Добірка наукової літератури з теми "Логічне виведення знань"

Предметом вивчення в статті є процеси використання знань в рамках парадигми функціонування підприємства «Enterprise 2.0», яка передбачає створення комплексних об’єктів управління в його межах. Мета полягає в розробці методу ієрархічного виведення на основі темпоральних залежностей в базі знань для побудови набору можливих послідовностей дій у поточному стані об’єкту управління на різних рівнях організаційної ієрархії підприємства. Задачі: розробити ієрархію контекстно-орієнтованих темпоральних залежностей для представлення знань про поведінку об’єкту управління на різних рівнях організаційної ієрархії; розробити метод ймовірнісного ієрархічного виведення в базі знань на основі інформації про поведінку об’єкту управління у вигляді послідовностей подій. Методами, що використовуються, є методи визначення ваг правил в марківській логічній мережі, методи виведення на основі представлення знань в марківській логічній мережі. Отримані такі результати. Виділені темпоральні правила, що пов’язують атрибути подій журналу об’єкту управління. Сформована ієрархія таких правил на основі групування по визначеним атрибутам подій. Розроблено метод ймовірнісного ієрархічного виведення, що використовує темпоральні правила для формування допустимих послідовностей виконання дій на відповідному рівні ієрархії. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: розроблена модель ієрархічного представлення темпоральних залежностей у вигляді правил для послідовних дій на об’єкті управління та узагальнюючих правил виконання цільових дій. Розроблене представлення дозволяє деталізувати знання про поведінку об’єкту управління для різних рівнів організаційної ієрархії і тим самим підвищити ефективність управління підприємством. Запропоновано метод ієрархічного виведення в базі знань підприємства в парадигмі «Enterprise 2.0». Метод передбачає формування ієрархії упорядкованих за ймовірністю реалізації можливих варіантів прогнозованої поведінки об’єкту управління. Метод дозволяє підвищити ефективність управління підприємством на основі вибору із множини можливих варіантів поведінки із заданим рівнем деталізації для об’єкту управління.

Для задачі планування маршруту розвідувального польоту безпілотного літального апарату (БПЛА) у статті запропоновано використання евристичних методів, які враховують практику, досвід, інтуїцію, знання особи, що приймає рішення. Обґрунтована доцільність представлення значень окремих прогнозованих факторів з використанням математичного апарату нечітких множин. Вибір доцільної стратегії польоту БПЛА запропоновано здійснювати за допомогою моделі прийняття рішень з врахуванням стратегії рефлексивного управління, яка адаптується до реальних умов, конфліктних ситуацій, що можуть складатися в ході ведення повітряної розвідки і характеризуватись факторами стохастичної та нестохастичної невизначеності. Визначений склад формалізованих знань в ході виконання процедури концептуалізації неформального опису сукупності знань щодо планування маршруту розвідувального польоту БПЛА в умовах невизначеності. Розроблений узагальнений алгоритм планування маршруту БПЛА, який представляється сукупністю взаємопов'язаних операцій і процедур та враховує склад знань про процес планування маршруту польоту БПЛА, визначення доцільної стратегії польоту БПЛА. Сукупність знань запропоновано формалізувати із використанням математичного апарату нечітких логічних множин інтервального типу 2. Узагальнений алгоритм планування маршруту БПЛА з урахуванням невизначеності забезпечує комплексну обробку знань щодо планування розвідувального польоту БПЛА, які формалізовані із використанням математичного апарату нечітких логічних систем інтервального типу 2, та знань щодо визначення доцільної стратегії польоту БПЛА в ході ведення повітряної розвідки, формалізованих за допомогою нечіткого виведення для нечітких логічних систем інтервального типу 2.

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.

Предметом вивчення в статті є процеси побудови й використання темпоральних знань при управлінні підприємством в умовах невизначеності, що є наслідком неповноти інформації про поточний стан підприємства. Мета полягає в розробці методу побудови темпоральних правил, що враховують зміну контексту виконання дій на різних рівнях організаційної ієрархії при реалізації управління підприємством. Задачі: виділити відмінності контекстно-орієнтованих темпоральних правил від правил, що пов’язують послідовні стани об’єкту управління; розробити метод побудови контекстно-орієнтованих темпоральних правил на основі інформації набір та значення змінних, що характеризують послідовні стани об’єкту управління. Методами, що використовуються, є: методи побудови темпоральних правил, що пов’язують послідовні стани об’єкту управління, метод розрахунку ваг правил в марківській логічній мережі, методи ймовірнісного виведення в темпоральній базі знань. Отримані такі результати. Виділені особливості реалізації контекстно-орієнтованих темпоральних правил для наборів вхідних даних, що задають послідовність станів об’єкту управління у вигляді наборів властивостей його атомарних складових. Розроблено метод побудови контекстно-орієнтованих темпоральних правил, який враховує відмінності між змінними, що задають статичні й динамічні характеристики об’єкту управління. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: запропоновано метод побудови контекстно-орієнтованих темпоральних правил. Правила враховують зміну контексту виконання дій як сукупності властивостей атомарних складових комплексного об’єкту управління. Метод містить етапи відбору підмножини даних про стани об’єкту управління на визначеному рівні деталізації; формування фактів-антецедентів та фактів-консеквентів, що відображають статичні й динамічні характеристики контексту виконання дій на об’єкті управління; побудову, інтеграцію та квантифікацію темпоральних правил. Метод забезпечує можливості аналізу й класифікації поточного стану та прогнозування поведінки об’єкту управління в умовах невизначеності на основі зв’язку між виконаними діями та поточним станом предметної області.

Сьогодні рейтинг і престиж навчального закладу визначаються не лише загальним рівнем викладання, матеріально-технічним забезпеченням, наявністю в штаті співробітників із вченими званнями, а й ефективністю та якістю системи контролю знань студентів. Поряд із традиційними методами контролю найширше розповсюдження знаходять методи контролю знань шляхом тестування.Спроби ввести тестування в систему освіти проводилися неодноразово. Одним з перших займався конструюванням та впровадженням тестового контролю в американській школі Е. Л. Торндайк. Тестування як об’єктивний контроль рівня освітньо-професійної підготовки фахівця впроваджував французький психолог А. Біне, який розробив тести для вимірювання загальної розумової обдарованості дітей. У радянській школі були спроби працювати за тестовою технологією у 1930-х та 1970-х роках, але на той час поширення цей вид контролю не отримав.Аналіз сучасної науково-педагогічної літератури й освітньої практики показав, що в наш час в Україні йде процес відновлення системи тестування в галузі освіти, а тестові технології розглядаються як один із ефективних засобів контролю якості підготовки й рівня предметних досягнень студентів.На сучасному етапі розвитку комп’ютерних технологій та рівні впровадження їх у різні сфери суспільства, зокрема в освітню галузь, дослідники все частіше звертаються до теми автоматизованого контролю знань, розробки комп’ютерних тестових систем різних навчальних закладах України [1–3]. Застосування комп’ютерів для контролю знань є економічно вигідним і забезпечує підвищення ефективності навчального процесу, об’єктивності оцінки рівня знань і є раціональним доповненням до інших методів перевірки знань.При сучасному розвитку ринку програмного забезпечення та систем комп’ютерного тестування розроблено досить багато програм для комп’ютерного тестування знань студентів. Ці системи являють собою або окремий програмний комплекс, що вимагає установки на комп’ютер кінцевого користувача [4], або Інтернет-сайт, що дозволяє проводити процес тестування й аналіз його результатів за допомогою звичайних веб-браузерів [5].В Ізмаїльському державному гуманітарному університеті з метою підвищення об’єктивності контролю знань студентів у поточному році кафедри інформатики була розроблена і впроваджена у дію комп’ютерна система «Тест_КВ». Область застосування системи на даному етапі – підсумкове тестування студентів денної форми навчання всіх напрямків підготовки. У перспективі розглядається можливість використання системи для проведення контрольних зрізів, кваліфікаційних тестів, заліків і будь-яких інших видів контролю знань студентів всіх форм навчання, у яких головну роль грає максимально об’єктивна оцінка знань.Система «Тест_КВ» дозволяє автоматизувати всі етапи тестування: від ідентифікації користувача, виводу на екран завдань й сприйняття відповіді до автоматичної перевірки їх правильність і генерування відомостей про підсумковий контроль.Архітектура система «Тест_КВ» є клієнт-серверною. Клієнтами системи є деканат, викладачі, студенти. Кожен з вказаною категорії клієнтів працюють з системою після проходження авторизації, використовуючи логін і пароль для доступу. Це дозволяє покласти на клієнтів виконання тільки операцій візуалізації й введення даних, а всі операції і збереженням бази даних та їх керуванням реалізовувати на сервері. Так, викладачі мають можливість внесення нових та корегування існуючих тестових завдань, деканатам надано можливість перегляду результатів тестування окремого студента або групи студентів, отримання електронної версії відомості з тестового контролю, розміщення розкладу семестрової сесії, поновлення списків студентів тощо. Студенти на власній сторінці можуть отримати інформацію про кількість іспитів на даний семестровий період, дату і час проведення тестового контролю, консультації до нього, скористатися методичними матеріалами для підготовки до іспитів.Сам тестовий контроль проводиться на локальному сервері, а тому пройти підсумковий тест студент може тільки з певної дисципліни, до якої за графіком екзаменаційної сесії він отримав доступ, і тільки на комп’ютерах, підключених до локальної мережі університету. За потребою або по запиту деканату у технічному додатку до відомості з тестового контролю відображається прізвище студента, назва тесту, який студент проходив, номер тестового листка, що містить всі видані студентові питання, час початку роботи в системі та ІР-адреса комп’ютера, з якого студент увійшов у систему.Для зручності управління контролюючою системою окремі функції були реалізовані окремим модулями. Це забезпечує легкість розширення функціонування без потреби внеску змін в існуючі модулі. Основними модулями на даний момент є «Управління тестами», «Тестування» та «Адміністрування».Модуль «Управління тестами» призначений для викладачів і максимально оптимізований для зручної роботи по вводу і збереження тестів на головному сервері із використанням повнофункціонального WYSIWYG-редактора. Окрім тестових даних, вбудований текстовий редактор дозволяє просто і зручно додавати в тестові завдання різноманітні мультимедіа-об’єкти (Flash-анімації, відео, аудіо, зображення).Система дозволяє вводити тестові питання наступних видів: 1) закритої форми з однією правильною відповіддю (1 з 4); 2) закритої форми з кількома правильними відповідями (4 з 4); 3) на встановлення істинності або хибності висловлювання (Так/Ні); 4) відкритої форми (коротка числова відповідь або коротка текстова відповідь).В якості додаткових можливостей викладач має можливостіскористатися функцією «Версія для друку», яка дозволяє відкрити й зберегти питання або тест у повній формі у файлі формату PDF у вигляді, оптимізованому для друку;переглянути спосіб відображення тестів в браузері і пройти пробне тестування;додавати перелік питань та методичні матеріали для підготовки студентів до підсумкового контролю.Модуль «Тестування» призначений для студентів. Проходження комп’ютерних тестів з конкретної дисципліни відбувається після авторизації студента та входження в модуль тестування. В системі тестового контролю номер залікової книжки використовується як унікальний номер студента. Після вибору і натискання кнопки «Розпочати тестування» запускається саме тестування. Важливими особливостями даного модуля є: виведення перед тестуванням інформаційного повідомлення, яке прикріплене до тесту; номер поточного питання з загальної кількості; проходження тесту у прямому і зворотному напрямку; таймер залишку часу на тест; продовження тесту після збою з’єднання з сервером.Модуль «Адміністрування» забезпечує централізоване управління всіма сеансами тестування та їхніми параметрами (кількість спроб, час на сеанс тестування, кількість питань у сеансі), а також типом запуску тесту. В системі підтримуються тип запуску тесту за паролем, після вводу якого студент обирає необхідний тест і натискає на посилання «Розпочати тест». Результати тестування опрацьовуються окремим модулем, результатом роботи якого є електронна відомість успішності в якій виводиться відсоток правильних відповідей та відповідна кількість балів підсумкового контролю кожного студента окремої групи.Програмна реалізація системи виконана на найпоширенішій для створення глобальних сайтів зв’язці AMP (Apache, MySQL, PHP), на якій побудовано більше половини всіх провідних ресурсів у мережі Internet (рис. 1). Рис. 1. Схема інтеграції комп’ютерної системи тестування Клієнтським додатком при даній архітектурі є веб-браузер. Виданий на рівні PHP HTML-код оптимізується під базовий стандарт HTMLv4. Це робиться з наступних причин:– використання браузера в якості клієнта дозволяє уникнути інсталяцій спеціалізованого програмного забезпечення на клієнтських місцях;– більшість комп’ютерів оснащені ОС Windows 98/2000/XP/Vista/7, для яких веб-браузер є невід’ємною частиною;– фактично користувач може використовувати будь-яку операційну платформу;– звичність Web-інтерфейсу для користувачів Інтернет.Розроблена система має багато переваг, а саме:кросплатформеність – система не залежить від типу операційної системи, яку встановлено на машині користувача, що дозволяє використовувати як застарілі апаратні платформи під керуванням Windows 95/98, так і сучасні Core 2 Duo або Athlon X2 під керуванням Windows 2000/XP/Vista/7 або X-Window Linux;легкість масштабування – усе, що потрібно для проведення тестування, – це веб-браузер, який присутній у будь-якій операційній системі (ОС), та доступ до сервера за допомогою локальної мережі;зручність у разі оновлення програмного забезпечення - оновлення програмного забезпечення здійснюється лише на сервері, що потребує менше часу та зусиль, а також полегшує супровід системи;у подальшому такі системи з мінімальними затратами часу можуть бути адаптовані для використання у дистанційному навчанні.У цей час комп’ютерна система тестування для підсумкового контролю знань студентів перебуває в експериментальній експлуатації в ІДГУ. Результати проведених тестувань на зимовій екзаменаційній сесії показали ефективність роботи системи (одночасно використовувалось до 134 комп’ютерів у 13 машинних залах). Найбільша кількість студентів, що проходили тестування, за день становила 834 особи.Викладачі й студенти високо оцінили цей метод контролю. Проведене експрес-опитування показало, що переважна більшість студентів (більше 80%) бажають екзаменуватися на комп’ютерах.Порівняння результатів проведення комп’ютерного тестування із традиційним (письмовим, тестово-бланковим) контролем знань виявило значні переваги першого. Комп’ютерний аналог такого контролю краще, тому що дозволяє звільнити викладача від непродуктивних рутинних операцій перевірки й підведення підсумків на основі брошур-тестів. Не викликала сумнівів у викладачів і вірогідність одержуваної оцінки при комп’ютерному контролі знань.Таким чином, розроблена система контролю дозволила ефективно і якісно здійснити перевірку знань студентів з підсумкового контролю і намітила напрямки удосконалення системи з метою покращення системи адміністрування системи, надання деканатам додаткових функцій по обробці результатів, поліпшення інтерфейсу додатків для роботи викладачів і студентів.

Основні переваги ієрархічних нечітких баз знань полягають в можливості здолати ―прокляття розмірності‖ за рахунок того, що малим числом коротких нечітких правил можна описати складні багатофакторні залежності. При цьому математична модель виходить наочною та інтерпретабельною. Відкриті питання, що розглядаються в доповіді, пов‘язані з можливостями побудови ефективних ієрархічних нечітких баз знань з різнорідних нечітких правил. Потреба в такій гібридизації обумовлена тим, що ті чи інші особливості складних багатофакторних залежностей краще описують нечіткі правила різних типів.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Харківський національний університет радіоелектроніки Міністерства освіти і науки України, Харків, 2016. Мета дисертаційного дослідження – розробка моделей процесних знань на основі аналізу лог-файлів з використанням апарату АСП і реляційних мереж, а також технологій Process Mining і виведення знань на прецедентах. Основні результати: вдосконалена предикатна модель метрики на просторі прецедентів, яка допускає практичну перевірку її існування за допомогою системи умов та введення евклідової метрики на лінеаризованому просторі атрибутів. Вперше розроблено метод оцінки близькості прецедентів, заснований на табулюванні шкал атрибутів та привласненні атрибутам ваг з урахуванням функціональної залежності ваг від атрибутів прецедентів, що дозволяє значно підвищити точність оцінки близькості прецедентів завдяки врахуванню зростання реальної ваги атрибутів в їх критичних діапазонах. Отримав подальший розвиток метод побудови предикатної ієрархічної моделі процесних знань у вигляді реляційної метамережі, яка заснована на моделі «дані-інформація-знання-метазнання». Ієрархічне представлення спрощує конфігурацію моделі процесу і доповнює її неявними зв’язками. Удосконалено метод конфігурування ієрархічної моделі процесних знань на основі аналізу лог-файлів, яка має вигляд ієрархічної системи бінарних предикатів, що задають логіку поведінки процесу. Метод включає налаштування під предметну область, що підвищує ефективність методів Process Mining.
Thesis for a candidate degree in technical sciences, specialty 05.13.06 – Information Technologies – Kharkiv National University of Radio Electronics of the Ministry of Education and Science of Ukraine, Kharkiv, 2016. Improved predicate model metric in the space of precedents, which, unlike the existing ones, allows practical test of its existence with the help of conditions and the introduction of the Euclidean metric in the space of linearized attributes. For the first time developed a method for estimating the proximity of precedents based on the tabulation attributes scales and the attribution of weights based on the functional dependence of the weights of the attributes of precedents that can significantly improve the accuracy of estimates of the proximity of precedents by taking into account the weight of the real growth of the attributes in their critical bands. It has continued to develop a technique of constructing a predicate hierarchical model of process knowledge in the form of a relational metanet, which is based on the model of "data-information-knowledge-meta-knowledge." The hierarchical structure simplifies the configuration process model and complements its implicit connections. Improved methods of hierarchical model configuration process knowledge based on the analysis of log files, which, unlike the existing ones, has the form of a hierarchical system of binary predicates that define the behavior of the logic of the process. The method includes tuning a subject area, which increases the efficiency of Process Mining techniques.