CC BY
14Решетневские чтения
Библиографический список тр. ; Сиб. аэрокосмич. акад. Красноярск, 2001.
С. 181-187.
1. Ручкин, Л. В. Моделирование манипуля- 2. Автоматизация физических исследований и
тора с параллельным пневмоприводом при ре- эксперимента: компьютерные измерения и вирту-
лейном управлении 1 Л. В. pучкин, Ю. А. Фи- альные приборы на основе LabVIEW У I под ред. липпов 11 Вест. Сиб. аэрокосмич. акад. : сб. науч. п. А. Бутырина. М. : ДМК-Пресс, 2005.
V. A. Budkov, A. V. Skripka, L. V. Ruchkin Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk
APPLICATION OF LABVIEW PACKAGE FOR MODELING OF THE PNEUMATIC DRIVE WITH RELAY MANAGEMENT
The description of a mathematical model of a volume pneumodrive is given. The example of the virtual device for modeling of pneumatic systems is resulted.
© Будьков В. А., Скрипка А. В., Ручкин Л. В., 2009
УДК 519.68
В. В. Бухтояров
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск
РАЗРАБОТКА ГИБРИДНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОЦЕССОВ
Рассматривается вопрос создания гибридной интеллектуальной системы, состоящей из нескольких автоматически генерируемых информационных технологий. Обсуждаются результаты исследования эффективности применения гибридной интеллектуальной системы. Обозначены перспективы дальнейшего развития подхода.
Исследование характеристик практически любого сложного процесса или системы непременно связано с необходимость построения моделей исследуемых процесса или системы. В зависимости от целей исследования, создаваемые в ходе него модели могут различаться как типом, так и сложностью. В реальных задачах зачастую приходится строить модели двух принципиально отличающихся типов - модели типа «белого ящика» и модели типа «черного ящика». Тип модели определяется исследователем в зависимости от того, необходимо ли знание структуры модели в дальнейших исследованиях или такой необходимости нет.
Существует несколько технологий искусственного интеллекта, позволяющих строить модели различного типа. Так, для построения моделей типа «белого ящика», может быть использован метод гибридного генетического программирования, позволяющий и формировать структуру модели, и настраивать весовые коэффициенты модели с использованием различных оптимизационных алгоритмов. Основная идея, применяемая в
методе генетического программирования, состоит в том, чтобы с помощью программной реализации процедур, имитирующих эволюционные процессы, из случайно сгенерированного множества функциональных зависимостей получить в результате зависимость, достаточно хорошо описывающую данные, представленные в исходных выборках.
Для построения моделей типа «черного ящика» в реальных задачах очень часто применяются нейронные сети. Применение нейронных сетей является достаточно универсальным средством построения моделей, причем эффект от их использования возрастает, если они используются совместно с другими технологиями из области искусственного интеллекта. Например, при использовании генетических алгоритмов для настройки структуры и весовых коэффициентов нейронной сети.
Безусловно, построение моделей типа «белого ящика» в случае априорного незнания структуры модели требует значительно больше ресурсов, чем построение модели типа «черного ящика».
Математические методы моделирования, управления и анализа данных
В этой связи предлагается при построении модели сложной системы не ограничиваться использованием только одного типа моделей - «белого» или «черного ящика», а использовать для моделирования различных подсистем различные типы моделей. Выбор типа модели может осуществляться, например, на существовании или отсутствии требования на отслеживание структуры взаимосвязей входных и выходных параметров на различных уровнях системы.
В свете применения технологий искусственного интеллекта для построения модели системы, использование различных типов моделей для моделирования различных подсистем означает использование различных интеллектуальных технологий анализа данных в рамках одной системы моделирования (в более общем случае - системы интеллектуального анализа данных). В этом случае можно говорить о гибридной интеллектуальной системе, т. е. системе, в которой для решения задачи (моделирования) используется несколько методов имитации интеллектуальной деятельности человека.
В разработанной автором гибридной интеллектуальной системе использованы следующие технологии интеллектуального анализа данных:
1. Искусственные нейронные сети - используются для построения моделей в виде черного ящика.
2. Метод гибридного генетического программирования - используется для построения аналитических моделей.
3. Генетический и вероятностный генетический алгоритмы - используются для настройки структуры в нейросетевых моделях и параметров в нейросетевых и аналитических моделях.
Рассматриваемая гибридная интеллектуальная система была реализована в программном комплексе, позволяющем производить исследования эффективности построения моделей как на тестовых задачах, так и при работе с выборками, снятыми с реальных объектов. В частности, была рассмотрена задача прогнозирования состояния гидротурбины по ее внешним характеристикам. Предварительный анализ результатов проведенных исследований показывает, что применение гибридных интеллектуальных систем позволяет значительно повысить эффективность построения моделей сложных систем по сравнению с использованием для построения модели отдельных технологий интеллектуального анализа данных.
Таким образом, можно говорить о том, что гибридные интеллектуальные системы представляют синергетическую комбинацию входящих в них технологий искусственного интеллекта. Перспективным, с точки зрения автора, является дополнение разработанной гибридной интеллектуальной системы такими методами, как нечеткие и экспертные системы. В целом исследование и применение гибридных интеллектуальных систем представляет собой многообещающий подход для решения различных задач анализа данных.
V. V. Bukhtoyarov
Siberian State Airspace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk
DEVELOPMENT OF HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR MODELING
OF COMPLEX PROCESSES
Development of hybrid intelligent system which consists of some automatically generated intellectual technologies is studied. Results of hybrid intellectual system application are discussed. Opportunities of further method development are emphasized.
© EyxTOapoB B. B., 2009
