CC BY
163. Пигмент красный железоокидный : ТУ У 6-05766356.034 - 96 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ntcp.ru/work/library/5048/4487.
4. Беленький Е.Ф. Химия и технология пигментов / Беленький Е.Ф., Рискин И.В. -Изд-е 4-е перераб и доп. - Л. : Химия, 1987 - 200 с.
5. Пигменты для бетона [Электронный ресурс]. - Режим доступа к статье: http://www.gis-pigment.com/about/.
6. Окрашивание бетона [Электронный ресурс]. - Ланксесс Дойчланд ГМБХ, 2008. -Режим доступа к статье: http://www.geogips.ru/images/pigment/.
7. Сравнительный анализ пигментов «Bayferrox» (Германия) с пигментами производства Китая по основным характеристикам [Электронный ресурс]. - Режим доступа к статье: http://www.informes.ru/information/.
8. Сертификаты соответствия [Электронный ресурс]. - Режим доступа к сертификатам: http://www.tsvebet.kiev.ua .
УДК 519.8 + 666.9
Сироджа И.Б. , Федоркин С.И. , Любомирский Н.В. , Лукьянченко М.А. , Зевриев Т.Я.
Национальная академия природоохранного и курортного строительства
ЗНАНИЕОРИЕНТИРОВАННАЯ МЕТОДОЛОГИЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ЭМПИРИЧЕСКИХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ СТРУКТУРООБРАЗОВАНИЯ СТРОИТЕЛЬНЫХ КОМПОЗИТОВ
На основе использования нового концептуального и теоретического базиса инженерии квантов знаний (ИКЗ) в искусственном интеллекте разработана знаниеориентированная методология компьютерного обнаружения эмпирических закономерностей в любых предметных областях путём интеллектуальной обработки экспериментальных данных. Методология впервые успешно применена в исследованиях прочности образцов строительных композитов на основе механоактивированного сырья, активация которого осуществлена воздействием ультразвуковой кавитации. Развёрнуто очередное исследование закономерностей формирования физико-механических свойств карбонизированных материалов на основе извести в зависимости от качества исходных компонентов и технологических факторов процесса карбонизации.
Эмпирическая закономерность на знаниях, база квантов знаний, активация вещества. структурообразование строительных композитов, ультразвуковая кавитация, карбонизация
Введение. Анализ публикаций
В работах [1 - 5] по инженерии квантов знаний (ИКЗ) разработана методология знаниеориентированного принятия идентификационных и прогнозных решений в комплексных условиях многокритериальности, неопределенности и риска. Она определила научный базис построения новых информационных систем (технологий) для решения важной проблемы компьютерного обнаружения эмпирических закономерностей путём интеллектуальной обработки экспериментальных данных с обучением на прецедентах в различных предметных областях [1 - 3, 5]. В отличие от существующих подходов [6 - 8] знаниеориентированная методология использует модели непрерывной и дискретной математики и обеспечивает принятие эффективного решения о наличии либо отсутствии в массиве экспериментальных данных интересуемой целевой закономерности Уц в аналитической форме Уц = Р(Х). Эта форма явно отражает причинно-следственное
влияние входных переменных X (посылок) исследуемого процесса на целевой выход Уц (следствие).
Главной особенностью предлагаемой методологии является тот факт, что в режиме машинного обучения по выборочным данным обнаруживается целевая эмпирическая закономерность Б, которая одновременно исполняет роль базы квантов знаний БкЗ = Б и решающего правила в аналитической квантовой форме алгебры высказываний [1, 2] вида Уц = Б(Х). Решающее правило Б(Х) обеспечивает автоматический дедуктивный логический вывод выходной величины Уц как следствия, вытекающего по закону Б из входных признаков (посылок) X объекта принятия решений (ОПР). В наших исследованиях примерами ОПР служат процессы затвердевания бетонов, модификации структуры и формирования свойств строительных композитов на основе механоактивированных сырьевых компонентов. В частности, в роли искомой целевой характеристики Уц ОПР используют прочность на сжатие строительного материала, которая зависит от концентрации (Х1) суспензии сырья, от мощности (Х2) и времени (Х3) ультразвукового воздействия или карбонизации при производстве композитов.
Закон Б(Х)=БкЗ математически выражается многозначной функцией алгебры логики в дизъюнктивной нормальной форме (ДНФ), которая определена на множестве двухзначных квантовых событий [1] предметной области, описываемых переменными X. Решающее правило в ДНФ принимает четыре важных для пользователя значения: 0, 1, Уц ,Уц. Значение Б(Х) = 0 означает принятие решения «не знаю» относительно входной
ситуации X и указывает на необходимость дообучения БкЗ. Второе значение Б(Х) = 1 указывает на противоречие входной ситуации с БкЗ и требует его устранения. Значение Б^)= Уц отвечает принятию решения о «наличии (Уц) целевой закономерности», а
Б^)= Уц - об «отсутствии (Уц) целевой закономерности» при анализе входной ситуации X.
Цель и постановка задач
Цель статьи состоит в кратком изложении сути знаниеориентированной методологии машинного обнаружения идентификационных и прогнозных закономерностей путём компьютерного обучения на примерах предметной области средствами ИКЗ, которые адаптированы для исследований структурообразования строительных композитов на основе вторичного механоактивированного сырья. Методология успешно применена впервые для знаниеориентированного принятия решений при обнаружении закономерностей структурообразования долговечных строительных изделий с требуемыми свойствами на основе активированных в ультразвуковом поле сырьевых компонентов. Готовится очередное исследование закономерностей изменения физико-механических свойств карбонизированных материалов на основе извести в зависимости от качества исходных компонентов и технологических параметров процесса карбонизации.
Методика исследования Научные основы знаниеориентированной методологии обнаружения
эмпирических закономерностей
Основные понятия
Идея ИКЗ состоит в новой формализованной структуризации данных с их автоматическим квантованием для компьютерного восприятия и манипулирования порциями (квантами) знаний, как рассуждениями, с помощью средств математической логики и теории алгоритмов.
Понятие Ъ-кванта знаний (5к-знания) определяется аксиоматически как алгоритмическая структура 0-го, 1-го и 2-го порядков сложности, которая описывает и реализует конкретное событие в виде продукционного высказывания. Если квантовому событию ставится в соответствие число, то имеем дк-знания 0-го порядка, если - вектор
или матрица, то 5к-знания имеют 1-й или 2-й порядок сложности соответственно. Символ 5£ {V, р} служит обобщённым параметром, указывающим на ряд ограничений, определяющих условия 1>,я-,у-, р -неопределенности информации об ОПР. При этом значения 5 = 1, я, V, р соответствуют определённой комбинации ограничений из следующего списка (1) - (7).
(1) Информация об ОПР разнотипна (измерена в количественных и качественных шкалах), неполна и получена из разных источников.
(2) Информация о предметной области и ОПР не всегда достоверна и неточна.
(3) Данные носят преимущественно статистический характер с неизвестными законами распределения характеристик ОПР.
(4) Преобладает лингвистический (качественный) и нечеткий характер описания предметной области и свойств ОПР.
(5) Критерии качества принятия решений заданны неявно, неизвестно количество и суть информативных признаков ОПР.
(6) Неизвестны правила принятия идентификационных и прогнозных решений, а также индуктивные принципы их синтеза.
(7) Невозможно непосредственно построить правила принятия решений с помощью имеющихся вычислительных методов.
Условия 1-неопределенности при 5 = 1 определяет комбинация ограничений {(1), (5) - (7)}, когда используются достоверные (точные) 1-кванты знаний, т.е. 1к-знания.
Условиям я-неопределенности при 5 = я отвечает комбинация ограничений {(1), (2), (5)-(7)}, когда показатели достоверности событий оцениваются приближенно и применяются приближенные тгк-знания.
Аналогично, при 5 = V и ограничениях {(1), (3), (5)-(7)} выполняются условия V-неопределенности, при которых используются вероятностные vk-знания. При 5 = р и ограничениях {(1), (2), (4)-(7)} получаем условия р-неопределенности с применением нечётких р к-знаний .
Все 5к-знания при 5 = 1:, я, V, р характеризуются тремя составляющими:
1) содержательной (логический смысл, имя и содержание квантового события);
2) информационной (символы и числа) и 3) процедурной (алгоритмы для целевой обработки информационной составляющей). Таким образом, на вход квантового оператора поступают посылочные 5к - знания X, а на выходе формируется следствие в виде 5к-знаний о результате свершения квантового события Р(Х)= Уц или его не свершения
Р(Х) = Уц.
Средствами ИКЗ реализуется также алгоритмизация индуктивного построения базы 5к-знаний (Б5кЗ) путём обучения на прецедентах и предназначена для дедуктивного вывода искомых решений по наблюдениям.
Изложенная идея реализуется на основе общей концептуальной схемы ИКЗ, представленной на рис. 1.
Выборочные обучающие 5к-знания (ТЭД, СПОЗ,
посылки)
1МР-оператор (индуктивный вывод)
РЕР-оператор (дедуктивный вывод) 5к-знания искомых решений (следствия)
5к-знания Наблюдений (посылки)
Рис.1. Общая концептуальная схема инженерии квантов знаний
Согласно схеме на рис. 1 с помощью IND-оператора [1 - 5] индуктивно выводится БЪkЗ(Z/F) как общая система импликативных (2) и/или функциональных (Б) закономерностей путём обучения на выборочных Ък-знаниях в форме таблиц эмпирических данных (ТЭД) и/или сценарных примеров обучающих знаний (СПОЗ) для конкретной предметной области. Посредством DED-оператора, дедуктивно выводятся искомые решения (следствия) по наблюдаемым ситуациям (посылкам), опираясь на БЪkЗ(Z/F), с учётом описанных условий Ъ-неопределенности.
Определение 1. Импликативной закономерностью (2) или запретом г-го ранга называется устойчивая связь между г характеристиками (признаками) ОПР из общего числа п, (г<п), выражающая недопустимость хотя бы одной комбинации из С гп их
значений на множестве бк-знаний, (бе{^ р, v, ф}). Запретные связи названы импликативными потому, что они соответствуют импликации, т.е. отношению «ЕСЛИ.. ,,ТО...». Например, запрет Z ранга г = 3, может быть задан троичным 6-мерным (^ = 6) вектором в виде Z = х = (х1у х2, х3, х4, х5, х6) = ( - 1 - 0 1 - ), что отвечает элементарной конъюнкции Z = Х2Х4Х5 . Запрет Z имеет смысл (семантику): «НЕ существует ОПР, обладающего признаками Х2 И Х5 И не обладающего признаком Х4». Это же утверждение равносильно импликации: «ЕСЛИ ОПР обладает признаком Х2 И НЕ обладает признаком Х4 , ТО он НЕ обладает и признаком Х5», которая представляется формулой: Z = Х2 Х4 ® Х5 .
Определение 2. Функциональной закономерностью (Б) г-го ранга на бк-знаниях, называется устойчивая связь между г, (г < п) признаками ОПР и некоторым (г + 1)-м признаком, позволяющая по значениям признаков-аргументов, однозначно определить значение признака-функции. Понятие устойчивости связей базируется на статистических представлениях [4].
Отличие связи (2) от связи (Б) состоит в том, что при функциональной связи значения некоторых признаков-аргументов всегда определяет значение другого признака-функции, а при импликативной связи - только при допустимых комбинациях значений исходных признаков-аргументов.
Математические средства ИКЗ, в отличие от других интеллектуальных технологий, обеспечивают принятие решений в комплексе условий многокритериальности, интевальной (5 = 1:,тт), статистической (5 = у), а также нечёткой (5 = ф) неопределённости и риска. Эффективность принимаемых решений с помощью БЪкЗ(2/Б) применительно к системному ОПР, оценивается величиной минимального риска ошибочных решений на контрольных ситуациях с помощью внешнего критерия эффективности решений КЭ в данной предметной области [4, 5].
Оценивание адекватности объёма выборочных обучающих дк-знаний
достоверности искомых закономерностей в виде ИМПЛИКАТИВНОЙ БдкЗ^) и
функциональной БдкЗ( Е)
Оценивание адекватности объёма (т х N обучающих Ък-знаний в ТЭД = ТВ(т^) достоверности индуктивно синтезируемых по ТЭД базам БЪкЗ(2/Б) эмпирических импликативных (2) или функциональных (Б) закономерностей сводится к определению такого количества т наблюдений за ОПР, числа N их признаков и числа г (ранга) связанных зависимостью признаков, (2 < г < при которых гарантированно достигаются требуемые достоверности Р2 и РР гипотез о существовании импликативных и функциональных связей г-го ранга во множестве Тг реальных объектов, судя по случайно выбранным из Тг объектам ТЭД в малом объёме (т х
В ИКЗ [1, 2, 4] имеются доказанные теоремы 1 и 2, которые обосновывают и определяют конкретные формулы для вычисления достоверностей Р2 и Рр гипотез о существовании закономерностей г-го ранга в виде БЪкЗ^/Б).
Теорема 1. Пусть существованию импликативной (запретной) связи г-го ранга между некоторыми признаками ОПР отвечает событие Z(m,N,r): «некоторые интервалы г-го ранга в множестве Т,сВм не пересекаются с обучающей ТЭД=ТВ(т,№), т.е. отсутствуют в ней как запретные». Тогда оценка Dz достоверности Р2 гипотезы о существовании запретных закономерностей г-го ранга в Тг определяется из интервала [0,1] величиной Мг{т,^г} математического ожидания числа запретов г-го ранга, обнаруженных в ТЭД=ТВ(т^) для оценивания вероятности Р2 (т^,г) события
Z(m,N,r) при допустимом пороге М2 величины М2< М'2 =10-2, 10-3, 10-4.. Гипотеза принимается, если выполняется неравенство:
N1.2(1-т> • (2Г -1)т .
DZ = М2{т,^г} = —-^-'—< М2 ; 2 < г < N. (1)
Л ^ ' г !• (М - г)! 2 ^
Величина MZ{m,N,r} (1) в области малых ее значений из [0,1] ограничивает сверху величину вероятности Р2 (т,^г) события Z(m,N,r).
Теорема 2. Пусть проявлению функциональной связи г-го ранга между некоторыми признаками ОПР в пространстве ТГ^ВМ отвечает логическая сумма простых связей как сложное событие Р(т,^г): «в обучающей ТЭД=ТВ(т,№) обнаружена хотя бы одна функциональная связь г-го ранга из совокупности простых событий о том, что некоторые строки имеют одинаковые комбинации значений в г столбцах-аргументах и одинаковые значения в (г+1)-м столбце-функции», Тогда искомая оценка DF достоверности Рр
гипотезы о существовании функциональных закономерностей г-го ранга в Тг определяется из интервала [0,1] величиной Мр{т^,г}, равной сумме вероятностей отдельных простых событий, обнаруженных в ТЭД=ТВ(т,№) для оценивания вероятности Рр (т,^г) события Р(т^,г) при допустимом пороге Мр величины Мр < Мр = 10-2, 10-3, 10-4. Гипотеза принимается, если выполняется неравенство:
N !2(2г -т) *
DF = Мг{т,^г} = г!(М - г -1)! <Мр ; 2 < г < N. (2)
Таким образом, знаниеориентированная методология обеспечивает эффективный синтез с обучением на прецедентах БЪкЗ(2/Б), как системы искомых импликативных (2) и функциональных (Б) закономерностей ранга г, (2 < г < гтх), при любых условиях Ъ-
неопределённости, (8 £ {, Р, V, ф}), если выполняются неравенства (1) и (2), которые гарантируют адекватность используемого объёма (т х N обучающей ТЭД для получения требуемой величины ранга г в БЪкЗ(2/Б).
Результаты и их анализ
На кафедре технологии строительных конструкций и строительных материалов с участием кафедры экономической кибернетики НАПКС проводятся научно-экспериментальные исследования структурообразования строительных композитов на основе активированных в ультразвуковом поле сырьевых компонентов. Наблюдаемые экспериментальные ситуации представляются точками пространства состояний активируемой суспензии как системного ОПР и фиксируются в числовой ТЭД=Т(т,п) в виде т векторов Х/ = (х1, х2, ..., хп), (/=1,2,3,.,т) с указанием (п-1)-го значения посылочных признаков и п-го целевого признака ОПР.
Постановка задачи
Задана исследуемая числовая таблица эмпирических данных (ТЭД) Т(т,п), которая включает т = 45 наблюдений, п = 5 измеряемых признаков объекта принятия решений и содержит данные о наблюдаемых ситуациях ультразвуковой обработки известняка-ракушечника. В качестве посылочных признаков рассматриваются: XI - «время обработки ультразвуком, с», х2 - «концентрация суспензии, % мас.», х3 - «мощность генератора ультразвука, %», х4 - «температура суспензии, °С», которые влияют на изменение целевого признака ОПР хц = х5 - «прочность на сжатие полученного материала после ультразвуковой активации суспензии». Допустимая величина нижнего порога прочности устанавливается экспертами либо нормативными документами. Заданы допустимые пороги эффективности Кд°П как величины риска принятия ошибочного решения на
контрольных ситуациях и адекватности М2, Мр искомых баз Б5кЗ(2/Б) относительно
состоятельности обнаруженной эмпирической закономерности в форме Б5кЗ(2/Б).
Требуется, используя заданную ТЭД=Т(45,5), индуктивно обнаружить эффективную обобщённую эмпирическую закономерность Б5кЗ(2/Б) относительно целевого признака х5 и оценить её эффективность по критерию Кэ на ситуациях заданной контрольной выборки Тк (тк,пк). Для простоты, но без потери общности, эксперимент проводится при условиях ^неопределённости (5=1) данных с использованием точных 1к-знаний.
Знаниеориентированная методика решения задачи обнаружения эмпирических закономерностей
Методика решения поставленной задачи базируется на изложенной выше знаниеориентированной методологии и реализуется посредством выполнения следующих основных действий Д1 - Д4 [1, 2].
Д1. Преобразовать числовую ТЭД=Т(45,5) (см. табл. 1), в булеву ТЭД Тв(т, ^=Тв(45, 12), (см. табл. 2), руководствуясь алгоритмизацией в [1].
Д2. Используя обучающую булеву Тв(т,А)=Тв(45,12), с помощью индуктивного tINDZ-оператора (3):
tINDZ [ТВ(тД); Аг; 1АЛОБУЧ; 1АЛАКВА; 1АЛОПТ), БtkЗ(Z)] =
tINDZ .. =
= tk2TB -> tk22 2. (3)
2 в AZ, 1АЛ0БУЧ, 1АЛАКВА, 1АЛ0ПТ 22 ^
вывести в режиме обучения импликативную закономерность Б!кЗ(2)= tk2ZZ, а посредством tINDF-оnераmора (4):
tINDF [Тв(m,N); АF; 1АЛОБУЧ; 1АЛАКВА; 1АЛОПТ), БtkЗ(F)] =
„ ^ tINDF _
= tk2TB -> tk2ZF. (4)
2 в AZF, 1АЛ0БУЧ, 1АЛАКВА, 1АЛ0ПТ 2 ^
аналогично получить функциональную закономерность Б!кЗ(Б) = !к2Ер- для целевого признака Х^=Хц - «прочность на сжатие» строительного материала после ультразвуковой активации суспензии.
Д3. Оценить эффективность найденных закономерностей Б!кЗ(2/Б) по внешнему критерию Кэ на ситуациях контрольной выборки Тк (тк,пк) [1, 5] посредством использования соответствующих tDEDZ-оператора дедуктивного вывода из Б!кЗ(2) импликативного результата !к8 ^ (5):
tks = tDEDZ [БtkЗ(Z), tkl У„; tАЛ(Z); tАЛАКВА(Z); 1АЛУПР; tks ¡2 ] =
tDEDZ
= Шкад 1к у ; tAЛ(Z); tАЛАКВА(Z); 1АЛУПР > ' (5)
и 1ВЕБЕ-оператора для вывода из Б1кЗ(Б) функционального результата 1к8(6): 1к8 ^ = |ЫкЗ(Е), 1к1Ую; 1АЛ(Г); 1АЛАКВА(Е); 1АЛУПР; 1к8 ^ ] =
Б1кЗ(Ж)
ИкУ^ 1ЛЛ(Ж); 1АЛАКВА(Ж); 1АЛУПР
Д4. Выполнить протокольное оформление результатов оценивания эффективности принимаемых решений 1к8(5) и 1к8(6) в квантовом виде о признании Б1кЗ^/Е) состоятельными обобщёнными эмпирическими закономерностями относительно целевого признака ОПР в графическом и аналитическом представлении с компьютерной реализацией фактов индуктивного и дедуктивного вывода искомых 1к8-знаний (порядок « = 0, 1, 2).
Результаты знаниеориентированного обнаружения эмпирических
закономерностей структурообразования строительных композитов при ультразвуковой активации сырьевых компонентов
Руководствуясь действиями Д1 - Д4 предложенной методики, опишем новые результаты решения поставленной задачи экспериментальных исследований структурообразования строительных композитов на основе активированных в
ультразвуковом поле сырьевых компонентов. Исходная числовая ТЭД Т (45,5)
(см. табл. 1) содержит данные о параметрах ультразвуковой обработки известняка-ракушечника: х1, х2, х3 и х4, как о посылочных признаках, влияющих на изменение целевого признака хц = х5 - «прочность на сжатие» материала после ультразвуковой
активации суспензии. Числовая Т (45,5) обеспечивает возможность построения
графиков эмпирических зависимостей между целевым признаком и отдельными посылочными признаками. Например, на рис. 2 видны изменения величины прочности на сжатие материала х5 от времени ультразвуковой обработки суспензии х1 при постоянной 100 % мощности обработки х3 и конкретных значениях концентрации суспензии х2.
Таблица 1
Т(ш,п) - исходная числовая ТЭД = Т(45,5), полученная в результате ультразвуковой
№ пробы Параметры обработки известняка Параметры суспензии Параметры гипсоизв. теста
Х1 Х2 Хз Х4 хц х5
Время обработки Концентрация суспензии, Мощность ультразвукового аппарата, % Температура суспензии Прочность на сжатие, кгс/см2
1 2 3 4 5 6
1 30 50 50 14,2 44,8
2 30 50 75 17,2 46,8
3 30 50 100 17,6 45,7
4 30 60 50 16 41,3
5 30 60 75 18,9 43,4
••• ••• ••• ••• ••• •••
15 60 60 100 30,5 43,2
16 60 70 50 19,7 22,1
17 60 70 75 24,7 23,2
18 60 70 100 27,3 21,1
19 90 50 50 27 52,3
20 90 50 75 34,2 52,4
21 90 50 100 38,8 49,2
• •• ••• ••• ••• ♦♦♦ ♦ ♦ ♦
45 150 70 100 54,9 12,6
Судя по «верхнему» расположению пары графиков на рис. 2 при концентрации суспензии х2=50% и х2=60% для любой мощности ультразвука х3=100%, значения целевого признака хц = х5 принадлежат только допустимому интервалу. Значения недопустимого интервала изменения хц наблюдаются лишь при х2 =70% концентрации суспензии.
Для проведения формального логического анализа необходимо перейти от числовых данных к логическим путём преобразования числовой ТЭД Т(ш,п) в булеву ТЭД Тв(т, N (см. табл. 2). Это выполняется на основе использования предикатов: Р (30) ° 1, Р2 (60) ° 1, Р3 (90) ° 1, Р4 (120) ° 1, Р5 (150) ° 1 для признака хх; Р6 (50%) ° 1,
Р7 (60%) ° 1, Р8 (70%) ° 1 для признака х2; Р9 (50%) ° 1, Р10 (75%) ° 1, Ри (100%) ° 1
для признака х3. Признак х4 не информативен относительно целевого признака х5 в виду отсутствия представительных интервалов посылочных значений.
0 20 40 60 80 100 120 140 160
Время обработки суспензии, с
Рис. 2. Изменения величины прочности на сжатие (хц) материала от времени ультразвуковой обработки суспензии (хх) при постоянной 100% мощности обработки (х3) и фиксированных значениях концентрации суспензии (х2), %: 1 - 50, 2
- 60, 3 - 70
Таблица 2
Булева ТЭД Тв(т, А) = Тв(45,12) для 12-мерного пространства признаков ОПР относительно прочности материала на основе активированного известняка ^
Время обработки ультразвуком, х1, с Концентрация суспензии, х2, Мощность ультразвукового Прочность х5
№ пробы % мас. воздействия, х3,% § §
Р, Р2 Р.3 Р4 Р5 Рб Р7 Р8 Р9 Рт Р„ Целевой признак 8-8 « 5 тч * 2 Я &
(30) (60) (90) (120) (150) (50) (60) (70) (50) (75) (100) Р12 (Хц) Число
посыл. признак Х1 посыл. признак Х2 посыл. признак Х3 Х4=Хц
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 12,6 « 1 « а 5 2м
2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 16,5
3 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 17,9
4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 19,5 « 3 ^ ^ е Р
5 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 19,9 В 5 Й § я § и п
,,, ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, ......
15 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 23,2
Продолжение табл. 2
16 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 39,1 Допустимый целевой интервал
17 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 41,3
18 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 41,6
19 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 42,3
20 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 43
21 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 43,2
......
45 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 55,5
Целевой признак х5 в табл. 1 имеет полезные интервалы [12,0; 34,9] и [35,0; 56,0].
1
где
35,0
Последний описывается предикатом Рц (х'ц ) = х'ц - 35,0 > 0)"
допустимое минимальное значение прочности на сжатие материала.
В эксперименте использовалась обучающая выборка ТО(37, 12) и контрольная ТК(8, 12), сформированные случайно из булевой ТЭД Тв(45, 12) (табл. 2) при выбранных условиях ^неопределённости. Предварительно определяем допустимый максимальный
ранг гтах = 2 искомой закономерности Б1кЗ= tk2SZ, адекватный объёму (37 х 12) обучающей выборки ТО(37, 12) согласно оценочного неравенства (1) при заданном допустимом пороге математического ожидания оценки М г=10"2 . С помощью Я№0-оператора (3), используя булеву ТО(37, 12) для обучения, обнаруживаем искомую
импликативную закономерность Б1кЗ= SZ в виде 1>кванта 2-го порядка tk2SZ с именем
SZ, которая содержит запреты-конъюнкции только 2-го ранга (гтах=2) и выражается в дизъюнктивной нормальной форме (ДНФ):
Б1кЗ(2) = = Х8-Х12 V Х8-Х12 V Х7Х12 V Х6-Х12 V Хю'Хи V Хэ'Хи V ХэХю V
V Х7Х8 V ХбХ8 V ХбХ7 V Х5-Х6 V Х4Х5 V Х3Х5 V Х2Х5 V Х1 Х5 V ХзХ4 V Х2Х4 V (7)
V Х1■Х4V Х2Х3 V Х1Х3 V Х1Х
Аналитическое выражение (7) представляет собой логическую сумму («V»-
дизъюнкцию) пар логических произведений («-»-конъюнкции) сочетаний предикатных признаков Х1 - Х12 системного ОПР. Кроме этого, оно описывает дедуктивное правило принятия знаниеориентированных решений относительно интересуемых 4-х категорий событий: 1-я - «не знаю»; 2-я - «противоречие»; 3-я - «ОПР обладает допустимым значением целевого признака (Хц= Х12)» и 4-я - «ОПР не обладает допустимым
значением целевого признака (Хц = Х12)».
С целью определения эффективности обнаруженной импликативной Б1кЗ(2) (7) по критерию КЭ [5] используется контрольная ТЭД ТК(8, 12). Например, контрольная точка У3, из ТК(8, 12) (см. табл. 3) имеет следующую семантику: «ЕСЛИ время обработки ультразвуком 60 сек, И концентрация суспензии 70%, И мощность ультразвукового воздействия 100%, ТО конечный материал не обладает достаточной прочностью, т.е. Х12=Хц=0». В результате применения \DiED-оператора (5) или путём подстановки точки У3 в Б1кЗ(2) (7) получаем наглядное машинное подтверждение контрольного результата.
Таблица 3
Время обработки ультразвуком (сек) Концентрация суспензии % Мощность ультразвукового воздействия % Прочность
проба Целевой признак
Рх(30) Р2(60) Р3(90) Р4(120) Р5(150) Рб(50) Р7(60) Р8(70) Р9(50) Рю(75) Рц(100) Р12(Хц)
X, Х2 Х3 Х4 Х5 Хб Х7 Х8 Х9 Х10 Хц Х12=Хц
У3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0
Результат подстановки имеет вид:
Е2 (У3) = Х8-Х12 V Х8-Х12 V Х7Х12 V Х6-Х12 V Хю'Хи V Хэ'Хи V ХэХю V Х7Х8 V ХбХ8
V ХбХ7 V Х5-Х6 V Х4Х5 V Х3Х5 V Х2Х5 V Х1Х5 V Х3Х4 V Х2Х4 V Х1Х4 V Х2Х3 V
V Х1Х3 V Х1Х2 = 0-Х12 V 1Х12 V 0Х12 V 0Х12 V 01 V 01 V 00 V 01 V 01 V 00 V 00 V 00 V 00 V 10 V 00 V 00 V 10 V 00 V 10 V 00 V 01 = Х12;
12 (¥3) = Х12, (8)
Результат контроля (8) означает, что для пробы ¥3 в табл. 3 конечный материал не обладает достаточной прочностью, что и требовалось: Х12 = Хц = 0. В общем случае дедукция (8) есть частное 1к-знание в виде 1-кванта ъ-го порядка 1къ ^ , (8 = 0,1,2; w = 1, 2, ...), которое выводится ХВЕЪ-оператором (5) при любом входном 1-кванте 1к1¥те вида табл. 3, опираясь на Б1кЗ(2) = ¿к2Е2 вида (7). Более того, из Б1кЗ(2) (7) видно, что
посылочные переменные Х8, Х7, Хб связаны конъюнкцией с целевым признаком Х12. Это означает, что концентрация суспензии является весьма информативным признаком при поиске оптимальных параметров для создания строительных композитов на основе активации сырья ультразвуком.
Выводы
Проведенные исследования средствами новой интеллектуальной методологии знаниеориентированного обнаружения эмпирических закономерностей позволяют сделать следующее перспективные выводы.
1. Наряду с известными корреляционно-регрессионными моделями научно и экспериментально обоснована правомерность использования комбинаторно-логических полиномов вида (7) инженерии квантов знаний [1 - 5] для установления причинно-следственных связей между входными и выходными факторами искомых эмпирических зависимостей в предметных областях практически любой природы.
2. Разработанная инженерная методика знаниеориентированного обнаружения эмпирических зависимостей на базе данной методологии_обеспечивает установление закономерностей формирования прочной структуры искусственного камня на основе воздействия ультразвуковой кавитации и разработку методов направленного регулирования свойств активированных материалов в ультразвуковом поле.
3. Новизна полученных результатов состоит в научно обоснованной реализации компьютерного обнаружения импликативных и функциональных закономерностей структурообразования строительных композитов в виде обучаемой на прецедентах базы 1к-знаний, которая определяет зависимость прочности на сжатие готового материала от параметров ультразвуковой обработки известняка и концентрации суспензии.
Список литературы
1. Сироджа И. Б. Квантовые модели и методы искусственного интеллекта для принятия решений и управления / Сироджа И. Б. - К.: Наукова думка, 2002. - 423 с.
2. Сироджа И.Б. Метод разноуровневых алгоритмических квантов знаний для принятия производственных решений при недостатке и нечеткости данных / И.Б. Сироджа, Т.Ю. Петренко. - Киев: Наукова думка, 2000. - 248с.
3. Сироджа И.Б. Сетевые модели инженерии квантов знаний для вывода решений в системах искусственного интеллекта / И.Б. Сироджа, Л. С. Молодых // Искусственный интеллект. - 2004. - №4 - С. 124 - 131.
4. Сироджа И.Б. Модели и методы инженерии квантов знаний для принятия решений в системах искусственного интеллекта / И.Б. Сироджа, И.А. Верещак // Системи обробки шформацп. - Харюв, 2006. - Випуск 8(57) - С. 63 - 81.
5. Сироджа И.Б. Оценивание качества идентификационных и прогнозных решений в инженерии квантов знаний / И. Б. Сироджа // Бионика интеллекта. - 2008. - № 2(69) -С. 77 - 83.
6. Любомирский Н.В. Строительные композиты на основе извести карбонизированного типа твердения / Н.В. Любомирский, В.М. Сребняк, А.С. Бахтин // Motrol. Motoryzacja i energetyka rolnictwa. - Simferopol-Lublin. - 2009. -Vol. 11A. - P. 229 - 238.
7. Любомирский Н.В. Технология производства кирпича на основе известково-карбонатной композиции карбонизационного твердения / Н.В. Любомирский, Т.А. Бахтина, А.С. Бахтин // Строительство и техногенная безопасность. -Симферополь: НАПКС. - 2010. - вып. 32. - С. 60 - 69.
8. Оптимизация технологических параметров получения лицевого кирпича на основе извести карбонизационного твердения / [Федоркин С.И., Любомирский Н.В., Бахтина Т.А., Бахтин А.С.] // Строительство, материаловедение, машиностроение. -Дн-вск: ПГАСА.-2010. - Вып. 56. - С. 265 - 270.
9. Статистические методы в инженерных исследованиях (лабораторный практикум) / [Бородюк В.П., Вощинин А.П., Иванов А.З. и др.; Под ред. Г.К. Круга.]. - М.: Высш. школа, 1983. - 216 с.
10. Саутин С.Н. Планирование эксперимента в химии и химической технологии / С.Н. Саутин. - Ленинград: Химия, 1975. - 48 с.
УДК. :666.972.16
Салих Фатиан, аспирант, Коваль С.В., д.т.н., проф.
Одесская государственная академия строительства и архитектуры
ВЛИЯНИЕ ПОВТОРНОГО ВВЕДЕНИЯ ДОБАВОК НА РЕОЛОГИЮ И ТВЕРДЕНИЕ ЦЕМЕНТНОГО РАСТВОРА КАК МАТРИЦЫ БЕТОНА
Проведена оценка эффективности добавок в случае запоздалого и повторного введения добавокдля повышения сохранности бетонной смеси. Исследовано изменение термокинетических показателей гидратации, параметров реологии и структурообразования цементных паст как матрицы бетона.
запоздалое и повторное введение добавок, термокинетика гидратации, вязкость и прочность цементных паст
Постановка проблемы.
Высококачественный бетон обычно имеет низкий уровень цементно-водного отношения с целью обеспечения высокой прочности и долговечности. В то же время существует тенденция быстрой потери удобоукладываемости смесей с низким В/Ц, что приводит часто к использованию максимальных дозировок суперпластификатора.
Эффективным способом повышения эффективности добавок-суперпласти фикаторов является метод повторного введения пластифицирующих добавок как через несколько минут после смешивания компонентов, так и непосредственно перед укладкой бетонной смеси.
В настоящее время отсутствует единая точка зрения на эффективность повторного введения суперпластификаторов для снижения спада удобоукладываемости бетонной смеси. Однако, несмотря на нерешенность на теоретическом уровне этих проблем, метод повторного введения добавокшироко используется для восстановления удобоукладываемости бетонной смеси и качественной укладки ее в конструкцию. Естественно, это вынужденная мера, гораздо предпочтительнее было бы единоразово вводить добавку в условиях бетонно-смесительного узла. Однако учесть все факторы, в
