Academic literature on the topic 'Продукційна модель'

Розглянуто проблематику моделювання транспортних систем на прикладі національної системи морського та річкового транспорту. Проаналізовано деякі загальні аспекти, етапи та принципи моделювання транспортних систем. Визначаються основні вимоги до моделювання транспортних систем для вирішення проблем функціонування, розвитку і вдосконалення як національної системи морського та річкового транспорту, так і окремих її компонентів. Шляхом вирішення проблем автором обрано ситуаційно-продукційне моделювання системи на основі онтологічного підходу (аналізу та відповідної класифікації елементів такої моделі). Ситуаційно-продукційне моделювання системи морського та річного транспорту сприятиме збільшенню ступеня повноти і достовірності оцінки стану системи та прогнозуванню стану систему завдяки враховуванню різних факторів, що впливають на різні рівні та компоненти системи. Проведено аналіз підходів до моделювання транспортних систем. Зроблено висновки, що для оптимізації прийняття відповідних управлінських рішень щодо розвитку та вдосконаленню національної системи морського та річкового транспорту доцільно використовувати відповідну багаторівневу модель. Розглянувши різні аспекти моделювання системи морського та річкового транспорту, можна зробити висновок, що запропонована багаторівнева ситуаційно-продукційна модель системи сприяє аналізу та прогнозуванню її станів. Для забезпечення ефективної роботи компонентів системи слід, зокрема, приділяти увагу стратегічному плануванню функціонування системи морського та річкового транспорту на основі відповідних моделей, зокрема й на запропонованій ситуаційно-продукційній багаторівневій моделі, визначати кількість підприємств системи різних рівнів та їх спеціалізацій відповідно до вимог ринку транспортних, логістичних та інших послуг, що надаються підприємствами системи. Ключові слова: транспортна система, система морського та річкового транспорту, моделювання, багаторівнева модель, ситуаційно-продукційна модель

Розглянуто проблематику моделювання транспортних систем на прикладі національної системи морського та річкового транспорту. Проаналізовано деякі загальні аспекти, етапи та принципи моделювання транспортних систем. Визначаються основні вимоги до моделювання транспортних систем для вирішення проблем функціонування, розвитку і вдосконалення як національної системи морського та річкового транспорту, так і окремих її компонентів. Шляхом вирішення проблем автором обрано ситуаційно-продукційне моделювання системи на основі онтологічного підходу (аналізу та відповідної класифікації елементів такої моделі). Ситуаційно-продукційне моделювання системи морського та річного транспорту сприятиме збільшенню ступеня повноти і достовірності оцінки стану системи та прогнозуванню стану систему завдяки враховуванню різних факторів, що впливають на різні рівні та компоненти системи. Проведено аналіз підходів до моделювання транспортних систем. Зроблено висновки, що для оптимізації прийняття відповідних управлінських рішень щодо розвитку та вдосконаленню національної системи морського та річкового транспорту доцільно використовувати відповідну багаторівневу модель. Розглянувши різні аспекти моделювання системи морського та річкового транспорту, можна зробити висновок, що запропонована багаторівнева ситуаційно-продукційна модель системи сприяє аналізу та прогнозуванню її станів. Для забезпечення ефективної роботи компонентів системи слід, зокрема, приділяти увагу стратегічному плануванню функціонування системи морського та річкового транспорту на основі відповідних моделей, зокрема й на запропонованій ситуаційно-продукційній багаторівневій моделі, визначати кількість підприємств системи різних рівнів та їх спеціалізацій відповідно до вимог ринку транспортних, логістичних та інших послуг, що надаються підприємствами системи. Ключові слова: транспортна система, система морського та річкового транспорту, моделювання, багаторівнева модель, ситуаційно-продукційна модель

Сучасною тенденцією в підготовці майбутніх військових фахівців є використання нового класу інформаційних технологій навчання, а саме, експертно-навчальних систем, основним призначенням яких є рішення поставлених завдань. Виділено основні компоненти експертно-навчальної системи (ЕНС): база знань; модуль навчання; модуль вилучення знань; модуль тестування; машина виведення; пояснення. ЕНС побудована на трьох групах базових принципах: кібернетичних - відображають досвід попередніх досліджень систем штучного інтелекту, ЕНС; педагогічних - визначають принципи, на яких будується педагогічне проектування і застосування ЕНС; психологічних - визначають вихідні положення і розуміння психіки слухача, на яких ґрунтуються процеси проектування і використання ЕНС в професійній підготовці майбутніх військових фахівців. Представлена структура ЕНС, яка складається з інтерпретатора (забезпечує послідовність реалізації правил для вирішення конкретного завдання) бази даних і знань (складається з фактів і правил предметної області) підсистем пояснень (дозволяють слухачеві отримати відповідь на питання: «Чому система приймає таке рішення?») ; інтелектуального редактора бази знань (призначений для модифікації наявних правил і додавання нових) інтерфейсу. Проаналізовано існуючі моделі подання знань експертно-навчальної системи підготовки військових фахівців: модель, заснована на використанні фреймів; логічна модель; модель, заснована на використанні правил (продукційна модель); модель семантичної мережі. Показано області ефективного застосування розглянутих моделей. Аналіз показав раціональність застосування семантико-фреймовой моделі подання знань в системі підготовки військових фахівців зі складними логічними зв'язками між їх поняттями і визначеннями. Продемонстровано приклад побудови ЕНС з вибором комбінаційної, а саме семантико-фреймовой моделі подання знань. Виділено особливості семантико-фреймовой моделі подання знань: поняття, категорії, об’єкти представлені у вигляді фреймів, зв’язок між фреймами у вигляді семантичної мережі. Програмна реалізація моделі може бути виконана з використанням системи управління базами даних MS SQL. Використання ЕНС такої моделі набуває особливого значення у процесі розв’язання складних та проблемних ситуацій у процесі підготовки військових фахівців.

Розглянуто пробле атику оделювання транспортних систе на прикладі національної систе и орського та річкового транспорту. Проаналізованодеякі загальні аспекти, етапитапринципи оделювання транспортнихсисте .Визначаються основні ви оги до оделювання транспортних систе для вирішення пробле функціонування, розвитку івдосконалення якнаціональної систе и орського та річкового транспорту, так і окре их її ко понентів. Шляхо вирішення пробле авторо обрано ситуаційно-продукційне оделювання систе и на основі онтологічного підходу (аналізу та відповідної класифікації еле ентів такої оделі). Ситуаційно-продукційне оделювання систе и орського та річного транспорту сприяти езбільшенню ступеня повноти і достовірності оцінки стану систе и та прогнозуваннюстану систе у завдяки враховуванню різних факторів, що впливають на різні рівні та ко поненти систе и.Проведено аналіз підходів до оделюваннятранспортних систе . Зроблено висновки, що для опти ізації прийняття відповідних управлінських рішень щодо розвитку та вдосконаленню національної систе и орського та річкового транспорту доцільновикористовувати відповідну багаторівневу одель.Розглянувши різні аспекти оделювання систе и орського та річкового транспорту, ожна зробити висновок, що запропонована багаторівнева ситуаційно-продукційна одель систе и сприяє аналізу та прогнозуванню її станів. Для забезпечення ефективної роботи ко понентів систе и слід, зокре а, приділяти увагу стратегічно у плануванню функціонування систе и орського та річкового транспорту на основі відповідних оделей, зокре а й на запропонованій ситуаційно-продукційній багаторівневій оделі, визначати кількість підприє ств систе и різних рівнів та їх спеціалізацій відповідно до ви ог ринку транспортних, логістичних та інших послуг, що надаються підприє ства и систе и.Ключові слова:транспортна систе а, систе а орського та річкового транспорту, оделювання, багаторівнева одель, ситуаційно-продукційна одель.Постановка проблеми.Сучасні вимоги до моделювання транспортнихсистем, до яких належить, зокрема система морського та річкового транспорту (СМРТ), аналіз деяких аспектів моделювання СМРТнадають можливість обґрунтування багаторівневої моделі СМРТ(на прикладі роботи систем логістики на водному транспорті). Існуючіпідходи до моделювання складних логістичних систем обумовили актуальність проблем моделювання процесів підготовкивідповідних транспортних засобів, складських приміщень, маршрутів, кадрів, що є конкурентоспроможними на внутрішньому та світовому ринках. Ці проблеми є наслідком відсутності відповідних дій щодо національної СМРТ. Все більш актуальним стає прийняття управлінських рішень на основі відповідних моделейСМРТ. Тому проблема моделювання складної системи, якою є СМРТ, визначення технології прийняття рішень щодо вдосконаленню цієї системи на основі відповідної моделі, є актуальною.Аналіз останніх досліджень та публікацій.НаціональнаСМРТпотребує при її моделюванні врахування багатьох факторів впливу.Теоретичні основи моделювання систем розглядалися такими вченими, як Кулініч А.А., Максімов В.І., Костенко К.І., Денисенко

У статті описані вимоги до перевірки якості програмного продукту перед передачею його в роботу. Представлені етапи побудови системи нечіткого виведення для визначення якості розроблюваного програмного продукту. Описана модель, вихідна лінгвістична змінна необхідна для побудови системи нечіткого виведення. Сформовано продукційні правила для системи нечіткого виведення. Проведено моделювання розробленої нечіткої моделі, показані результати моделювання нечіткого виведення в середовищі MatLabFuzzy.

У роботі запропоновано модель представлення часового процесу функціонування технологічного обладнання повітряного судна на основі аналізу даних параметричної діагностики для виявлення аномальних послідовностей з метою попередження особливих випадків в польоті. Для виявлення аномальних послідовностей пропонується використовувати гібридну стохастичну модель, засновану на об'єднанні марківських і продукційних моделей, що використовують темпоральні правила для уточнення перехідних ймовірностей між станами процесу.

У статті проведений аналіз щодо організації системи безпеки польотів (БП), що базується на двох контурах управління БП (управління та забезпеченням БП). Встановлено, що рішення задач по управлінню та забезпеченню БП на сьогоднішній день базується в основному на математичному апараті, який побудований на імовірнісних, статистичних методах. Дані методи не дозволяють урахувати неповноту, невизначеність, неточність відомостей. Для задач, які не піддаються строгій формалізації і мають логіко-аналітичний характер, у тому числі виробці рекомендацій з управління БП, запропоновано використовувати нечітку логіку як засіб моделювання невизначеності природної мови. Обґрунтовано автоматизацію рішення задач управління БП здійснити впровадженням нових технологій в систему управління БП. Обраний когнітивний метод формалізації задачі управління БП та модель подання знань, яка заснована на нечітких множинах і нечіткої логіки. Запропоновано формалізацію знань про процес управління БП здійснити шляхом використання трикутних нечітких чисел і трапецієподібних нечітких інтервалів, доцільність використання яких обумовлюється простотою виконання операцій над ними, можливістю їх наочної графічної інтерпретації. В якості базової моделі представлення знань про процес управління БП в умовах невизначеності визначені інтервальні нечіткі множини типу 2 і засновані на них нечіткі логічні системи інтервального типу. Тип алгоритму нечіткого виводу, що використовується в нечіткій логічній системі, визначається структурою нечітких продукційних правил, процедурою фазифікації, агрегування, активізації, акумулювання і дефаззифікації. Розроблений новий підхід побудови системи управління БП з використанням нових інформаційних технологій, який забезпечує запобігання авіаційних подій при організації конкретного польоту повітряного судна.

Метою дослідження є створення web-орієнтованої експертної системи з методів оптимізації на основі принципів хмарних технологій. Завданням дослідження є проектування та розробка експертної системи на основі продукційної моделі подання знань про предметну область. Об’єктом дослідження є web-орієнтована експертна система. Предметом дослідження є задачі і методи оптимізації. У дослідженні використано методи математичного моделювання і комп’ютерного експерименту. Результатом дослідження є база знань на основі правил продукції про задачі та методи оптимізації, а також розроблена на її основі web-орієнтована експертна система для розв’язування задач оптимізації. Експертна система створюється з метою використання у навчальному процесі ВНЗ при підготовці математиків і прикладних математиків, фахівців з інформаційних технологій і економічних кібернетиків. Основні висновки і рекомендації. Web-орієнтована експертна система створюється з метою використання у навчальному процесі ВНЗ при підготовці фахівців з математики, прикладної математики, інформаційних технологій, економічної кібернетики. У перспективі планується розробка програмних модулів для розв’язування деяких класів задач оптимізації безпосередньо на сайті експертної системи, що надасть можливість використовувати її для вирішення реальних завдань зі сфери малого та середнього бізнесу.

В сучасних умовах становлення ринкової економіки перед кожним суб’єктом господарювання постають задачі підвищення ефективності управління, забезпечення надійного, стійкого розвитку та високого рівня конкурентоспроможності. Одним із важливих інструментів, що забезпечують створення сприятливих умов, є впровадження прогресивних технологій в систему управління, які базуються на застосуванні економіко-математичних методів і автоматизованих інформаційних систем (АІС).
To increase the effectiveness of internal control in enterprises proposed introduction of an expert system. Made comparison of expert systems with conventional automated systems. A generalized structure of an expert system of internal control and, as an example, frames-productive model subsystem control accounting and reporting control correspondence.