CC BY
94
= 14
Энергобезопасность в документах и фактах
ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕ
Рубрику ведет В.М. Аванесов,
заведующий кафедрой "Энергетика и энергосбережение" Московского института энергобезопасности и энергосбережения, кандидат технических наук, доцент
Программный комплекс обработки экспертной информации результатов инструментального обследования
В.М. Аванесов,
заведующий кафедрой МИЭЭ, кандидат технических наук, доцент
В настоящее время стремление повысить эффективность решения многих практических задач в различных сферах энергетики связано с исследованиями, проводимыми в направлении автоматизированной оценки потенциала энергосбережения энергетического оборудования.
Основным направлением автоматизированной оценки потенциала энергосбережения предлагается разработка интеллектуальных систем поддержки принятия решений, основу которых составят экспертные системы, аккумулирующие знания и опыт экспертов - специалистов в области энергосбережения [1]. Кроме того, такие системы должны быть реализованы на основе моделей принятия решения, учитывающих нечеткий и неполный характер обрабатываемой информации, полученной при проведении энергетического обследования.
Одной из главных проблем создания таких систем является организация базы знаний и ее наполнение. На современном этапе развития систем искусственного интеллекта организация баз знаний отводится инженеру-аудитору, ее наполнение - системам приобретения знаний.
Существующие в настоящее время подходы к извлечению и обработке экспертной информации позволяют классически решать указанные задачи [1, 2]. В то же время в их основе отсутствуют методические и инструментальные средства, интегрирующие возможности методов теории принятия решения,
Е.В. Садков,
инженер МИЭЭ
обработки нечеткой экспертной информации, а также новых информационных технологий. Практическая реализация указанных средств характеризуется рядом недостатков, связанных с потерей извлекаемых знаний, размер которых по разным оценкам достигает 90 % [3]. В качестве основных причин потерь знаний следует отметить следующие: несовершенство и неполнота извлеченных из человека знаний, нереле-вантность задействованных знаний и ошибки их компоновки, несовершенство форм представления знаний и погрешности придания определенных форм, погрешности машинной реализации знаний и другие.
Кроме того, для указанных средств характерны значительные организационные и временные затраты, связанные с большими сроками проведения расчетов и необходимостью обязательного сосредоточения групп экспертов в месте проведения опроса, а также индивидуальной работы с каждым из них.
В соответствии с этим представляется актуальным проведение исследований, направленных на поиск и разработку методических и инструментальных средств, обеспечивающих снижение потерь извлекаемых знаний, временных и организационных затрат при этом и свободных от ограничения узкой предметной направленности решаемых задач приобретения экспертной информации.
Извлечение знаний - это процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате
иаияикийИ
Энергосбережение
15 =
которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области [4].
Приобретение знаний - процесс наполнения базы знаний экспертом с использованием специализированных программных средств.
Формирование знаний - процесс анализа данных и выявление скрытых закономерностей с использованием специального математического аппарата и программных средств [5].
В качестве основной стратегии извлечения знаний целесообразно выбрать приобретение знаний -процесс наполнения базы знаний экспертом с использованием специальных программных средств, а конкретным методом - анкетирование, как наиболее поддающийся формализации [5,6].
В целях обеспечения проведения автоматизированного опроса экспертов необходимо, чтобы программный комплекс выполнял определенный набор функций, а именно:
- выбор и представление экспертам электронной формы анкеты опроса, содержащей данные о потреблении энергетических ресурсов, параметрах состояния оборудования и коммуникаций объекта, объемах и качестве вырабатываемых продуктов, степени использования отходов за определенный период времени;
- выбор и задание исследуемой величины;
- определение параметров и пределов изменения исследуемой величины и задание соответствующей лингвистической переменой;
- непосредственная реализация сеанса опроса экспертов в интерактивном режиме и обработка извлеченных знаний;
- возможность выбора и использования различных методов обработки экспертной информации;
- расчет значений функции лингвистической переменной и построение логико-лингвистической шкалы на основе экспертной информации;
- сохранение результатов опроса;
- вывод результатов опроса в графической и табличной формах.
На основании анализа указанных функций можно сформулировать требования к процессу функционирования программного комплекса:
- независимость опроса экспертов, что позволит уменьшить взаимное влияние экспертов друг на друга. Данное требование возможно реализовать путем территориального (временного) разноса моментов опроса различных экспертов, например, с отдельных рабочих мест и/или в разное время;
- параллельность работы программного комплекса с группой экспертов, что способствует уменьшению временных потерь при реализации непосредственного опроса группы экспертов и обработки его результатов;
- наличие возможности сохранения результатов функционирования;
- наличие возможности просмотра результатов функционирования с возможностью модификации режимов отображения;
- наличие дружественного интерфейса взаимодействия как для экспертов, так и для инженера по знаниям.
Исходя из изложенного структура программного комплекса, а также алгоритм его функционирования будут полностью определяться реализуемыми ими функциями и решаемыми задачами.
По своему целевому предназначению все функции, выполняемые программным комплексом, можно условно разделить на две отдельные группы: первая группа функций - обслуживание инженера-аудитора и проведение расчетов; вторая группа - обслуживание и опрос экспертов. Следовательно, структурно программный комплекс может быть представлен двумя составными частями: Мх и М2, которые будут реализовывать данные группы функций. Кроме того, обе части комплекса также должны выполнять и вспомогательные функции, связанные с особенностями распределенной обработкой информации, такие как коммутация составных частей и обмен данными.
Рис. 1. Структура программного комплекса автоматизированного извлечения и обработки экспертной информации
иии
о
= 16 Энергобезопасность в документах и фактах
С учетом содержания и целевой направленности выполняемых функций, структура программного комплекса может быть представлена в следующем виде на рис. 1.
Функциональная часть М1 - клиентская, предназначена для проведения опроса одного эксперта по данным, полученным от серверной части.
Функциональная часть М2 - серверная, решает задачи, связанные с обслуживанием инженера по знаниям, обработкой и сохранением полученной экспертной информации, а также вывода на экран результатов опроса экспертов.
Для практической реализации автоматизированного извлечения и обработки экспертной информации предлагаемый программный комплекс состоит из следующих блоков: извлечения экспертной информации, обработки и сохранения результатов опроса, ввода исходных данных, вывода результатов работы.
Первые два блока обеспечивают извлечение и обработку экспертной информации применительно к выбранным модели принятия решения и методам извлечения информации.
Блок ввода исходных данных предназначен для администрирования процесса опроса, настройки и коррекции предыдущих блоков.
Блок вывода обеспечивает отображение результатов функционирования модели в графическом или табличном видах.
Здесь:
и - совокупность вопросов, задаваемых эксперту при анкетировании, реализованном в виде диалога с ЭВМ;
и - воздействие инженера-аудитора на модель с целью ее настройки, выбора режимов работы, сохранения полученных результатов;
Z1, Z2, Zз, Z'з - формы представления экспертной информации экспертом, а также на выходах соответствующих блоков ее обработки и вывода.
После начала функционирования программного комплекса происходит подключение клиентских частей к серверной (которые могут находиться на различных терминалах), после чего клиентские части получают данные о исследуемой величине (ее название, минимальное и максимальное значения). Эксперт, получив эти сведения, исходя из имеющегося профессионального опыта и знаний вводит интервальные оценки лингвистической переменной. Полученные данные опроса отправляются на сервер для дальнейшей обработки. На сервере происходит сбор полученных данных, после чего производится их обработка и сохранение. При необходимости можно просмотреть результаты обработки данного опроса
или опроса, произведенного ранее. Конкретный порядок извлечения и обработки экспертной информации с использованием предлагаемого комплекса определяется алгоритмом ее функционирования.
После инициализации серверной части комплекса необходимо выбрать режим его работы: просмотр результатов предыдущих опросов, которые были сохранены в базе хранения результатов опроса, либо провести новый опрос.
При выборе просмотра результатов предыдущих опросов инженер-аудитор выбирает файл, который содержит интересующие его результаты предыдущих опросов, после чего данные сведения выводятся на экран, при этом возможна коррекция режима отображения. По окончании просмотра вновь предоставляется возможность выбора режима функционирования программного комплекса.
Обработка извлеченной экспертной информации может проходить различными способами, выбор которых зависит от того, какие цели преследуются данным процессом. К таким способам относятся статистический метод, метод парных сравнений, метод экспертных оценок и другие.
Экспериментальные исследования по использованию разработанного комплекса для автоматизированной оценки потенциала энергосбережения путем извлечения и первичной обработки экспертной информации позволили выявить ряд преимуществ перед классическими способами решения указанных задач:
Во-первых, использование сетевой модели на базе локальной вычислительной сети позволило распараллелить процесс экспертного опроса по отношению к экспертам со стороны инженера-аудитора. Происходит своеобразная взаимная интеграция с другим методом извлечения информации - методом круглого стола с одновременным сохранением независимости экспертов относительно друг друга, то есть происходит аккумулирование преимуществ обоих методов извлечения экспертной информации.
Во-вторых, использование разработанного программного комплекса позволяет осуществлять автоматизированную обработку экспертной информации, а также исследовать зависимость логико-лингвистической шкалы от изменения экспертных данных, то есть исследовать непосредственно сами знания и их влияние на значение оценки потенциала энергосбережения.
В-третьих, в результате применения программного комплекса было выявлено значительное сокращение временных, материальных и организационных затрат на их практическую реализацию. Фактически, временные затраты определяются непосредственно работой экспертов с программой.
ЛИТЕРАТУРА
1. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. - М.: Финансы и статистика, 1983.
2. Андерсон Т. В. Введение в многомерный статистический анализ. - М.: Физматгиз, 1963.
3. Барабаш Ю.Л. Коллективные статистические решения при распознавании. - М.: Радио и связь, 1983.
4. Горелик А. П., Скрипкин В. А. Методы распознавания. - М.: Высшая школа, 1984.
5. Загоруйко Н. Г. Методы распознавания и их применение. - М.: Сов. радио, 1972.
6. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. - Новосибирск: Изд-во института
математики, 1999.
идвциишеийИ
