Экспертно-статистический метод оценки характеристик информационно-измерительных систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Навоев, Виктор Владимирович

• Навоев, Виктор Владимирович
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Навоев, Виктор Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ

РАЗВИТИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.

§ 1.1. Общие положения.И

§ 1.2. Экспертные системы, основанные на концепции искусственного интеллекта.

§ 1.3. Экспертные системы, использующие методы математической статистики.

§ 1.4. Основные проблемы и перспективы развития ЭС.

Выводы.

ГЛАВА 2. ЭКСПЕРТНЫЕ М-СИСТЕМЫ В МАТЕМАТИЧЕСКОМ

МОДЕЛИРОВАНИИ.:.

§ 2.1. Понятие М-системы.

§ 2.2. Экспертные М-системы на основе МР-, М8-структур

§ 2.3. Проблема согласованности мнений экспертов.

§ 2.4. Альтернативный подход к оценке согласованности и щ выявлению высоко согласованных групп экспертов.

§ 2.5. Установление однородности приборов охраннопожарной сигнализации на основе критерия знаков.

§ 2.6. Установление однородности технических средств охраны на основе критерия Вилкоксона.

Выводы.

ГЛАВА 3. КАТЕГОРИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭКСПЕРТНЫХ.

М-СИСТЕМАХ.

§3.1. Категоризованные данные.

§ 3.2. Меры связи категоризованных данных.

§ 3.3. Определение связи в совокупностях данных.

§ 3.4. Операционная интерпретация коэффициентов связи

§ 3.5. Взаимосвязь категоризованных данных.

Выводы.

ГЛАВА 4. ПРИКЛАДНЫЕ АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММЫ АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ

ВНЕВЕДОМСТВЕННОЙ ОХРАНЫ.

§ 4.1. Алгоритмы и модели анализа статистической информации.

§ 4.2. Программная реализация алгоритма статистической обработки данных.

§ 4.3. Обработка статистических данных деятельности подразделений вневедомственной охраны.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экспертно-статистический метод оценки характеристик информационно-измерительных систем»

Актуальность темы исследования. Современный этап развития деятельности подразделений вневедомственной охраны (ВО) характеризуется интенсивными поисками новых идей, подходов, методов и средств, способных повысить ее авторитет, решить первостепенные задачи по поддержанию и повышению стабильного экономического положения, по профилактике и борьбе с преступными посягательствами на объекты различных форм собственности.

Решение этих задач является в настоящее время особенно актуальным, так как подразделения ВО функционируют в условиях все более возрастающего динамизма процессов конкуренции, роста преступных посягательств на охраняемые объекты. В связи с этим возникает задача повышения эффективности управления деятельностью подразделений ВО, которые являются сложными технико-экономическими системами

Одним из перспективных подходов является рассмотрение проблем управления с позиции принятия решений.

Практическая ценность выделения и изучения проблем принятия решений в процессе управления определяется следующими причинами:

- принятие решений занимает центральное место в процессе управления и является функцией управления, а так же направлено на формирование или реализацию решений;

- принятие решений является основной задачей процесса управления;

- система принятия решений согласует положительные стороны механистической и естественной моделей организационных систем. В ней первичным элементом является рассмотрение решения, в котором объединяются объективные факторы информационного анализа проблемы (основан на логическом мышлении, математических методах и применении электронно-вычислительной техники) и субъективные психологические факторы лица, принимающего решение;

- подход, ориентированный на принятие решений, создает прочную базу для дальнейшего совершенствования автоматизированных систем информационного обеспечения и управления.

Задача принятия решений направлена на определение наилучшего или приемлемого способа действий для достижения одной или нескольких целей и возникает, если имеет место проблемная ситуация, которая возникает в следующих случаях:

- функционирование системы в данный момент не обеспечивает достижения поставленных целей;

- функционирование системы в будущем не обеспечит достижения поставленных целей;

- необходимо изменение поставленных целей.

Одними из перспективных и бурно развивающихся систем принятия управленческих решений являются экспертные системы. Современный этап развития экспертных систем характеризуется поиском новых подходов и методов к их разработке. Это связано с рядом недостатков, присущих системам, основанных на концепции искусственного интеллекта. В этой связи возникла необходимость разработки модели экспертной системы, применение которой позволит устранить ряд недостатков.

Альтернативным подходом к решению этих проблем является разработка экспертно-статистического метода оценки и применение в качестве модели ЭС различных структур М-систем, позволяющих учитываьб динамику принятия управленческих решений.

Цель и задачи работы:

Целью диссертационной работы является разработка математического метода и алгоритма построения экспертных систем для принятия управленческих решений в деятельности подразделений вневедомственной охраны, основанных на количественных критериях оценки значимости мнений эксперта и согласованности его с группой экспертов на основе методов теории функционального анализа, обеспечивающих построение инструментальных средств в виде математического и программного обеспечения систем обработки информации.

Для достижения цели исследования возникла необходимость в решении следующих основных научных задач:

- выбора и обоснования модели экспертной М-системы, пригодной для принятия управленческих решений;

- введение нового понятия согласованности эксперта основанного на методах теории функционального анализа;

- проведение сопоставимой оценки коэффициента конкордации и нового коэффициента согласованности;

- разработка метода экспертной оценки на основе введенного коэффициента;

- проведение регрессионного анализа статистических данных деятельности подразделений вневедомственной охраны.

Методы исследования. Для решения перечисленных задач в диссертационной работе были использованы методы теории функционального анализа, теории вероятностей, математической статистики, методов линейного и динамического программирования.

Научная новизна диссертационной работы:

1. Выбрана и обоснована модель экспертной М-системы на основе МР-, и МР8-структур М-систем.

2. Введено и обосновано новое понятие согласованности мнений экспертов, основанное на методах теории функционального анализа.

3. Предложена МР8-модель принятия многоступенчатых последовательных решений на основе базовой МР-модели принятия одноразового решения.

4. Разработана математическая модель процесса ввода в эксплуатацию различных объектов охраны (или экспертной системы) с использованием результатов М-систем.

5. Введен и обоснован коэффициент связи категоризованных данных для таблиц 2x2 и для выявления частных связей в подсовокупностях.

6. Разработан программный пакет, который может быть использован на практике в качестве инструментального средства анализа статистической информации подразделений вневедомственной охраны.

Практическая значимость работы: Разработанные в диссертации алгоритмические средства реализованы в виде программного комплекса, ориентированного на решение вычислительных задач на базе системного программирования. Программная реализация представляет собой логическое объединение интерфейсного и расчетного блоков. Результаты анализа однофакторной регрессионной модели с учетом ее гомоскедастичности могут найти практическое применение в практической деятельности подразделений вневедомственной охраны в целях их дальнейшего совершенствования. Предложенные алгоритмы и программные средства внедрены в деятельность отдела вневедомственной охраны при ОВД Фрунзенского района города Иваново и в учебный процесс ВИ МВД России по дисциплине «Системы сбора и обработки информации», о чем получены соответствующие акты.

Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научно-практической конференции ВИ МВД России, (Воронеж, 2000 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Охрана и безопасность - 2001» (Воронеж, 2001 г.), Всероссийской научно-практической конференции ВИ МВД России (Воронеж, 2002 г.), Всероссийской научно-практической конференции "Проблемы управленческого консультирования - 2002" (Воронеж, 2002 г.), Всероссийской научно-практической конференции "Теория конфликта и ее приложения" (Воронеж, 2002 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Современные проблемы борьбы с преступностью» (Воронеж, 2003 г.).

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 10 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 111 наименований, одного приложения, и содержит 164 страницы машинописного текста, 38 рисунков, 14 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Навоев, Виктор Владимирович

Выводы

1) При моделировании, воздействующих на систему подразделения вневедомственной охраны факторов, оказалось весьма плодотворным использование однофакторной регрессионной модели.

2) Эффективным способом получения качественных оценок уравнения регрессии является метод наименьших квадратов.

3) Разработано алгоритмическое и программное обеспечение моделирования подсистем подразделения вневедомственной охраны.

4) Используемый подход позволяет анализировать данные не только на всем множестве наблюдений, но и применительно к выделенным исследователем участкам как визуально, так и с помощью расчетных показателей.

5) Рассмотрены многочисленные примеры приложения разработанного алгоритмического и программного обеспечения для деятельности подразделений вневедомственной охраны.

6) Разработанные алгоритмы моделирования оказались эффективными и в случае наличия гетероскедастичности рассматриваемой модели.

7) Изучение явления гетероскедастичности в моделях привело к обнаружению двух важных фактов: вычислив момент перевооружения ПЦО выявлено расслоение множества на два подмножества, кажде из которых обладает гомоскедастичностью; исследование автоматически выявленной линии регрессии позволило в одном случае дать обоснование на ввод дополнительной системы передачи извещений, во втором случае обоснован рост доходов в связи с массовым появлением ларьков и магазинов.

8) Установлена несостоятельность теста Голдфелда-Квандта для выявления гетероскедастичности модели.

9) Полученные результаты доказывают необходимость комплексного анализа статистических данных подразделений вневедомственной охраны по всем направлениям деятельности.

Заключение

В работе ставится задача разработки алгоритмического и программного обеспечения математического моделирования экспертных М-систем, а так же разработки экспертно-статистического метода оценки.

Проведенное диссертационное исследование позволяет сделать следующие выводы:

1. В отличие от известных концепций, применяющихся при создании экспертных систем экспертная М-система обладает преимуществом методологически единого описания входящих в ее состав элементов. Предложенная модель позволяет при ее реализации избежать типичных недостатков, которые присущи рассмотренным экспертным системам. Предложенная модель строится из условия К-гомоморфизма, является динамической и эмерджентной. При ее реализации она позволяет учитывать инерционность процессов принятия решений, описывать динамику реальных технических систем с определенным "запасом" и создать соответствующее математическое обеспечение.

2. Использование М-систем позволяет разделить сложную задачу исследования реальной технической системы на исследование динамики линейных нестационарных технических подсистем на основе созданного математического обеспечения, исследование оставшейся части системы, то есть следующих подсистем, а так же принятия управленческих решений, изменяющих параметры и определение объекта управления.

3. Введена и обоснована новая характеристика согласованности мнений групп экспертов, которая может заменять стандартную формулу для коэффициента конкордации, но в отличие от него обладает всеми свойствами метрики.

4. Разработана методика выявления высоко согласованных групп экспертов и экспертов с оригинальной точкой зрения, которая может быть использована как на этапе формирования экспертной группы, так и на этапе анализа экспертной информации и принятии окончательного решения.

5. Разработана методика категоризации данных для экспертных М-систем, которая применяется в случае невозможности представления данных в виде числовых значений.

6. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение с современным пользовательским интерфейсом для анализа статистических данных о деятельности подразделений вневедомственной охраны.

142

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Навоев, Виктор Владимирович, 2003 год

1. Айвазян С.А. Классификация многомерных наблюдений/ С.А. Айвазян, З.И. Бежаева, О.В. Староверов. -М.: Статистика, 1974.

2. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных/ С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1983.

3. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей/ С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1985.

4. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок/ С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. -М.: Статистика, 1980.

5. Бешелев С.Д. Экспертные оценки в принятии плановых решений/ С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. М.: Статистика, 1974.

6. Бешелев С.Д Экспертные оценки/ С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. -М.: Наука, 1973.

7. Большее Л.Н. Таблицы математической статистики/ Л.Н. Большее, Н.В. Смирнов. -М.: Наука, 1983.

8. Брукинг А. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. М.: Радио и связь. 1987.

9. Будущее искусственного интеллекта. М.: Наука, 1991.

10. Бухарин C.B. Анализ и синтез нестационарных модуляционных систем. Воронеж: Изд-во Воронежск. Гос. ун-та, 1986 -168 с.

11. Бухарин C.B. Теория и приложения нестационарных М-систем/ С.В.Бухарин, В.Г. Рудалев. Воронеж: Издательство Воронежского госуниверситета, 1992.

12. Вагин . В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988.

13. Вулих Б.З. Введение в функциональный анализ. 1967.14