CC BY
20
5. Евченко М.А. OpenGL и DirectX. Программирование графики (+ CD-ROM). - СПб.: Питер, 2006. - 352 с.
6. Сигов Ю.С. Вычислительный эксперимент: мост между прошлым и будущим физики плазмы. -М.: Физматлит, 2001. - 286 с.
7. Dougar-Jabon V.D., Orozco E.A., Umnov A.M. Modeling of electron cyclotron acceleration in a stationary inhomogeneous magnetic field // Phys Rev ST Accelerators and Beams. - 2008. - Vol. 11, 041302. - P. 1-5.
8. Макулькин А.В. Возможный источник стабильного, широкополосного терагерцевого когерентного синхротронного излучения на основе сверхминиатюрного синхротрона // Атомная энергия. - 2006. - Т. 101. - № 5. - С. 846-852.
УДК 621.396.6
ОБОБЩЕННЫЕ СЕМАНТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВИРТУАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР
А.Б.Щербань, к.т.н., доц., каф. Информационных технологий и систем Тел.: (8412) 49-60-09; E-mail: mix@pgta.ru Пензенская государственная технологическая академия http://www.pgta.ru А.В. Новиков, проректор по ИТ Тел.:(495) 442-61-66; E-mail:anovikov@mesi.ru Московский государственный университет экономики, статистики и информатики
http://www.mesi.ru
The structural approach to the analysis and control of a virtual training system is offered. The approach is based on the identification of structures of statuses of a virtual system in the space of structures of statuses of a real physical system. Possibilities of the multi-theoretical approach to the construction of the semantic structural description of the generalized virtual educational systems are considered. Variants of the generalized semantic structural models for various subclasses of semantic structures are presented.
Предлагается структурный подход к анализу и управлению виртуальной обучающей системой, основанный на идентификации структур ее состояний в пространстве структур состояний реальной физической системы. Рассматриваются возможности теоретико-множественного подхода к построению семантического структурного описания обобщенных виртуальных образовательных систем. Приводятся варианты обобщенных семантических структурных моделей для различных подклассов семантических структур:
Ключевые слова: структурный подход, принцип идентификационно-структурного управления, идентификационно-структурный анализ, обобщенная семантическая структурная модель
Keywords: the structural approach, a principle of identification-structural control, the identification-structural analysis, the generalized semantic structural model.
Введение
Управление современными сложными системами, например, крупным машиностроительным производством, информационно-коммуникационными сетями, энергосистемами, вызывает определенные трудности при подготовке и аттестации соответствующих специалистов. Возникающие проблемы не могут быть решены на основе локального изменения методики подготовки специалистов, например, на основе повышения качества обучения работе на новом оборудовании или улучшению организации труда.
Как показал опыт технологически развитых стран, например США, для повышения качества подготовки специалистов необходимо создание информационных образовательных систем адекватной сложности. Накапливаемая в таких системах информация о работе реальных систем
должна быть представлена в виде виртуальных образовательных структур, обладающих свойствами структур реальных систем, и использована в процессе подготовки специалистов.
Традиционная практика реализации системного подхода к образованию заключается в оценке параметров отдельных дидактических элементов, подсистем и конкретных систем обучения в целом.
Такой подход имеет существенные ограничения при подготовке специалистов для практической работы по управлению сложными системами разнообразной семантической природы. Он не позволяет оценивать степень релевантности дидактических принципов, форм, методов и приемов, поскольку не предполагает учет закономерностей сложных систем, главной из которых является целостность связности.
Предлагается структурный подход к решению задач системного анализа реальных систем для получения адекватного описания и идентификации связности их структур в пространстве виртуальных образовательных структур.
1. Идентификационно - структурное управление в сфере образования
По мере увеличения сложности реальных систем вопросам системной связности как комплексным общесистемным вопросам потребуется уделять все больше внимания в рамках совершенствования системного подхода, в том числе и проблемам перестройки образования на основе внедрения виртуальных образовательных структур.
В этих условиях чрезвычайно актуальными являются задачи разработки новых методологических инструментальных средств структурного представления, анализа и синтеза сложных систем. В качестве одного из таких методологических инструментальных средств предлагается
идентификационно-структурный анализ (/^-анализ) [1,2], обеспечивающий реализацию структурного подхода к исследованию сложных больших систем в соответствии с принципом идентификационно-структурного управления (^-принципом).
Сущность ^-принципа состоит в том, что анализ и управление сложной системой, в частности, виртуальной системой, предназначенной для приобретения навыков работы с реальной системой, осуществляются на основе идентификации структур ее состояний в пространстве структур эталонных состояний (СЭС) или структур эталонных ситуаций (СЭСИ) [3] реальной физической системы.
Использование S- принципа позволит применять структурный подход к построению системы обучения, обеспечивающий приобретение знаний, умений и навыков работы в реальной сложной системе, в пространстве ее виртуальной информационной модели.
Применение S- принципа в сфере образования заключается в адекватном структурном моделировании отдельных составляющих конкретной предметной системы с последующим решением задачи трансформации, описаний, т.е. задачи формирования эквивалентных виртуальных образовательных структур.
В соответствии с ^-принципом, в процессе обучения в виртуальной образовательной системе можно решать задачи идентификации моделируемых структур ее текущих состояний (СТС) в пространстве структур эталонных состояний (СЭС) и ситуаций (СЭСИ) конкретной физической системы и вырабатывать адекватные управляющие воздействия, приобретая реальный опыт, знания и навыки.
Очевидно, что реализация ^-принципа должна обеспечиваться процедурами идентификации структурных моделей различных классов. Поэтому одной из актуальных задач применения структурного подхода к анализу больших сложных систем, в соответствии с ^-принципом, является задача структурного представления (моделирования) текущих (СТС) и эталонных состояний и ситуаций исследуемой системы.
Структурное моделирования должно проводиться в рамках единого математического аппарата, единой методики, независимо от семантики исследуемой системы, и обеспечивать отображение элементов всех возможных сущностей и всех видов связей в форме удобной для структурной идентификации. Кроме этого, структурная модель должна быть формализована на
уровне, обеспечивающем формализацию постановок и решения задач /«-анализа для конкретных семантических структур.
Структурный подход и потребности реализации «-принципа обуславливают необходимость использования единого математического аппарата и единой методики его применения для формирования структурных моделей различных аспектов системного описания и их сочетаний, характеризующихся различными видами структурных связей на обобщенных множествах элементов систем различной семантической природы.
Рассмотрим возможности теоретико-множественного подхода к построению семантического структурного описания обобщенных виртуальных образовательных систем, позволяющего идентифицировать элементы конкретной виртуальной структуры в множестве элементов, задающих носитель модели на выбранном уровне глубины структурного описания, и описывать совокупность связей различных видов с учетом количественных и качественных характеристик, определяемых первичным описанием моделируемой системы.
Такое представление наиболее целесообразно на базе единых обобщенных структурных моделей, необходимых для разработки формализованных процедур решения задач выявления интегративных (целостных) структурных свойств моделируемых структур в целях их идентификации.
Для обеспечения возможностей решения конкретных задач структурной идентификации специфика предметной области реализации структурного подхода должна тем или иным способом учитываться уже на этапе формирования обобщенной структурной модели.
Структуры, отражающие не только обобщенную связность элементов системы, но и атрибуты элементов и связей между ними, то есть специфику предметной области системного анализа, будем называть семантическими структурами, а обобщенные модели таких структур -обобщенными семантическими структурными моделями (ОССМ).
2. Обобщенные семантические структурные модели
Обобщенную семантическую структурную модель [3] представим кортежем вида
« =< Е, V, Р, Я > ,
где Е =< Е«, Е} > - носитель модели;
V =< VE, V« > - сигнатура модели;
Р - синтаксические правила формирования модели;
Я - семантические правила формирования модели, определяющие формирование семантической составляющей, т.е. формализацию превращения обобщенной синтаксической структурный модели (ОСМ) в ОССМ.
Семантические правила Я расширяют формальные конструктивные процедуры описания элементов и их отношений Р с учетом количественных и качественных характеристик элементов Е« и видов отношений между ними, определяемых конкретным первичным описанием моделируемой системы [4].
Семантические правила описания элементов ОССМ формализуем с использованием под-
Я ( Я Я Я )
множества семантических предикатов УЕ = {Уе^ УЕ2УЕк } .
Определение 1. Основные элементы носителя семантической структурной модели ei е Е« будем считать семантически заданными (идентифицированными) в подмножестве Е« по к-му подмножеству атрибутов Ак = {а1к,а2,,..,ак,..,акт}, где в общем случае |Е«| ^ т, если на множестве Е« ^ Ак ^ Е, где Ак ^ Е1 задан двухместный предикат , так что
Приведенное определение указывает, что любому элементу структуры, представленному основным элементом носителя обобщенной семантической структурной модели е{ е Е«, может быть поставлено в соответствие, в рамках модели, количественное или качественное значение аке любого конкретного к-го атрибута, задаваемого множеством своих значений Ак . Множество Ак определяется спецификой предметной области в процессе системного описания. Следовательно, семантические правила описания элементов структуры могут быть формализованы в
рамках модели путем введения в сигнатуру модели подмножества семантических предикатов
. Тогда составляющая сигнатуры ОССМ, предназначенная для описания подмножества ос-
новных элементов носителя ES , будет иметь вид VE =< V^, V^ > .
Для описания множества конкретных видов отношений на подмножестве основных элементов носителя, семантически заданных по различным подмножествам атрибутов, используются семантические правила формирования семантически правильных структурных совокупностей. Семантически правильные структурные совокупности на подмножестве ES будем задавать семантическими правилами описания отношений между элементами этого подмножества, которые формализуются с использованием подмножества семантических предикатов
VR = {<, <,.., vRr<},
где vR (ei, ) - двухместный предикат, задающий r-й вид отношения на подмножестве ES и определяемый семантикой предметной области.
Определение 2. Подмножество семантически заданных элементов обобщенной семантической структурной модели ES, описанное с помощью VE =< V^ ,VR > , образует r-ю семантически правильную структурную совокупность, если на ES задан двухместный предикат V, , определяющий r-й вид отношения связности между парами элементов ES так, что
V € Е, е £7 [(,£= 1 v ,= 0) А ^{е,, г,) = 0&(<?,о]
Совокупность семантических правил описания модели определяет семантическую составляющую сигнатуры модели VR =< VE , VSR > .
Семантические правила формирования модели R, включающие правила семантического описания основных элементов носителя и правила задания семантически правильных структурных совокупностей на подмножестве E, , позволяют строить обобщенные семантические структурные модели, учитывающие семантику предметной области.
Таким образом, ОССМ может быть задана кортежем вида SR =< E, vp, vn, VR, VR > .
Сравнение кортежа SP =< E, vp, vn ,VS > , представляющего ОСМ [4], с кортежем SR =< E, vp, vn, VR, VR > показывает, что их различия определяются наличием в сигнатуре ОССМ компонентов дополнительного (семантического) описания атрибутов элементов
VE = {{, vE2'..' vRk }, а также компонентов VR = {vR, vR2,..,vRSrvRSm } ски правильных структурных совокупностей, используемых вместо компонентов VS = {vp:, vp2,.., vp..} описания синтаксически правильных структурных совокупностей.
Детальное рассмотрение процедур формирования V^ и VR как процедур, расширяющих
правила формирования ОСМ, показывает, что применение таких процедур формально приводит к увеличению числа синтаксически правильных структурных совокупностей на множестве E. При этом семантически правильные структурные совокупности интерпретируются на подмножестве ES в виде синтаксически правильных структурных совокупностей. Указанное обстоятельство позволяет сделать вывод о возможности формального включения VER в VEP и формирования подмножества VE в виде V/ ={vp,vn,vp:,vp2,..,v£,..} а также о возможности представления Vf в виде VS . Тогда кортеж SR =< E, vp, vn, VR, Vf > будет представлен в ви-
о Т' E E т тЕ
де SR =< E,vp,vn,vE ,..,vEkVS >, а следовательно, ОССМ можно формально заменить
ОСМ. Интерпретация ОССМ в виде ОСМ фактически означает переход от содержательного (предметного) описания структуры к ее формализованному аналогу, обладающему структурной реальностью, необходимой для формализованного решения задач структурного анализа. Если какие-либо системные описания будут представлены ОССМ, то описанные интерпретации в
описания семантиче-
виде ОСМ могут обрабатываться методами реализации «-принципа инвариантными по отношению к предметной области, в рамках которой формировалась ОССМ.
По аналогии с определениями ОСМ для С и Ск введем определения ОССМ для следующих подклассов семантических структур:
q-атрибутной семантической структуры первого порядка сложности (СС^);
q-атрибутной семантической структуры произвольного к-го порядка сложности, где к>1, (СС\).
Под семантическими структурами везде в дальнейшем, в отличие от синтаксических, будем понимать структуры, задающие первичное системное описание (концептуальную модель системы) с точностью до атрибутов элементов и видов отношений с учетом выбранного аспекта системного описания.
Определение 3. ОССМ вида SR =< E, vp, vn, Fjf, Vf > или вида SR =< E, vn, VR, VR > ,
где | VE | = q , | Vf | = 1 назовем обобщенной семантической структурной моделью первого порядка
q-атрибутной семантической структуры первого порядка сложности (СС^).
Семантические правила описания элементов ОССМ, в соответствии с определением 4, формализуются путем введения в сигнатуру ОСМ множества семантических предикатов
r { R R R R .ш,
VE ={vE1, vE2,..., vEh,.„vEq}, мощность которого определяется максимальным числом атрибутов элементов СС\
При этом каждый предикат vRh е VR идентифицирует элементы подмножества ES е E по конкретному h-му атрибуту и определяется следующим образом.
Определение 4. Основные элементы носителя ОССМ вида SR (Sr ) будем считать семантически заданными по h-му атрибуту, т.е. идентифицированными в множестве значений h-го атрибута
Ah = {ah,ah,....а^,..ahm}, где в общем случае |eJ Ф m, если на подмножестве Es ^ Ah ^ E, Ah ^ Ei, задан двухместный предикат v, так что
£", V, е Er AM )" "К
r IRR R R I
Множество VS = {vSi, vS2 ,...vS ,. .vS } формализует m конкретных видов отношений на подмножестве Es, определяемых семантикой предметной области.
При этом vR е VR задает r-ю семантически правильную структурную совокупность, т.е.
формализует семантически правила формирования такой совокупности.
Обобщая определение 4, формируем определение ОССМ для q- атрибутных семантических структур высших порядков
Определение 5.
ОССМ вида SR =< E, vp,vn,VER, VsR >, где \VR\ = q,|V/| = к,
назовем обобщенной семантической структурной моделью к-го порядка семантической q-атрибутной структуры k-ого порядка сложности (CCq ) .
Заключение
Предложенный теоретико-множественный подход к формированию обобщенных семантических структурных моделей сложных виртуальных информационных образовательных структур позволяет обосновать возможность использования ОССМ структур вида CC^ в процессе формализации постановок задач /S-анализа и методов их решения, включая инвариантные, относительно задач /S-анализа.
Проведенные исследования показывают, что в процессе структурного представления текущих состояний виртуальных информационных систем, предназначенных для обучения, и эталонных состояний их реальных прототипов можно использовать обобщенную семантическую структурную модель вида SR =< E, vp, vn, VE, VR > .
Предложенные модели позволяют формализовать на содержательном уровне задачи принятия решений по управлению сложными системами в рамках виртуальных образовательных
систем. Обучаемые смогут виртуально исследовать различные состояния сложных реальных систем и приобретать навыки управления ими, анализируя оптимальные варианты управлений, получаемые в результате решения задач структурной идентификации структурных моделей систем, как задач 18- анализа [2].
В частности, одной из задач, методы решения которой можно использовать для указанных целей, является задача поиска изоморфного отображения вида ф : = ¿2, где - ОССМ текущего состояния виртуальной образовательной структуры; ¿2 - ОССМ эталонного состояния реальной системы.
При этом существует возможность перехода от содержательного структурного моделирования средствами предлагаемой ОССМ к формализованному синтаксическому аналогу, обладающему информацией о структурной связности, необходимой для решения задач /8- анализа
[4].
Если образовательные и эталонные структуры заданы в виде ОССМ, то их интерпретации в виде синтаксических структурных моделей позволят использовать методы /8- анализа, инвариантные относительно предметной области описываемых систем.
Литература
1. Михеев М.Ю., Щербань А.Б. Ситуационно-структурный подход к анализу информационных объектов // Изв. высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. -Пенза: ПГУ, 2006. - № 6. - С.128-135.
2. Щербань А.Б. Задачи /¿-анализа информационных структур // Матер. междунар. научн.-технич. конф. «Информационные системы и технологии ИСТ - 2006.» - Н.Новгород: НГТУ, 2006. - С. 148-150.
3. Михеев М.Ю., Щербань А.Б., Володин К.И. Синтез структурных информационных моделей распределенных объектов // Тр. Междунар. конф. «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке, технике и экономике». - Ульяновск, 2006. - С. 84-86.
4. Щербань, А.Б. Обобщенные структурные модели информационных объектов / А.Б. Щербань, К.Е. Братцев, Т.В. Жашкова, М.Ю. Михеев //Изв. высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2009. - № 1(9). - С.12-2.
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
О.В. Рогозин, доц., к.т.н. каф. Программного обеспечения и информационных технологий Тел.: (495) 442- 80-98; E-mail: orogozin@mail.ru Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
http://www.bmstu.ru
The author analyses the variant of evaluation of innovation project effectiveness with the help of the developed hybrid fuzzy-neural system providing decision support in uncertain conditions. The sectional system structure and realization of the variants for several fuzzy algorithms is given. The system application for issuer state analysis and making decision of investment project profitability is developed. The system training speed and quality is analysed.
В данной статье рассматривается вариант оценки эффективности инновационного проекта с помощью разработанной гибридной нечетко-нейронной системы, обеспечивающей поддержку принятия решений в условиях неопределенности. Рассмотрена блочная структурная схема системы, приведены варианты реализации блоков для различных алгоритмов нечеткого вывода. Разработана система кри-
