Модели и алгоритмы в интересах развития компьютерных подсказчиков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат физико-математических наук Кудрявцев, Александр Генрихович

• Кудрявцев, Александр Генрихович
• кандидат физико-математических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Кудрявцев, Александр Генрихович

ВВЕДЕНИЕ.

Общая характеристика работы.

Положения, выносимые на защиту.

1. ПРОБЛЕМАТИКА КОМПЬЮТЕРНЫХ ПОДСКАЗЧИКОВ 12 (ЛИТЕРАТУРНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР С ВЫХОДОМ НА ПРОТОТИПЫ)

1.1. Классификация и примеры компьютерных подсказчиков

1.2. Вопросы разработки компьютерных подсказчиков.

1.2.1. Вопросы разработки баз и систем знаний компьютерных 19 подсказчиков

1.2.2. Вопросы обеспечения управления знаниями с помощью 22 компьютерных подсказчиков

1.3. Прототипы компьютерных подсказчиков.

1.3.1. Прототип компьютерного подсказчика в тренажерном 27 режиме

1.3.2. Прототип компьютерного подсказчика в рабочем режиме

1.4. Результаты и выводы по главе 1.

2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗРЕШЕНИЯ 33 ТРЕНИНГОВОЙ СИТУАЦИИ БЕЗ КОМПЬЮТЕРНОГО ПОДСКАЗЧИКА

2.1. Системно-информациологические предпосылки для математического моделирования разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика

2.1.1. Предпосылка 1: системно-информациологическая база 34 жизненного цикла терминологических систем

2.1.2. Предпосылка 2: системно-информациологическая база 52 формализованного представления информационной системы человека

2.1.3. Физические и физико-технические аналоги рассматриваемых 57 объектов и явлений

2.2. Математические модели разрешения тренинговой ситуации 57 без компьютерного подсказчика

2.2.1. Математическая модель разрешения тренинговой ситуации 59 без внешней когнитивной поддержки

2.2.2. Математическая модель разрешения тренинговой ситуации 62 при поддержке структурированного источника знаний

2.3. Организация вычислений по математическим моделям 63 разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика

2.3.1. Условия организации вычислений по математическим 64 моделям разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика

2.3.2 Пример вычислений по математической модели разрешения 64 тренинговой ситуации без внешней когнитивной поддержки

2.4. Результаты и выводы по главе 2.

3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗРЕШЕНИЯ

СИТУАЦИИ ПРИ ПОДДЕРЖКЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ПОДСКАЗЧИКА В ТРЕНАЖЕРНОМ РЕЖИМЕ

3.1. Предпосылки для математического моделирования 70 разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме

3.1.1. Предпосылка 1: содержательная модель диалога «Объект - 70 лицо, принимающее решение - компьютерный подсказчик в тренажерном режиме - разработчик - эксперт» и гипотезы, связанные с ним

3.1.2. Предпосылка 2: предложенные характеристики диалога

Объект - лицо, принимающее решение - компьютерный подсказчик в тренажерном режиме - разработчик - эксперт» и гипотезы, связанные с ними

3.2. Математическая модель разрешения ситуации при 75 поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме

3.3. Вычислительный эксперимент по проверке адекватности 78 математической модели разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме

3.4. Результаты и выводы по главе 3.

4. МОДЕЛИРОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПОДСКАЗЧИКОВ

4.1. Моделирование компьютерного подсказчика в 87 тренажерном режиме

4.2. Моделирование компьютерного подсказчика в рабочем 93 режиме

4.2.1. Полуформализованные модели функционирования системы 96 управления знаниями компьютерного подсказчика в рабочем режиме при создании системы знаний и обслуживании запросов от лица, принимающего решение

4.2.2. Структурные и алгоритмические модели некоторых 107 составляющих компьютерного подсказчика в рабочем режиме

4.3. Результаты и выводы по главе 4.

5. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗРЕШЕНИЯ 122 СИТУАЦИИ ОБЩЕНИЯ

5.1. Математическая модель разрешения ситуации общения без 122 подсказчика

5.2. Математическая модель разрешения ситуации общения 123 при поддержке компьютерного подсказчика в рабочем режиме

5.3. Условия организации вычислений по математическим 125 моделям разрешения ситуации общения при поддержке компьютерного подсказчика в рабочем режиме

5.4. Результаты и выводы по главе 5. 1?

6. РЕКОМЕНДАЦИИ РАЗРАБОТЧИКУ КОМПЬЮТЕРНОГО

ПОДСКАЗЧИКА В РАБОЧЕМ РЕЖИМЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы в интересах развития компьютерных подсказчиков»

Вопросы разработки подсказчиков отражены в работах Т.А. Гавриловой [1], СЛ. Гольдштейна [2-4], Д. Каймо [5], Б.Е. Одинцова [6], Э.В. Попова [7,8], А.Н. Романова [6,9], А. Сатиадаса [10,11], Т.Я. Ткаченко [2,3,12], Ю.В. Фролова [13], В.Ф. Хорошевского [1] и ряда других авторов. Вопросы разработки моделей и алгоритмов поддержки разрешения ситуаций с помощью подсказчиков отражены также в работах Д.И. Батищева [14], В.Н. Буркова [15], С.В. Васютина [16], Н.А. Гайдамакина [17], А.Ф. Гареева [16], И.И. Еремина [18], Н.Г. Загоруйко [19], В.А. Ирикова [15], В.В. Корнеева [16], В.А. Лефевра [20], В.Д. Мазурова [21], Н.Г. Малышева [22], Г.С. Поспелова [23], Д.А. Поспелова [24], В.В. Райха [16], Э.А. Трахтенгерца [25], Д.Е. Шапошникова [14] и др.

В настоящей диссертации рассмотрены вопросы разработки моделей и алгоритмов в интересах развития компьютерных подсказчиков типа инструментальной среды системотехнического обслуживания сложных объектов (ИС COCO) [3,12] (в тренажерном и рабочем режимах) и автоматизированной обучающей системы (АОС) [26].

Работа выполнена при финансовой поддержке Программы Минобразования РФ «Фундаментальные исследования - университеты России» (темы: 99.15.14 - моделирование и разработка интеллектуально-информационной среды для системотехнического обслуживания сложных объектов, 2000 - 2001 гг.; УР.03.01.009 - моделирование и разработка интеллектуальной среды для разрешения проблемных ситуаций, 2002 г.).

Цель исследования - разработка моделей и алгоритмов в интересах развития компьютерных подсказчиков.

Для достижения поставленной цели решены задачи:

• литературно-аналитического обзора с выходом на прототипы компьютерных подсказчиков;

• математического моделирования разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика;

• математического моделирования разрешения тренинговой ситуации при поддержке компьютерного подсказчика;

• алгоритмического моделирования компьютерных подсказчиков и структурного моделирования некоторых их составляющих;

• выработки рекомендаций разработчику компьютерного подсказчика.

На основе построенных моделей решена также задача математического моделирования разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в рабочем режиме.

Объект исследования - компьютерные подсказчики. Предмет исследования - модели и алгоритмы в интересах развития компьютерных подсказчиков.

Методы исследования: диалоговой алгебры [20], математико-лингвистический, вероятностный, математико-статистический, системологический, структурный, алгоритмический.

Научная новизна результатов исследования:

• структурные модели: информационной системы человека; компьютерного подсказчика в тренажерном режиме, ядра системы управления знаниями компилятивного прототипа подсказчика в рабочем режиме; некоторых составляющих системы управления знаниями подсказчика в рабочем режиме;

• алгоритмические модели: компьютерного подсказчика в тренажерном режиме; составляющих системы управления знаниями подсказчика в рабочем режиме;

• математические модели разрешения тренинговой ситуации (без внешней когнитивной поддержки, а также при поддержке структурированного источника знаний и компьютерного подсказчика в тренажерном режиме) и ситуации общения (без компьютерного подсказчика и при поддержке подсказчика в рабочем режиме).

В качестве базы для построения указанных выше моделей предложены также:

• содержательные модели системного информациогенеза, а также распознавателя отображений вида «Кортеж сетей терминов - сеть терминов или число»;

• концептуальные модели: системного информациогенеза; атомоподобного понятийного фрейма; рефлексивной диалоговой алгебры микросостояний систем;

• алгоритмические модели процессов системного информациогенеза, семантического квантования текста и его автоматической адресации на вершины и дуги тезаурусной системы знаний.

Прикладная значимость результатов исследования:

• создана база моделей для проектирования компьютерных подсказчиков в тренажерном и рабочем режимах;

• предложен цикл лабораторных работ по системотехнике для студентов 4 курса, обучающихся по специальности 23.01.01 на кафедре вычислительной техники УГТУ-УПИ.

Апробация работы:

• Первый Уральский форум КуИсИнфо-96, Челябинск, 1996 г.;

• международный научно-практический семинар «Интеллектуальные информационные технологии в управленческой деятельности», Екатеринбург, 1999 г.;

• Третья Российская конференция с международным участием «Новые информационные технологии в исследовании дискретных структур», Томск, 2000 г.;

• Вторая научно-техническая конференция физико-технического факультета УГТУ-УПИ «Современные технологии: проблема и решения», Екатеринбург, 2004 г.;

• VII конференция молодых ученых и аспирантов УГТУ-УПИ, Екатеринбург, 2005 г.

Структура и объем диссертации: работа состоит из введения, шести

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Кудрявцев, Александр Генрихович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Получены результаты: Выбран прототип для компьютерного подсказчика в тренажерном режиме и предложен компилятивный прототип для подсказчика в рабочем режиме.

Предложены системно-информациологические предпосылки для математического моделирования разрешения ситуации без компьютерного подсказчика.

Предложены математические модели разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика (именно, без внешней когнитивной поддержки и при поддержке структурированного источника знаний). При этом учтены имеющиеся системно-информациологические предпосылки. Рассмотрены условия . организации вычислений по математическим моделям разрешения тренинговой ситуации без компьютерного подсказчика и приведен пример вычислений по модели разрешения тренинговой ситуации без внешней когнитивной поддержки. Предложены предпосылки для математического моделирования разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме.

На основе имеющихся предпосылок предложена математическая модель разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме. •

С математической моделью разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме проведен вычислительный эксперимент, подтвердивший ее адекватность в конкретном случае.

На основе имеющейся математической модели разрешения ситуации при поддержке компьютерного подсказчика в тренажерном режиме и вычислительного эксперимента, проведенного с ней, развит соответствующий прототип. На основе развития прототипа предложены структурная и алгоритмическая модели компьютерного подсказчика в тренажерном режиме. При этом разрешена ситуация, лежащая в основе критики исходного прототипа.

9. Предложены полу формализованные (на алгоритмической основе) модели функционирования составляющих системы управления знаниями компьютерного подсказчика в рабочем режиме (футляра, оболочки и ядра) при создании системы знаний и обслуживании запроса от лица принимающего решение.

10. На основе полуформализованных моделей функционирования составляющих системы управления знаниями подсказчика в рабочем режиме развит соответствующий прототип. На основе развития прототипа предложены структурные модели составляющих компьютерного подсказчика в рабочем режиме. При этом разрешены ситуации, лежащие в основе критики исходного прототипа.

11. Предложена математическая модель разрешения ситуации общения без компьютерного подсказчика.

12. На основе математической модели разрешения ситуации общения без подсказчика и полуформализованных моделей функционирования составляющих системы управления знаниями компьютерного подсказчика в рабочем режиме предложена математическая модель разрешения ситуации общения при поддержке подсказчика в указанном режиме.

13. Рассмотрены условия организации вычислений по математическим моделям разрешения ситуации общения. Предложена содержательная модель распознавателя отображений, позволяющая организовать вычисления по указанных математическим моделям;

14. На основе имеющихся моделей функционирования составляющих системы управления знаниями подсказчика в рабочем режиме даны рекомендации его разработчику.

Итак, в результате проведенного научного исследования создана система моделей и алгоритмов, позволяющих грамотно конструировать интеллектуальные компьютерные подсказчики в интересах оптимизации процесса разрешения ситуаций, связанных с тем или иным сложным объектом.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Кудрявцев, Александр Генрихович, 2005 год

1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учеб. пособие для вузов. СПб.; М.; Харьков; Минск: ПИТЕР, 2000. - 384 с.

2. Гольдштейн C.JL, Ткаченко Т.Я., Бельков С.А. и др. Системный аспект информатизации правоохранительных органов: выход на системные интеллектуальные подсказчики по управлению переводом в новое качество. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 1995. - 190 с.

3. Гольдштейн С.Л., Ткаченко Т.Я., Яремко Н.Л. Моделирование инструментальной оболочки ИС COCO // Там же С. 178-189.

4. С. Гольдштейн, А. Павленко, С. Блохина. О синтезе интеллектуального интегрированного АРМ специалиста -исследователя научно-практического учреждения // Инфор 2000. -№1. — С.75-78.

5. Kajmo D. Knowledge Management in R5. 03 May 1999; http://www. 10.1otus.com/Idd/todav.nsf/DisplavForm/FAB0891EECD6D98 98525670500776F59?QpenDocument

6. Романов A.H., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике / Учеб. пособие для студентов вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 487 с.

7. Статические и динамические экспертные системы: Учеб.пособие для вузов. / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320с.

8. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982. - 360 с.

9. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике / Учеб. пособие. М.: Экзамен, 2003. - 496 с.

10. Satyadas A. Growing with Knowledge Menagement, 2003; http://www.line56.com/articles/default.asp? Article ID = 4408

11. Satyadas A. Knowledge discovery strikes the balansce between businesscontrol and innovation. Nov 5, 2002;http://www.lotus.com/news/news.nsf/public/lD77D354B2F9AB4285256C 5D0046BD44

12. Ткаченко Т.Я. Инструментальная среда системотехнического обслуживания сложных объектов. Екатеринбург: ГОУ ВПО «УГТУ-УПИ», 2002. - 203с.

13. Фролов Ю.В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. — М.: МГПУ, 2000.-294с.

14. Батищев Д.И., Шапошников Д.Е. Многокритериальный выбор с учетом индивидуальных предпочтений. / РАН,Ин-т прикл.физики. -Нижний Новгород: ИПФ, 1994. 86с.

15. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. — М.: Наука, 1994. 270с.

16. Базы данных: Интеллектуальная обработка информации. / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, С.В. Васютин, В.В. Райх; Рос. Ассоц. Издателей комп. лит. М.: Нолидж, 2000. - 352 с.

17. Гайдамакин Н.А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. (Вводный курс) / Учеб. пособие. Екатеринбург: УрГУ, 2000. - 300с.

18. Еремин И.И. Противоречивые модели оптимального планирования. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. 160с.

19. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999. 270 с.

20. Лефевр В.А. Конфликтующие структуры. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Сов. радио, 1973. 158с.

21. Мазуров В.Д. Распознавание образов и нейронные сети в моделировании технико-экономических систем // Интеллектуальные информационные технологии в управленческой деятельности: Сборник. Томск. - С.136-139.

22. Малышев Н.Г. и др. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. -М.: Энергоатомиздат, 1991.- 136с.

23. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988. - 278 с.

24. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика. М.: Наука, 1986.-284 с.

25. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.-376 с.

26. Обучающие машины, системы и комплексы: Справочник. К.: Вища шк., 1986.-303 с.

27. Гольдштейн C.JI Научные направления, разработки и интересы кафедры вычислительной техники // Наука среда обитания: Сборник статей. - Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 1999. - С. 97-126.

28. Гольдштейн С.Л., Печеркин С.С., Ткаченко Т.Я. Логика работы пользователя с объектом при поддержке системы знаний // Интеллектуальные информационные технологии в управленческой деятельности: Сборник. Екатеринбург: ИПК УГТУ-УПИ, 1999. -С.18-21.

29. С. Гольдштейн, С. Печеркин, Т. Ткаченко. Системная интеграция: системно-информациологический подход к проблеме знаний и управления знаниями // Инфор -2000. №1. - С.27-44.

30. Бельков С.А., Гольдштейн С.Л., Ткаченко Т.Я. Выход на инструментальную оболочку систем знаний // Новые информационные технологии в исследовании дискретных структур: Сборник. Екатеринбург. УрО РАН, 1998. - С.7-12.

31. Подготовка новой версии инструментальной оболочки для систем знаний / С.А. Бельков, И.В. Бирюков, С.Л. Гольдштейн, Т.Я. Ткаченко //Там же. -С.13-17.

32. Гольдштейн С.Л., Ткаченко Т.Я., Бельков С.А. Базово-уровневые концепции для разработки интеллектуальной информационной среды-Там же. С. 18-29.

33. Печеркин С.С. Теоретическое описание и развитие системной интеграции для научно-практических структур / Дисс. . канд. физ.-мат. наук. Екатеринбург, 2002.

34. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. Гл.1. Введение / С. Осуга. М.: Мир, 1990. - С. 9-27.

35. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. Гл.З. Методы и проблемы извлечения знаний / X. Кобаси. М.: Мир, 1990. - С. 68-88.

36. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. Гл.4. Приобретение знаний и обучение в диалоге / С. Оцуки. М.: Мир, 1990.-С. 89-132.

37. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. Гл.5. Обучение при распознавании образов / Т. Китахаси. М.: Мир, 1990. - С. 133159.

38. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. Гл.7. Теория индуктивных выводов / С. Арикада, Т. Синохара, Т. Михояра. М.: Мир, 1990.-С. 179-237.

39. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. Гл.8. Синтез программ по примерам / С. Арикада, М. Харагути. М.: Мир, 1990. -С. 238-261.

40. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. Гл.9. Теория аналогий / С. Арикада, М. Харагути. М.: Мир, 1990. - С. 262-296.

41. Гольдштейн С.Л., Клюкин В.Э. Принятие решений в советующих партнерских системах при нечеткой исходной информации // Там же. С.27-34.

42. Представление экспертных знаний в интеллектуальных ГИС / И.В. Бычков, С.Н. Васильев, В.А. Кузьмин, Г.М. Ружников // Там же. -С.44.

43. Флоренсов А.Н. О построении семантического пространства баз знаний // Там же. С.49-51.44