Принципы построения экспертных систем и технология принятия статистических решений.

 

Экспертные системы (expert systems). Имеют дело с задачами искусственного интеллекта на верхнем уровне, работая с символической информацией для получения выводов об окружающей среде и формирования соответствующих управленческих решений с учетом сложившейся или прогнозируемой ситуации. Они накапливают эвристические знания и, манипулируя ими, пытаются имитировать поведение эксперта.

Экспертный регулятор – это объединение традиционного регулятора (контроллера) и экспертной системы, образующей верхний, супервизорный уровень управления и включающей следующие подсистемы.

Подсистема идентификации и прогноза обеспечивает нахождение математической модели объекта по соотношению между его выходными и входными переменными в процессе функционирования.

База данных содержит непрерывно обновляемые предыдущие, текущие, прогнозные данные о характеристиках объекта и внешней среды, а также информацию о граничных значениях соответствующих параметров.

База знаний содержит информацию о специфике работы объекта, целях, стратегии и алгоритмах управления, результаты идентификации и прогноза характеристик объекта.

Подсистема логического вывода осуществляет выбор рациональной для данной ситуации структуры и параметров регулятора, а также алгоритмов идентификации и прогноза.

Подсистема интерфейса организует интерактивный режим по наполнению базы знаний с участием эксперта (режим обучения) и обеспечивает общение с пользователем-оператором.

Выполнение функций построения динамической модели объекта и его среды, а также поддержания контакта с внешним миром (датчиками, СУБД, регулятором) позволяет относить рассматриваемую экспертную систему к классу динамических (активных), или экспертных систем реального времени.

Нечеткие регуляторы (fuzzy controllers) – типовая структура ИСУ. Пусть объект управления является одномерным, т.е. имеет один вход и один выход. Ошибка управления , разность задающего воздействия и управляемого выхода объекта подается на один из входов блока фуззификации. На другой его вход подается сигнал производной , вычисленный дифференцирующим устройством (ДУ).

В результате получаем функции принадлежности , и , .

Здесь и – значения (термы), принимаемые соответственно лингвистическими переменными «Ошибка управления» и «Производная ошибки».

В базе знаний хранятся правила, левые части которых содержат условия относительно указанных значений и лингвистических переменных, а правые части – высказывания относительно значений лингвистической переменной «Приращение управляющего воздействия» для -го момента времени . В базе знаний относительно указанных лингвистических переменных хранятся правила типа: «если…и…, то …», реализация которых гарантирует выполнение определенных заданных требований к системе в части статики и динамики.

В основе работы механизма логического вывода используются методы «Максимума-минимума» или «максимума произведения», применение которых позволяет получить функцию принадлежности лингвистической переменной «Приращение управляющего воздействия» с учетом конкретных значений сигналов и – входов нечеткого регулятора.

Вопросы для самопроверки