ЭлБиб

МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И СОЗДАНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ В

МОЛОЧНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

А,В* Усков

Московский государственный университет прикладной биотехнологии

(Россия)

В последнее время возникла необходимость применения в процессе управления производством

молочной продукции результатов исследованийв области искусственного интеллекта.

Некоторые направления этих исследований, применение которых возможно в молочной

промышленности, следующие:

разработка моделей представления знаний, создание принципов построения баз знаний,

представляющих собой компьютерную реализацию моделей представления знаний;

создание методов и процедур имитации на ЭВМ человеческих рассуждений при поиске

смысловых (семантических) решений неформализованных задач на основе переработки знаний;

имитация на ЭВМ процессов обучения человека;

разработка процедур ситуационного управления сложными технологическими системами;

создание принципов построения интеллектуальных диалоговых систем и автоматизированных

систем ориентированных на переработку знаний для поиска решений неформализованных задач.

Системы ситуационного управления - это интеллектуальные автоматизированные системы,

вырабатывающие в режиме диалога с человеком управляющие решения на основе накопления и

переработки знаний о структуре, свойствах и характеристиках функционирования объектов.

Разработанная компьютерная система интерактивного управления процессом производства

цельномолочной продукции является системой ситуационного управления. Она позволяет повысить

эффективность управления процессом формирования качества за счет использования экспертной

системы , содержащей знания специалистов- экспертов и, на их основе, выдающей рекомендации по

управлению. В основе работы компьютерной системы интерактивного управления лежит алгоритм

функционирования, предусматривающий формирование управляющих воздействий при возникновении

отклонения параметра от заданного значения, как на предыдущих, так и на последующих стадиях

процесса производства.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДПРИЯТИЯ

В.И.Попов, К.В. Булатникова

Московский государственный университет прикладной биотехнологии

(Россия)

Для представления и описания стереотипных объектов предметной области могут быть

использованы фреймы, содержащие конкретные фактические данные о предметной области.

Формальная модель представления знаний в системе имеет вид:

Y = { Y 1 , Y 2 Y n } (1)

-множество имён объектов рассматриваемой предметной области. Каждому компоненту Yi системы

или элементу множества Y соответствует нечётная переменная:

Yi = Mu(Yi) [0,1 ] (2)

где нечётное множество U описывает состояние системы. Если допустить, что уровень системы

задаётся функцией у, определённой на множестве нечётких чисел L [ 0,1], которая задаётся посредством

функционального отображения LAE, при этом операторы, допустимые на множестве нечётких чисел,

индуцируют соответствующие операторы на LAE. Каждому из объектов рассматриваемой предметной

области Yi может был» поставлено в соответствие множество {А} структурных единиц:

cfrd(A) (3)

а каждому элементу множества А ставится в соответствие нечёткая переменная a i :

ai = mw(Ai) [0,1] (4)

Учитывая принятые допущения функцию можно рассматривать как показатель качества работы

системы. База данных используемого оборудования может быть представлена в виде следующего

отношения: Qx Т, где элементами множества {F} являются наименования структурных единиц,

входящих в состав объектов рассматриваемой предметной области, {Т} представляет собой кортеж:

Т-(Ь, с, d, е, f, g, h, i} (5)

Где b - диапазон входных значений; с* вероятность использования данного диапазона значений

входных параметров; d- диапазон значений параметров на выходе объекта; е- вероятность

использования данного диапазона значений выходных параметров; f- производительность; g-

137

Научная электронная библиотека ЦНСХБ