CC BY
103
УДК 007.52
В.И.Финаев ,О.Д.Глод
О ЗАДАЧЕ ОБУЧАЕМОСТИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ
Материалы данного доклада подготовлены в соответствии с планом выполнения исследований по проекту 96-03-12110а Втпёёпеш аошёоабиш 1ао^1ш ойаа.
Для априорно неопределенных ситуационных объектов невозможно получить математическую модель, применяя аналитическое описание структуры и процессов функционирования объекта. Однако, возможен подход, когда пространство состояний объектов задается в виде наборов некоторых нечетких эталонных ситуаций, определяемых экспертами.
Эффективное решение задачи управления данными объектами возможно в том случае, если существует адаптация поведения объека к внешней среде.
Базовые знания, которыми оперируют при построении адаптивных систем с искусственным интеллектом, составляются специалистами - экспертами. Правила вывода управляющих решений обычно формулируются в виде высказываний (вербальных выражений). Тогда адаптивная обучаемая система рассматривается как ситуационная система с нечеткой логикой, функционирующая в соответствии с математическими моделями, в основе которых находится анализ нечетких правил вывода, нечеткой исходной информации и определение исходных эталонных нечетких ситуаций, с последующей коррекцией знаний, полученных от экспертов.
Оценку результатов управления определим некоторым оператором и, коррекцию базы знаний - оператором I, а выбор управления определим оператором I.
Совокупность последовательных функциональных преобразований в адаптивной обучаемой системе управления представляется следующим образом.
В начальный такт времени 1 экспертами определены база данных, базы знаний, база правил коррекции и виды операторов И, I и I. Управляющее действие у0 формируется в соответствии с предисторией.
В такте времени 1 будут определены параметры объекта и реакция объекта х1 на управление. Результат реакции объекта х1 на действие у0 определит изменения в базе знаний.
Таким образом при работе адаптивной обучаемой системы управления осуществляется следующая последовательная цепь преобразований отображающая во времени формирование сигнала управления, реакции объекта и работу баз знаний.
Коррекция базы знаний позволяет вносить изменения в правила выбора действий в соответствии с реакциями объекта управления на совершенные действия.
