Исследование и разработка моделей экспертной системы морского мониторинга тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Липатова, Светлана Валерьевна

• Липатова, Светлана Валерьевна
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Липатова, Светлана Валерьевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СИСТЕМЫ МОРСКОГО МОНИТОРИНГА.

§1.1. Анализ существующих систем морского мониторинга.

1.1.1. Классификация систем морского мониторинга.

1.1.2. Существующие системы морского мониторинга.

§1.2. Определение предметной области решаемых задач.

§1.3. Методы принятия решения в системахморского мониторинга.

§1.4. Постановка задачи.

Выводы.

ГЛАВА 2. ПОДХОД К СОЗДАНИЮ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ МОРСКОГО

МОНИТОРИНГА.

§2.1. Двухуровневая модель создания экспертных систем морского мониторинга.

2.1.1. Этапы создания экспертной системы морского мониторинга.

2.1.2. Верхнеуровневая модель.

2.1.3. Динамическая модель в классе сетей Петри.

§2.2. Выбор методологии создания и управления проектом при идентификации проблемы.

2.2.1. Методологии создания и управления проектом.

2.2.2. Модели жизненного цикла экспертной системы.

§2.3. Выбор модели представления знаний и средства проектирования продукционной базы знаний на этапах извлечения, структурирования и формализации знаний.

2.3.1. Извлечение, структурирование и формализация знаний.

2.3.2. Проектирование продукционной базы знаний.

§2.4. Выбор средства разработки экспертной системы морского мониторинга на этапе кодирования знаний.

2.4.1. Классификация экспертных систем и оболочек экспертных систем.

2.4.2. Модель оболочки экспертных систем.

2.4.3. Методика выбора оболочки экспертных систем морского мониторинга.

§2.5. Типичные процессы при разработке экспертной системы морского мониторинга.

Выводы.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ

СИСТЕМЫ МОРСКОГО МОНИТОРИНГА.

§3.1. Проектирование базы знаний экспертной системы морского мониторинга.

3.1.1. Продукционная модель базы знаний системы морского мониторинга.

3.1.2. Модели классов базы знаний экспертной системыморского мониторинга.

§3.2. Проектирование экспертной системы морского мониторинга с помощью диаграмм UML.

3.2.1. Логическое моделирование экспертной системы морского мониторинга.

3.2.2. Физическое моделирование экспертной системы морского мониторинга.

§3.3. Модели экспертной системы морского мониторинга.

3.3.1. Событийная модель экспертной системы в классе сетей Петри.

3.3.2. Ситуационная модель системы морского мониторинга.

Выводы.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ - ПОСТРОЕНИЕ МАКЕТА ЭКСПЕРТНОЙ

СИСТЕМЫ МОРСКОГО МОНИТОРИНГА.

§4.1. Реализация базы знаний экспертной системы морского мониторинга.

§4.1.1. Выбор средства кодирования экспертных знаний.

§4.1.2. Создание базы знаний морского мониторинга.

§4.2. Реализация экспертной системы морского мониторинга.

§4.3.Тестирование и оценка качества экспертной системыморского мониторинга.

4.3.1. Тестирование экспертной системы морского мониторинга.

4.3.2. Оценка качества экспертной системы морского мониторинга.

§4.4.Методологическая база построения типовых ЭСММ.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка моделей экспертной системы морского мониторинга»

В настоящее время в связи с бурным развитием судоходства во всем мире остро стоит проблема обеспечения безопасности движения морских судов, особенно в акваториях, где существует интенсивный трафик движения судов, в узких проливах, прибрежных зонах и т.п. Эту проблему, например, сообща решают в странах Европейского Союза, развивая систему управления и информационного обеспечения судоходства VTMIS (Vessel traffic Management and Information System) [2]. В России создается единая система контроля и управления судами, развивается глобальная система связи при бедствиях на море [52], создается большое количество автоматизированных систем управления судном [28], мониторинга [55]. идентификации судов, информационной поддержки для центров береговой охраны и т.д.

На современном уровне развития информационных технологий предполагается, что процесс мониторинга сводится не только к наблюдению за объектами (получению, накоплению, хранению и представлению данных об объектах мониторинга), оценке полученных данных, регистрации важнейших характеристик и предоставлению полученной информации лицу, принимающему решения, понятие информационного мониторинга расширено. Современные системы мониторинга оснащены блоками поддержки принятия решений. Они предоставляют пользователю не только данные, но и их интерпретацию и возможные альтернативы решений кризисных ситуаций, т.е. системы мониторинга судов реализуют также управляющую функцию, помогая лицу, принимающему решения.

Сектор систем мониторинга судоходства активно развивается, но в большинстве существующих систем акцент при разработке делается на первоначальные функции мониторинга, совершенствуются средства передачи, представления и хранения данных. Управляющая функция реализуется в специализированных системах, например, в системах управления движением судна, где активно применяются расчетно-аналитические методы. Такие системы ориентированы на решение конкретной задачи. В ходе исследования открытых печатных источников, посвященных данному вопросу, не был найден общепризнанный и проверенный на практике подход к построению типовых систем мониторинга судоходства.

Привлечение технологий экспертных систем (ЭС) к построению систем мониторинга судоходства представляется целесообразным, так как они зарекомендовали себя на практике как эффективное средство поддержки процесса принятия решений с точки зрения накопления опытных знаний экспертов и предоставления их менее квалифицированным специалистам. Ранее системы управления судоходством создавались для решения узких классов задач, вытекающих, как правило, из конкретных аварийных ситуаций, и их развитие носило характер модификации или модернизации и в большинстве случаев такие системы приобретали специализацию, что снижало эффективность их использования. Поэтому разработка подхода к созданию систем морского мониторинга на основе «гибких технологий» таких, как ЭС, нейронные сети, гибридные системы, позволит расширить область охвата решаемых задач и повысить качество управления судоходства за счет привлечения экспертных знаний.

Судоходство - достаточно большая предметная область, охватить которую в рамках одной работы не представляется возможным, поэтому будет рассмотрена область морского судоходства, и в дальнейшем предметная область будет именоваться «Морским мониторингом».

Объектом исследования является процесс проектирования систем морского мониторинга (СММ). Предметом исследования являются процессы обработки информации в экспертных системах морского мониторинга (ЭСММ), модели ЭСММ, критерии оценки качества ЭСММ.

Цель и задачи исследований.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование подходов к построению ЭСММ, позволяющих повысить безопасность морского судоходства и создать методологическую базу разработки типовых ЭСММ. Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи: провести анализ существующих СММ, определить требования к их построению, разработать модели предметной области «Морской мониторинг» и типовой структуры СММ, определить критерии функционирования ЭСММ; разработать подход к созданию ЭСММ, позволяющий формировать методологическую базу для построения структуры, составных блоков, алгоритмов функционирования системы; разработать и исследовать модели ЭСММ, которые можно использовать в рамках разработанного подхода как основу для проектных решений при создании конкретных ЭСММ; разработать и исследовать действующий макет ЭСММ, позволяющий анализировать, моделировать, тестировать ЭСММ и подтверждать правильность исходных положений; разработать методологическую базу построения типовых ЭСММ.

Методы исследования.

При решении поставленных в работе задач использовались методы системного анализа и математического моделирования, искусственного интеллекта, разработки информационных и экспертных систем, а также методы программирования.

Научная новизна диссертационной работы определяется следующими результатами:

1. Разработаны общие функциональная и структурная модели СММ взаимодействия с внешней средой и информационным береговым центром мониторинга, создающие основы для проектирования системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.

2. Предложен новый подход к созданию ЭСММ, основанный на учете специфики ЭС как отдельного класса интеллектуальных ИС, особенностей предметной области «Морской мониторинг», на использовании универсальной двухкомпонентной модели для каждого этапа создания ЭСММ, порождающий методологическую базу разработки и исследования ЭС мониторинга в судоходстве.

3. Разработан набор новых моделей ЭСММ (структурная, событийная, ситуационная, проектных решений в виде диаграмм UML, продукционная модель базы знаний (БЗ)), представляющий собой основу для разработки ЭСММ и позволяющий описывать функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС. Положения, выносимые на защиту:

1. Общие функциональная и структурная модели СММ для системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.

2. Новый подход к созданию ЭСММ, учитывающий специфику ЭС, особенности предметной области «Морской мониторинг», использующий универсальную двухкомпо-нентную модель для каждого этапа создания ЭСММ.

3. Набор новых моделей ЭСММ, представляющий собой средство информационной поддержки при проектировании ЭСММ и позволяющий описывать функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС.

Практическая и теоретическая значимость.

Результаты работы могут найти применение при разработке ЭС в предметной области «Морской мониторинг» и в смежных предметных областях, использоваться на предприятиях, разрабатывающих средства автоматизации процессов мониторинга в судоходстве.

Достоверность приведенных в диссертационной работе результатов определяется корректным использованием теории моделирования, проектирования информационных систем и системного подхода.

Апробация основных положений диссертационной работы проведена на VI международной конференции «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» (Ульяновск, 2005) и второй всероссийской научной конференции с международным участием «Нечеткие системы и мягкие вычисления» (Ульяновск, 2008) и ежегодных научно-технических семинарах кафедры «Телекоммуникационные технологии и сети» Ульяновского государственного университета.

Личный вклад автора. Постановка задачи исследований осуществлена совместно с научным руководителем А.А. Смагиным. Все основные установленные в диссертации результаты получены соискателем самостоятельно.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 305 страниц, основной текст изложен на 139 страницах.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Липатова, Светлана Валерьевна

Выводы

1. Реализована продукционная БЗ ЭСММ в предметной области «Морской мониторинг», описывающая набор типичных задач судоходства, обладающая возможностью расширения для решения аналогичных задач морского мониторинга за счет встроенного в ЭСММ инструмента ведения и отладки БЗ.

2. Создан действующий макет ЭСММ, включающий «Интерфейс когнитолога» и «Интерфейс оператора», БДОО, БДМ, ГИС, оболочку ЭС CLIPS, внутренние и виешние журналы, построенный на основе предложенных моделей (структурной и функциональной моделей СММ, продукционной модели БЗ, UML-диаграмм, событийной, структурной, ситуационной ЭСММ) и позволяющий исследовать, тестировать модели и доказывать их применимость на практике.

3. Проведено тестирование ЭСММ по основным типичным ситуациям морского мониторинга и предложен метод оценки ЭСММ по показателям эффективности, качества принимаемых решений и эргатичности, доказывающих применимость на практике разработанных методов и моделей.

4. Предложена методологическая база построения типовых ЭСММ, включающая подход к созданию ЭСММ, ряд моделей ЭСММ, экспериментальный макет ЭСММ, предоставляющая основу для разработки ЭС мониторинга в области судоходства на современном уровне качества с привлечением средств автоматизации проектирования и оболочек ЭС.

Заключение

На основе проведенного анализа существующих СММ и методов принятия решений делается вывод о том, что для повышения безопасности и качества принимаемых решений в судоходстве требуется построение систем поддержки принятия решений на основе ЭС.

Задачи, поставленные в рамках диссертационной работы, решены и к основным результатам можно отнести следующее:

1. Общие функциональная и структурная модели СММ взаимодействия с внешней средой и информационным береговым центром мониторинга, предоставляющие основу для разработки системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.

2. Новый подход к созданию ЭСММ, учитывающий специфику ЭС как отдельного класса интеллектуальных ИС, особенности предметной области «Морской мониторинг», основанный на универсальной двухкомпонентной модели для каждого этапа создания ЭСММ и порождающий методологическую базу разработки и исследования ЭС мониторинга в судоходстве.

3. Метод проектирования продукционной БЗ ЭСММ на основе неоднородного графа, не требующего от эксперта специальной подготовки, позволяющий достаточно легко добавлять новые продукции, связанные с существующими, строить модель базы знаний путем объединения отдельных продукционных моделей ситуаций без ущерба ее целостности.

4. Набор новых моделей ЭСММ (структурная, событийная, ситуационная, проектных решений в виде UML-диаграмм, продукционная модель БЗ), представляющий собой основу для разработки ЭСММ и описывающий функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС.

5. Действующий макет ЭСММ, включающий «Интерфейс когнитолога» и «Интерфейс оператора», БДОО, БДМ, ГИС, оболочку ЭС CLIPS, внутренние и внешние журналы, построенный на основе предложенных моделей (структурной и функциональной моделей СММ, продукционной модели БЗ, UML-диаграмм, событийной, структурной, ситуационной ЭСММ) и позволяющий исследовать, тестировать модели и доказывать их применимость на практике.

6. Методологическая база построения типовых ЭСММ, включающая подход к созданию ЭСММ, набор моделей ЭСММ, экспериментальный макет ЭСММ, предоставляющая основу для разработки ЭС мониторинга в области судоходства на современном уровне качества с привлечением средств автоматизации проектирования и оболочек ЭС.

Полученные результаты исследования могут найти практическое применение при разработке ЭСММ и смежных предметных областях, использоваться на предприятиях, разрабатывающих средства автоматизации процессов мониторинга в судоходстве.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Липатова, Светлана Валерьевна, 2008 год

1. Автоматизированные системы мониторинга судоходства / А.Н. Маринич, И.Г. Проценко, В.Ю. Резников, 10. М. Устинов, А.Р. Шигабутдинов. Под общ. ред. докт. техн. наук, проф. Ю.М. Устинова. СПб: Судостроение, 2003. — 248 с.

2. Асаи К., Ватада Д., Иван С. Прикладные нечеткие системы /Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. — М.: Мир, 1993. 368 с.

3. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

4. Батыршин И.З., Недосекин А.О., Стецко А.А., Тарасов В.Б., Язенин А.В., Ярушки-на Н.Г. Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / Под ред. Н.Г. Ярушки-ной. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 208 с.

5. Бек К. Экстремальное программирование: разработка через тестирование. Библиотека программиста. — СПб.: Питер, 2003. 224 с.

6. Берлинский К. Набор серебряных пуль. Справочник удачных проектных решений при разработке программного обеспечения. http://www.metodolog.ru/00242/00242.html 9.05.08 г.

7. Блэкман М. Проектирование систем реального времени / Пер.с англ. М.: Мир — 1977, 346 с.

8. Бородко А. О навигационном обеспечении транспортного комплекса с использованием спутниковых систем TJIOHACC/GPS. // Морской флот №5, 2007, с.16-17

9. Буянов В.П., Кирсанов К.А., Михайлов Л.М. Рискология (управление рисками) -М.: Издательство «Экзамен», 2003. 384 с.

10. В Японии разработаны системы для обнаружения пиратских захватов морских судов // Деловая пресса от 16.08.2000 г.http://www.businesspress.ru/newspaper/article mid 37 aid 31989.html 20.03.2008 г.

11. Варфоломеев В.И., Воробьев С.Н. Принятие управленческих решений М.: КУ-ДИЦ-ОБРАЗ, 2001.- 288 с.131619.22,23,24,25,26,27,2829,

12. Вейхман В.В. Безопасность мореплавания. Балтийская государственная академия рыбопромыслового флота, 1999. http://www.sea-safety.ru/article/safety programm/ 10.10.08 г.

13. Волков B.H. Искусство формализации: от математики к теории систем и от теории систем - к математике. - СПб: СПбГТУ, 2000 - 199 с.

14. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001. с. 384.

15. Газета "ЖЭНЬМИНЬ ЖИБАО" он-лайн http://russian.people.com.en/31516/6281181 .html 20.03.2008 г.

16. Грекул В. И., Денищенко Г. Н., Коровкина Н. JI. Проектирование информационных систем М.: БИНОМ - 2005, 304 с.

17. Громов Г.Р. Персональные вычисления или макетирование программ? http://www.informix.com.ua/articles/gromov/gromov.htm 22.10.08 г. Группа компаний «ТРАНЗАС: электронные технологии» http://www.transas.ru/ 20.03.2008 г.

18. Джарратано Д., Райлт Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование, 4-е издание. / Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2007. - 1152 с. Дубина О. ARIS - некоторые аспекты использования, http://www.bankir.ru/ 21.07.08. г.

19. Ермолаева В.И., Волгин П.Н. Анализ ситуации с помощью интеллектуальных геоинформационных систем // Автоматизация процессов управления. 2008 №2(12) — с.86-90.

20. Ивлев В., Попова Т. Первые шаги в ARIS // КомпьютерПресс, №1, 2002.http://www.compress.ru/article.aspx?id=9481&iid=403 21.05.08 г.

21. Иоффин А.И. Системы поддержки принятия решений // Мир ПК. 1993. - №5. - С.47.57.

22. Клявин А. Использование спутниковых навигационных систем на морском и речном транспорте. // Морской флот №5, 2007.С. 18-20.

23. Кобринский Б.А. Ретроспективный анализ медицинских экспертных систем // Новости искусственного интеллекта, 2005 №2 — с.6-18.30.31,32.