Vestnik of Don State Technical UniversityVestnik of Don State Technical UniversityВестник Донского государственного технического университета1992-5980432710.12737/6887Технические наукиTechnical sciencesТехнические наукиON TECHNIQUE OF FUZZY EXPERT KNOWLEDGE REPRESENTATIONО методике представления нечётких экспертных знаний НурутдиноваИнна НиколаевнаNurutdinovaInna Николаевнаnurut.inna@yandex.ruБорисоваЛюдмила ВикторовнаBorisovaLyudmila Викторовнаborisovalv09@mail.ruДимитровВалерий ПетровичDimitrovValery Петровичkaf-qm@donstu.ru140220151402201514493102https://zh-szf.ru/en/nauka/article/4327/view
Рассматриваются некоторые аспекты представления нечетких экспертных знаний в задачах принятия решений по технологической регулировке машин. Предлагается методика, основанная на использовании различных критериев согласованности при представлении нечетких знаний, в том числе с учетом различной иерархии экспертных знаний. Данная методика позволяет определять рациональное терм-множество лингвистической переменной для построения обобщённых функций принадлежности при описании входных и выходных параметров системы. Обоснованный выбор термов лингвистических переменных позволяет оптимизировать параметры базы знаний, основанной на нечетких продукционных правилах. Методика применена в предметной области «Комбайновая уборка зерновых культур», рассмотрено несколько входных лингвистических переменных, на их примере проиллюстрированы этапы формирования нечёткой базы знаний, рассчитаны показатели согласованности моделей, выбраны оптимальные терм-множества каждой из переменных, получены параметры обобщённой функции принадлежности.
Some aspects of representing the fuzzy expert knowledge in the decision-making problems on the process ma-chine adjustment are considered. The technique based on the use of different criteria of consistency in the repre-sentation of fuzzy knowledge which includes considering various expertise hierarchy is offered. This technique allows determining a rational term set of the linguistic variable for the construction of the generic membership functions under the input and output system parameters specification. The improved background for choosing terms of the linguistic variables allows optimizing the KB parameters based on the fuzzy production rules. The technique is applied in the subject domain of “Grains combining”; several input linguistic variables are consid-ered; fuzzy knowledgebase creation phases are exemplified by them; models consistency indices are calculated; optimum term sets of each of the variables are selected; generic membership function parameters are obtained.
Введение. Подсистема приобретения и редактирования знаний является важнейшей частью интеллектуальных информационных систем (экспертных систем) [1]. В полной мере это относится и к системам поддержки принятия решений в сфере эксплуатации сложных машин сельскохозяйственного назначения [2].Экспертная информация, как правило, трудно формализуема в рамках традиционных математических подходов, что обусловило применение в этой области теории нечетких множеств и широкое использование баз знаний, основанных на нечетких знаниях, т. е. нечетких продукционных систем [3 - 4]. Система принятия решений оперирует нечёткими знаниями и понятиями. Это позволяет делать выводы на основе правил нечёткой логики, что делает актуальной задачу адекватного представления нечеткой экспертной информации. Для формирования такой информации (на этапе фаззификации) необходимо определить функции принадлежности (ФП) лингвистических переменных (ЛП) модели предметной области, в том числе установить оптимальное число термов ЛП. При этом возникает вопрос о критериях при оценивании того или иного признака, по которым должен производиться выбор оптимального множества значений лингвистической шкалы.
Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам : Пер с англ. / Д. Уотермен. - Москва : Мир, 1989. - 388 с.Waterman, D. Rukovodstvo po ekspertnym sistemam : Per. s angl. [Guidelines for expert systems: Trans. from English.] Moscow : Mir, 1989, 388 p. (in Russian).Димитров, В. П. Теоретические и прикладные аспекты разработки экспертных систем для тех-нического обслуживания машин / В. П. Димитров, Л. В. Борисова. - Ростов-на-Дону : ДГТУ, 2007. - 202 с.Dimitrov, V. P., Borisova, L. V. Teoreticheskie i prikladnye aspekty razrabotki ekspertnykh sistem dlya tekhnicheskogo obsluzhivaniya mashin. [Theoretical and applied aspects of development of expert systems for machine maintenance.] Rostov-on-Don : DSTU, 2007, 202 p. (in Russian).Zadeh, L. A. Fuzzy sets / L. A. Zadeh, // Fuzzy sets and systems. - 1965 - №8. - Рp. 338-353.Zadeh, L. A. Fuzzy sets. Fuzzy sets and systems, 1965, no. 8, pp. 338-353.Тугенгольд, А. К. К вопросу построения нечеткой экспертной системы продукционного типа для технологической регулировки машин/ А. К. Тугенгольд, В. П. Димитров, Л. В. Борисова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2008. - Т.8, № 3 (38). - С. 419 - 426.Tugengold, А.К., Dimitrov, V.P., Borisova, L.V. K voprosu postroeniya nechetkoy ekspertnoy sistemy produktsionnogo tipa dlya tekhnologicheskoy regulirovki mashin. [On the problem of constructing a fuzzy pro-duction-type expert system for process machine adjustment.]Vestnik of DSTU, 2008, vol. 8, no. 3 (38), pp. 419 - 426 (in Russian).Аверкин, А. Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А. Н. Аверкин [ и др]; под ред. Д. А. Поспелова. - Москва : Наука, 1986. - 312 с.Averkin, А. N., et al. Nechetkie mnozhestva v modelyakh upravleniya i iskusstvennogo intellekta. [Fuzzy sets in management models and artificial intelligence.] D.А. Pospelov, ed. Moscow : Nauka, 1986, 312 p. (in Russian).Борисов, А. Н. Обработка нечёткой информации в системах принятия решений/ А. Н. Борисов, А. В. Алексеев, Г. В. Меркурьев и др. - Москва : Радио и связь, 1989. - 312 с.Borisov, А. N., Alekseyev, A. V., Merkuryev, G. V., et al. Obrabotka nechetkoy informatsii v siste-makh prinyatiya resheniy. [Fuzzy information processing in decision-making systems.] Moscow : Radio i svyaz´, 1989, 312 p. (in Russian).Димитров, В. П. Методика оценки согласованности моделей нечётких экспертных знаний / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова //Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2010. - Т.10, № 2 (45). - С. 205 - 216.Dimitrov, V. P., Borisova, L. V. Nurutdinova, I. N. Metodika otsenki soglasovannosti modeley nechetkikh ekspertnykh znaniy. [Methods of assessing the consistency of fuzzy expert knowledge models.] Vestnik of DSTU, 2010, vol. 10, no. 2 (45), pp. 205 - 216 (in Russian).Пивкин, В. Я. Нечёткие множества в системах управления. Методическое пособие / В. Я. Пив-кин, Е. П. Бакулин, Д. И. Кореньков. - Новосибирск : НГУ, 1997. - 42 с.Pivkin, V. Y., Bakulin, E. P., Korenkov, D. I. Nechetkie mnozhestva v sistemakh upravleniya. Metodicheskoe posobie. [Fuzzy sets in management systems. Method book.] Novosibirsk : NGU, 1997, 42 p. (in Russian).Димитров, В. П. Оценка параметров лингвистических переменных факторов внешней среды / В. П. Димитров, Л. В. Борисова // Искусственный интеллект в XXI веке. Решения в условиях неопределен-ности : сб. ст. V Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза, 2007. - С. 30 - 32.Dimitrov, V. P., Borisova, L. V. Otsenka parametrov lingvisticheskikh peremennykh faktorov vnesh-ney sredy. [Parameter estimation of linguistic variables of environmental factors.] Iskusstvennyy intellekt v XXI veke. Resheniya v usloviyakh neopredelennosti : sb. st. V Mezhdunar. nauch.-tekhn. konf. [Artificial Intelli-gence in the XXI century. Decisions under uncertainty: Proc. V Int. Sci.Tech.Conf.] Penza, 2007, pp. 30 - 32 (in Russian).Димитров, В. П. Программная система для ввода экспертных знаний / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова, Е. В. Богатырёва // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2011. - Т. 11,№ 1 (52). - С. 83 - 90.Dimitrov, V. P., Borisova, L. V., Nurutdinova, I. N. Programmnaya sistema dlya vvoda ekspertnykh znaniy. [Software system for expert knowledge input.] Vestnik of DSTU, 2011, vol. 11, no. 1 (52), pp. 83 - 90 (in Russian).Nedosekin, A. Fuzzy Financial Management / A. Nedosekin. - Moscow : AFA Library, 2003. - 183 p.Nedosekin, A. Fuzzy Financial Management. Moscow : AFA Library, 2003, 183 p.Борисова, Л. В. Механические системы модельного ряда продукции ОАО «Ростсельмаш» Дон-680, СК-5М-1, Дон-1500Б. Конструкция, техническое обслуживание, регулировки и диагностика неис-правностей / Л. В. Борисова, В. П. Димитров, К. Л. Хубиян. - Ростов-на-Дону : БелРусь, 2003. - 116 с.Borisova, L. V., Dimitrov, V. P., Khubiyan, K. L. Mekhanicheskie sistemy model´nogo ryada produk-tsii OAO «Rostsel´mash» Don-680, SK-5M-1, Don-1500B. Konstruktsiya, tekhnicheskoe obsluzhivanie, reguli-rovki i diagnostika neispravnostey. [Mechanical systems of product range of “Rostselmash” LLC Don-680, SC-5M-1, Don-1500B. Construction, maintenance, control, and fault diagnostics.] Rostov-on-Don : BelRus´, 2003, 116 p. (in Russian).Кофман, Л. Введение в теорию нечетких множеств / Л. Кофман. - Москва : Радио и связь, 1982. - 432 с.Kaufmann, L. Vvedenie v teoriyu nechetkikh mnozhestv. [Introduction to the theory of fuzzy sets.] Moscow : Radio i svyaz´, 1982, 432 p. (in Russian).