Реферат: Автоматизированные Системы Обработки Информации

 ОСНОВНЫЕ  СИСТЕМНЫЕ  ПОНЯТИЯ

 

1. Система — целостная совокупностьвзаимосвязанных элементов.

2.   Свойства системы:

—   целостность — наличие у системы функций и свойств, которыене присущи ни одному из ее элементов в отдельности и которые проявляются лишь врезультате взаимодействия элементов;

—   обязательным свойством системы является наличие связеймежду ее частями(элементами);

—   в отношении с внешними объектами система образуетособое единство. В большинстве случаев система не может существовать одна, внесвязи с другими объектами;

—   система является элементов системы более высокогоуровня;

—   любой элемент системы представляет в свою очередьсистему низшего порядка.

3.Элемент — часть системы, имеющая некоторуюсамостоятельность по отношению ко всей системе, и связанная с другими частями.

Элемент не подлежит расчленению при данномрассмотрении системы.

Предметом изучения элемента является не его внутренниесвойства, строение, а то, что определяет его взаимодействие с другимиэлементами и влияет на свойства системы в целом.

4. Связь — способ воздействия, взаимодействияили отношения элементов между собой, обуславливающий структуру ифункционирование системы в пространстве и времени. Таким образом связь — этото, что соединяет элементы в системе. Могут быть различные связи:энергетические, информационные, генетические, управленческие и т.д. Связи могутобладать различной силой. Могут быть и паразитные связи.

5.   Подсистема — часть системы, выделенная по определенному признаку и допускающая разложение наэлементы. Отличается самостоятельностью и подчиненностью единой целифункционирования системы.

6.   Состав –совокупность образующих систему элементов(подсистем).

7.   Структура –способ взаимосвязей между элементами.

Часто в понятиеструктуры включают совокупность состояний системы, элементов и связей междуними.

Различают структуры:последовательную, параллельную, полную, централизованную, иерархическую,кольцевую, матричную и др.

Перечисленные типы структур обладают положительными иотрицательными свойствами и находят применение в соответствующих классахсистем.

8.     Свойство — сторона объекта, определяющая различие или сходствос другими объектами и проявляющаяся во взаимодействии с ними.

    Каждый объект обладает неограниченным количествомсвойств. Свойства, указывающие на то, что представляет собой объект и чем онотличается от других объектов, называются существенными. Именно эти свойства объектов рассматриваются в ОТС.

        9. Характеристика -то, что отражаетнекоторое свойство объекта. Характеристика может быть количественной икачественной. Количественная характеристика называется параметром.

10. Состояние — множество значений существенных характеристик в данный момент времени.

   Переход системы из одного состояния в другоеопределяется как внутренними свойствами так и окружающей средой.

       11. Среда — множество объектов внесистемы, которые оказывают влияние на систему, либо сами находятся под еевлиянием.

           Состояния среды определяются также как исистемы.

           Обычно как только уточняют(меняют) систему,так приходится менять и среду.

12. Ситуация — совокупность состояний системы и среды в один и тотже момент времени.

13. Поведение — последовательность состояний объекта во времени.

14. Функционирование — проявление действий системы или осуществлениеразличных процессов(химических, биологических, психических, энергетическихт.д.).

15. Цель — область состояний (ситуация) системы, которойнеобходимо достичь в результате  ее функционирования.

16.  Назначение– то, для чего система создана,существует и функционирует.

В ОТС рассматриваются сложные, как правило,целенаправленные системы, имеющие единую цель. Причем именно с определения целии начинается изучение системы, т.к. она определяет  ‘’угол зрения’’ привыделении и анализе элементов, их существенных свойств и свойств системы вцелом, связей между элементами.

17. Управление — процессформирования целенаправленного поведения системы посредством информационноговоздействия.

 

СУЩНОСТЬ И ПРИНЦИПЫ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА

 

Системный подход  представляет собой направление методологии научного познания исоциальной практики, в основе которой лежит рассмотрение объектов как систем.

Сущность СПзаключается, во-первых, в понимании объекта исследования как системы и,во-вторых, в понимании процесса исследования объекта как системного по своейлогике и применяемым средствам.

Как любая методология, системный подход подразумеваетналичие определенных принципов и способов организации деятельности, в данномслучае деятельности, связанной с анализом и синтезом систем.

В основе системного подхода лежат принципы: цели,двойственности, целостности, сложности, множественности и историзма. Рассмотримподробнее содержание перечисленных принципов.

1.   Принцип цели ориентирует на то, что при исследовании объектанеобходимо прежде всего выявить цель его функционирования.

Нас в первую очередь должно интересовать не какпостроена система, а для чего она существует, какая цель стоит перед ней, чемона вызвана, каковы средства достижения цели?

     Принцип цели конструктивен при соблюдении двухусловий:

-     цель должна быть сформулированатаким образом, чтобы степень ее достижения можно было оценить (задать) количественно;

-     в системе должен быть механизм,позволяющий оценить степень достижения заданной цели.

2.   Принцип двойственности вытекает из принципа цели и означает, что системадолжна рассматриваться как часть системы более высокого уровня и в то же время каксамостоятельная часть, выступающая как единое целое во взаимодействии сосредой. В свою очередь каждый элемент системы обладает собственной структурой и также может рассматриваться как система.

Взаимосвязь с принципом цели состоит втом, что цель функционирования объекта должна быть подчинена решению задачфункционирования системы более высокого уровня. Цель – категория внешняя поотношению к системе. Она ставится ей системой более высокого уровня, кудаданная система входит как элемент.

3.   Принцип целостности требует рассматривать объект как нечто выделенное изсовокупности других объектов, выступающее целым по отношению к окружающейсреде, имеющее свои специфические функции и развивающееся по свойственным емузаконам. При этом не отрицается необходимость изучения отдельных сторон.

4.   Принцип сложности указывает на необходимость исследования объекта, каксложного образования и, если сложность очень высока, нужно последовательноупрощать представление объекта, на так чтобы сохранить все его существенныесвойства.

5.   Принцип множественности требует от исследователя представлять описаниеобъекта на множестве уровней: морфологическом, функциональном, информационном.

Морфологический уровень дает представление о строении системы.Морфологическое описание не может быть исчерпывающим. Глубина описания, уровеньдетализации, то есть выбор элементов, внутрь которых описание не проникает,определяется назначением системы. Морфологическое описание иерархично.

Конкретизация морфологии дается настольких уровнях, сколько их требуется для создания представления об основныхсвойствах системы.

Функциональное описание связано с преобразованием энергии и информации.Всякий объект интересен прежде всего результатом своего существования, местом,которое он занимает среди других объектов в окружающем мире.

Информационное описание дает представление об организации системы, т.е. обинформационных взаимосвязях между элементами системы. Он дополняетфункциональное и морфологическое описания.

На каждом уровне описания действуют свои,специфические закономерности. Все уровни тесно взаимосвязаны. Внося измененияна одном из  уровней, необходимо проводить анализ возможных изменений на другихуровнях.

6.   Принцип историзма обязывает исследователя вскрывать прошлое системы ивыявлять тенденции и закономерности ее развития в будущем.

Прогнозирование поведения системы вбудущем является необходимым условием того, что принятые решения посовершенствованию существующей системы или создание новой обеспечиваетэффективное функционирование системы в течении заданного времени.

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

 

Системный анализ представляет совокупность научных методов и практических приемоврешения разнообразных проблем на основе системного подхода.

В основе методологии системного анализа лежат триконцепции: проблема, решение проблемы и система.

Проблема — это несоответствие или различие между существующим  и требуемым положением делв какой-либо системе.

В качестве требуемого положения может выступатьнеобходимое или желаемое. Необходимое  состояние диктуется объективнымиусловиями, а желаемое определяется субъективными предпосылками, в основекоторых лежат объективные  условия функционирования системы.

Проблемы, существующие в одной системе, как правило,не равнозначны. Для сравнения проблем, определения их приоритета используютсяатрибуты: важность, масштаб, общность, актуальность и т.д.

Выявление проблемы осуществляется путем идентификации симптомов, определяющихнесоответствие системы своему предназначению или недостаточную ееэффективность. Систематически проявляющиеся симптомы образуют тенденцию.

Идентификация симптомов производится путем измерения и анализа различныхпоказателей системы, нормальное значение которых известны. Отклонениепоказателя от нормы и является  симптомом.

Решение проблемы состоит в ликвидации различий между существующим и требуемымсостоянием системы. Ликвидация различий может производиться либо путемсовершенствования системы, либо путем ее замены на новую.

Решение о совершенствовании или замене принимается сучетом следующих положений. Если направление совершенствования обеспечиваетсущественное увеличение жизненного цикла системы и затраты несравнимо малы поотношению к стоимости разработки системы, то решение о совершенствованииоправдано. В противном случае следует рассматривать вопрос о ее замене новой.

Для решения проблемы создается система.

Основными компонентами системного анализаявляются:

1. Цель системногоанализа.

        2. Цель, которую должна достигнуть система в процессе: функционирования.

        3. Альтернативы или варианты построения или совершенствования системы,посредством которых возможно решение проблемы.

        4. Ресурсы, необходимые для анализа и совершенствования существующей системыили создания новой.

        5. Критерии или показатели, позволяющие сравнивать различные альтернативы ивыбирать наиболее предпочтительные.

7.   Модель, которая связывает воединоцель, альтернативы, ресурсы и критерии.

Методикапроведения системного анализа

 

1.   Описание системы:

а)определение цели системного анализа;

б)определение целей, назначения и функций системы(внешних и внутренних);

в)определение роли и места в системе более высокого уровня;

г)функциональное описание (вход, выход, процесс, обратная связь, ограничения);

д)структурное описание (вскрытие взаимосвязей, стратификация и декомпозициясистемы);

е)информационное описание;

ж)описание жизненного цикла системы(создание, функционирование и в том числесовершенствование, разрушение);

2.   Выявление и описание проблемы:

а)определение состава показателей эффективности и методик их вычисления;

б)Выбор функционала для оценки эффективности системы и задание требований кней(определение необходимого (желаемого) положения дел);

б)определение фактического положения дел(вычисление эффективности существующейсистемы с использованием выбранного функционала);

в)установление несоответствия между необходимым(желаемым) и фактическимсостоянием дел и его оценка;

г)история возникновения несоответствия и анализ причин ее возникновения (симптомыи тенденции);

д)формулировка проблемы;

е)выявление связей проблемы с другими проблемами;

ж)прогнозирование развития проблемы ;

з) оценка последствий проблемы и вывод о ее актуальности.

3.Выбор и реализация направления решения проблемы:

а)структуризация проблемы (выделение подпроблем);

б)определение узких мест в системе;

в)исследование альтернативы “совершенствование системы — создание новой системы”;

г)определение направлений решения проблемы(выбор альтернатив);

д)оценка реализуемости направлений решения проблемы;

е)сравнение альтернатив и выбор эффективного направления;

ж)согласование и утверждение выбранного направления решения проблемы;

з)выделение этапов решения проблемы;

и)реализация выбранного направления;

к)проверка его эффективности.

 ОСНОВНЫЕ  ПОНЯТИЯ  ТЕОРИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ

 

Рассмотри основные понятия теории эффективности.

Операция — этап функционирования системы, ограниченныйвыполнением определенной цели.

Операция реализуетсяопределенной системой с управлением. К началу операции эта система должнарасполагать определенными ресурсами (люди, оружие, техника и т.д.). Операциимогут быть простыми и сложными. Сложная операция — это совокупностьвзаимосвязанных по целям, средствам и времени простых операций.

Множество характеристик, которые описывают систему,реализующую операцию и  внешнюю среду, подразделяются на управляемые инеуправляемые.

Неуправляемые характеристики (Y)  -  это характеристики, которые управляющий  объектне может менять, но которые должны учитываться при выборе решения( противник,ТТД технических средств и т.д.). В общем виде они задаются множеством:

Y={y1 ,y2 ,…., yn}.

Управляемые характеристики (Х) — это характеристики, которые могут менятьсяуправляющим объектом (количество постов, база пеленгования и т.д.)

X={x1, x2,…., xm }.

Множество значений управляемых характеристиксоставляютрешение.

Принятие решения есть задание значений управляемых характеристик с учетом известных илипредполагаемых значений  неуправляемых характеристик в соответствии с цельюуправления.

В реальных операциях используемые ресурсы почти всегдаограничены. Они ограничивают область решений.

Одной операции может соответствовать  несколькорешений, выполнение которых приведет к различной степени достижения целиоперации. Поэтому говорят об эффективности решения.

Эффективность решения — это степень его соответствия цели операции.

Решение, удовлетворяющее заданным ограничениям,называется допустимым.

Решение, которое предпочтительнее других, называется оптимальным.

Исход операции — это ситуация, сложившаяся на момент завершения операции. Для оценки степенисоответствия исхода операции относительно поставленной цели, т.е. эффективностирешения, используется показатель исхода операции.

Показатель исхода операции — это функционал, связывающий цель операции ипараметры операции(управляемые и неуправляемые). В общем виде:

R = f(X,Y).

Исход операции может оцениваться несколькимипоказателями. В этом случае стоит проблема выбора критерия эффективностирешения.

Выбор критерия эффективности — наиболее ответственная,центральная задача теории принятия решений и теории исследования операций.

В качестве критерия эффективности может выступатьсвертка показателей исхода операции или непосредственно показатели исходаоперации, т.е. функционал вида:

W = F( r )  илиW = f(X,Y).

При выборе показателей исхода операции руководствуютсяследующими требованиями:

nсоответствие цели операции;

nясный физический смысл;

nналичие функциональных связей ссущественными параметрами операции;

nвычислимость.

Таким образом для формирования критерияэффективности необходимо:

1.   Определить цель операции.

2.   Определить перечень управляемых и неуправляемыхпараметров.

3.   Выбрать множество ПИО и методику их расчета.

4.   Сформулировать критерий эффективности.

В зависимости от характера связей между решением иисходом операции все операции делятся на: детерминированные, вероятностные инеопределенные.

В детерминированных операциях каждому решениюсоответствует вполне определенный исход операции.

В вероятностных операциях каждому решениюсоответствует множество исходов операции и известна закономерностьраспределения вероятностей исходов.

В неопределенных операциях каждому решениюсоответствует множество исходов операции неизвестными законами распределениявероятностей. Чаще всего неизвестность определяется условиями проведенияоперации.

ПРИНЯТИЕ  РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ОПРЕДЕЛЕННОСТИ

 

В процессе формирования решения результаты расчета ПИОпредставляются в виде матрицы решений вида:

Решения П о к а з а т е л и   и с х о д а  о п е р а ц и и

        r1                          

         r2

… .

         rn

        x1

       u11

        u12

… .

        u1n

        x2

       u21

        u22

… .

        u2n

… . … . . .  . … . … .

        xm

       um1

        um2

… .

        umn

Показатели имеют как правило различную физическуюприроду и поэтому различную размерность, которая устраняется путемнормирования. В результате нормирования значения показателей приобретаютбезразмерный вид.

Порядок нормирования:

а) вариант максимизации показателя:

/>          uij<sub/>– uij<sub/>min<sub/>

uij/ =

/>         uij max – uij min            i=1,...,m

/>в)вариант минимизации показателя:

         uij<sub/>max<sub/>- uij

/>uij/ = 

         uij max — uijmin               i=1,...,m,

Нормированная матрица решений является основой дляпринятия решений.

Приведем несколько вариантов выбора решений.

1.   Выбирают наиболее важный показатель rj, а на другие накладывают ограничения.

Выбирают решение максимизирующее (минимизирующее) uj.

Этот способ приемлем, если дисперсия ПИО по важностивелика и есть возможность отдать предпочтение одному из них.

2.   Аддитивная свертка.

                      n

       W(Xi) = Σkjuij            i=1,...,m, кj — коэффициент важности j-го

                     j=1                                                            показателя.

    Wo = max W(Xi)

                     i = 1,...,m

3.   Мультипликативная свертка.

                                   n

       W(Xi) = П  uij<sub/>,если показатели имеют одинаковую важность;

                                 j = 1

                                          Wo= max W(Xi),         i = 1,...,m

                                   n                           

       W(Xi) = П  uij<sub/>kj         , если показатели имеют различнуюважность;

                                 j = 1

Пример.           r1       r2       r3      r4

/>


                  x1       2       -1       2       5

                  x2       3       4       0       2

                  x3       4       1       5       3

/>                  kj       3        4      2       1

1.    max  rj  -   r1.

        Ограничения:r ≥ 3  &  r ≤ 2  &  r ≥ 2.

   Решение:  Wo = 3  для  х2.

2.  W(X 1) = 6+(-4) + 4  + 5 = 11      

    W(X2 ) = 9 + 16 + 0 + 2 =27

    W(X 3) = 12 + 4 + 10 + 3 =29 = Wo.

3. W(X1) = 8 * 1 * 4 * 5 = 160      

    W(X2 ) = 27 * 256 * 0 * 5 = 0

    W(X 3) =  56 * 1 * 25 * 3 =4200 = Wo .

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

 

Исходная матрица решений  будет иметь вид:

Решения Параметры среды

      Y1 

       Y2

… .

         Ym

      X1

     u11          

       u12

… .

          u1m

… . … . … . … . … .

      Xn

     un1

       un2 

… .

          unm

 Для вычисления значений uij<sub/>используетсяединственный показатель или критерий.

Если известны вероятности  p(yj), получим процесс принятия решений в условиях  риска.

Известны следующие критерии принятия решений:

1.  Критерий математическогоожидания.

Пусть рj — вероятности возникновения соответствующих условийпроведения операции, заданных параметрами среды  yj.

         Тогда                       m

                           Wo  =    max    Σpjuij

                                          i=1,...,n  j=1

               Пример. ( см. пример  применения аддитивной сверткипри pj=kj<sub/> 0.1)

2.  Критерий максимина (Вальда)

 Известны pj. Известно поведениесреды. Например, среда ведет себя наихудшим для системы образом. В этом случаеиспользуется критерий Вальда.

   Wo = max      min     uij

                i =1,...,n    j =1,...,m

Этот критерий позволяет получить пессимистическуюоценку.

Это единственная абсолютно надежная оценка.

В примере  Wo= 1 для Х3.

3.   Критерий Лапласа.

 

  О состоянии среды ничего не известно.

                                                            m

                           W (Xi)<sub/> =   1/m  Σ  uij    i = 1,...,n

                                                          j=1

    Wo =  max  W(Xi)

                   i = 1,...,n

Пример. W(x1) = 9/4 =2.5

               W(x2) = 9/4 = 2.5

               W(x3) = 13/4 = 3.25 = Wo

4.   Критерий обобщенного максимина (Гурвица).

 Этот критерий предполагает уход от излишнейосторожности (гарантированности). Обеспечивает получение промежуточной оценки(между пессимистической и оптимистической оценками).

Вводится коэффициент оптимизма(α), который определяет, в какую сторону следует отдатьпредпочтение: в сторону оптимистической или в сторону пессимистической оценки.

          (0 ≤ α ≤ 1)

W(Xi) = αmax uij + (1 — α) min uij

           j=1,...,m                         j = 1,...,m

 Wo = max    W(Xi)

              i = 1,...,n

Пример.

 α = 0.5

 W(X1) = 0.5 5 + 0.5 (-1) = 0.25+ (0.5) = -0.25

 W(x2) = 0.5 4 +0.5 0 = 0.2

 W(x3) = 0.5 5 +0.5 1 = 0.75 = Wo

 α = 0.2

W(X1) = — 0.7

W(X2) = 0.8

W(X3) = 1.15 = Wo

 α = 0.8          W(X1) = 0.2        W(X2) = 0.32

ПРИНЦИПЫПОСТРОЕНИЯ АСУ СН

Для решения задач в.р. в интересах СЗУ создана АС “Д”,которая включает несколько подсистем, в т.ч. “Д-Ш”.

Система “Д-Ш “– система с распределенной обработкойинформации. Предварительная обработка производится на периферийных узлах, накоторых осуществляется сбор р/с, их фильтрация, формализация и передача наобъекты среднего звена.

На объектах среднего звена информация обобщается,обрабатывается и в виде РД поступает на объекты центрального звена.

Все уровни оснащены средствами ЭВТ, передачи данных,автоматизированного формирования, ввода и документирования сообщений.

АСУ СН предназначена:

¨    для обеспечения непрерывного сбора, накопления,обработки добываемых р/с и своевременной выдачи данных в центральную подсистемукомандования;

¨    непрерывное управление деятельностьюорганов …;

¨    повышение оперативности и надежности функционированияорганов … в различных степенях боевой готовности.

АСУ СН состоитиз объектов центрального, среднего и низового уровней. Центральные объектырасполагаются в московской зоне, объекты среднего уровня – в европейской части, низовые – распределены по всейтерритории страны и за ее пределами.

В зависимости от звена управления структура и задачиимеют существенное различие. В низших звеньях основной акцент делается наполучение и передачу информации в вышестоящие органы. В вышестоящих органахвозрастает число задач, связанных с планированием, управлением и обработкойинформации.

В каждом звене имеется своя автоматизированнаясистема, которая в свою очередь может иметь несколько уровней. Так специальнаясистема  состоит из объектов центрального звена,  объектов среднего уровня инизовых объектов.

Нацентральное звено возлагаются задачиоперативного управления органами …,  получения, обработки и обобщенияинформации, полученной от них и передачи обобщенных данных в центральнуюподсистему управления.

Объекты среднего уровня осуществляютоперативное управление деятельностью подчиненных объектов, производятцентрализованную машинную обработку информации, полученной на объектах среднегоуровня и принятой от периферийных объектов с целью оперативного слежения заобстановкой  дежурной сменой КП и выдачи обобщенных данных на объектцентрального звена.

Низовые объекты осуществляютдобывание информации, ее фильтрацию и передачу ее на объект среднего уровня.

Обмен информации между объектами разных уровней осуществляется черезсеть обмена данными Вооруженных сил. СОД всю территорию России и состоит изсистемы связи, главных и территориальных центров коммутации сообщений ипериферийных узлов. Центральные объекты подключены к ГЦКС, объекты среднегоуровня – к ТЦКС, низовые объекты – к  ФПУ.

/>

СОД представляетсобой систему центров коммутации, на которые замыкаются объекты АС. Каждыйобъект имеет две линии привязки.

СОД обеспечивает:

·    скорость передачи данных – 1200бод;

·    вероятность искажения знака – 10 вминус 8;

·    гарантированное время доведениясообщения:

объемом 100 знаков – 30-40 сек;

объемом 1500 знаков – 2-3 мин;

объемом 5000 знаков – до 20 мин.

2. СТРУКТУРА СТАЦИОНАРНОГО КСА

Состав технических средств автоматизациистационарного КСА определяется исходя из перечисленных  выше задач.

Составтехнических средств  автоматизации центрального звена:

·    вычислительный комплекс на базе ЕС ЭВМ (ВК-2Р-60);

·    специализированная ЭВМ предварительной обработки (групповой          комплект ввода-вывода);

·    специализированный процессор связи  (КТВК “Ствол”);

·    аппаратура передачи данных (АПД);

·    автоматизированные рабочие места на основе алфавитно-цифрового дисплея;

Состав технических средств объектасреднего уровня:

·          вычислительный комплекс на базе ЕСЭВМ (ВК-2Р-35);

·          коммутационно технологическийвычислительный комплекс;

·          групповой комплект ввода-вывода;

·          аппаратура передачи данных

·          групповой комплект передачи данных(ГКПД-16);

·          аппаратура засекречивающей связи (Т-206);

На низовых объектах установлены:

КТВК; АПД; АРМы.

КТВК “Ствол” предназначен для:

-     автоматизации процессовмежобъектового обмена информацией и процессов управления функционированием КСАобъектов,

-     организации взаимодействия ДЛобъекта с ВК и решения отдельных задач по обработке информации,

-     отображения состояния средств КСАи трактов обмена информацией между этими средствами,

-     реализации службыединого времени,

     -    сбора сигналов о НСД.

Включает:

-“Наири-4В” – 2 к-та;

— три технологических рабочих места (ТРМ): РМ САК, РМСПАД, РМ СПДУ;

— комплект аппаратуры единого времени.

Назначение технологических рабочих мест:

РМ СПАД:

-     допуск оператора для работы с КСА(опознает оператора по паролю и закрепляет за ним РМ на время работы);

-     разграничение доступа операторов кресурсам системы (задачам, файлам, базам данных и  задачам обработки);

-     надзор за соблюдением сохранностиинформации (реакции на несанкционированные действия, регистрация специальныхучетных данных и т.д);

-     доступ к специальным таблицам СПАД(таблицы паролей, таблицам доступа т.д.);

РМ САК:

-     отображение информации о состояниитехнических средств;

-     выдача статистической информации офункционировании технических средств на основе записей в журнале регистрацииошибок.

РМ СПДУ:

-     отображение информации офункционировании задач, уровне загрузки ресурсов КСА;

-     изменение конфигурации и режимовфункционирования модулей КСА при возникновении аварийной ситуации;

-     отображение статистичекойинформации о функционировании  КСА.

ГКВВ предназначен дляорганизации взаимодействия ДЛ объекта с ВК и решения отдельных задач пообработке информации (сбор, накопление, и временное хранение информации).

Функции:

-     прием и выдача информации от устройств ввода-вывода КСА,

-     редактирование информации по командам операторов,

-     организация диалога с рабочими местами КСА,

-     сбор, накопление и временное хранение информации.

Обработка информациив ГКВВ заключается в подготовке сообщений для ВК и КТВК.

Включает:“Наири-4В (1 к-т)”, ТРМ, АРМ: АЦД-2000 (2 к-та), распределительный щит (2 шт),пульт управления (ПУ-504, 1 шт), коробка распределения (1 шт).

Наири-4В –быстродествие – 400000 операций в секунду, объем оперативной памяти – 512 кБ,ДЗУ – 256 кБ.

АПДпредназначена для передачи информации по телекодовым КС. Она обеспечиваетзащиту от ошибок  и автоматическое засекречивание передаваемой информации, атакже сопряжения канального оборудования с ЭВТ (с КТВК), функциональногоконтроля, отображения и документирования состояния отдельных устройств АПД иканалов связи, автоматического или ручного управления резервом.

Достоверность передачи данных – не менее 10-8, при вероятности ошибкиприема из каналов связи не более 10-4.

Включает: ГКПД-16 –групповой комплект повышения достоверности, Т-206 – ТЛГ ЗАС, ШС-129 –аппаратура преобразования сигналов.

СПВЦ –специализированный пульт для ввода цифровой информации в КСА непосредственно спостов добывания.

АЦД-2000 –таблично-знаковое устройство ввода-вывода и обеспечивает:

-     двухсторонний обмен информацией сЭВМ по установленным алгоритмам обмена и выполнения команд и  приказов,поступающих от ЭВМ;

-     набор информации оператором спульта;

-     хранение  и отображение информациина экране ЭЛТ в виде графических символов;

-     редактирование отображаемойинформации с пульта;

-     набор и передача в ЭВМ запросов нарешение прикладных задач.

Аппаратура единого времени предназначена для организации службы единого временипосредством формирования сигналов текущего времени, непрерывного хранения шкалытекущего времени и автоматической  выдачи сигналов этой системы в ЭВМ и нацифровые индикаторы.

РЕЖИМЫ РАБОТЫ ВК

1 режим.ЭВМ2 решает параллельно те же задачи, что и ЭВМ1(основной режим, “горячийрезерв”);

2 режим.ЭВМ1 обрабатывает поступающие сообщения, поступающие от ГКВВ (местного ипериферийных);

                ЭВМ2 работает в интересах должностныхлиц рабочих зон и обрабатывает информацию в общей базе данных;

3 режим.Часть рабочих зон подключена для работы по каналам СОД.

 

СТРУКТУРА  ПЕРСПЕКТИВНОГО КСА

В основе перспективной АСУ СН – автоматизированныепосты добывания,  автоматизированные рабочие места на базе ПЭВМ, объединенные всеть.

Сеть включает в себя совокупность технических ипрограммных средств, обеспечивающих прием, отбор, распределение добытойинформации, ведение базы данных, формирование информационных и отчетныхдокументов, связь с системой передачи данных Дозор.

Состав:

·    ПЭВМ добывающих подразделений ссетевыми адаптерами;

·    Концентратор;

·    Сервер;

·    ПЭВМ, выполняющая рольинформационного  коммутатора, рабочее место  начальника смены;

·    ПЭВМ обрабатывающего подразделения(оперативный отдел);

·    ПЭВМ – рабочее место оперативногодежурного.

ПЭВМ установленные в добывающих подразделениях имеют специальное программное обеспечение,предназначенное для приема и обработки телеграфных, факсимильных и др. сигналови преобразования  в текстовую и формализованную информацию.

Первичная обработка добытой информации  такжепроизводится здесь. О наличии сведений, требующих немедленного доклада выдаетсясигнал оператору добывающей ПЭВМ и начальнику смены.

Сетевой адаптер– устройство, предназначенное для обеспечения доступа к серверу.

Концентраторпредставляет собой совокупность сетевых адаптеров, которые через системукоммутации подключены к серверу.

Сервер –ПЭВМ, работающая под управлением специального программного обеспечения, котороеобеспечивает доступ к НЖМД пользователей сети.

НЖМД, как правило, имеет большой объем (несколькогигабайт) и малое время доступа.

ПЭВМ информационного  коммутатора  обеспечивает слежение за потоками  информации,поступающими с ПЭВМ  добывающих подразделений и выдачу на экран рабочего местаначальника смены  сигналов о поступлении СТНД, сбоях, срывах и др.

В отделе автоматизации имеется ПЭВМ  (одна или несколко), предназначенныедля  поддержки и ведения бызы данных.

В оперативном отделе  находятся ПЭВМ – рабочие места направленцев. Направленцы ведутстатистический и комплексный анализ  информации не представляющей оперативнойценности с помощью базы данных. Они являются  пользователи базы данных с разграничением доступа.

Все формируемые направленцами и НС  отчетные иинформационные документы, предназначенные для отправления в  вышестоящий орган,просматриваются и заверяются  и отправляются  оперативным дежурным с егорабочего места.

/> <td/> />
Структура перспективного КСА

 ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

 

СистемаИО представляет собой совокупность следующих основных компонентов:

·    единой системы классификации икодирования информации;

·    унифицированной системыдокументации и массивов информации.

Единаясистема классификации и кодированияинформации представляет собой комплекс взаимоувязанных системных и локальныхклассификаторов, обеспечивающих непрерывную обработку средствами вычислительнойтехники поступающей информации в системе.

Переход на автоматизированную обработку добытыхсведений вызывает необходимость ведения в подсистеме стандартных сокращенныхобозначений, терминов элементов военной информации. В связи с этим в подсистемеиспользуются единые стандартные сокращения и термины, предназначенные как дляввода информации в АС, так и для выдачи результатов решений на АРМыпользователей на всех объектах подсистемы.

Ввод информации в АС производится в виде типовыхформализованных сообщений с помощью макетов входных сообщений, состоящих изопределенного набора опознавательных групп, значение которых заполняетсясоответствующей информацией.

Каждый тип входного и выходного сообщения имеет свойкод (КВС  — код вида сообщения), назначаемый ему по правилам мнемоники.

Для обеспечения смысловой и символьной однозначностипри заполнении информационных параметров входных и выходных сообщенийиспользуются специально разработанные для этой цели тематическиеклассификаторы.

Корректировка классификаторов, КВС и опознавательныхгрупп в подсистеме должна осуществляться централизовано по директивнымуказаниям, рассылаемым пользователям АС.

Унифицированная система документации в подсистеме – это система документов, представляющаясобой рационально организованный комплекс взаимосвязанных документов,отвечающих единым правилам и требованиям  и содержащих информацию, необходимуюдля оптимизации управления, сбора и хранения сведений на основе примененияматематических  методов и средств вычислительной техники.

 Документ в системе информобеспечения являетсянепосредственным носителем входной и выходной информации.

Унифицированная система документации включает 5классов документов:

·    входные  и выходные сообщения;

·    машинные решения;

·    выходные таблицы;

·    формуляры; каталоги.

Машинные решения являются результатом машинной обработки входных сообщений. Онипредназначены для автоматизации процесса оценки входной информации оператором(ОД) и выдачи на ее основе выходного сообщения на вышестоящий иливзаимодействующий объект.

Машинное решениесодержит заполненный информационными параметрами макет выходного сообщения ивспомогательную информацию, обосновывающую решение программы логическойобработки и помогающую оператору оценить достоверность выходных данных. Оновыдается на экран АРМ оператора принудительно для окончательного принятиярешения человеком.

Выходные таблицы слежения за обстановкой являются результатом статистической обработкивходных и выходных сообщений в масштабе  времени, близком к реальному, ипредназначены для количественной и качественной оценки состояния и деятельностиВС противника на данный момент времени и нарастающим итогом с начала суток.

Формулярыявляются результатом  статистической обработки входных и выходных сообщений ипредставляют собой структурно-организованные тематические подборки входных ивыходных сообщений по заранее заданной тематике: полет самолета, ИСП, учение,проверка боеготовности т.д.

Каталоги документов содержат коды и наименования выходных таблиц,формуляров, заведенных в АС на данный момент времени, макетов входных ивыходных сообщений, документов оперативно-справочной системы.

 Они предназначены для ознакомления оператора с кодамии наименованиями имеющихся в АС документов для вызова необходимых документов наАРМ с помощью этих каталогов.

Массивы информации и их конкретная структура определяются спецификой обрабатываемойинформации на объектах подсистемы.  На объекте среднего уровня создаются:

·    информационные массивы в интересахуправления силами и средствами …;

·    информационные массивы в интересахоперативного слежения и оценки обстановки.

Информационные массивы в интересах  оперативного слежения  и оценкиобстановки на центральном объекте включают в себя три базы данных общего пользования:

1.   Для ведения накопления входных ивыходных сообщений в течение текущих суток (текущее хранение).

2.   Для многосуточного (до 14 суток)накопления и хранения входных и выходных сообщений, а также результатов решениязадач слежения  ( оперативное хранение).

3.   Для ведения текущих результатоврешения задач и справочных данных, обеспечение работы должностных лиц дежурныхсмен на объектах (архивное хранение).

Помимо вышеперечисленных баз данных в интересахотдельных задач слежения создаются и поддерживаются отдельные наборы данных, вкоторых находятся информационные массивы, предназначенные для обеспечениярешения соответствующей задачи.

 

ЛИНГВИСТИЧЕСКОЕОБЕСПЕЧЕНИЕ

 

Лингвистическое обеспечение представляет собой совокупность терминов военнойразведки и других языковых средств, используемых в системе информобеспеченияподсистемы, а также правил формализации естественного языка, включая методысжатия и развертывания текстов, в целях повышения эффективности машиннойобработки информации.

По назначению в подсистеме можно выделить 3категории языков:

·    входные;

·    внутренние (машинные);

·    выходные (в том числе описаниядокументов).

Наиболее  важной составной  частью языков являетсятерминологический состав информации (словарный фонд). В подсистеме он всецелоопределяется терминологическим составом основных документов и отражаетспецифику … .

Входные языки являются едиными и обеспечивают удобство работы потребителейинформации и операторов; они удовлетворяют все их информационные потребности (инициирование решения задач, запросов на подготовку и передачу информации в КСАт.п.). Основной конструкцией входных языков является сообщение. Взависимости от того, какую смысловую нагрузку будет нести входной сообщение,оно может быть запросом на решение задачи, выдачу справки, поиск информации,донесением с исходной информацией для заполнения баз данных  или их обновления,командой, подтверждением т.д.

Внутренние языки обеспечивают:

·    накопление, хранение и обработкуданных, включая устранение их избыточности и сжатие информации;

·    связь хранящихся  данных сприкладными программами путем использования языка описания     данных.

Это достигается едиными соглашениями для организацииинформационного обмена в подсистеме.

Выходные языки предназначены для автоматического формирования документов, выдаваемыхпо определенной форме на экране АРМ ДЛ или АЦПУ ЭВМ, а также подготовкиинформации (исходных данных) для дальнейшей обработки (решенияинформационно-расчетных задач) или хранения в памяти ЭВМ.

 Выходные информационные языки обеспечивают выдачу наустройства печати и отображения документов в следующем виде:

·    таблицы установленнойформы;

·    таблицы списковойструктуры (каталоги);

·    отредактированные тексты всоответствии с требованиями полиграфии.

СОПРЯЖЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ

Информационное сопряжение элементов ситемыобеспечивается централизованной разработкой и корректировкой информобеспечения.В автоматизированной системе используются единые стандартные сокращения,термины военной разведки, единые макеты  входных и выходных сообщений,номенклаторы и классификаты, единая система документации.

В настоящее время система построена таким образом, чтоинформация на входе КСА вышестоящего объекта представляется в том виде, в какомее вели операторы формализации и ввода на нижестоящих объектах. С точки зренияудобства работы должностных лиц объектов, устойчивости автоматизированнойсистемы в случае выхода из строя промежуточных объектов такой принцип доведенияинформации не оптимален.

/>Возникаетнеобходимость представления информации, циркулирующей между объектами, в единомобщесистемном виде. В то же время  необходимо учитывать специфику каждогообъекта, особенно обработки информации на том или ином объекте. То естьинформация, поступающая на объект, должна быть преобразована из общесистемногопредставления (С   О). При выдаче же информации в систему должно осуществлятьсяобратное преобразование (О     С).

Более того, на аждом объекте должна учитыватьсяспецифика работы должностных лиц, удобство общения конкретного человека с АС,то есть возникает необходимость представления информации  удобном для человекавиде (О     чел.).

/>


 ОРГАНИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОЦЕССА

В зависимости от  оперативного предназначения истепени оснащения средствами автоматизации все объекты АС подразделяются наобъекты верхнего (I), среднего (II) и нижнего (III)уровня.

Алгоритм обработки добываемых данных построен с учетомиерархичности, подчиненности и сложившейся специфики деятельности ее звеньев иорганов для обеспечения более качественной обработки и обобщения данных.

В соответствии с традиционно сложившейсяспециализацией головных объектов звеньев подсистемы и в целях болееквалифицированной  предварительной обработки и обобщения данных в подсистемепредусмотрена специализация объектов по тематике  р/информации.

Разные уровни обработки р/информации предусматриваютразличное  обобщение получаемых данных на объектах соответствующего уровня ипоследующую передачу результатов обобщения в виде стандартных сообщений навышестоящий объект.

На низовых объектах подсистемы производится предварительная обработка информации. Учитываято, что низовые объекты оснащаются КТВК «Ствол» и имеют ограниченныевозможности автоматизированной обработки данных, должностные лица объектов восновном осуществляют ввод добытой информации в каналы для передачи навышестоящий объект.

Для выполнения  поставленной задачи должностное лицоимеет возможность отправлять донесения с помощью макетов сообщений,заложенных в память КСА объекта. Эти макеты составлены таким образом, чтобыобеспечить ввод добытой информации по тематике задания, поставленному объекту,и включают все параметры, которые могут встретиться в радиосообщениях противника.

 Для облегчения работы должностного лица  и сокращениясроков подготовки сообщений имеется каталог с перечнем заложенныхв ЭВМ макетов, а также предусмотрено полуавтоматическое заполнение макетов спомощью так называемых подсказок.

На объектах среднего звена, оснащенных ВК-2Р-35, производится какпредварительная обработка сведений, добытых на объектах, так и обобщениеинформации, поступающей от подчиненных и взаимодействующих объектов подсистемы.

В ходе автоматизированной обработки входных сообщенийна объектах среднего уровня осуществляется программная логическая истатистическая обработки введенных данных.

Логическая обработки данных включает в себя  распознавание объектов,анализ характера их деятельности и вскрытие признаков и мероприятий по переводуВС противника в повышенные степени боевой готовности на основе сравнениясекущих данных с заложенными в ЭВМ эталонными информационными моделями.

Статистическая обработка данных включает обобщение в виде текущих формуляровтаблиц состояния деятельности объектов и проводимых мероприятий.

Оперативный дежурный, просматривая представленную на экран ЭВМ информацию,может отправить ее в вышестоящий орган сразу или произвести необходимуюкоррекцию и после этого отправить сообщение. Отправляемое сообщение автоматическикорректирует находящиеся в памяти ЭВМ соответствующие формуляры и таблицы.Выдача формуляров и таблиц на АРМ ДЛ производится по запросу.

Следует отметить, что автоматизированная обработкаинформации на объектах среднего уровня значительно повышает ее качество идостоверность и заметно снижает общий объем выдаваемых сообщений на вышестоящийобъект за счет отсеивания дублирующей информации и обобщения данных.

 

ОРГАНИЗАЦИЯ ПЕРЕДАЧИ СООБЩЕНИЙ

Обмен информацией в подсистеме осуществляется поустановленным формам. Формы сообщений и конкретное содержание трафаретовопределяются вышестоящим командованием. При необходимости  отправить сообщениеоператор по соответствующей транзакции вызывает на экран трафарет данного видасообщения. Заполнив по установленной форме пустые окна трафарета поступившейинформацией, оператор вводит сообщение в систему для доведения досоответствующего адресата.

В системе происходит автоматическое сжатие сообщения (удаляются пробелы), и сообщение по каналам связи поступает адресату.На экране получателя сообщение  появляется в том виде, как его ввел в системуотправитель.

Для подтверждения доведения сообщения в системеорганизовано квитирование:

·    автоматическое;

·    выдача квитанции должностнымлицом.

При поступлении сообщения адресату отправителюавтоматически выдается квитанция. При доведении сообщения особой важности кромеавтоматического квитирования получатель должен еще и вручную отправитьквитанцию.

По важности сообщения в системе подразделяются на 4категории, которые определяют очередность передачи сообщений.

На рисунке представлена функционально-технологическаяструктурная схема прохождения информации в подсистеме.

Обмен информацией организован по системе обменаданными (СОД), принцип построения которойпредставлен на рисунке.

/>

 

 

 

 

 


 АЛГОРИТМ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КСА

В соответствии с классами  решаемых задач можновыделить три контура обработки информации:

1.   Контур сбора, обработки и выдачитекущих сведений о военно-политической обстановке, состоянии, деятельности  ибоевой готовности ВС противника.

2.   Контур приема сигналов оповещения,команд, распоряжений и запросов по управлению силами и средствами объекта ивыдачи подтверждения об их получении и донесении об их исполнении.

3.   Контур сбора и обработкиинформации по задачам обеспечения р/деятельности.

Входные сообщения по контуру 1 поступают из канала связи в КТВК, далее  в ВК, гдепоступают на вход задач класса В. После обработки задачами класса В сообщение вместе с выработанными рекомендациями поступает на экран ОД КП.

Функции  ОД КП при просмотре сообщения сводятся к егоанализу и  анализу рекомендаций. После просмотра сообщения и коррекции (вслучае необходимости) результатов решения задачи сообщение поступает снова навход задач класса В с целью коррекции таблиц слежения за обстановкой, текущихграфических  моделей  и пересылки сообщения в архив для длительного хранения.

В процессе работы с задачами  класса В оперативномудежурному КП и офицерам информационных направлений КП доступны для просмотратаблицы слежения за обстановкой, графические модели мероприятий учебно-боевойдеятельности и различные подборки сведений.

Входные сообщения по контуру 2 немедленно поступают на экран ОД КП и заносятся втаблицу для временного контроля их исполнения. При необходимости отправитьраспоряжение или доклад об исполнении распоряжения оперативный дежурный КПвызывает на экран соответствующий трафарет, заполняет его и отправляет егоадресату или сразу нескольким адресатам.

Входные сообщения по контуру 2 имеют наивысшийприоритет, время  их доведения не превышает 2-х минут.

Входные сообщения по контуру 3 поступают из каналов связи или от офицеровинформационных направлений КП и помещаются с помощью задач обеспеченияр/деятельностью (ОРД) в архивы для долговременного хранения. По запросу илирегламенту данная информация поступает на вход задач ОРД, с помощью которыхформируются различные подборки, статистические таблицы, учетные документы.

Для обеспечения диалога ОД КП, других лиц дежурнойсмены, офицеров информационных направлений КП имеется несколько рабочих мест,оснащенных дисплеями и печатающими устройствами.

СТРУКТУРА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АСУ СН

Общесистемноепрограммное обеспечение включает:

1.    ОПО унифицированнойраспределительной системы (УРС), работающей под управлением ОС ЕС и построеннойпо принципу пакета прикладных программ и предназначенной для обеспеченияфункционирования задач СМО в оперативном режиме.

2.    ОПО КТВК и ОПОГКВВ, предназначенных для обеспечения межобъектовго и внутриобъектового обменаинформацией и управления функционированием КСА объекта.

1.    ОПО УРС

Основныефункции:

-     мультипоточная обработка запросов с учетом их приоритетов;

-     обеспечение диалогового режима работы должностных лиц КП и оперативныхподразделений с задачами СМО;

-     реализация языка запросов;

-     обеспечение работы СМО по расписанию;

-     оперативное восстановление вычислительного процесса при отказетехнических средств;

-     дублирование наборов данных;

-     транзитная передача сообщений между КТВК и ГКВВ без прерывания работыСМО;

-     включение СПАД, СПДУ, САК в соответствующие технологические контурыобъекта;

-     разграничение доступа к ресурсам;

-     документирование информационных потоков;

-     контроль технических и программных средств.

ОПО УРСвключает программные компоненты:  комплексирования, СПДУ, СПАД, САК, обмена сОПО КТВК и ГКВВ, оперативную справочную систему (ОСС).

СПДУобеспечивает организацию и восстановление вычислительного процесса,формирование и вывод информации состояния вычислительного процесса на РМ СПДУ(РМ УРС) по управлению вычислительным процессом.

СПДУ включает:инициатор, центральный диспетчер, диспетчер терминалов, диспетчер файлов,диспетчер основной памяти, диспетчер вспомогательной памяти, диспетчерочередей, службу времени, программу управления трассировкой, программууправления и редактирования.

СПАДобеспечивает разграничение доступа операторов рабочих зон к ресурсам системы,документирование информационных потоков, формирование и вывод на РМ СПАДсообщений о несанкционированных действиях, обработку команд оператора РМ СПАДпо управлению СПАД.

СПАД включаеткомпоненты: разграничения доступа оператора к задачам УРС, опознания операторапо паролю и прописки его в системе, оперативного вывода сообщений о НСД на РМСПАД, распечатки на АЦПУ данных о НСД.

САКобеспечивает проверку работоспособности технических и программных средств иобработку команд оператора РМ САК.

САК включаеткомпоненты: инициализации таблицы состояния устройств с учетом конфигурации ВК,изменения таблицы состояния устройств по команде оператора ВК, обработки ошибокпроцедур ввода-вывода, выдачи справочных данных о состоянии устройств ВК.

Компонентыкомплексирования обеспечивают обмен информацией между ЭВМ КВ через средствапрямого управления, общее поле памяти на МД и адаптеры канал-канал, а такжеуправление режимами работы по командам с РМ УРС.

Средствакомплексирования включают компоненты: обмена по АКК, прямого управления, обменачерез разделенные устройства прямого доступа, организации режимов работы ВК.

Компонентыобмена с ОПО КТВК обеспечивают взаимодействие  ОПО УРС с ТРМ СПДУ, САК, РМ СПАД, подключенными к КТВК, с системой управления передачей данных (СУПД), атакже включение компонентов СПДУ, СПАД, САК УРС в единые технологическиеконтуры объектов.  Порядок обмена между ОПО УРС и ОПО КТВК определяетсяотдельным протоколом.

Компонентыобмена с ОПО ГКВВ-2 обеспечивают взаимодействие ОПО УРС с функциональным РМ,подключенным к ГКВВ.  Порядок обмена определяетмся отдельным протоколом.

Оперативнаясправочная система (ОСС) предназначена для обслуживания технологических рабочихмест и представляет собой пакет прикладных программ, обеспечивающий хранение,поиск, редактирование и выдачу текстовых документов, имеющих страничную организацию.

ОССобеспечивает выполнение следующих функций:

-     ведение таблиц разграничения доступа к информационным массивам;

-     оповещение оператора СПАД о несанкционированных запросах;

-     изменение прав доступа к информационным массивам операторами СПАД;

-     обеспечение возможности постраничного чтения и записи в любой изинформационных массивов ОСС;

-     проверку работоспособности трактов связи с модулями объектов.

2.    ОПО КТВК (ГКВВ)

ОПО КТВК(ГКВВ) предназначено для обеспечения межобъектового  и внутриобъектового обменаинформацией, управления функционированием КСА объекта и обеспечивает выполнениефункций:

-     организации и управления процессом обмена данными в информационной сети;

-     организации и обеспечения работы задач СМО;

-     организации и управления процессом обмена информацией внутри КСА объекта,между ОПО КТВК (ГКВВ), ОПО сопрягаемых ЕВМ (ВК);

-     организации и управления работой САК, СПАД, СПДУ объекта;

-     организации службы единого времени.

ОПО КТВК(ГКВВ) включает комплексы программ: САК, СУПД, редактирования, ТРМ, СПДУ,обработки запросов, разграничения доступа.

Программныекомпоненты САК обеспечивают: проверку работоспособности устройств, обработкузапросов оператора САК, ведение таблиц состояния устройств, формированиесообщений оператору, анализ сбоев и отказов.

Комплекспрограмм обработки запросов и разграничения доступа обеспечивает: разграничениедоступа, реакцию на НСД, мультизапросную обработку, регистрацию номерадокумента, обработку запросов на ввод-вывод и переименование массивов,заполнение стандартной части запросов, обработку запросов на решение объектовыхи межобъектовых залдач, обработку запросов на обмен между РЗО, завершениеобработки запросов, обработку межобъектовых паролей.

СПДУ включаетследующие программные компоненты: центральный диспетчер, распределения ОП,управления массивами, коррекции кода текущего времени, взаимодействия стаймером, обслуживания заявок к службе единого времени, начальной загрузки,основной загрузки, локального восстановления, управления вводом-выводом, взаимодействияс устройствами ГКПД-16Ь, АЦД-2000, абонентскими пунктами.

СУПД включаетследующие компоненты:

-     управления приоритетной обработкой межобъектовых запросов;

-     управление преобразованием МПЗ и передача сообщения по алгоритмуизделия   65с247;

-     прием сообщения по алгоритму изделия 65с247 и восстановление МОЗ;

-     регистрация запросов в ЖИС и ЖВС.

Компонентыкомплекса программ редактирования:

-     листание массива;

-     сжатие и вставка информации в массив;

-     возврат информации в массив.

Комплекс программТРМ включает компоненты:

-     формирования информационной модели;

-     накопления информации и создание ЖНСД;

-     ввод и коррекция таблиц СПАД.

СОСТАВ СПЕЦИАЛЬНОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО (СМО) ИПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ (СПО)

СМО объекта среднего уровня делится на три класса:

Класс А. Задачи планирования и управления  специальнойдеятельностью объектов.

Класс В. задачи оперативного слежения за обстановкой вмире, состоянием и деятельностью ВС противника на различных ТВД.

Класс С. Задачи обеспечения  текущей специальнойдеятельности объектов.

Класс D.  Задачи предварительной обработки.

Каждый класс состоит из комплексов задач.

Класс А включает комплексы:

-     оперативного управления специальными силами и средствами;

-     оценки объектов и источников винтересах организации и ведения специальной работы;

-     оценки  условий веденияспециальной работы;

-     оценки состояния и возможностей специальных сил и средств ;

-     текущего и перспективногопланирования специальной деятельности объектов;

-     оценки хода выполнения объектамиспециальных задач.

Класс В включает комплексы:

-     сбора, систематизации, доведения ихранения информации;

-     систематизации и выдачиспециальных сведений по военно-политической обстановке;

-     оценки  текущего состояния ихарактера деятельности объектов ВС противника;

-     оценки и прогнозирования ходаоперативной и боевой подготовки ВС противника;

-     оценки состояния боевой готовностиВС противника;

-     обобщения специальных сведений походу боевых действий противника;

-     оценки оперативной обстановки;

-     комплексная оценка обстановки  поданным объектов системы.

Класс С включает комплексы:

-     учета и обработки специальныхсведений по составу и характеру деятельности объектов ВС противника;

-     учета состава и характера функционирования источников специальных сведений;

-     автоматизированной разработкитабельных информационных документов;

-     автоматизированное ведениебазового информобеспечения;

-     автоматизированныйстправочно-информационный фонд должностных лиц;

-     оценки полноты перехвата исвоевременности представления специальных данных.

 ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ

Задача А.1.1.

Назначение:

-     автоматизация процесса формирования команд, распоряжений, указаний изапросов по управлению  специальными силами и средствами и уточнениюобстановки;

-     автоматизация временного контроля исполнения переданных сигналов, команд,распоряжений, запросов;

-     накопление и хранение управляющей информации.

Сущностьрешения задачи.

Формированиекоманд, распоряжений, указаний и запросов по управлению силами и средствами включает2 основные процедуры:

-     принятие решений по отдаче команд, распоряжений; составление текстаконкретного распоряжения.

-     С помощью распоряжений и докладов производится обмен информацией потекущему и оперативному управлению и по организации  специальной деятельности,в том числе:

-     - по переводу и контролю хода перевода  специальных частей в различныестепени боевой готовности и изменению режимов специальной деятельности:

-     по оценке условий ведения специальной работы:

-     по оценке объектов противника в целях текущего и перспективногопланирования.

Принятие решений по управлению силами и средствами осуществляет оперативный состав впроцессе анализа складывающейся обстановки.

Таким образом,основная сущность данной задачи заключается в автоматизированном формированииуправляющей информации с последующей выдачей ее оперативному работнику длякорректировки и утверждения.

Составлениетекста конкретного распоряжения является исполнительной процедурой.Автоматизация ее прежде всего целесообразна по линии сокращения временисоставления документа, так как около 40 % текста составляют стандартныевыражения и обороты, которые могут быть заготовлены заранее в видесоответствующих макетов.

Поступившие наобъект сигналы, распоряжения и тому подобное автоматически ставятся навременный контроль и по мере их обработки помещаются в архив управляющейинформации объекта.

Исходнымиданными для решения задачи являются результаты решения задач планирования,оценки и прогнозирования обстановки, обработки материалов поиса, а также макетыуправляющей информации.

Результатырешения задачи:

-     отображаемые на экране РМ ДЛ объектов сигналы, команды, распоряжения,доклады:

-     автоматически выдаваемые на экран РМ для напоминания о необходимостиисполнения поставленных на временный контроль сигналов, команд, распоряжений ит.п.

ЗАДАЧИ СЛЕЖЕНИЯ

Задача В.1.1. систематизация ивыдача специальных сведений по обстановке.

Назначение:

-     систематизация поступающих сообщений в соответствии с тематикой ихсодержания:

-     оценка новизны входных сообщений для выдачи ее  с входными сообщениями наРМ ДЛ.

Сущностьрешения задачи.

Задачапринимает поступившее входное сообщение, классифицирует его по тематике изаписывает в соответствующий макет, определяет наличие текущих данных по этойтематике и их параметры (время поступления, характеристики корреспондента идр.), то есть оценивает новизну, и выдает эту информацию вместе с входнымисообщениями в задачу В.2.0. для доклада на РМ соответствующего ДЛ.

Систематизированныемассивы сведений по обстановке хранятся в общих наборах выходных результатов,которые и обеспечивают поиск, отбор, выдачу необходимых сведений по запросамДЛ.

Исходныеданные:

-     входные сообщения по обстановке:

-     перечень и структура тематических массивов  систематизации сведений.

Результатырешения:

-     входные сообщения по обстановке с оценкой их новизны, выдаваемые длядоклада ДЛ;

-     систематизированные массивы сведений  по обстановке:

-      сообщения о возможном нападении на РФ и др. страны;

-      внешнеполитические события;

-      внутриполитические события;

-      оперативное оборудование ТВД;

-      военно-экономические вопросы;

-      военные вопросы и др отдельные события по ВПО.

Параметрысистематизации:

-      страна;

-      время действия;

-      категория государственного деятеля и др.

Задача В.2.0.  Ввод, накопление иклассификация сообщений.

Назначение:

-     формализация и ввод сообщений в АС;

-     распределение и выдача поступивших на объект сведений в задачи и на РМДЛ;

-     формальный контроль вводимых сообщений;

-     прием, накопление, систематизированное хранение результатов решения задачна объекте;

-     ведение оперативного массива результатов решения задач;

-     ведение архива результатов решения задач;

-     поиск, отбор, выдача по запросам результатов решения задач ДЛ.

Сущностьрешения.

Задачаявляется связующим звеном между пользователем в АС и программамилогико-аналитической и статистической обработки всех других задач, решаемых наобъекте. Она обеспечивает формализацию и ввод данных для этих задач, принимаетот них результаты решения, хранит их и выдает по запросу на РМ ДЛ.

Исходныеданные:

-     макеты и структура всех формализованных сообщений, циркулирующих междуобъектами звена;

-     номенклаторы, классификаторы и контрольные (допустимые) значенияинформационных параметров входных сообщений;

-     состав и структура задач и РМ ДЛ КСА объектов; состав и структурарезультатов решения задач на КСА  объектов.

Результатырешения задач:

-     формализованные сообщения задач объектов звена, вводимые в КСА ипоступающие в задачи и на РМ ДЛ;

-     результаты формального контроля вводимых формализованных сообщений;

-     результаты решения задач объектов, выдаваемые по запросу на РМ ДЛ;

-     массивы оперативного хранения результатов решения задач;

-     архив результатов решения задач.

Задача В.2.1. оценка текущегосостояния и деятельности основных объектов ВС вероятного противника.

Назначение:

-     ведение первичной РЭО (структуры, текущих связей объектов);

-     ведение формуляров на объекты;

-     распознавание объектов;

-     распознавание мероприятий и состояний объектов;

-     ведение статистических таблиц слежения и характера деятельности объектов;

-     выявление отклонений от повседневной деятельности объектов;

-     выявление признаков изменения состояния боеготовности объектов;

-     оценка полученных текущих сведений по объектам, их мероприятиям и состоянияи выдача новой информации по ним для доклада.

Сущностьрешения задачи.

Задача оценкитекущего состояния является основной и готовит данные для решения всехостальных задач. В задаче прежде всего ведется учет всех вводимых в АС выходовна связь (контроль) наблюдаемых объектов ВС противника с указанием: междукакими объектами эта связь отмечена и какой характер она носит. По каждомуобъекту ведется формуляр, в котором собираются все основные параметры егофункционирования и указываются номера объектов, с которыми он взаимодействовалв течении суток. Ведение такой первичной РЭО дает возможность для выбора любыхисходных р/данных, связанных с оценкой  деятельности объектов и источников. Всвязи с тем, что в исходных данных, как правило, отсутствуют принадлежностьобъектов и наименования проводимых мероприятий, в задаче осуществляетсяраспознавание объектов и мероприятий с помощью соответствующих РИМ.

Под РИМпонимаются такие совокупности конкретных значений реально добываемых и системнопредставленных РП, которые отражают проявление в радиосвязи этих объектов(мероприятий, состояний) и позволяют распознавать их, а также оценивать ихтекущие параметры и прогнозировать дальнейшее функционирование (развитие).

Все полученныев результате решения задачи новые данные об объектах, их состояниях, омероприятиях, о признаках учений, проверок и состояний боеготовности выдаютсяна ВСО.

Результатырешения:

-     выходные сообщения о деятельности объектов ВС противника;

-     выходные сообщений по мероприятиям и состояниям групповых объектов;

-     выходные сообщения по признакам учений и проверок боеготовности;

-     выходные сообщения по признакам состояний боеготовности;

-     формуляры и таблицы слежения за состоянием и деятельностью объектов ВСпротивника.

Исходныеданные:

-     входные сообщения о деятельности объектов;

-     РИМ распознавания объектов, мероприятий, деятельности и состояний;

-     Номенклаторы специальных признаков учений, проверок и состояний боевойготовности;

-     Перечень и структура формуляров и таблиц слежения за остановкой;

-     Перечень и структура выходных сообщений о деятельности объектов ВСпротивника, подлежащих выдаче ВСО.

Задача В.2.2. Оценка оперативнойи боевой подготовки ВС противника.

Назначение:

-     распознавание фактов проведения учений и проверок боеготовности;

-     ведение формуляров текущих учений и проверок боеготовности;

-     ведение таблиц текущего состояния оперативной и боевой подготовки ВСпротивника;

-     анализ хода оперативной и боевой подготовки ВС противника;

-     анализ хода проведения конкретных учений и проверок боеготовности;

-     вскрытие признаков изменения состояний боеготовности;

-     прогнозирование развития отдельных учений и проверок боеготовности;

-     прогнозирование хода оперативной и боевой подготовки ВС противника;

-     оценка поступивших сведений по учениям и проверкам боевой готовности ивыдача новой информации по ним.

Сущностьрешения.

Исходныеданные для задачи в виде признаков учений и проверок боеготовности, а так жесообщений о ходе проведения мероприятий поступают в блоки распознавания фактовпроведения учений и проверок. РИМ учений и проверок боеготовности строятся ввиде направленных временных графов признаков-этапов их проведения.

Распознавание фактов проведения учений и проверок боеготовности основано на сравнении текущего и эталонного количества, последовательности и времени проявления ихпризнаков-этапов.

Анализ ходаконкретных учений и проверок боеготовности ведется путем выявления изменений всроках, районах и этапах проведения, в составе участников и других параметрахтекущего учения или проверки по сравнению с имеющими место значениями этихпараметров в прошлом. При установлении факта «необычности» сообщениеоб этом выдается оператору.

Анализ ходаоперативной и боевой подготовки  ВС противника ведется с помощью учета сроков иинтенсивности проведения учений, проверок боеготовности и учебных мероприятий вгруппировках ВС противника, а также состава участвующих в них войск и органовуправления.

Прогнозированиер развития отдельных учений и проверок боевой готовности ведется с помощью иРИМ. После распознавания факта проведения конкретного учения или проверкибоевой готовности и определения протекающего в данный момент этапа на модели(временном графе) определяются те признаки-этапы, которые следует ожидать черезвремя tпр прогнозирования. Это нацеливаетдобывающие органы на получение необходимой информации.

Исходныеданные:

-     входные сообщения с признаками-этапами проведения учений и проверокбоевой готовности;

-     запросы на прогнозирование развития отдельных учений, проверок боевойготовности и хода оперативной и боевой подготовки ВС противника;

-     входные сообщения с прямыми данными по учениям и проверкам боеготовности;

-     РИМ учений и проверок;

-     Номенклаторы спецпризнаков боеготовности ВС противника, формирующиеся взадаче;

-     Перечень и структура формуляров и таблиц слежения за учениями, проверками ходом оперативной и боевой подготовки ВС противника;

-     Перечень и структура входных сообщений по оперативной и боевойподготовке.

          Результаты решения:

-     выходные сообщения по учениям, проверкам боевой готовности, оперативной ибоевой подготовки;

-     выходные сообщения по проверкам боеготовности ВС противника;

-     формуляры и таблицы слежения за оперативной и боевой подготовкой;

-     прогноз развития отдельных учений и проверок боевой готовности;

-     прогноз хода оперативной и боевой подготовки ВС противника.

Задача В.2.3. оценка состояниябоевой  готовности ВС противника.

Назначение:

-     сбор и систематизация текущих сведений о состоянии боевой готовности ВСпротивника;

-     распознавание текущего состояния боеготовности;

-     распознавание мероприятий боеготовности;

-     оценка новизны поступающих сведений о состоянии боеготовности и выдачановых данных.

Сущностьрешения.

Признакисостояний боеготовности определяются по формулярам соответствующих ВС.Распознавание текущего состояния боеготовности ведется на основе РИМ двухтипов: статических и динамических. статические РИМ — это наборы признаков,проявляющихся в определенных состояниях (степенях) боеготовности. Динамичес4иеРИМ в виде сетевых моделей или графов отражают причинно-следственнуювозможность признаков в процессе перевода ВС в повышенные  состояния боевойготовности. Определение конкретного состояния  боеготовности проводится путемсравнения доли проявившихся признаков (с учетом их важности) с заданнымипороговыми величинами. Использование динамической модели при этом позволяетопределить временные характеристики процесса перевода и оперативно управлятьсвоими силами и средствами  добывания сведений.

Признакисостояний боеготовности группируются в мероприятия боеготовности. Для этого длякаждого мероприятия путем подбора соответствующего весового порога определяютсятакже сочетания входящих в него признаков, проявление которых позволяет сделатьвывод о проведении данного мероприятия в ВС. Все впервые проявившиеся, авпоследствии «отмененные» признаки, мероприятия состояниябоеготовности выделяются для анализа оператору.

 Исходныеданные:

-     входные сообщения с признаками состояний боеготовности ВС противника;

-     РИМ состояний боеготовности.

Результатырешения:

-     выходные сообщения по признакам, мероприятиям, состояниям боеготовности;

-     формуляры состояний боеготовности;

-     подборки сообщений и обобщенные данные по мероприятиям.

 ЗАДАЧИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТЕКУЩЕЙДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Задача С.6.1.

Цель решения:обобщение за некоторый период времени (сутки, месяц, т.д.) информации одеятельности объектов ВС противника и представление ее по запросу ДЛ.

Исходнымиданными задачи являются текущие сведения, вводимые в ЭВМ в формализованномвиде, или обобщенные сведения, вводимы в ЭВМ офицерами КП, что позволяетперевести большинство учетных документов КП на машинные носители.

Задача С.6.2.

Цель решения:обобщение за некоторый период времени сведений о составе и характередеятельности основных источников.

Задачапозволяет автоматизировать учет источников, характеристик их функционирования.

В рамкахданной задачи функционирует база данных источников, позволяющая осуществлятьоперативный отбор источников с заданными характеристиками.

ЗАДАЧИ  РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

ВВЕДЕНИЕ

Роль информации в системе управления непрерывнорастет. Обработка ее при принятии решения требует специальных знаний и большогоопыта работы с конкретным ее видом. Информация имеет, как правило, ограниченнуюполноту и достоверность. Сроки обработки информации с развитием способоввооруженной борьбы и техники постоянно сокращаются. В этих условиях неизбежныошибки и возрастает роль человеческого фактора.

Автоматизация этих процессов позволяет минимизироватьвероятность ошибки и повысить качество решений за счет сокращения времени наобработку информации и максимального выявления скрытых  закономерностей.

Выявление закономерностей осуществляется с помощьюспециального математического аппарата в рамках теории распознавания образов.

Полнота вскрытия закономерностей зависит  отправильного выбора математического метода, правильного сочетания математическихи эвристических методов.

Оптимальные алгоритмы связаны с решением ряда задач.

Содержанием процесса обработки информации являетсяраспознавание фактов, объектов, характера их поведения и т.д.

Распознавание заключается в том, чтобы отнестиполученную совокупность сведений (признаков) к тому или иному  объекту (классуобъектов).

Решение задачи осуществляется в рамках  теориираспознавания образов.

Место процессов распознавания в системе СН.

/>


Необходимость автоматизации:

-минимальная информативность информации 100 %закрытия;

-высокая динамичность информации;

-полиязычность;

-огромные потоки сообщений.

1.   СУЩНОСТЬ И ОСНОВНЫЕПОНЯТИЯ ТЕОРИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

Цель задачи обработки – классификацияобъектов в заданной предметной области. В основе решения задач классификациилежит теория распознавания образов. В общем виде задача распознавания состоит вследующем.

Априорно известнанекоторая совокупность объектов или явлений. Информация о них дает возможностьсгруппировать их в классы. Определена совокупность признаков для их описания. Врезультате наблюдения за неизвестным объектом выделена некоторая совокупностьпризнаков. Задача состоит в отнесении полученной совокупности признаков неизвестногообъекта к одному из классов.

Сложность решения задачи определяется:

·    возможной неполнотой описанияклассов вследствие недостаточной априорной информации;

·    ошибками измерения признаков из-заограниченных технических возможностей устройств     выделения устройстввыделения признаков;

·    ограниченности выделеннойсовокупности признаков вследствие недостаточного времени;

·    в отдельных случаях невозможностьюабсолютного разделения классов.

Поэтому необходимы специальные методы и средства длярешения задачи распознавания.

Рассмотри основные понятия теории распознаванияобразов.

КЛАСС – это некоторое множество объектов или ихсостояний, объединенных общими свойствами.

АЛФАВИТ КЛАССОВ – полный перечень классов в заданнойпредметной области.

ПРИЗНАК – свойство объекта, позволяющее отличать егоот других объектов в процессе распознавания.

АПРИОРНЫЙ СЛОВАРЬ ПРИЗНАКОВ – весь перечень признаков,используемый для описания объектов в алфавите классов.

РАБОЧИЙ СЛОВАРЬ ПРИЗНАКОВ –(подмножество априорногословаря) – признаки, регистрируемые доступными средствами наблюдения.

ЭТАЛОННОЕ ОПИСАНИЕ – формализованное описание объектовалфавита классов в пространстве рабочего словаря признаков.

РЕАЛИЗАЦИЯ – совокупность значений признаковраспознаваемого объекта.

РЕШАЮЩЕЕ ПРАВИЛО -  процедура или аналитическоевыражение, позволяющее определить количественно степень сходства реализации скаждым классом алфавита и ее классифицировать.

На основе полученных частных значений степени сходствапринимается решение о принадлежности реализации к одному из классов. Для этогомогут использоваться различные критерии: идеального наблюдателя, Байеса,Гурвица, Севиджа и др.

2.   ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

 

Система распознавания в общем случае является иерархичнойпо структуре и последовательной по технологии обработки.

Например,специальная система имеет несколько уровней обработки:

v  распознавание сигналов;

v  распознавание средств связи;

v  распознавание источников;

v распознавание узлов связи;

v  распознавание элементов группировки войск;

v  распознавание состояния и характера деятельностивойск.

Каждый уровеньимеет существенные особенности ( признаки описания, методы  классификации).Имеет место узкая специализация специалистов. Поэтому для разработки системыраспознавания, помимо специалистов по методам и алгоритмам,  привлекаютсяспециалисты по предметным областям на каждом уровне.

Несмотря на последовательный характер процессаобработки, сами процедуры распознавания в ходе слежения за радиоэлектронной обстановкойработают параллельно. Поэтому на каждом уровне должны быть свои техническиесредства.

При построении системы распознавания в общем случаеприходится решать следующие основные задачи:

1.   Формирование  эталонного описания.

-     определение алфавита классов;

-     формирование словаря признаков;

-     формализация признаков;

-     описание классов.

2.   Выбор решающего правила.

3.   Разработка алгоритма управленияработой системы распознавания.

Сущность задачсостоит в следующем.

1.   Формирование эталонного описания.

Выбор алфавита классов осуществляется экспертами. Для каждого уровняформируется свой алфавит. Необходимо стремиться, чтобы классы были ярковыражены,  обеспечивая тем самым максимальное  разделение классов идостоверность распознавания.

Выбор словаря признаков осуществляется в два этапа. Сначала дается полноеописание  каждого объекта каждого класса на языке всех возможных характеристик.Затем  из полученного априорного словаря исключают признаки, которые не могутбыть выделены  техническим средствами добывания той системы обработки, длякоторой  создается система распознавания,  или не могут быть получены на основеобработки информации на предыдущих уровнях распознавания.

В ходе формализации осуществляетсяразбиение непрерывных признаков на градации, определение всех возможныхзначений дискретных и качественных признаков. В случае, когда один и тот жеобъект может иметь различные значения одного и того же признака, такой признакописывается вероятностными характеристиками.

Вероятностные характеристики получают путем обработкистатистики в ходе наблюдения за объектом или экспертным путем. Есливероятностные характеристики получить не удалось, то классы задаются способомперечисления членов класса. В этом случае статистика проявления признаков будетзаложена в эталонном описании.

В ходе формализации важно установить степеньвзаимозависимости признаков. Знание зависимостей дает возможность повыситьдостоверность распознавания, но приводит к существенному усложнению априорногоописания и алгоритмов распознавания.

В окончательном виде признаки могут быть представленыв двоичном виде, в виде вероятности его проявления, параметрами законараспределения, на языке булевой алгебры или на языке формальных грамматик.

Формированиеэталонного описания завершается минимизацией признаков. Целесообразность минимизациипризнаков определяется их различной информативностью. Признаки с низкойинформативностью целесообразно исключить из процесса распознавания, сокративтаки образом стоимость системы распознавания, время классификации и снизивтребования к алгоритмам распознавания по оперативной памяти.

2.   Выбор решающего правила.

Выборрешающего правила определяется формой представления признаковой информации,наличием зависимостей между признаками, требованиями по оперативностираспознавания объектов, а также полнотой и достоверностью признаковраспознаваемого объекта и эталонного описания.

При разработке систем распознавания выбираютсянесколько приемлемых решающих правил и оценивают их эффективность путеммоделирования работы системы распознавания.

В теории распознавания известно большое количествопроцедур распознавания:

-     вероятностные;

-     детерминированные(геометрические);

-     логические;

-     структурные.

Метод Признаки и эталонное описание Процедуры Форма представлеления результата Вероятност-ный

Закон распределения;

таблицы распознавания

Критерии Байесса, минимакса др. Вероятностность распознавания Детерминиро-ванный(гео-метрический) Количественное, качественное; объектно-характерис-тические таблицы Евклидово расстояние и  др. Мера близости Логический «1» и «0»; булевы функции Операции булевой алгебры Значение результи-рующей булевой функции Структурный Элементы описания и их конкатенации Правила грамма-тического разбора Результаты сопоставления

В случае параметрических решающих процедур имеетсявозможность их адаптации к особенностям эталонного описания,  обеспечивая такиобразом требуемую эффективность распознавания.

3.Разработка алгоритмов управления работой системыраспознавания.

Существует несколько вариантов построения системраспознавания:

-без обучения;

-с обучением;

-с самообучением.

Системы без обучения используются тогда, когда есть полная априорнаяинформация о признаках и классах.

Обучающиеся распознающие системы.

Цель обучения состоит в повышении достоверностираспознавания объектов в условиях неопределенности, которая является следствиемнеполной информации об объектах (классах), отсутствие настроенногоалгоритма(решающего правила). Поэтому, предметом обучения являются априорнаяинформация (оптимизация размерности признакового описания) и алгоритмраспознавания (структурная и параметрическая настройка).

Необходимыми дополнительными элементами такой системыявляется: алгоритм оптимизации, учитель, база решающих правил.

/>


Обучение в общем виде производится в несколько этапов:

-оптимизация априорной информации;

-структурная настройка(выбор решающего правила);

-параметрическая настройка.

Настройка алгоритма распознавания производится подуправлением учителя путем предъявления эталонов для распознавания и оценкикачества классификации.

Самообучающиеся системы.

Цель самообучения – формирование обучающей выборки дои в процессе решения задачи распознавания.

Содержанием самообучения является группированиезаданной совокупности реализаций в классы на основе заданных правил.

/>


Для выбора оптимального варианта системы строитсяимитационная модель системы распознавания, основные компоненты которой показанына рисунке.

/>

 


МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

          1. ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ.

В основе геометрических методов лежит понятие мерыблизости объектов в  n-мерном признаковом пространстве описаний. Центральнойзадачей при создании систем распознавания является выбор типа меры близости.

Меру близости необходимо выбирать таким образом, чтобыона, с одной стороны, отвечала представлению разработчика о близости объектоврассматриваемых классов, а с другой  — позволяла бы упростить процедуры синтезаоптимальных частных алгоритмов.

Сущность меры близости применительно крассматриваемому классу задач покажем на примере двух классов в 2-х мерномпространстве описаний.

/>


Интерпретация рисунка приводит к естественному выводуо предпочтительности отнесения объекта Х  к  первому классу. В то же времяклассификация объекта Хi    вызываетзатруднения и необходимы расчеты.

Очевидно, что классификация образов с помощью функциирасстояния эффективен только в тех случаях, когда классы образов обнаруживаюттенденцию к кластеризации (группированию).

Поскольку близость классифицируемого образа к образамкласса будет использоваться в качестве критерия для его классификации, назовемтакой подход классификацией образов по критерию минимума расстояния.

Классы могут быть представлены путем перечислениячленов класса (как на рисунку: точки в кластерах) или с помощью эталонныхобразов (например, центральными объектами z1 и z2).

Заметим также, что в рассматриваемом классе задачописания объектов являются векторными.

Рассмотрим М классов. Пусть эти классы допускают ихпредставление с помощью эталонных образов Z1,Z2,… .,Zm.  Евклидово расстояние между произвольным вектором образа Х  и i-м эталоном определяется следующим выражением:

                                       _____________                                     

            Di= || XZi|| = √(XZi)/  (XZi)                                                      (1)

 где  || Х ||  -  Евклидова норма;

/>/>              х1

               х2

Х  =        х3            -   вектор образараспознаваемого объекта;

                        :

                       хn

 

/>/>               z1

Z =         :        -    вектор  образа эталона класса;

               zn

 

      

              n               1

|| Х ||  = [Σ  Xj2 ]2   

             j=1

 X /   =  ( x1 ,x2,… .,xn)  — транспонированныйвектор;

X / Z  - скалярное произведение;

            n

X/ Z  = Σ Xj/ Zj

           j= 1  

Классификатор, построенный по принципу минимумарасстояния, вычисляет расстояние, отделяющее классифицируемый образ Х отэталона каждого класса, и зачисляет этот образ в класс,, оказавшийся ближайшимк нему. Другими словами, образ Х приписывается к классу Wi<sub/>,  если условие  Di < Dj    длявсех  j  ¹ i .

Путем несложных преобразований исходно формуле (1)  можно придать более удобный для вычислений вид.

di<sub/>(X) = X/ Zi<sub/>- 1/2  Zi/  Zi,                   i = 1,2,...,M,

где образ Х относится к классу Wi, если условие di (X) > dj (X) справедливо для всех   j  ¹  i.

Пример:

           z1    … .       z5

z1/  =  ( 12 6 3 1 )                z2/ =  ( 6 4 3 2 1 )

             x/   =  ( 1 3 5 2 1 )

/> /> /> /> /> /> /> <td/> /> />

                                   

d1(x) = ( 1 3 5 2 1 )          -1/2 ( 1 2 6 3 1 )        =            ( 1+6+30+6+1 ) — 1/2 ( 1+4+36+9+1 )  =

= 44 — 1/2 51 = 18.5;

d2(x) = (6+12+15+4+1) — 1/2 (36+16+9+4+1) = 38 — 1/2 66 =5

d1(x) > d2(x),поэтому образ х  принадлежит первому классу.  

 Меры сходства не исчерпываются расстояниями. Вкачестве примера можно привести не метрическую функцию сходства

                zx/

s(x,z)= -----------,

            || x||  || z||           

представляющую собойкосинус угла,образованного векторами  X и Z.  Этой мерой целесообразно пользоваться, когдакластеры располагаются вдоль главных осей или растянуты вдоль лучей,направленных  от начала координат.  

/>


         

Однако использование данной меры связано сопределенными ограничениями: достаточное отстояние кластеров друг от друга и отначала координат.

Для двоичных признаков (признаки принимают значениялибо `` 0`` либо ``1``) может использоватьсямера  Танимото

                    zx/

s(x,z)= — .

             x/x+ z/ zx/z   

Перечисленные меры близости не учитывают корреляционные  связи  между признаками. Устранить этот недостаток позволяеткритерий известный по названием расстояние Махаланобиса, определяемое дляобразов  x и m как

   d = ( x — m ) /  с -1  ( x — m ),

где  c — ковариационная матрица совокупности образов, m — векторсредних значений, а х — представляет образ с переменными характеристиками(классифицируемыйобраз).

2.   ЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

Объекты классов и реализация представляются в видебулевых функций:

Ωi  = fi(x1,..., xn) ,    i = 1,… ,k

и   G= (x1,..., xn).

Заданы правила использования булевых функцийпри распознавании:

  W  = (w1,…., wn).

Процедура распознавания состоит в определении неизвестной функции

 F(Ω1,… ,Ωk), удовлетворяющейуравнению

_

G (x1,..., xn ) + F(Ω1,..., Ωk)= I,                           (1)

Где  F — совокупность булевых функций априорного описания.                          

/>Пример:

                                        F(Ω1)= x1x2+x3  или  110 + 001

 Ωi = f1i+ f2i  

                                       F(Ω2) = x1x3+x2 или  101 + 010

Правило классификации:

                            _                          _

 G ЄΩi, если   G + f1 = I    или  G  + f2 = I .

                                                _                            

Пусть  G  = x1 x2   или  110 (  G =001).

Найти  F такую, чтобы выполнялось равенство 1.

 

/>                _

               G  + f1 = 001 +110 = 111 = I

 Ω1 :         _

               G  + f2  = 001 +001 = 001 ¹ I

                _

/>                G  + f1 = 001 + 101 = 101  ¹ I

Ω:2:        _

               G  + f2  = 001 +010  = 011  ¹ I

Вывод: G принадлежит  Ω1.

3.   СТРУКТУРНЫЕ МЕТОДЫ

При структурном подходе к распознаваниюпризнаками служат образы, называемые непроизводными элементами, атакже отношения между ними, характеризующие структуру образа.

Для описания образов черезнепроизводные элементы и их отношения  специальныйязык образов.

Правила такого языка, позволяющиесоставлять образы из непроизводных элементов, называется  порождающейграмматикой.

Пример:

Заданы непроизводные элементы:

/>/>/>/>                                  в             d

              а            с     

    и правило объединения: головная частьприсоединяется к хвостовой по прямым углом и записывается, например,  ав, т.е.

/>                           в

/>                  а

/>/>/>Фигура                 будет иметь следующую  грамматическую структуру:  авсd.

/>


В основе процедур(алгоритмов) распознавания лежатправила грамматического разбора.

 

4.   ВЕРОЯТНОСТНЫЕ  МЕТОДЫ

Статистический подход основывается наматематических правилах классификации, которые формулируются и выводятся втерминах математической статистики.

Пример. Пусть совокупность объектов подразделена на двакласса  -Ω1  и  Ω2, а для характеристикиобъектов используется один признак х. Известны описания классов — условныеплотности распределения вероятностей значений признака  объектов 1-го и 2-гоклассов, т.е. функции  f1(x) и f2(x), а также априорные вероятности появления объектов 1-го и 2-го классов:  р(Ω1) и р(Ω2).

В результате эксперимента определенозначение признака  распознаваемого объекта, равное х0.

Определить,  к какому классу относитсяобъект ?

Обозначим через х0некотороепока не определенное значение признака х и условимся о следующем правилепринятия решений:

n если измеренное значение признака распознаваемого объекта х0>х0,    то объект будем относить ко второму классу;

n если х0< х0-  к первому.

/>/>/>/>/>/>

f(x)

 

           x

  />

      Q2                    x0                Q1

 

       R1

 

       R2

  />/>/>/>   

Если объект относится к первому классу, а его считаютобъектом второго класса, то совершена ошибка, которая называется ошибкой1-го рода.

Условная вероятность ошибки 1-го рода равна

          ∞

Q1  = ʃ f1(х) d(x)

          x0

Если объект относится ко второмуклассу, а его считают объектом 1-го класса, то совершена ошибка, которуюназываютошибкой второго рада.

Условная вероятность ошибки 2-го радаравна

         x0   

Q2 = ʃ f2(x)

       -∞

Для определения значения х0введем понятиеплатежной матрицы

/>/>/>/>=  ||<sub/>с<sub/>||=        с11   с12       ,

                              с21    с22

где с11  и с22 — потери,связанные с правильными решениями, а с12 и с21  - потери,связанные с совершением ошибок первого и второго рода соответственно.

Значение х0определяется в зависимости отзначениякоэффициента правдоподобия

    l (x) = f2(x)/f1(x).

Значению х0соответствует критическое(пороговое) значение  l (x) = l0

               р(Ω1)(c12-c11)

/>     l0= 

              p(Ω2)(c21-c22)

Значение х0 позволяет оптимальным образом(в смысле минимума среднего риска) разделить признаковое пространство на двеобласти:  R1   и R2.

Область R1  состоитиз значений  х ≤ х0, для которых  l(x) ≤ l0 а R2 — иззначений х > х0,  для которых   l(x) > l0

Поэтому решение оботнесении объекта к первому классу следует принимать, если значениекоэффициента правдоподобия меньше его критического значения, и ко второмуклассу, если  больше.

На практике при построении систем распознаваниявозможны ситуации, когда известны:

а) f1(x), f2(x), р(Ω1), р(Ω2) и ||с|

б) f1(x), f2(x)  и платежная матрица, но не известны р(Ω1),р(Ω2).

в) f1(x), f2(x), но не известны ни р(Ω1), р(Ω2)ни платежная матрица.

В каждой из этих ситуаций применяются свои критериираспознавания, а именно — критерий Байеса, минимаксный критерий, критерийНеймана-Пирсона.

Признаковая информация представляется в виде таблицраспознавания вида

Классы

                  Градации признака  хi

/>

 хi1

  xi2

...

  xim

   А1

0.6 0.5 ... 0.1

   А2

0.7 0.4 ... 0.2 ... ... ... ...

   An

0.1 0.2 ... 0.1

Наиболее часто используется критерий Байеса,который выражается формулой

                          p(Aj) p(bk/Aj)

/>p(Aj/bk) =                               

                           M

                           S  p(Ai) p(bk/Ai)

                                        i=1

где

p(Aj/bk) — вероятность гипотезы о принадлежности реализации bк к  j-му классу.

                   Bk ={ x1l,..., xnk,..., xNp},

                   хi     — признаки классов,  l,k,p —  градациипризнаков,  

p(Aj) — априорная вероятность проявления  j-го класса(Aj);

p(bk/Aj)  - условная вероятность проявления признаковреализации bk у класса        Aj.

M — количество классов.

P(Aj) = mj / F   ( mj — количество объектов j-го класса, F — суммарное количество объектоввсех классов). 

                         N

P(bk/Aj) = П p(xil/Aj), где  p(xil/Aj) — вероятность проявления l-ой градации i-го

                       i=1

признака у класса Aj.

N — количество признаков в рабочемсловаре.

В результате вычислений по формуле Байеса получимзначения p(Aj/bk)  для каждого класса.

Решение о принадлежности реализации к конкретномуклассу принимается по максимуму вычисленной вероятности.

 

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

КОНЦЕПЦИЯ  ЗНАНИЙ

Приизучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос, – что же такоезнания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемыхЭВМ.

Можнопредложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становитсяочевидным.

Данные – это отдельныефакты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, атакже их свойства. Данные интерпретируются специальными программами. Онипассивны. Нет содержательной информации.

Приобработке  на ЭАМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

-     данные как результат измерений и наблюдений;

-     данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

-     модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

-     данные в компьютере на языке описания данных;

-     базы данных на машинных носителях.

Знания связаны сданными, основываются на них, но представляют собой результат мыслительной деятельностичеловека, обобщают его опыт,  приобретенный в ходе выполнения какой-либопрактической деятельности. Они получаются эмпирическим путем.

Знания– это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы),позволяющие решать задачи в этой области. Они могут быть активны, т.е.определенные действия при выполнении соответствующих условий.

Вотличие от данных знания обладают следующими свойствами:

· внутреннейинтерпретируемостью – вместе с информацией в БЗ представлены информационныеструктуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их;

· структурированностью– выполняется декомпозиция сложных объектов на более простые и установлениесвязей между ними;

· связанностью –отражаются закономерности  относительно фактов, процессов, явлений ипричинно-следственные  отношения между ними;

· активностью–знания предполагают целенаправленное использование информации, способностьуправлять информационными процессами по решению определенных задач.

Всеэти свойства знаний в конечном итоге должны обеспечить возможность СИИмоделировать рассуждения человека при решении прикладных задач – со знаниямитесно связано понятие процедуры получения решений задач (стратегии обработкизнаний). В системах обработки знаний такую процедуру называют механизмомвывода, логическим выводом или машиной вывода. Принципы построения механизмавывода в СИИ определяются способом представления знаний и видом моделируемыхрассуждений.

Приобработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:

-     знания в памяти человека как результат мышления;

-     материальные носители знаний (учебники, методические пособия);_

-     поле знаний — условное описание основных  объектов предметной области, ихатрибутов и закономерностей, их связывающих;

-     знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки,семантические  сети, фреймы и т.д.);

-     базы знаний.

        Частоиспользуются такие определения знаний:

      Знания –это хорошо структурированные данные, и данные о данных, или метаданные.

      Существуетмножество способов определять понятия. Один из широко применяемых способовоснован на идее интенсионала.

      Интенсионалпонятия – это определение через понятие более высокого уровня абстракции суказанием специфических свойств. Этот способ определяет знания.

      Другойспособ определяет понятие через перечисление понятий более низкого уровняиерархии или фактов, относящихся к определяемому. Это есть определение черезданные, или экстенсионал, понятия.

Пример: интенсионал:  курсант- это учащийся военного училища.

           Экстенсионал: курсант- это Иванов, Петров….

      Дляхранения данных используются базы данных (для них характерны большой объем иотносительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний –базы знаний – основа любой интеллектуальной системы.

      Знаниямогут быть классифицированы по следующим категориям:

-     поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиямии фактами в предметной области;

-     глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру ипроцессы в предметной области.

Знания,на которые опирается человек, решая те или иную задачу, существенно разнородны.

Это преждевсего:

· понятийныезнания (набор понятий и их взаимосвязи);

· конструктивныезнания (знания о структуре и взамодествии частей различных объектов);

· процедурныезнания (методы, алгоритмы и программы решения различных задач);

· фактографическиезнания (количественные и качественные характеристики объектов, явлений и ихэлементов).

СовременныеЭС работают в основном с поверхностными знаниями, т. к. в настоящее время нетадекватных моделей, позволяющих работать с глубинными знаниями.

Крометого, знания можно разделить на процедурные и декларативные. Историческипервичными были процедурные знания, т.е.  знания, ”растворенные” в алгоритмах.Они управляли данными. Для их изменения  требовалось изменять программы. Однакос развитием ИИ приоритет данных постепенно изменялся, и все большая частьзнаний сосредотачивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типыданных), т.е. увеличивалась роль декларативных знаний.

Сегоднязнания приобрели чисто декларативную форму, т.е.  знаниями считаютсяпредложения, записанные на языках представления знаний, приближенных кестественному и понятных неспециалистам.

Существуютдесятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметныхобластей. Большинство из них м.б. сведено к следующим классам:

-     продукционные;

-     семантические сети;

-     фреймы;

-     формальные  логические модели.

ПОЛЕ   ЗНАНИЙ

Одна из наиболее творческих процедур при построении ЭС– процедура концептуального анализа полученных знаний или структурирование.

Структурирование – это процесс созданияполуформализованного описания предметной области. Такое полуформализованноеописание называется полем знаний. Обычно оно создается в графической форме.

Поле знаний Рz<sub/>можно описать следующимобразом:

                     Pz=<Sk,Sf>,

где  Sk<sub/> -концептуальная структура предметной области;

Sf –функциональная структура предметной области.

Концептуальная структура, или модель предметнойобласти, служит для описания ее объектов и отношений между ними, т.е. можносказать, что концептуальная модель Sk  представляет собойследующее:

                           Sk=<A,R>,

где А – множество объектов предметной области;

       R – множество отношений, связывающих объекты.

Множество отношений представляет собой связи междуобъектами. При помощи этих отношений инженер по знаниям фиксируетконцептуальное устройство предметной области, иерархию понятий, свойство иструктуру объектов. Разработка концептуальной структуры имеет самостоятельноезначение, не зависимое от конечной цели – разработки экспертных систем. Этаструктура может служить для целей обучения, повышения квалификации, дляпрогнозирования, объяснения, реструктурирования и т.п.

Краткий алгоритм формирования концептуальнойструктуры.

Шаг 1. Определить все результирующие понятия, иливыходы системы. Это может быть набор диагнозов, рекомендаций, советов системы.

Шаг 2. Определить все входные понятия, или факторы, откоторых зависит результат работы системы.

Шаг 3. Установить промежуточные понятия, участвующие врассуждениях экспертов, если они есть.

Шаг 4. Для всех понятий найти обобщающие и уточняющиепонятия, т.е. установить иерархии объектов.

Шаг 5. Для объектов, участвующих в рассуждениях,определить свойства и их значения.

Шаг 6. Попытаться определить другие связи, и все вцелом отразить графически.

Шаг 7. Убрать лишние связи, объекты, обсудитьструктуру с экспертом, дополнить, если надо, с возвратом к шагам 1-6.

Функциональная структура отражает модель  рассуждений и принятия решения,которой пользуется эксперт при решении задачи.

Обычно функциональная структура представляется в видекаузальных отношений и может быть позднее формализована в виде коротких правил “если- то”, или в виде семантических сетей.

Представить функциональную структуру можно в видетаблицы, графа (дерева решений) или предложений на естественном языке.Наглядные формы предпочтительны.

Часто в моделях рассуждений присутствуют нечеткиепонятия – “ часто”,”много”,”очень”,”высокий”,”большой” и др. Для ихпредставления  в базе знаний используется так называемая нечеткая логика, авторкоторой – Л.Заде, предложил простой формализм для таких понятий. Этот формализмиспользует понятие нечеткой функции принадлежности, которая отражает численнона шкале [0,10] или [0,1] степень уверенности эксперта в том, что конкретноезначение можно отнести к данному нечеткому понятию.

МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ

1.    Продукционная модель.

Продукционная модель,  или  модель, основанная на правилах, позволяет представлять знания ввиде предложений типа:

     Если(условие), то (действие).

Записываютсяэти правила обычно в виде:

ЕСЛИ А1, А2,…, Аn ТО В.

Под условиемпонимается некоторое предложение – образ, по которому осуществляется поиск вбазе знаний, а под действием – действия,  выполняемые при успешном исходепоиска (они м.б. промежуточными, выступающими далее как условие, итерминальными или целевыми, завершающими работу системы).

«Условие»называют иногда «Посылкой», а «Действие» — «Выводом» или «Заключением».

Условия А1, А2,…, Аn обычноназывают фактами.С помощью фактов описывается текущее состояние предметной области. Фактымогут быть истинными, ложными, либо, в общем случае, правдоподобными, когдаистинность факта  допускается с некоторой степенью уверенности.

Действие В трактуется как добавлениенового факта в описание текущего состояния предметной области.

В упрощенномвиде описание предметной области с помощью правил (продукций) базируется наследующих основных предположениях об устройстве предметной области. ПО можетбыть описана в виде множества фактов и множества правил.

Факты – этоистинные высказывания (повествовательные предложения) об объектах или явленияхпредметной области.

Правила  описываютпричинно-следственные связи между фактами (в общем случае и между правиламитоже)  — как истинность одних фактов влияет на  истинность других.

Продукционныемодели могут отражать следующие видыотношений:

-     ситуация ® действие,

-     посылка   ® заключение,

-     причина  ® следствие.

Впродукционных системах используются два основных способа реализации механизмавывода:

1.    Прямой вывод,или вывод от данных;

2.    Обратныйвывод, или вывод от цели.

В первомслучае идут от известных данных (фактов) и на каждом шаге вывода к этим фактамприменяют все возможные правила, которые порождают новые факты, и так до техпор, пока не будет порожден факт-цель.

Для примененияправила используется процесс сопоставления известных фактов с правилами и, еслифакты согласуются с посылками в правиле, то правило применяется.

Во второмслучае вывод идет в обратном направлении – от поставленной цели. Если цельсогласуется с заключением правила, то посылку правила принимают за подцель илигипотезу, и этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет полученосовпадение подцели с известными фактиами.

Пример: Наборправил:

П1: Если  “отдых– летом” и ”человек – активный”, то “ехать в горы”.

П2: Если “любитсолнце”, то “отдых — летом”.

Предположим, всистему поступили данные: “человек – активный” и “любит солнце”.

Прямой вывод:

1-й проход.

Шаг 1. ПробуемП1, не работает (не хватает данных “отдых – летом”).

Шаг 2. ПробуемП2, работает, в базу  поступил факт “отдых летом”.

2-й проход.

Шаг 3. ПробуемП1, работает, активизирует цель “ехать в горы”, которая и выступает как совет,который дает ЭС.

Обратный вывод: — подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил и данных.

1-й проход.

Шаг 1. Цель – “ехатьв горы”. Пробуем П1 – данных “отдых – летом” нет, они становятся новой целью, иищется правило, где она в правой части.

Шаг 2. Цель “отдых– летом”. Правило П2 подтверждает цель и активизирует ее.

2-й проход.

Шаг 3. ПробуемП1, искомая цель подтверждается.

Продукционнаямодель чаще всего применяется в промышленных ЭС.

достоинства:наглядность, высокая модульность, легкость внесения дополнений и изменений ипростота логического вывода.

Разработанобольшое количество ЭС, используемых в самых различных областях, в том числе и внашей прикладной области.

Прииспользовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил.Программа, управляющая перебором правил, называется  машиной  вывода. Выводможет быть прямым (от данных к поиску цели) или обратным (от цели для ееподтверждения – к данным). Данные – это исходные факты, на основании которыхзапускается машина вывода – программа, перебирающая правила в базе знаний.

2. Семантическая сеть.

Семантическаяозначает смысловая. Семантика – наука об отношения между символами и объектами,которые они обозначают, т.е. наука, определяющая смысл знаков.

Семантическая сеть  — этоориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения междуними.

“Понятия” этообычно абстрактные или конкретные объекты, а “отношения” – это связи типа: ‘это”,“быть частью”, “принадлежать”, “любит”.

Отношениябывают 3-х типов:

-     Класс, к которому принадлежит данное понятие,

-     Свойство, выделяющее понятие из всех прочих понятий этого класса,

-     примеры данного понятия или элемента класса.

Наиболее частоиспользуют следующие отношения:

-     связи типа “часть – целое”,

-     функциональные связи  (соответствуют глаголам: “производит”, “влияет” ит.д.),

-     количественные (>,<,= т.д.)

-     пространственные (далеко от, близко от, за, под, над, …),

-     временные (раньше, позже, в течение, …),

-     атрибутивные (иметь свойство, иметь значение, …),

-     логические (и, или, не) др.

Проблемапоиска решения в базе знаний типа семантическая сеть сводится к задаче поискафрагмента сети, соответствующего  некоторой подсети, соответствующейпоставленному вопросу.

Пример.

Двигатель

 

Цвет               

 

Красный

  />           Значение              

/>


/>                        Свойство                                                                     Имеет частью            

/>/>

Вид транспорта

 

Автомобиль

 

Волга

                                                   Это                                           Это               

/>/>/>  

/>       Принадлежит                      Любит

                                         

Иванов

   

2.    Фреймовая модель.

Фрейм предложен М. Минским в 70-е годы как структура знаний для восприятияпространственных  сцен. Это модель, как и семантическая сеть, имеет глубокоепсихологическое обоснование.

Под фреймом понимаетсяабстрактный образ или ситуация. Напримекр слово “комната” вызывает у слушающихобраз комнаты: “жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами идверью, площадью 6 – 20 кв. метров.

            Из этого описания ничегонельзя убрать, но в нем есть “дырки”  или  “слоты”, — это н00езаполненныезначения некоторых атрибутов — количество окон, высота потолка, покрытие пола идругие.

            В теории фреймов такойобраз называется фреймом. Фреймом называется также и формализованная модель дляотображения образа.

            Структура фрейма:

            (Имя фрейма:

                 имя 1-го слота(значение 1-го слота ),

                 имя 2-го слота(значение  2-го слота ),

                   …

                 имя  N-го слота(значение N-го слота)).

Или в виде таблицы.

Имя   фрейма Имя слота Тип слота Значение слота Присоединение

В таблице дополнительные столбцы предназнвчены для описания типа слоота и возможногоприсоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается втеории фреймов.

Например, слот“датарождения” может содержать процедуру для вычисления возраста. Тогда естественно слот “возраст” оказывается ненужным. Данная процедура подключаетсяавтоматически и называется демоном.  Если процедура активизируется по запросу, она называетсяслугой.

Сиспользованием  присоединенных процедур можно запрограммировать любую процедурувывода на фреймовой сети. Механизм управления выводом организуется следующимобразом. Сначала запускается одна из присоединенных процедур некоторого фрейма,называемого образцом. Образец – это, по сути, фрейм-прототип, т.е. у негозаполнены не все слоты, а только те, которые описывают  связи данного фрейма сдругими. Затем в силу необходимости, посредством пересылки сообщений, последовательнозапускаются присоединенные процедуры других фреймов и таким образомосуществляется вывод.

В качествезначения слота может выступать имя другого фрейма; так образуют сети фреймов.

Слоты могутсодержать фасеты, которыезадают дипазон или перечень его возможных значений (например, слот “возраст”может содержать фасет “максимальный возраст”

Различают фреймы – образцы илипрототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы – экземпляры, которые создаются дляотображения реальных ситуаций на основе поступающих данных.

Модель фреймаявляется достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить всемногообразие знаний о мире через:

-     фреймы – структуры,

-     фреймы – сценарии,

-     фреймы – ситуации.

Основнымпреимуществом фреймов как модели представления знаний является способностьотражать концептуальную основу организации памяти человека, а также еегибкость, наглядность и универсальность. Но она обладает высокой степеньюформализации и сложностью (низкое быстродействие машины вывода).

4. Формальные  логические модели.

Традиционно впредставлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные наклассическом исчислении предикатов 1 порядка, когда предметная область илизадача описывается в виде набора аксиом (правильных высказываний или объектов)и задаются правила построения новых объектов из других правильных объектовсистемы (правила вывода).

Пример.

1)высказывание:a>b представляется   термом p(a,b) (двуместныйпредикат), где p – предикатный символ, заменяющий знак “>";

2)высказывание “аппаратная ах – исправна” представляется  Q(x);

3)теоремаПифагора может быть представлена термом:

                         P![P2 (P3(x),P3 (y)),P3(z)]

В качествепредикатных символов могут использоваться следющие:

Ø — НЕВЕРНО ЧТО (ЗНАК ОТРИЦАНИЯ);

Ç -  И (ЗНАК КОНЪЮНКЦИИ);

È — ИЛИ (ЗНАК ДИЗЪЮНКЦИИ);

® -  ЕСЛИ … ТО (ЗНАК ИМЛИКАЦИИ);

Û — ТОГДА, КОГДА (ЗНАК ЭКВИВАЛЕНТНОСТИ);

" — ДЛЯ ВСЯКОГО ( ЗНАК КВАНТОРА ОБЩНОСТИ);

$ — СУЩЕСТВУЕТ (ЗНАК КВАНТОРА СУЩЕСТВОВАНИЯ).

В различныхлогических системах используются разнообразные правила вывода. Приведем дванаиболее распространенные.

Правило подстановки. В формуле,которая уже выведена, можно вместо некоторого высказывания подставить любоедругое присоблюдении условия: подстановка должна быть сделана во всех местахвхождения заменяемого высказывания в данную формулу.

Правилозаключения. Если a и a®b являются истинными высказываниями  посылками, тогда и высказываниезаключение b также истина. Записывается правило ввиде дроби

/> 

Особенностьсистем представления знаний заключается в том, сто они моделируют деятельностьчеловека, осуществляемую часто в неформальном виде. Модели представления знанийимеют дело с информацией, получаемой от экспертов, которая часто носиткачественный и противоречивый характер. Для обработки с помощью ЭВМ такаяинформация должна быть приведена к однозначному  формализованному виду.Методологией формализованного представления знаний является логика.

2.   СТРУКТУРА И РЕЖИМЫ РАБОТЫ ЭС

Знания, которыми обладаетспециалист в какой-либо облас­ти (дисциплине), можно разделить наформализованные (точные) и неформализованные (неточные).Формализованныезнания фор­мулируются в книгах и руководствах в виде общих и строгихсуждений (законов, формул, моделей, алгоритмов и т.п.), от­ражающихуниверсальные знания.Неформализованные знания, как правило, непопадают в книги и руководства в связи с их конкретностью, субъективностью, иприблизительностью. Знания этого рода являются результатом обобщениямноголетнего опыты работы и интуиции специалистов. Они обычно представляют со­боймногообразие эмпирических (эвристических) приемов и пра­вил.

В зависимости от того, какиезнания преобладают в той или иной области (дисциплине), ее относят кформализованным (если преобладают неточные знания) описательным областям.Задачи, решаемые на основе точных знаний, называют формали­зованными, а задачи,решаемые с помощью неточных знаний,- неформализованными. (Речь идет не онеформализуемых, а о не­формализованных задачах, т.е. о задачах, которые,возможно, и формализуемы, но эта формализация пока неизвестна.

Традиционное программирование вкачестве основы для раз­работки программы использует алгоритм, т.е.формализованное знание. Поэтому до недавнего времени считалось, что ЭВМ неприспособлены для решения неформализованные задач. Расшире­ние сферыиспользования ЭВМ показало, что неформализованные задачи составляют оченьважный класс задач, вероятно, значи­тельно больший, чем класс формализованныхзадач. Неумение решать неформализованные задачи сдерживает внедрение ЭВМ вописательные науки. Основной задачей информатики является внедрение ее методовв описательные науки и дисциплины. На основании этого можно утверждать, чтоисследования в области ЭС занимают значительное место в информатике.

Ньюэлл предложил относить кнеформализованным задачам те, которые обладают одной или несколькими изследующих осо­бенностей:

алгоритмическое решение задачинеизвестно (хотя, возмож­но, и существует) или не может быть использовано из-заогра­ниченности ресурсов ЭВМ (времени, памяти);

задача не может быть определенав числовой форме (требу­ется символьное представление);

цели задачи не могут бытьвыражены в терминах точно оп­ределенной целевой функции.

Как правило, неформализованныезадачи обладают неполно­той, ошибочностью, неоднозначностью и (или) противоречи­востьюзнаний (как данных, так и используемых правил преоб­разования).

Экспертные системы не отвергаюти не заменяют традицион­ного подхода к программированию, они отличаются оттрадици­онных программ тем, что ориентированы на решение неформали­зованныхзадач и обладают следующими особенностями:

алгоритм решений не известензаранее, а строится самой ЭС с помощью символических рассуждений, базирующихсяна эв­ристических приемах;

ясность полученных решений, т.е.система «осознает» в терминах пользователя, как она получила решение;

способность анализа и объяснениясвоих действий и знаний;

способность приобретения новыхзнаний от пользовате­ля-эксперта, не знающего программирования, и изменения всо­ответствии с ними своего поведения;

обеспечение«дружественного», как правило, естествен­но-языкового (ЕЯ) интерфейсас пользователем.

Обычно к ЭС относятсистемы, основанные на знаниях, т.е. системы, вычислительнаявозможность которых является в пер­вую очередь следствием их наращиваемой базызнаний (БЗ) и только во вторую очередь определяется используемыми метода­ми.Методы инженерии знаний (методы ЭС) в значительной сте­пени инвариантнытому, в каких областях они могут применять­ся. Области применения ЭС весьмаразнообразны: военные при­ложения, медицина, электроника, вычислительнаятехника, гео­логия, математика, космос, сельское хозяйство, управление,финансы, юриспруденция и т.д. Более критичны методы инжене­рии знаний к типурешаемых задач. В настоящее время ЭС ис­пользуются при решении задач следующихтипов: принятие реше­ний в условиях неопределенности (неполноты), интерпретациясимволов и сигналов, предсказание, диагностика, конструиро­вание, планирование,управление, контроль и др.

СТРУКТУРА И РЕЖИМЫ РАБОТЫ ЭС

Экспертные системы – это сложные программные комплексы, аккумулирующиезнания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этотэмпирический  опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.

/>


    

             Пользователь                                                                           Инженер по знаниям

                                             

                                                                                                                              Эксперт

 

 

 

 

Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система.Обычно его квалификация недостаточно высока и поэтому он нуждается в помощи иподдержке своей деятельности со стороны экспертной системы.

Инженер по знаниям – специалист по ИИ, выступающий в роли промежуточногобуфера между экспертом и базой знаний.

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователяс ЭС как на стадии ввода информации, так и на стадии  получения результатов.

База знаний (БЗ) – ядро ЭС, представляющее собой совокупность знаний предметнойобласти, записанная на машинный носитель в форме, понятной пользователю иэксперту.

Решатель  — программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основе знаний, имеющихся вБЗ.

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получать ответына вопросы: “Как была получена та или иная рекомендация ?” и “Почему системаприняла такое решение?”

Интеллектуальный редактор БЗ – программа, представляющая инженеру по знаниямвозможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает подсистему вложенныхменю, шаблонов языка представления знаний, подсказок и т.д.

Экспертнаясистема работает в двух режимах: приобретения знаний и решения задач(называемом также режимом консульта­ции или режимом использования ЭС).

Врежиме приобретениязнаний общение с ЭС осуществляет через посредничество инженера познаниям эксперт. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупностиданных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и зна­чения,существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулированияданными, характерные для рассматри­ваемой проблемной области. Эксперт,используя компонент при­обретения знаний, наполняет систему знаниями, которыепозволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) ре­шать задачи изпроблемной области.

Важную роль в режимеприобретения знаний играет объясни­тельный компонент. Именно благодаря емуэксперт на этапе тестирования локализует причины неудачной работы ЭС, чтопозволяет эксперту целенаправленно модифицировать старые или вводить новыезнания. Обычно объяснительный компонент сооб­щает следующее: как правилаиспользуют информацию пользова­теля; почему использовались или неиспользовались данные или правила; какие были сделаны выводы и т.п. Всеобъяснения де­лаются, как правило, на ограниченном естественном языке или языкеграфики.

Врежиме консультацииобщение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результати (или) способ по­лучения решения. Пользователь в зависимости от назначения ЭСможет не быть специалистом в данной проблемной области, в этом случае онобращается к ЭС за советом, не умея получить ответ сам, или быть специалистом,в этом случае он обращает­ся к ЭС, чтобы либо ускорить процесс получениярезультата, либо возложить на ЭС рутинную работу. Термин«пользователь» является многозначным, так как кроме конечногопользователя применять ЭС может и эксперт, и инженер по знаниям, и прог­раммист.

В режиме консультации данные озадаче пользователя обра­батываются диалоговым компонентом, который выполняетследую­щие действия:

распределяет роли участников(пользователя и ЭС) и орга­низует их взаимодействие в процессе кооперативногорешения задачи;

преобразует данные пользователяо задаче, представленные на привычном для пользователя языке, во внутреннийязык сис­темы;

преобразует сообщения системы,представленные на внут­реннем языке, в сообщения на языке, привычном дляпользова­теля (обычно это ограниченный естественный язык или язык графики).

После обработки данные поступаютв РП. На основе входных данных из РП, общих данных о проблемной области иправил из БЗ решатель (интерпретатор) формирует решение задачи.

В отличие от традиционныхпрограмм ЭС в режиме решения задачи не только исполняет предписаннуюпоследовательность операций, но и предварительно формирует ее. Если ответ ЭС непонятен пользователю, то он может потребовать объяснения, как ответ получен.

еще рефераты
Еще работы по радиоэлектронике