РЕАЛІЗАЦІЯ ФОРМАЛЬНИХ МЕТОДІВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО КЕРУВАННЯ НА ОСНОВІ НЕЧІТКИХ ЗНАНЬ ПРО НАФТОГАЗОВІ ОБ’ЄКТИ
Ключові слова:
нафтогазовий об’єкт, інтелектуальні системи, правила, нечіткі правила, знання, логічний висновок, нечіткість, невизначеність, база знань, нечітка логіка.Анотація
Проаналізовано структуру, методи та засоби використання правил в інтелектуальних інформаційних системах, що працюють з нафтогазовими об’єктами, а також в інформаційних інтелектуальних системах на основі баз даних та знань про нафтогазові об’єкти. Виділено класи та функціональність чітких правил, правил з невизначеністю, правил з коефіцієнтами впевненості, нечітких правил з лінгвістичними входженнями. Досліджено структуру формального підходу реалізації інтелектуального керування в автоматизованих системах на основі нечіткої логіки та нечітких множин з центральним елементом в формі бази знань нечітких правил. Запропоновано структуризацію функціональності етапів циклу фазифікації та дефазифікації вхідних чітких даних про генерацію керуючих впливів на множині нафтогазових об’єктів та їх складових входжень, визначено основні процедурні елементи організації нечіткого логічного висновку, особливості функціональності композиційних перетворень та сутність процедури дефазифікації результатів інтелектуального перетворення даних всередині автоматизованої інтелектуальної системи з метою їх передачі на нижній рівень керування в чіткій формі. Основним результатом дослідження є виділення концепції побудови ефективного контролю в автоматизованих інтелектуальних системах шляхом класифікації робочої множини даних на структуровані, неструктуровані, слабоструктуровані, чіткі та нечіткі дані і визначення стратегії інтелектуального контролю на основі правил з лінгвістичними входженнями та застосування методів верифікації функцій належності.
Завантаження
Посилання
2 Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. – 1965. – 8 (3). – Р. 338–353.
3 Юрчишин В. М. Інформаційне моделювання нафтогазових об’єктів: монографія / В. М. Юрчишин, В. І. Шекета, О. В. Юрчишин – Івано-Франківськ: Вид-во Івано-Франківського нац. техн. ун-ту нафти і газу, 2010 – 196 с.
4 Круглов В. В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода / В. В. Круглов, М. И. Дли. – М.: Физматлит, 2002. – 252 с.
5 Круглов В. В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети / В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голунов. – М.: Физматлит, 2001. – 221с.
6 Демчина М. М. Формальні методи інтерпретації даних та знань про нафтогазові об’єкти / М. М. Демчина, В. Р. Процюк, В. І. Шекета // Науковий вісник Івано-Франківського національного технічного університету нафти і газу. – 2011. – №1. – С. 100-108.
7 Демчина М. М. Моделювання нафтогазової предметної області на основі фреймовопродукційного підходу / М. М. Демчина, В. Р. Процюк, В. І. Шекета // Збірник наукових праць національного гірничого університету. – Дніпропетровськ, 2011. – №36. – Т. 1. – С. 98- 105.
8 Dubois D. Fuzzy rules in knowledgebased systems – Modelling gradedness, uncertainty and preference./ D. Dubois, H. Prade // An introduction to Fuzzy Logic Applications in Intelligent Systems. – 1992. – Vol. 165. – P. 45-68.
9 Dubois D. Fuzzy sets in approximate reasoning. Part 1: Inference with possibility distributions / D. Dubois, H. Prade // Fuzzy Sets and Systems – Special memorial volume on foundations of fuzzy reasoning. – 1991. – 5 March. – Vol. 40. Iss. 1. – P. 143-202.
10 Dubois D. Gradual inference rules in approximate reasoning / D. Dubois, H. Prade // Information Sciences. – 1992. – 1-2 May. – Vol. 61 Iss. – P. 103-122.
.png)
1.png){kind=logo}
