1.7. Проблемы сокращения трудоемкости алгоритма

43

2. Построение взаимосвязей между объектами и аппроксимация сходства

47

═══ 2.1. Построение сходства на множестве формализованных объектов

47

═══ 2.2. Слабо формализованные объекты документальных баз данных

50

══ 2.3. Подходы к оценке близости слабоструктурированных информационных объектовдокументальных баз данных

 

53

3. Интеллектуальный обработчик информации (система INTELLEDGER)

58

═══ 3.1. Общее описание системы

58

══════════ 3.1.1. Индексация документов

59

══════════ 3.1.2. Определение взаимосвязей между документами

62



- 81 -
╚УКАЗАТЕЛЬ √ 2000╩ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

══════════ 3.1.3. Классификация документов

63

══════════ 3.1.4. Построение словарных групп

65

═══ 3.2. Пользовательский интерфейс системы══════════

66

4. Описание примера

70

5. Заключение

79

Литература

 

═══════════════════════ ═══════════════════════ ═══════════════════════ ═══════════════════════ ═══ ═══════

Литература

1 .Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988. 280 с.

2.Осуга С., Саэки Ю., Судзуки X. Приобретение знаний. Пер. с япон. / под ред. C.Ocyги, Ю.Саэки. М.: Мир, 1990. 304 с.

3.Уэно X. Представление и использование знания. М.: Мир, 1989.

4.Аверкин А.Н., Дулин С.К. Активные системы знаний //2-е Чехословацко-советское совещание молодых ученых по математической информатике, Братислава, ЧССР: Обзор, 1982. С.13-19.

5.Хофман И. Активная память. М.: Прогресс, 1986. 312 с.

6.Дулин С.К., Киселев И.А. Об одном подходе к интеграции знаний экспертов в системах принятия решений. // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям.════ С-Пб. 1998. Т.2. С.207-210.

7.Шапот М.Д., Рощупкина В.Д. Интеграция геоинформационных и экспертных систем. // Научная сессия МИФИ. М.:МИФИ, 1999. Т.7. С.154-157.

8.Дулин С.К., Дулина Н.Г., Христьяновский Д.Г. О проблемно-ориентированном динамическом управлении структурами информационных ресурсов. М.: ВЦ РАН, 1995. 23 с.

9.Дулин С.К., Киселев И.А. Система согласования структурных компонентов базы знаний // Всесоюзный семинар "Программное обеспечение новых информационных технологий", Тверь: Центрпрограммсистем, 1991. С.89-92.

10.Дулин С.К., Киселев И.А. Управление структурной согласованностью в базе знаний // Изв. АН СССР. Сер. Техн. Кибернетика. 1991. ╧5. С.29-39.

11 .Дулин С.К., Киселев И.А. Активная система обнаружения диссонансов в базе знаний. М.: ВЦ АН СССР, 1991. 23 с.

12.Дулин С.К., Киселев И.А. Моделирование сходства элементов базы знаний. М.: ВЦ РАН, 1994. 23 с.

13.Heider F. The psychology of interpersonal relation. N.Y., 1958.

14. Дулин C.K. Состояние системы, оцениваемое по структурному признаку. М.: ВЦ АН СССР, 1987. 22 с.

15.Аверкин А.Н., Дулин С.К. Логическая модель внутреннего противоречия, основанная на треугольнике Хайдера. Материалы IХ Вессоюзн. симпозиума по кибернетике. Сухуми, 1981.

16.Дулин С.К. Структурная согласованность данных и знаний. М.: МИФИ, 1993.

17.Дулин С.К. Логика консонанса при изучении внутреннего состояния множества объектов // Вопросы кибернетики. Логика рассуждений и ее моделирование. Научный совет ╚Кибернетика╩ АН СССР. 1983.С. 172-179.

18.Дулин С.К. Исследование сетей с диссонансами // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1982. ╧5.C.148-152.

19.Дулин С.К. Анализ структуры рассогласованных множеств // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1985,╧5. С.156-160.

20.Дулин С.К. Согласование структур в условиях расширенного понятия консонанса // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика, 1989,╧5.С. 151-155.

21.Averkin A.N., Dulin S.K. Decrease of contradiction in active knowledge system // Computers and Artificial Intelligence (CSSR) 1986. V.5, ╧ 3, pp. 235-240.

22.Auluk F.C. An asymptotic formula for pk(n), J. Indian Math. Soc. (NISI), 1942. V.6. P.113-114.

23.Флсйшман С.Б. Разбиение множества вершин графа с приложениями к задачам кластеризации. М.: ВЦ РАН, 1993. 15 с.

24.Дулин С.К. Об одной процедуре уменьшения структурной рассогласованности системы знаний // Изв. АН СССР. Сер. Техн. Кибернетика. 1987. ╧2. С. 132-135.



- 82 -
╚УКАЗАТЕЛЬ √ 2000╩ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

25.Katai О., Iwai S. On the characterization of balancing process of social systems and the derivation of the minimal balancing process. IEEE Transactions on systems, man and cybernetics, 1978, V.8. ╧ 5. P. 56-60.

26.Дулин С.K., Киселев И.А. Структуризация знаний в системах мониторинга .// Изв. РАН. Теория и системы управления. 1999.╧5.С. 132-138.

27.Дулин С.К. Знаковая интерпретация сходства для согласованности множества объектов // Изв. АН СССР. Сер. Техн. Кибернетика. 1990. Т.5. С.22-25.

28.ДулииС.К.,КиселевИ.А.Структурированиетематическою пространства поиска в иерархических рубрикаторах Интернет. //Научная сессия МИФИ. М.: МИФИ. 1999. Т.7. С.150-151.

29.Дулина Н.Г., Киселев И.А. Принципы построения согласованной базы данных на CD-ROM дисках. М.: ВЦ РАН, 1996. 20 с.

30.Дулина Н.Г., Киселев И.А. Организация тематического поиска в среде Интранет. М.:════════ ВЦ РАН, 1998.20 с.

31.Дулин С.К., Киселев И.А. Об одном подходе к экспертному анализу данных в условиях Интранет. // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1998. ╧5. С. 123-131.

32.Дулин С.К., Киселев И.А. Реорганизация динамически изменяемых баз знаний семиотических систем в области документальных баз данных на CD-ROM дисках. //. Пятая национальная конференция с международным участием по искусственному интеллекту═════ КИИ-96. Казань. 1996. Т.2. С.34-37.

33.Дулина Н.Г., Киселев И.А. Построение согласованной модели информационных ресурсов Интернет. М.: ВЦ РАН, 1997. 20 с.

34.Дулин С.К., Киселев И.А. Knowledge base simulation in document data bases // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1997. ╧5. С.45-50.

 

К 20698

Дулин С.К.и др.

Тематический мониторинг информа╜ционных сообщений/Дулин С.К., Дулина Н.Г. ,Киселев И.А.; Эрлих А.И. (отв.ред.) -М.:ВЦ РАН,2000.-84 с.:ил.-(Сообщения по прикл.матем./Рос.АН.ВЦ).-Библиогр.

с.80-82.

I.Соавт.II.Соавт.III. Рос.АН.ВЦ.Сообщ. по прикл.матем.

 

 



- 83 -
╚УКАЗАТЕЛЬ √ 2000╩ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Монографии ВЦ РАН m2000n01
Упомянуто в ИСИРе

 

УДК 519.7

А.Н. Аверкин, И.Н. Федосеева Параметрические логики в интеллектуальных системах управления. Отв. ред. канд. физ.-матем наук С.А. Орловский М.: ВЦ РАН, 2000. 106 с.

ISBN 5-201-14742-9

Аннотация

Рассматриваются══ подход══ к══ построению══ нечеткой семиотической системы моделирования управления в рамках теории семиотических систем и ее реализация в программном средстве Trincon (Triangular Norm Controller) настройки нечеткого регулятора на Т-нормы и модели пользователя. Предлагается математический аппарат описания нечетких семиотических систем управления.Также даютсяосновыпостроениянечетких регуляторов.

Рецензенты: С.К. Дулин, В.Б. Тарасов

 

Ключевые слова: интеллектуальные системы, семиотические системы моделирования, нечеткие интеллектуальные технологии, вычислительный интеллект, мягкие вычисления, нечеткие регуляторы, триангулярные нормы, Т-нормы, Т-конормы, нечеткая логика, параметрические логики, нечеткое управление, нечеткие контроллеры, контроллер Мамдани, контроллер Сугено, программная система WARP-SDT, weigth associative rule processor software development tool,системаTrincon, triangular norm controller, нечеткозначные вероятностные логики в прикладных семиотических системах, нечеткое управление.

 

Содержание

Введение

3

1. Нечеткая семиотическая система

5

2. Нечеткая модель управления

6

3. Основы построения нечетких регуляторов

8

══ 3.1. Алгоритм функционирования нечеткого регулятора

8

══ 3.2. Недостатки алгоритма функционирования нечетких регуляторов═════════════════════

15

4. Т-нормы и Т-конормы.

18

═══ 4.1. Основные определения

18

═══ 4.2. Свойства Т-норм

22

═══ 4.3. Многозначные логические связи

23

═══ 4.4. Нечеткие подмножества универсального множества

27

═══ 4.5. Отношения равенства

28

═══ 4.6. Нечеткое управление

34

5. Разработка модели нечеткого регулятора в программном окружении WARP-SDT

37

═══ 5.1. Описание программной системы WARP-SDT

37

═════════ 5.1.1. Структура системы W.A.R.P.-SDT

37

═════════ 5.1.2. Структура меню W.A.R.P.-SDT

38

════════════ ══════5.1.2.1. Альтернатива "File"

39

══════════════════ 5.1.2.2. Альтернатива "Edit"

40

════════════════════════════════ 5.1.2.2.1. Редактор переменных

40

════════════════════════════════ 5.1.2.2.2. Редактор функций принадлежности

45

════════════════ ════════════════5.1.2.2.3. Редактор правил

51

══════════════════ 5.1.2.3. Альтернатива "Compile"

55

══════════════════ 5.1.2.4. Альтернатива "Debugger"

55

═══════════════════════════════ 5.1.2.4.1. Пошаговая отладка

56

═══════════════════════════════ 5.1.2.4.2. Отладка из файла

60

══════════════════ 5.1.2.5. Альтернатива "Exporter"

62

══════════════════ 5.1.2.6. Альтернатива "Board"

64

═══════════════════════════════ 5.1.2.6.1. Режим программирования

67

═════════════════════════════ 5.1.2.6.2. Режим тестирования

70

═════════════════════════════ 5.1.2.6.3. Стандартный автономный режим

73



- 84 -
╚УКАЗАТЕЛЬ √ 2000╩ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

═══ 5.2. Модель нечеткого регулятора для управления автомобилем

74

6. Программное средство нечеткого семиотическогомоделирования управления

78

═══ 6.1. Разработка системы настройки модели нечеткого регулятора на гибридные

══════ нечеткие логики

 

78

══ 6.2. Примеры использования программного средства Trincon для создания нечетких

══════ семиотических систем управления

93

Заключение

100

Литература

101

 

Список библиографии, приведенной в монографии

1. Averkin A.N. Decision Making Based on Multivalued Logic and Fuzzy Logic.// Architectures for Semiotic Modeling and Situation Analysis in Large Complex Systems, Proceedings of the 1995 ISIC Workshop, 27-29 August, Monterey, California, 1995.

2. Мелихов A.H., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990.

3.Averkin A.N. Decision Making Based on Multivalued Logic and Fuzzy Logic. // Architectures for Semiotic Modellingand Situation Analysis n Large Complex Systems. Edited by J.AIbus, A.Meystel, D.Pospelov, T.Reader, Ad. Rem Inc., USA, 1995. P 424-428.

4. Averkin A.N. Fuzzy Models in Situation Control.// Workshop on Russian Situation Control and Cybernetic/Semiotic Modeling. Edited by Robert J. Strohl, Battelle, USA, 1995. P.123-137.

5. Averkin A.N., Pospelov D.A., Tarasov A. Managing Linguistically "Soft Computing, Concurrent Engineering, What Else?■. Proceedings of the Sixth International Fuzzy Systems Association World Congress, edited by V.B. Verdaguer, San Paulo, Brazil, July 22-28, Vol. 2, 1995. P.28-34.

6. Averkin A.N. Fuzzy Logics Simulation Technology in Genera! Strategy of Intelligent System Designing. Proceedings of the Second International Conference on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing, edited by R.A.Aliev, K.W.Bonfig, F.Aliev, F.Wieland, ICAFS'96 ,Siegen, Germany-June 25-27, 1996.

7. Pagni A., Poluzzi R., Rizzotto G.G. WARP: Weight Associative Rule Processor. An Innovative Fuzzy Logic Controller. IIZUKA'92-2ND International Conference on Fuzzy Logic and Neural Networks 1992.

8. Аверкин А.Н., Головина Е.Ю., Сергиевский А.Е. Проектирование нечетких регуляторов на основе триангулярных норм. //Изв. Академии наук. Теория и системы управления, 1997, N 5. С.112-118.

9. Аверкин А.Н., Головина Е.Ю., Круг П.Г. Система настройки модели нечеткого регулятора на логику пользователя. Труды VI-й национальной конференции с международным участием (КИИ-98). Пущино: ОНТИ. ИФПБ РАН, 1998. T.I. С.350-355.

10. Аверкин А.Н., Батыршин И.3., Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука,1986.312.

11. Averkin A.N. The fuzzy modelling relation in Al systems// Al and Information-Control Systems of Robots, North-Holland, 1987.

12. Беленький А.Г. Выбор шкал и операторов агрегирования при построении нечетких интеллектуальныхинформационно-управляющих систем. М.: МЭИ, 1999.

13. Averkin A.N., Dulin S.K. Decrease of contradiction in an active knowledge system. // Computers and Artificial Intelligence. V.5. N 3. P.67-73.

14. Averkin A.N., Tarasov V.B. The fuzzy modelling relation and its application in psychology and artificial intelligence // Fuzzy Sets and Systems.1987. Vol.22. N 1/2. P. 44-51.

15. Averkin A.N. Fuzzy "World-Model" Relation// Intern. Conf. "Fuzzy Sets in Informatics", Moscow, 1988.

16. Аверкин А.Н., Нгуен М.Х. Нечеткое отношение моделирования в экспертных системах. М.:ВЦ АН СССР,1988. 24с.

17. Аверкин А.Н., Нгуен М.Х. Использование нечетких отношений в моделях представления знаний // Изв. АН СССР Техническая кибернетика. 1989, N 5. С.20-33.

18. Аверкин А.Н. Извлечение нечетких логик для нечетких экспертных систем // Докл. 2-й Всесоюзной конф. "ИИ-90", Минск, 1990. С.128-143.



- 85 -
╚УКАЗАТЕЛЬ √ 2000╩ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

19. Беленький А.Г. Разработка модели сложной проблемы для нечеткой интеллектуальной информационно-управляющей системы. М.: МЭИ, 1999.

20. Averkin A.N. Fuzzy logic for expert systems // Third Joint IFSA and EURO-WG on Fuzzy Sets, Hungary, 1990.

21. Averkin A.N. Program and technical tools for manipulation with incomplete, uncertain and inconsistent knowledge in expert systems // CODATA Bulletin 1990 "New perspectives in scientific complex data management" V.22 N 4. P. 43-57.

22. Аверкин А.Н., Блишун А.Ф., Батыршин И.В. Приобретение и формализация знаний. //Искусственный интеллект. Кн.2. Модели и методы: Справочник. //Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь. 1990. С 65-76.

23. АверкинА.Н.,══ ЕфимовЕ.И.══ Планированиедействий. //Искусственный интеллект. Кн.2. Модели и методы: Справочник. //Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь. 1990. С. 231-243.

24. Averkin A.N. Fuzzy Logics Aquisition Module for Fuzzy Expert Systems // Japan-CIS Symposium on Knowledge Based Software Engineering'94, Moscow, 1994. P.147-148.

25. Averkin A.N, Fuzzy Logics Aquisition and Simulation Modules for Expert Systems to Assist Operator's Decision for Nuclear Power Stations // Fuzzy Logic and Intelligent Technologies in Nuclear Science. Proceedings of the 1st International FLINS'94 Workshop, Mol, Belgium, September 14-16, 1994. P. 277-278.

26. Averkin A.N. Fuzzy Logics Aquisition Module for Fuzzy Expert Systems // Proceedings of Second European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing, Aachen, Germany, September 20-23,1994. P.978.

27. Averkin A.N., Pospelov DA, Tarasov V.B. Soft Computing, Concurrent Engineering, What Else? //Proceedings of Sixth International Fuzzy Systems Association World Congress, San Paulo, Brazil, July 22-28. V.2, 1995. P. 361-368.

28. Averkin A. N. Fuzzy Logic Aquisition in Soft Computing Systems // Symposium on Robotics and Cybernetics, CESA'96 IMACS Multiconference. Lille, France, July 9-12, 1996. P. 181-183.

29. Averkin A. N. Fuzzy Logic Simulation Techology in General Strategy of Intelligent Systems Designing //Proceedings of Second International Conference on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing, Siegen, Germany, June 25-27, 1996. P. 12-16.

30. Аверкин А.Н., Головина Е.Ю., Сергиевский А.Е. Проектирование нечетких регуляторов на основе триангулярных норм //Изв. Академии наук. Теория и системы управления. 1997. N 5. С. 112-118.

31. Аверкин А.Н., Головина Е.Ю., Круг П.Г. Система настройки модели нечеткого регулятора на логику пользователя // Тр. VI-й нац. конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием. С. 94-108.

32. Averkin A. N., Prokopchina S.V. The short essay of the soft measurement concept. Sankt - Peterburg: Gydrometeoizdat. 1997, 46p.

33. Аверкин А.Н., Прокопчина С.В. Мягкие вычисления и измерения // Интеллектуальные системы. 1997. N2. С.93-114.

34. Kosterev V.V., Panin M.P., Averkin A.N., Boliatko V.V., Gusev S.M. Computer Modelling for Risk Assessment of Emergency Situations and Terrorist Attacks During Transportation Using Methods of Fuzzy Set Theory. //Proceedings of the 5th International Conference on Recycling, Conditioning and Disposal (RECOD'98). Nice, France, 25 - 29 October. V.3. P. 1026-1032.

 

К 20698

Аверкин А.Н., Федосеева И.Н.

Параметрические логики в интеллектуальных системах управления / Рос АН.ВЦ; Орловский С.А. (отв.ред.).-М.: ВЦ PAН.2000.-107 с.:ил.-Библиогр.: с. 101-104. -ISBN 5-20I-I4742-9.

I. Соавт.II Рос.АН.ВЦ.

 

 


Конец - 85 - страницы.
Переход к разделу "Краткое содержание";      переход к странице 86.