розділ 2), розглядається у дисертаційній
роботі. Основним напрямком цих досліджень є побудова нових знань та метазнань
за рахунок використання досвіду, що набула ІІСІК в процесі функціонування
(тобто за допомогою індуктивної компоненти).
Задачу модифікації знань та метазнань за допомогою індуктивної компоненти
розіб’ємо на дві окремі задачі, які стосуються окремо знань та метазнань.
Подамо це формально у вигляді:
, (1.4)
, (1.5)
де формула (1.4) формалізує постановку задачі модифікації множини знань, а
(1.5) – модифікацію множини метазнань.
Для модифікації множин знань та метазнань відомі такі алгоритми:
асоціативні правила (алгоритми AIS, SETM, Apriori, AprioriTid, AprioriHybrid,
Basic, Cumulate, Stratify, Estimate, EstMerge, Max-Miner, ID3, C4.5 тощо);
послідовні зв’язки (алгоритми AprioriAll, AprioriSome, DynamicSome, GSP,
Minepi, Winepi, FreeSpan, PrefixSpan);
класифікація (алгоритми IC, SLIQ, SPRINT, LQCLR, Case-based reasoning, Rough
sets тощо);
прогнозування (алгоритми лінійної регресії, поліноміальної регресії,
пуасонівської регресії, логлінійної регресії);
кластеризація (алгоритми розділення (EM, PAM, CLARA), ієрархічні алгоритми
(AGNES, DIANA, BIRCH, CURE, ROCK, CHAMELEON), алгоритми густини (DBSCAN,
OPTICS, DENCLUE), алгоритми ґратки (STING, WaveCluster, CLIQUE), алгоритми
моделювання (DBCLASS, COBWEB, CLASSIT, AutoClass), нейронні мережі).
Формальне означення інтелектуальної інформаційної системи
Формальна математична модель ІІС має характеризувати її як структуру, що
базується на множинах вхідних сигналів, відповідей та станів, і володіє
властивістю поповнення знань (модифікує множину операцій та множину евристичних
функцій).
Інтелектуальна інформаційна система – кортеж чотирьох елементів
, (1.6)
де – вхідна сукупність інформації, що мінімально необхідна для початку
функціонування ІІС;
– вихідна інформація, яку генерує ІІС у відповідь на вхідну інформацію, яку
надає клієнт; це є можливі відповіді, що видає ІІС;
– стан ІІС: унікальний набір характеристик, який повністю описує поточний стан
ІІС; стан ІІС визначається станом ПО та наявними знаннями в системі, тобто
; (1.7)
– індуктивна компонента.
Графічно структурна модель наведена на рис. 1.3.
Рис. 1.3.Структурна модель ІІС.
Функціональна модель інтелектуальної інформаційної системи
Процес функціонування ІІС відбувається циклічно. У циклі будемо розрізняти два
етапи:
вибір релевантного оператора;
виконання оператора.
Процес вибору релевантного оператора
Основною задачею функціонування ІІС є задача вибору з множини операторів того
оператора, який на думку системи має виконатись у черговому циклі. Такий
оператор будемо називати релевантним. Нехай ІІС має розв’язати задачу .
Розглянемо -цикл. Процес вибору релевантного оператора розіб’ємо на три етапи:
вибір стану ПО.
співставлення.
розв’язання конфліктів.
Вибір стану ПО
Нехай під час розв’язування задачі ПО перебувала у станах . Множину таких
станів позначимо . Тоді задача першого етапу полягає у виборі із множини станів
ПО стану , з якого будемо продовжувати функціонування ІІС в -циклі. Для вибору
стану будемо використовувати евристичні функції, якщо такі визначені в ПО.
Формально перший етап запишемо у вигляді:
. (1.8)
Беручи до уваги (1.5) отримаємо
. (1.9)
Cпівставлення
Етап співставлення визначає множину операторів, які можна застосувати до
вибраного стану ПО . Множину таких операторів називають конфліктним набором
[84]. Позначимо його . Верхній індекс вказує, що оператори вибираються у момент
-циклу. Згідно з (1.4) множина операторів могла змінитись, на відміну від тієї,
якою вона була на початку функціонування системи. Необхідність модифікації
множини операторів буде розглянута у другому розділі. Елементи множини
називатимемо елементами конфліктного набору, підкреслюючи те, що до роботи
готовий набір операторів, але механізм виведення ще не знає, якому із них
надати перевагу. Формально етап співставлення запишемо у вигляді:
. (1.10)
Розв’язання конфліктів
З конфліктного набору обирається релевантний оператор, який буде виконуватися в
-циклі. Тобто, необхідно оцінити елементи множини з погляду їхньої корисності
для досягнення кінцевого стану ПО . Введемо функцію – оцінки корисності вибору
оператора, яку будемо називати керуючою. Це "вільна функція", яка є в нашому
розпорядженні. Вважатимемо, що із системою пов'язаний деякий суб'єкт, який має
право приймати рішення, тобто здійснювати вибір керуючої функції. Релевантний
оператор позначатимемо .
Для вибору релевантного оператора використовуємо евристичні знання, якщо такі
визначені в ПО. Тоді етап вирішення конфліктів подамо у вигляді:
. (1.11)
Беручи до уваги (1.4), отримаємо
. (1.12)
Подамо етап розв’язання конфліктів (вибір релевантного оператора) як розв’язок
системи булевих рівнянь (СБР). СБР будуватимемо для поточного циклу, тому
надалі верхній індекс використовувати не будемо.
Введемо таку булеву функцію:
. (1.13)
Тоді процес вибору релевантного оператора можна подати у вигляді СБР, яка у
загальному матиме вигляд:
. (1.14)
Така система має розв’язків. У складних системах, де міститься велика кількість
знань, значення є доволі велике, що збільшує простір пошуку розв’язку, тобто,
веде до комбінаторного вибуху. Тому необхідно зменшити кількість можливих
розв’язків, тобто, ввести додаткові обмеження. Такими додатковими обмеженнями
виступає множина евристичних функцій . Евристичну функцію будемо розглядати як
булеве рівняння:
. (1.15)
Тоді процес вирішення конфліктів будемо розглядати як розв’язання наступної
СБР:
, (1.16)
де – кількість евристичних функцій, які можна використати для стану ПО ,
множини операторів під час -циклу.
Потужн
- Київ+380960830922