CC BY
34МЕТОДЫ КОМПЛЕКСНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Н.Г. Губанов
Самарский государственный технический университет 443100, Самара, ул. Молодогвардейская , 244
E-mail Nick_G_Gubanov@mail.ru
Рассматриваются методы комплексной обработки данных и формирования моделей сложных объектов. Рассмотрены информационные технологии комплексного применения индуктивных и дедуктивных методов логического вывода, для представления и обработки разнородной информации в информационно-аналитических системах.
Ключевые слова: сложные технические объекты, многомодельные комплексы, кате-горный анализ.
Комплексная обработка информации в современных информационно -вычислительных системах проходит в несколько этапов: сбор априорной информации и формирование модели данных; структуризация собранных моделей и формирования баз знаний; формирование многомодельной структуры объекта анализа; формирование множества алгоритмов вычисления целевых параметров.
В соответствии с целями исследования построен формально-математический аппарат на основе категорного подхода, инвариантный к видам обрабатываемой информации и этапам обработки данных.
В этих условиях предварительная обработка данных превращается в метапроцедуру проблемно-ориентированной подготовки информации для дальнейшего принятия решений на всех узлах иерархий, реализующих декомпозицию сложных технических задач.
Данные тенденции обуславливают ряд научных и прикладных задач по созданию и развитию конструктивного математического аппарата для представления разнородных данных, информационных процессов и моделей.
Анализ средств представления данных для формирования многомодельных комплексов показал перспективу использования категорно-функторного аппарата [1,2,3], который основываясь на гомоморфном (структурно эквивалентном) отображении, позволяет описывать объекты инвариантно их внутренней структуре через морфизмы (отличия) их друг от друга.
Конструктивным путём снижения неопределенности в процессах предварительной подготовки данных процедур поддержки принятия решений является синтез дедуктивных, индуктивных и абдуктивных методов логического вывода [1,4,5]. Данные методы основаны на, таких общенаучных понятиях, как отношения «общее -частное».
Губанов Николай Геннадьевич - к.т.н., доцент кафедры «Электронные системы и информационная безопасность».
Приняв во внимание, что составляющие системы - программные объекты и взяв за основу систему продукций, рассмотрим следующую формальную модель Р ={Ы,MR, О,.), где в качестве множества заданных литералов М{ продукционной системы и множества формируемых литералов Mt продукционной системы определены обобщённые вычислительные модели, Ri - множество продукций i-го вида, Oi - множество процедур присвоения i-го вида. M = (A, FM ),
где А = {«., i = 1,..., nj - конечное множество параметров состояния объекта, FM - конечное множество отношений на множестве параметров из А. F = ( fi, i = 1,■■■, к 1« е А отношение на множестве параметров f = (Аgr (f )) . Множество всех отображений а для всех отношений f е FM ,входные in (а) = Z” параметры для оператора а, выходные out (а) = Z™' параметры для оператора а .
В качестве объектов категории М определены вычислительные модели Ob (мк ) ; для каждой пары объектов Ob (мк ) и Ob (мк ) определены множество,
морфизмов Hom(Mk,Mк. ) ; для любой тройки объектов определена композиция Ob (мк ), Ob (M* ) и Ob (мк ) ; морфизмов p е Hom (мк,Мк ) и у е Hom (мк,M* ) определена композиция piy е Hom (мк ,Mк ) ; для каждого объекта Ob (мк ) определен единичный морфизм 1Х е Hom (мк,Мк ) . Взяв за основу
подход [3], к построению порядка на множестве образцов, сформируем правила структурирования полученной информации: если Мкь - базис модели, (м*, у) - исходная ситуация, а (мк ,Л) - производная еттуация, Ле Hom (мк,Мк ) & 3 а е Hom (Мк,Мк ) - условие сопоставимости то :
з(^е Hom ( Мк, Мк )) ((M p) N (M ,v)) , где N операция наследования.
Условие обобщения двух моделей выразится в следующем виде: (Мк,p) ; (Мк,v); :Мк ^Мкт, 3^:Мк ^Мкт & 3фМк ^МктХ, 3//1:Мк ^Мк,
m 1
& З(хеНот(Мкт,Мкт1)) ^(Мкт,р) .
Правило определения частного случая: (мк,ф) ; (мк,о); 3^:Мк ^Мкт &
3^: Мк ^ Мкт 3^1: Мк ^ Мкт 1 & 3^1: Мк ^ Мкт 1 & з(^е Нот (Мкп, Мкп1)) ^ (Мкп, з).
Обобщая модель представления декларативных знаний представим информационные источники (ИИ) в следующем виде: Б = ^,Бь,, где Б база данных; -
данные с измерительного тракта системы; Бь - данные, накопленные в процессе мониторинга параметров жизненного цикла объектов анализа данного класса; Б -данные, аккумулированные в документальных системах данного объекта. В случае
Б выполняется следующее условие =(X™ = ХО*, Ffk^Xk = 0, Бь - данные
представляют собой «чёрный ящик» предметом мониторинга является множество входных и множество выходных параметров, когда по входным и выходным значе-
ниям восстанавливается (подбирается) модель (отображение) входных параметров в
выходные Dl =(X™,Xlut,= 0;DK данные (знания), полученные как ре-
зультат научно-исследовательской и опытно-конструкторской деятельности
В результате формируется структура из множества классов моделей, каждая из которых представлена иерархической структурой, элементы которой связаны отношением «общее-частное».
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Батищев В.И. Аппроксимационные методы и системы промышленных измерений, контроля, испытаний, диагностики [Текст] / В.И.Батищев, В.С.Мелентьев. -М.: Машиностроение-1, 2007. - 393 с.
2. Батищев В.И. Категорное представление сложных технических объектов в индуктивных системах логического вывода [Текст] / В.И. Батищев, Н.Г. Губанов // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. IX Международ. конф. - Самара: СНЦ РАН, 2008. - С. 185-191.
3. Стефанюк В.Л. Локальная организация интеллектуальных систем [Текст] / В.Л. Стефанюк. - М.:
Физматлит, 2004. - 328 с.
4. Вагин В. Н. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах [Текст] / В. Н.
Вагин, Е. Ю. Головина, А.А. Загорянская, М. В.Фомина. - М.: Физматлит, 2004. — 704 с.
5. Губанов Н.Г. Категорный подход при формировании полимодельных комплексов сложных систем [Текст] / Н.Г. Губанов // Вестник Самар. гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки. 2008. Вып. 1 (21) С. 183 - 185.
N. G. Gubanov
Samara State Technical University
244, Molodogvardeyskaya str., Samara, 443100
The paper presents methods for constructing data models of complex objects on the basis of inductive logical conclusion. Questions of practical application of data models in the analytical systems are examined.
Key words: complex objects, polymodeling complex, kategoring analyses.
Статья поступила в редакцию 3 марта 2010 г.
UDC 519.816+519.876.5
ТНЕ COMPLEX METHODS DATA PROCESSING OF INFORMATION SYSTEMS OF COMPLEX OBJECTS
Nikolay G. Gubanov - Candidate of Technical Sciences, Associate professor.
