Моделирование инструментальных двигательных действий оператора

Тип работы:
Диссертация
Предмет:
Теоретические основы информатики
Страниц:
296


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

В течение 80−90 годов прошлого века большое внимание исследователей в области искусственного интеллекта и инженеров по знаниям привлекала задача автоматизации профессиональных навыков человека- эксперта в узкой предметной области- создание систем, основанных на знаниях, экспертных систем [Уотермен- Брукин и др.- Таунсенд и др.- Нейлор- Джексон- Коровин и др., 1991]. Фундаментальной основой' экспертных систем стало признание того, что приблизиться к профессиональным высотам деятельности человека- эксперта можно, только используя его (человека-эксперта) знания [Сергеев, 2004b].

Однако существуют навыки, на развитие и совершенствование которых ушло гораздо больше сил и времени, чем на профессиональные. Это навыки, лежащие в основе двигательной активности человека, которые не менее востребованы при реализации технических систем, таких как роботы, манипуляторы, автопилоты, автономные мобильные системы. Реализация более & laquo-мягкого»- и интеллектуального управления такими объектами может значительно повысить эффективность функционирования таких систем и расширить области их применения.

Хотя двигательная активность присуща любому здоровому человеку, реализовать даже некоторые её элементы в автономных или автоматизированных системах трудно. Достаточно посмотреть на результаты «ROBOCUP- 2003,2004» [www. robocup. org], чтобы убедиться в скромных успехах моделирования двигательной активности человека, несмотря на отдельные успехи роботов фирм SONY (SDR-4x) и Honda (Asimo). Ситуация складывается таким образом, что полнофункциональные технические системы не могут реализовать свои мобильные возможности в силу ограниченности своих & laquo-интеллектуальных»- возможностей.

С большими проблемами сталкиваются создатели роботов при решении задачи & laquo-осознания»- роботом внешней ситуации и & laquo-принятия решений& raquo- в соответствии с ней [Берштейн и др., 1986- 1989- 1993- 1998]. В частности, необходимо решать задачу составления и корректировки в реальном масштабе времени плана двигательных действий [Сергеев, 2004b].

Исследованием двигательной активности в настоящее время занимаются специалисты в области физиологии, биомеханики, спортивной медицины. Однако направлены они, в основном, на усовершенствование элементов обучения и совершенствование двигательной активности в спорте, на создание технических устройств с удобными органами управления и на прочие аналогичные приложения.

Как и в классических экспертных системах, мы сузим задачу до моделирования конкретных действий для получения приемлемых для реализации результатов. Мы будем моделировать не целиком двигательную активность человека, а создадим возможность для моделирования конкретных двигательных действий оператором. Итак, какие же именно возможности и способности нас интересуют. По внешним признакам их можно разделить на область восприятия и область реализации целенаправленных двигательных действий. Имеются две полярные возможности рассмотрения восприятия и реализации двигательных действий: рассмотрение этих областей с минимальной функциональной нагрузкой, только с точки зрения механизма означивания терминальных атрибутов- связывание этих максимально функционально нагруженных функций в единую цепочку, моделирующую двигательные действия.

В области восприятия уникальны следующие возможности человека-оператора:

— возможности отличать при необходимости предметы друг от друга -раздельное восприятие окружения-

— возможности определять взаимное положение объектов в пространстве-

— возможности объединять совокупность различных объектов в единую & laquo-осмысленную»- общность-

— возможности по отдельным доступным элементам классифицировать объект или совокупность объектов-

— возможности & laquo-представлять»- свое положение в пространстве и взаимное расположение объектов в период временного отсутствия информации от сенсоров-

— возможности восприятия вышеперечисленного в движении-

— возможности восприятия темпоральных характеристик внешних событий и процессов.

В области реализации двигательных действий нас будут интересовать следующие возможности [Сергеев, 2004b]:

— пространственное согласование сложных двигательных действий-

— темпоральное согласование сложных двигательных действий-

— непрерывная корректировка заранее спланированных действий.

Полное моделирование этих возможностей двигательной активности в настоящее время представляет неразрешимую задачу. А вот задачу моделирования отдельных свойств, применительно к конкретному двигательному действию, автор считает решаемой.

Наиболее показательным примером для демонстрации (реализации) предлагаемой модели двигательной активности являются технические объекты, которые имеют техническую возможность частично или полностью, автономно или под управлением оператора выполнять двигательные действия, аналогичные тем, которые выполняет человек. Это могут быть объекты, которые имеют кинематическую схему, аналогичную & laquo-человеческой»-, роботы — антропоиды, манипуляторы. Интересны также другие приложения, когда человеческие возможности остаются скрытыми в механизмах ничего общего не имеющих с человеческими. Например, интеллектуальное управление приводами, управление видеокамерой, реализация плавного управления рулями. Продолжением внедрения человеческих возможностей в технические системы является интеллектуальное управление& raquo- не только в смысле интеллектуализации алгоритмов, но и в реализации управления конкретными приводами робота.

Перечислим предметные области, в которых применимы описываемые модели — двигательных действий оператора.

Группа 1 — неавтономные антропоцентрические системы с наличием двигательных действий для технического объекта (системы) по кинематической схеме отличной от человеческой: модели, для анализа двигательных действия оператора, обучающие модели (вождение автомобиля, самолета, управление краном, экскаватором.) — модели, исправляющие (сглаживающие) действия оператора (управление манипуляторами, восстановление нарушенной двигательной активности, корректирующие протезы.) —

Группа 2 — неавтономные антропоцентрические системы с наличием двигательных действий для технических объектов (систем), по кинематической схеме схожими или имитирующими человека- оператора: модели управления роботами, манипуляторами.

Группа 3 — автономные антропоидные технические системы с наличием особых требований к реализации двигательных действий.

Модели, имитирующие двигательные действия оператора в автономных объектах (системах) [Ленский и др.] или предоставляющие автономные, в том числе и аварийные режимы.

Группа 4 — автономные системы с необходимостью реализации двигательных действий без особых требований к ним.

То есть существует совокупность задач, которые человек оператор выполняет, присутствуя на объекте или удаленно. Присутствуя на объекте, оператор использует свои возможности восприятия внешних объектов для осуществления конкретных двигательных действий. Как правило, это достаточно сложные действия или действия со сложными механизмами и двигательные действия являются лишь компонентами решения таких задач.

Целью внедрения таких моделей двигательных действий является осуществление эффективного контроля за действиями оператора, улучшение удаленного автоматизированного решения задач (в том числе и с задержкой реализации управляющего воздействия), а так же реализация автономного функционирования таких систем.

Предлагаемая модель двигательных действий создана на основе исследований авторов, описанных в источниках, приведенных ниже:

— общие принципы построения моделей поддержки принятия решений и систем управления с элементами искусственного интеллекта: Поспелов Д. А [Поспелов, 1981- 1988- 1989], Поспелов Г. С. [Поспелов Г. С., 1988], Амамия М., Танака Ю. [Амамия и др. ], Вагин В. Д. [Вагин 1988- Вагин и др. 2004], Тарасов В. Б. [Тарасов], Розен В. В. [Розен]-

— способы представления и оперирования знаниями и данными: Берштейн JT.C., Коровин С. Я., Мелихов А. Н., [Берштейн и др., 1990- 1994а- Мелихов и др., 1990а], Зиновьев А. А. [Зиновьев], Кесс Ю. Ю. [Кесс, 1986], Корнеев В. В., Гареев А. Ф., Васютин С. В., Райх В. В. [Корнеев и др. ], Левин Р. [Левин и др. ], Люгер Джорж Ф. [Люгер], Минский М. [Минский], Нейлор К. [Нейлор], Нильсон Н. [Нильсон], Осуга С. [Осуга], Пойа Дж. [ПоЙа], Поспелова Д. А. [Поспелов, 1989- 1990а- 1990b- 1990с] [Гаазе- Рапопорт], Поспелов Г. С. [Поспелов Г. С., 1988], Таунсенд К., Фохт Д. [Таунсенд], Тыугу Э. Х. [Тыугу], Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. [Тэрано и др. ], Уотермен Д. [Уотермен], Уэно X., Кояма Т., Окамото Т., Мацуби Б., Исидзука М. [Уэно и др], Фостер Дж. [Фостер], Элти Дж., Кумбс М. [Элти и др. ], Togai М., Watanabe Н. [Togai and etc., 1986a-b]-

-представление и использование нечетко определенных знании и данных: особо и отдельно Заде Л. А. [Заде, 1974- 1976- 1980], Аверкин А. Н., Головина Е. Ю, Сергиевский А. Е. [Аверкин и др, 1997], Беллман Р. [Беллман и др., 1976], Берштейн Л. С., Мелихов А. Н., Коровин С. Я. [Берштейн Л.С. др., 1989а, Ь, 1990- 1992- 1993- 1994а- 1994b- 1999а, Ь- 2001- 2003а, Ь, с, d, е- Мелихов и др., 1986- 1990а, Ь, с], Боженюк А. В. [Боженюк, 1999d], Борисов

A.Н., Алексеев А. В., Крумберг А. О., Меркурьев Г. В. [Борисов и др. 1982- 1989], Ежкова И. В. [Ежкова и др. ], Ковалев С. М. [Ковалев, 1982] Баронец

B.Д., Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. [Тэрано и др. ], Ульянов С. В., Язенин

A.В [Ульянов, 1991- 2001], Ягер Р. [Ягер под ред. ]- -представление знаний о пространстве и времени:

Кандрашина Е. Ю, Поспелов Д. А. [Кандрашина и др. ], Ковалев С. М. [Ковалев, 2000а, b- 2001а, Ь, с- 2002а], Еремеев А. П. [Еремеев и др., 2000]- -исследования представления структур данных и знаний (в том числе и нечетких) с помощью графов и гиперграфов: Берж К. [Берж, 1962], Берштейн JI.C. [Берштейн, 1975- 1976- 1982а, Ь- Берштейн и др., 1999а], Боженюк А. В. [Боженюк, 1999d], Зыков А. А. [Зыков и др., 1974], Касьянов

B.Н., Евстигнеев В. А. [Касьянов и др. ], Кормен Т., Лейзерсон. Ч., Риверст Р. [Кормен Т. и др. ], Кристофидис Н. [Кристофидис], Мелихов А. Н., Курейчик В. М., Черняк М. М. [Мелихов и др., 1974- 1977а, Ь- 1980- 1981- 1986- 1990а, Ь, с], Оре О. [Оре, 1986], Харри Ф., Палмер Э. [Харри и др. ], Цой С., Цхай С. М. [Цой и др. ], Шилов А. А. [Шилов]-

-техническое зрение, распознавание образов и обработка видеоинформации: Гостев И. М. [Гостев], Зенкин А. А. [Зенкин], Казанов М. Д. [Казанов], Мартинес Ф. [Мартинес], Матвеев И. А., Мурынин А. Б. [Матвеев и др. ], Рахманкулов В. З., Ахремов А. А., Герасимов, Новиков О. А. [Рахманкулов и др. ], Фу К. [Фу].

Цели и задачи исследования. Целью исследования является создание набора средств и методики для моделирования элементов двигательных действий оператора в автономных технических или технологических объектах или системах.

Основными задачами, стоящими перед исследователем, являются: 1. Разработка и исследование набора средств эффективного представления инструментальных двигательных действий оператора. Разработка структуры модели инструментальной двигательной активности оператора, а также механизма взаимодействия компонентов в реальном масштабе времени.

2. Разработка средств символьного представления взаимного расположения предметов и & laquo-осознания»- своего местоположения, разработка средств символьных вычислений при перемещении предметов или изменении своего местоположения-

3. Разработка средств представления в модели темпоральных характеристик внешних событий и процессов, выбор средств представления согласованных управляющих воздействий в реальном масштабе времени.

4. Разработка способа представления’положения и перемещения объектов на плоскости и в пространстве в условиях неточности данных, предоставляемых сенсорами.

5. Представление в модели уникальных возможностей (способностей) человека, таких как:

• изменяющиеся ограничения мобильных и силовых возможностей оператора, приспособление модели к таким изменениям- 4

• обеспечение возможности изменения лингвистического описания (представления) в реальном масштабе процесса моделирования (управления) —

• обеспечение возможности сведения данных от различных источников к единому лингвистическому значению (значению лингвистической переменной).

6. Разработка эффективных алгоритмов функционирования моделей инструментальной двигательной активности оператора.

Методы исследований. Для решения задач моделирования использованы методы теории нечетких множеств и нечеткой логики, темпоральной логики и фреймовой теории.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые предложена полнофункциональная модель инструментальных двигательных действий реального масштаба времени для реализации в автономных мобильных технических объектах (системах).

2. Разработана графовая и гиперграфовая модель выполнения фреймовых трансформаций в системах фреймов для обработки визуальной информации в автономных мобильных системах для решения таких задач, как ориентирование в окружающей обстановке, планирование перемещения в пространстве. Активность фреймовых моделей ранее обеспечивались выводами в межфреймомых сетях, что не соответствует изначальному трактованию фреймов, как структуры для представления стереотипных ситуаций.

3. Впервые разработана темпоральная подсистема (ТПС) реального масштаба времени модели инструментальных двигательных действий оператора. ТПС создана посредством объединения отношений нескольких темпоральных теорий. Для использования в реальном масштабе времени в ТПС введены отношения с различных позиций наблюдателя и отношения нечетко определенных исторических темпоров.

4. Впервые предложен способ представления положения объектов на плоскости и в пространстве в условиях неточности данных, предоставляемых сенсорами, с помощью одной сложной лингвистической переменной в нечеткой лингвистической системе координат. Для описания перемещения объектов на плоскости и в пространстве введены нечеткие переменные третьего порядка. Предложенный способ представления положения и перемещения объектов отличается от используемых другими авторами (совокупности разложения по одномерным ЛП) близостью к предметной области — операторскому представлению положения и перемещения мобильных объектов.

5. Впервые введены специальные типы лингвистических переменных для представления изменения мобильных и силовых возможностей оператора, обеспечения возможности изменения лингвистического описания в реальном масштабе процесса моделирования и сведения данных от различных источников к единому представлению. Используемые ранее лингвистические переменные ограничивали возможности моделирования динамических процессов для мобильных объектов в реальном масштабе времени в условиях неполноты и недостоверности данных.

6. Разработаны алгоритмы логического вывода с использованием специальных типов ЛП (сложных, сдвоенных, составных), операций сужения лингвистического описания атрибутов, метода уточнения лингвистического описания атрибутов, адекватно представляющие инструментальные двигательные действия и отличающиеся от известных возможностью модификации описания атрибутов в процессе функционирования модели.

Разработаны программые и программно- аппаратные комплексы для демонстрации и исследования предлагаемых методик. Разработаны и внедрены в эксплуатацию реальные программно- аппаратные комплексы, что подтверждено актами внедрения, представленными в приложении.

Практическая ценность. Практическую ценность представляет как совокупность методов, объединенных в модель инструментальной двигательной активности оператора, так и использование отдельных предложенных методов при проектированнии автономных систем с элементами принятия решений.

Предложенные методы являются универсальными и могут быть использованы для систем управления автономными мобильными объектами и при проектировании распределенных информационно- управляющих систем.

Теоретические результаты, полученные в диссертационной работе, использованы в четырех научно- исследовательских работах, научным руководителем и основным исполнителем которых являлся автор.

Достоверность научных и практических результатов работы подтверждается вычислительными экспериментами, имитационным и аппаратным моделированием инструментальной двигательной активности на специально разработанном програмно — аппаратном комплексе, результатами использования предложенных методов и алгоритмов в программно-аппаратных комплексах в соответствии с приложенными актами внедрения (Приложение 6).

Реализация результатов работы. Научные и практические результаты изложены в статьях и монографиях, использованы при подготовке методических материалов и чтении лекций на кафедре Математического обеспечения применения ЭВМ и Военно- морской кафедре ТРТУ.

Материалы работы использованы при создании программно-аппаратного комплекса распределенной обработки данных экологических гидрофизических и гидрохимических исследований акватории Азовского моря. Программо — аппаратный комплекс в составе бортовой системы управления и буйковой станции (Приложение 5) использован для исследования акватории Азовского моря в двух экспедициях на НИС & laquo-Акванавт»-, а также акватории Таганрогского залива.

Материалы работы использованы при создании & laquo-Автоматизированной системы управления технологическим производством нефтедобычи при кустовой системе обустройства скважин& raquo-. АСУ ТП нефтедобычи внедрена на одном из нефтедобывающих предприятий Западной Сибири.

Для исследования теоретических положений диссертации разработана програмная модель нечеткого логического вывода с использованием уточнения лингвистического описания, а также программно- аппаратный комплекс & laquo-Качающаяся платформа& raquo- (Приложения 2,3) [Зарницин и др., 2004].

Диссертация выполнена в соответствии с одним из основных направлений научно — исследовательских работ Таганрогского государственного радиотехнического университета & laquo-Формальные системы, искусственный интеллект и системы принятия решений& raquo-. Автор классифицирует свою работу как решение крупной научной проблемы, имеющей важное хозяйственное значение. Акты внедрения научных результатов прилагаются к диссертационной работе.

Основные результаты, выносимые на защиту: графовая (гиперграфовая) модель выполнения фреймовых трансформаций, используемая для описания изменения расположения внешних объектов при перемещении объекта моделирования-

— темпоральная подсистема с использованием взаимосвязи трех темпоральных теорий и обозначением позиции наблюдателя, способ построения темпоральных последовательностей или темпоральных планов- механизм совместного функционирования (взаимодействия) фреймовых, темпоральных и нечетких подсистем модели инструментальной двигательных действий оператора-

— нечеткая полярная система координат для определения положения объекта на плоскости и в пространстве-

— нечеткая лингвистическая система координат для определения положения динамических объектов- способ кусочно-линейной модификации (преобразования) предметных шкал для приспособления описания атрибута с помощью лингвистической переменной к изменению условий функционирования модели-

— метод описания значений нечетко определенных атрибутов с использованием сдвоенной лингвистической переменной-

— метод описания значений нечетко определенных атрибутов с использованием составной лингвистической переменной-

— метод описания значений нечетко определенных атрибутов с использованием сложной лингвистической переменной-

— операция сужения лингвистического описания атрибутов для определения мобильных возможностей объектов со встроенными системами принятия решений-

— метод использования нечетких переменных третьего порядка для характеристики скорости изменения атрибутов, описанных лингвистическими переменными-

— метод уточнения и использования лингвистического описания в областях абсолютного доминирования термов.

Апробация результатов диссертационной работы. Основные результаты работы докладывались автором на следующих конференциях: международной конференции «International Fuzzy System and Intelligent Control Conference» (U.S.A., Louisville, 1992 г.) — Всесоюзной научно-практической конференции & laquo-Создание и применение гибридных экспертных систем& raquo- (Рига, 1990 г.) — «39 научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава ТРТИ& raquo- (Таганрог, 1992 г.) — научно-практической конференции & laquo-Интеллектуальные САПР& raquo- (Таганрог, 1992, 2002гг.) — Всесоюзной научно-практической конференции & laquo-Гибридные интеллектуальные системы& raquo- (Ростов-на-Дону, Терскол, 1991 г.) — научно-технической конференции & laquo-Нечеткие системы, инженерия знаний и разработка промышленных технологий& raquo- (Тверь, 1994 г.) — межвузовской научно- методической конференции & quot-Компьютерные технологии подготовки специалистов военно-морского флота& quot- (Санкт-Петербург, 1995 г.) — межвузовской научно- технической конференции & quot-Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы подготовки специалистов& quot- (Петродворец, 2000 г.) — международной конференции & laquo-Электроника и связь& raquo- (Киев, 2001 г.) — международном конгрессе & laquo-Искусственный интеллект в 21 веке& raquo-, IEEE AIS"01, 1САГ2001 (Дивноморское, 2001 г.) — межвузовской научно- методической конференции

Пути реализации плана развития системы военного образования в гражданских вузах& raquo- (Нижний Новгород, 2001 г.) — международных конференциях по мягким вычислениям и измерениям SCM"01, SCM"02 (Санкт-Петербург, 2001, 2002гг.) — международных научно-технических конференцях IEEE, AIS", CAD (Дивноморское, 2002, 2003, 2004 гг.) — Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Сочи, 2003 г.) — Всероссийской научной конференции & laquo-Управление и информационные технологии& raquo- (Санкт- Петербург, 2003 г.) — научно-технических конференциях профессорско- преподавательского состава, аспирантов и сотрудников ТРТУ (Таганрог, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003гг.).

Публикации по теме диссертационной работы. По теме диссертационной работы опубликовано 44 печатные работы, в том числе две монографии в издательстве Ростовского государственного университета.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, приложения и списка использованной литературы. Общий объем диссертации составляет 286 страниц машинописного текста, содержит 106 рисунков и 14 таблиц. Список литературы включает 156 наименований.

ВЫВОДЫ

В настоящей главе большое внимание уделено определению (описанию) нечеткого положения объекта в пространстве. Понятие составной ЛП обобщено для трехмерного варианта. Это позволяет строить достаточно сложные и эфективные системы управления сложными мобильными объектами.

В главе представлен набор инструментов для инженерии знаний при формализации достаточно широкого круга задач, связанных с управлением динамическими объектами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе впервые автором создана полнофункциональная модель инструментальных двигательных действий реального масштаба времени для реализации уникальных возможностей двигательной активности человека — оператора в автономных мобильных технических объектах (системах).

При создании модели автором разрешен ряд проблем, имеющих теоретическое и практическое значение, как в составе модели, так и отдельно.

1. Для решения задачи разработки средств символьного представления взаимного расположения предметов и & laquo-осознания»- своего местоположения создана графовая и гиперграфовая модель выполнения фреймовых трансформаций в системах фреймов для обработки визуальной информации в автономных мобильных системах. Активность фреймовых моделей ранее обеспечивались выводами в межфреймовых сетях, что не соответствует изначальному трактованию фреймов, как структуры для представления стереотипных ситуаций.

2. Для представления в модели временных характеристик внешних событий и процессов, а также согласования управляющих воздействий в реальном масштабе времени впервые разработана темпоральная подсистема реального масштаба времени посредством объединения отношений нескольких темпоральных теорий и введения отношений с различных позиций наблюдателя.

3. С целью представления положения и перемещения объектов на плоскости и в пространстве в условиях неточности данных, предоставляемых сенсорами, впервые предложен способ представления положения объектов на плоскости и в пространстве с помощью одной сложной лингвистической переменной в нечеткой лингвистической системе координат. Для описания перемещения объектов на плоскости и в пространстве введены нечеткие переменные третьего порядка. Предложенный способ представления положения и перемещения объектов отличается от используемых другими авторами близостью к операторскому представлению положения и перемещения мобильных объектов.

4. Для представления в модели уникальных возможностей (способностей) человека, таких как осознание ограничений мобильных и силовых возможностей, сведение данных от различных источников к единому представлению, впервые введены специальные типы лингвистических переменных. Используемые ранее лингвистические переменные ограничивали возможности моделирования динамических процессов для мобильных объектов в реальном масштабе времени в условиях неполноты и недостоверности данных.

5. С целью обеспечения эффективности функционирования модели инструментальной двигательной активности оператора разработаны алгоритмы логического вывода с использованием специальных типов ЛП (сложных, сдвоенных, составных), операций сужения лингвистического описания атрибутов, метода уточнения лингвистического описания атрибутов, адекватно представляющие инструментальные двигательные действия и отличающиеся от известных возможностью модификации описания атрибутов в процессе функционирования модели.

6. Правильность теоретических положений диссертационной работы, предложенных методики и алгоритмов подтверждается имитационным моделированием на специально разработанном программно- аппаратном комплексе & laquo-Качающаяся платформа& raquo-.

ПоказатьСвернуть

Содержание

Глава 1. Основные принципы построения моделей инструментальных двигательных действий оператора

1.1. Инструментальные двигательные действия оператора

1.2. Технические системы, как объекты- носители моделей инструментальных двигательных действий и систем принятия решений

Выводы

Глава 2. Фреймовые компоненты моделей инструментальных двигательных действий оператора

2.1. Общие положения фреймовой теории

2.2. Трактование основных терминов фреймовой теории

2.3. Реализации активности фреймовой сети

2.4. Представление фреймовых трансформаций

В ы воды

Глава 3. Темпоральные компоненты модели инструментальных двигательных действий оператора

3.1. Принципы построения темпоральных компонентов модели

3.2. Построение темпоральных отношений

3.3. Связь отношений разных темпоральных теорий

3.4. Отношения нечетко определенных исторических темпоров

3.5. Темпоральные отношения на циклических шкалах (носителях)

3.6. Использование темпоральных отношений

Выводы

Глава 4. Построение модели инструментальных двигательных действий оператора при управлении линейным перемещенем объекта на основе нечетких правил вывода

4.1. Постановка задачи

4.2. Описание положения и перемещения объекта

4.3. Описание управляющих атрибутов

4.4. Модификация функций принадлежности

4.5. Управление линейным перемещением объекта

Выводы

Глава 5. Построение модели инструментальных двигательных действий оператора при управлении донамическим объектом на плоскости на основе нечетких правил вывода

5.1. Постановка задачи

5.2. Описание свойств объекта

5.3. Описание перемещения внешнего объекта в лингвистической системе координат

5.4. Использование усечения лингвистического описания при моделировании инструментальной двигательной активности оператора на основе нечетких правил вывода

5.5. Мониторинг подвижного объекта с использованием лингвистических переменных третьего порядка

5.6. Моделирование элементов двигательной активности оператора при управлении динамическим объектом с использованием составных лингвистическох переменных

5.7. Уточнение и использование нечетких понятий при представлении предметной области

5.8. Использование сужения лингвистического описания для мобильных объектов

Выводы

Глава 6. Моделирование инструментальных двигательных действий оператора при управлении пространственным перемещением объекта на основе нечетких правил вывода

6.1. Постановка задачи

6.2. Представление предметной области

6.3. Моделирование управления объектом

Выводы

Список литературы

1. Аверкин и др. Аверкин А. Н., Головина Е. Ю., Сергиевский А. Е. |& gt-х Проектирование нечетких регуляторов на основе триангулярных норм & mdash-М. :

2. Известия академии наук. Теория и системы управления, 1997, № 5. с112−118. Арбиб. Абриб Майкл Метафорический мозг: Пер. с англ./ Под ред. и с предисл. Д. А. Поспелова. Изд. 2-е, стереотипное. М.: Едиториал УРСС, 2004. -304с. (Науки об искусственном.)

3. Анисов. Анисов A.M. Феномен Времени. Теоретический философский * журнал. «Credo». № 6 (24), 2000. http: //www. orenburg. rU/culture/credo/24/l. html

4. Амамия и др. Амамия М., Танака Ю. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект: Пер. с японск.- М. :Мир, 1993. -400с.

5. Арбиб. Абриб Майкл Метафорический мозг: Пер. с англ./ Под ред. и с предисл. Д. А. Поспелова. Изд. 2-е, стереотипное. М.: Едиториал УРСС, 2004. -304с. (Науки об искусственном.)

6. Беллман и др., 1976. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в I" расплывчатых условиях. В. кн.: Вопросы анализа и процедуры принятиярешений. -М.: Мир, 1976, с. 172−215.

7. Берж, 1962. Берж К. Теория графов и её применения. — М.: Иностранная литература, 1962. -319 с.

8. Берштейн, 1975. Берштейн Л. С. О композиции гиперграфов. В кн.: Однородные цифровые вычислительные и интегрирующие структуры. -Таганрог: ТРТИ, 1975, вып. IV, с. 192 — 197.

9. Берштейн и др., 1976. Бершетейн Л. С., Селянкин В. В. Линейное ф размещение гиперграфов. Изв. АН СССР. & laquo-Техническая кибернетика& raquo-, 1976, № 3, с. 128- 135.

10. Берштейн, 1982а. Берштейн Л. С. Последовательное размещение ориентированных гиперграфов первого рода. В. кн.: Методы автоматизации проектирования, программирования и моделирования. Таганрог, ТРТИ, 1982, вып. 3, с. 128−132

11. Берштейн, 1982b. Берштейн Jl.С. Представления ориентированных гиперграфов второго рода. В. кн.: Методы автоматизации проектирования, программирования и моделирования. Таганрог, ТРТИ, 1982, вып. 2, с. 149 -154

12. Берштейн и др., 1986. Берштейн Л. С., Мелехин В. Б. Моделирование оптимальных условных рефлексов поведения робота. В кн.: Методы построения алгоритмических моделей сложных систем. — Таганрог: ТРТИ. -1986. -Вып. 6, с. 69−74.

13. Берштейн и др., 1989а. Берштейн Л. С., Боженюк А. В. Нечеткий логический вывод на основе определения истинности нечеткого логического правила modus ponens / Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига: РПИ, 1989.С. 74−80.

14. Берштейн и др., 1989b. Берштейн Л. С., Мелехин В. Б., Канаев М. М. Выбор величины управления при реализации нечетких управляющих алгоритмов // Электронное моделирование. 1989. — № 1,с. 97−99.

15. Боженюк, 1999d. Боженюк А. В. Определение максимальных компонент связности нечётких графов// Труды 1 Всероссийской научно-технической конференции & laquo-Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве& raquo-. Ч. ХШ. Н. Новгород. 1999. с. 27.

16. Борисов и др. 1982. Борисов А. Н., Алексеев А. В., Крумберг и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. -256 с.

17. Борисов и др., 1989. Борисов А. Н., Алексеев А. В., Меркурьева Г. В. и др. Обработка нечёткой информации в системах принятия решений.: -М.: Радио и связь, 1989 г. -304с.

18. Брукин и др. Брукин А., Джонс П., Кокс Ф. и др.- Под ред. Р. Форсайта. Экспертнык системы. Принципы работы и примеры. -М.: Радио и связь, 1987. 220 е.: ил. (Кибернетика).

19. Вагин 1988. Вагин В. Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука Гл. ред. физ.- мат. лит. 1988. -384 е.- (Проб, искусств, интеллекта). ISBN 02−13 887−8.

20. Вагин и др., 2004. Вагин В. Н., Головина Е. Ю., Загорянская А. А., Фомина М. В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. / Под ред. В. Н. Вагина, Д. А. Поспелова. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2004. -704 с. -ISBN 5−9221−0474−8.

21. Гаазе- Рапопорт и др. Гаазе- Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. От амебы до робота: модели поведения/ Предисл. Э. В. Попова. Изд. 2-е. М.: Едиториал УРСС, 2004. -288с. (Науки об искусственном.)

22. Гостев. Гостев И. М. О методах распознавания графических образов. Известия академии наук. Теория и системы управления, 2004, № 1, с. 138 144.

23. Джексон. Джексон П. Введение в экспертные системы. -М.: Издательский дом & quot-Вильяме"-, 2001. -624с.

24. Ежкова и др. Ежкова И. В., Поспелов Д. А. Принятие решений при нечетких основаниях: 1. Универсальная шкала. Известия А Н СССР. Сер. & laquo-Техническая кибернетика& raquo-, 1977, № 6.

25. Жуковская и др. Жуковская М. В., Сергеев Н. Е. О решении задачи расшифровки данных динамометрирования штанговых глубинных насосов. 1САГ'2001. Материалы международного конгресса & laquo-Искусственный $ интеллект в 21 веке& raquo-. Москва. Физматлит, 200l.c. 418−425.

26. Поспелова. -М.: Наука, Гл. ред. физ. -мат. лит., 1991. -192 с. Зыков. Зыков А. А. Гиперграфы. Успехи математических наук, 1974, № 6, с. 89−154

27. Ильин. Ильин Е. П. Психомоторная организация человека: Учебник для ВУЗов, СПб. Питер, 2003. -384с.

28. Казанов. Казанов М. Д. Многомасштабный подход к определению контуров объектов по цифровым изображениям. Организационное управление и искусственный интеллект/ Труды института системного анализа Российской академми наук.- М.: ЕдиториалУРСС, 2003.С. 228−237.

29. Кандрашина и др. Кандрашина Е. Ю., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. Представление знаний о времени и пространстве в интелектуальных системах /Под ред. Поспелова Д. А. -М. :Наука Гл. ред. физ. -мат. лит. -328 е.- (Пробл. Искусст. интелекта) ISBN 5−02−14 096−1

30. Касьянов и др. Касьянов В. Н., Евстигнеев В. А. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение. — СПб.: БХВ-Петерберг, 2003. -1104с.

31. Кесс, 1986. Кесс Ю. Ю. Анализ и синтез фреймовых моделей АСУ. М.: Энергоатомиздат, 1986. — 168 с.

32. Кинг. Кинг Д. Создание эффективного программного обеспечения: Пер. с анг. М.: Мир, 1991 -288 с.

33. Ковалев, 1981. Ковалев С. М. Нахождение матриц нечетких отношений по известным входным и выходным характеристикам системы. В кн.: Оптиум номинала и задачи принятия решений, Таганрог, 1981. доп. ВИНИТИ, 24. 1983 № 1473−83 ДЕП.

34. Ковалев, 1982. Ковалев С. М. Методы идентификации расплывчатых структур. В кн.: Методы автоматизации проектирования и моделирования, Таганрог, 1982, вып.З.

35. Ковалев и др., 1999. Ковалев С. М., Шабельников А. Н. Синтез нечетких композиционных регуляторов на онове визуального анализа эпюр управления. Труды международной научно- практической конференции, Таганрог, ТРТУ, 1999, -75с.

36. Ковалев, 2001а. Ковалев С. М. Темпоральные модели анализа сложных динамических процессовна основе нечетких ориентированных гиперграфов. Известия ТРТУ. Тематический выпуск: Интеллектуальные САПР. Таганрог: Изд- во ТРТУ. 2001. с. 96−101.

37. Ковалев, 2001b. Ковалев С. М. Нечеткие темпоральные системы в моделях анализа аккустических процессов. 1САГ'2001. Материалы международного конгресса & laquo-Искусственный интеллект в 21 веке& raquo-. Москва. Физматлит, 2001. с. 847.

38. Ковалев, 2001с. Ковалев С. М., Щабельников А. Н. Автоматическое построение нечетких темпоральных систем на основе обучающих примеров. Известия ТРТУ № 4, 2001. Тематический выпуск: & laquo-Интеллектуальные САПР& raquo-. Таганрог: Издательство ТРТУ, 2001.С. 257.

39. Ковалев, 2002а. Ковалев С. М. Структурное обобщение нечетко- временных признаков в интеллектуальных модеях анализа динамических процессов. // Обозрение прикладной и промышленной математики. Том 9. Выпуск 1. Москва, 2003.с. 207.

40. Кормен и др. Кормен Т., Лейзерсон. Ч., Риверст Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО, 2000. с. 436- 564.

41. Корнеев и др. Корнеев В. В., Гареев А. Ф., Васютин С. В., Райх В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. & mdash-М.: & laquo-Нолидж»-, 2000. -352с.

42. Куликов и др., 2000. Куликов Ю. А., Куропатка И. П., Сергеев Н. Е. Технологический контроллер АСУ ТП. & laquo-Наука- производству& raquo-.№ 9. М.: 2000.С. 50−51.

43. Кристофидис. Кристофидис Н. Теория графов. Алгоритмический подход. -М.: Мир. 1978. -432с.

44. Левин и др. Левин Р. и др. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. -М: Финансы и статистика, 1990.- 239 с.

45. Ленский и др. Ленский А. В., Формальский A.M. Двухклесный робот-велосипед с гиростабилизаторм. Известия академии наук. Теория и системы управления, 2003, № 3, с. 176- 183.

46. Лохин и др. Лохин В. М, Макаров И. М., Манько С. В., Романов М. П. Методические основы аналитического конструирования регуляторов нечеткого управления. Известия академии наук. Теория и системы управления, 2000, № 1, с. 56- 69.

47. Люгер. Люгер Джорж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание: Пер. с англ.- М.: Издательский дом & quot-Вильяме"-, 2003. -864с.

48. Мелихов и др., 1974. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Курейчик В. М. Применение графов для проектирования дискретных устройств. М.: Наука, 1974. -303 с.

49. Мелихов и др., 1977а. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Черняк М. М. Операции над гиперграфами и взаимосвязь пространственной и временнойработы автоматов. Материалы IV Советско-Болгарского семинара. — Рига: 1977, с. 131−135.

50. Мелихов и др., 1977b. Мелихов А. Н., Берштейн JI.C. Операции над гиперграфами и их свойства. Изв. АН СССР. & laquo-Техническая кибернетика& raquo-, 1977, № 4, с. 142−149.

51. Мелихов и др., 1980. Мелихов А. Н., Берштейн JI.C. Конечные четкие и расплывчатые множества. Таганрог: ТРТИ. 1980. -102 с.

52. Мелихов и др., 1981. Мелихов А. Н., Берштейн JI.C. Гиперграфы и атоматизация проектирования дискретных устройств издательство Ростовского университета, 1981.- 112 с.

53. Мелихов и др., 1986. Мелихов А. Н., Берштейн JI.C., Коровин С. Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений. Таганрог: ТРТИ. 1986. -92 с.

54. Мелихов и др., 1990с. Мелихов А. Н., Берштейн JI.C., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. -М.: Наука, 1990. -272с.

55. Минский. Минский М. Фреймы для представления знаний: Пер. с анг. -М. Энергия, 1979. -159с.

56. Недосекин и др. Недосекин Д. Д., Прокопчина С. В., Чернявский Е. А. Информационные технологии интеллектуализации измерительных процессов.- СПб., Энергоатомиздат, Санкт- Петербргское отделение, 1995. -178с.

57. Нейлор. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с анг.- М.: Энергоатомиздат, 1991. -286 с.

58. Нильсон. Нильсон Н. Принципы искусственного интелекта: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1985. -376 с.

59. Пойа. Пойа Дж. Математика и правдоподобные рассуждения. М., 1975. -464 с.

60. Поспелов, 1981. Поспелов Д. А. Логико- лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоатомиздат, 1981. -232с.

61. Поспелов под ред., 1990b. Искусственный интеллект В 3-х кн. кн. 2. Модели и методы: Справочник Под ред. Д. А Поспелова- М.: Радио и связь, 1990. -304с.

62. Поспелов под ред., 1990с. Искусственный интеллект В 3-х кн. кн 3. Программные и аппаратные средства: Справочник/ Под ред. В. Н Захарова, В. Ф. Хорошевского.- М.: Радио и связь, 1990. -368 с.

63. Поспелов Г. С., 1988. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект- основа новой информационной технологии. -М.: Наука, 1988.

64. Сергеев, 2000а. Сергеев Н. Е. Информационная модель многоуровневой АСУ ТП. & quot-Известия ТРТУ& quot- № 1. Таганрог, 2000.С. 252−255.

65. Сергеев и др., 2000d. Сергеев Н. Е., Воронин Д. Ю., Добровольский С. В. Система автоматизации нефтедобычи при кустовой системе обустройства. & quot-Наука производству& quot- № 9. Москва, 2000. с. 13−16.

66. Сергеев и др., 2001а. Сергеев Н. Е., Добровольский С. В., Воронин Д. Ю. Удаленное авторское сопровождение АСУ ТП. & quot-Известия ТРТУ& quot- № 1. Таганрог, 2001.С. 236−237.

67. Сергеев, 2001 е. Сергеев Н. Е. Распределенная экспертная система в составе АСУ ТП нефтедобычи при кустовой системе обустройства. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Санкт-Петербург, 200 I.e. 147−148.

68. Сергеев 2001f. Сергеев Н. Е. Технология удаленного авторскогосопровождения автоматизированных систем управления технологическимипроцессами. Известия ТРТУ № 3. Таганрог, 2001.C. 239−242.

69. Сергеев и др., 2001j. Сергеев Н. Е., Добровольский С. В. АСУ ТП большойинформационной мощности от проектирования до промышленнойэксплуатации. Известия ТРТУ № 4. Таганрог, 2001. с. 246- 248.

70. Сергеев и др., 2001 h. Сергеев Н. Е., Фомин С. Ю., Сергеев Е. Н. Комплекснаяраспределенная система сбора и обработки данных экологическихгидрофизических и гидрохимических исследований акватории азовскогоморя. Известия ТРТУ № 4. Таганрог, 2001.C. 371.

71. Сергеев и др., 2002а. Сергеев Н. Е., Зарницин В. П., Добровольский С. В. Однородная мультиагентная SCADA-система. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям SCM-2002. Санкт-Петербург & laquo-Гидгометеоиздат»-, 2002.С. 194 -197.

72. Таунсенд и др. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. /Предисл. Г. С. Осипова. -М.: Финансы и статистика, 1990. -320 с.

73. Тыугу. Тыугу Э. Х. Концептуальное программирование. -М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984−256 с. (Проблемы искусственного интелекта)

74. Тэрано и др. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. -М.: Мир, 1993. -368 с.

75. Ульянов, 1991. Ульянов С. В. Нечеткие модели интелектуальных систем управления: технические и прикладные аспекты (обзор) // Известия Академии наук. Техническая кибернетика. 1991. № 3. с. 3 -28.

76. Уотермен. Уотермен Д. Руководство по экспетным системам. -М.: Мир, 1989. -388с.

77. Уэно и др. X. Уэно, Т. Кояма, Т. Окамото, Б. Мацуби, М. Исидзука.

78. Представление и использование знаний. -М. :Мир, 1989. -220с. фу. фу к. Структурные методы в распознавании образов. -М.: Мир, 1977. 320 с.

79. Фостер. Фостер Дж. Обработка списков. -М.: Мир, 1974. -70 с. Харри и др.] Харри Ф., Палмер Э. Перечисление графов. -М.: Мир, 1977. 326 с. f Ходжава. Ходжава З. И. Проблема навыка в психологии, — Тбилиси, 1960.

80. Хромов и др. Хромов Л. И., Цыцулин А. К., Куликов А. Н. Видеоинформатика. Передача и компьютерная обработка видеоинформации. -М. :Радио и Связь, 1991. -192с.

81. Цой и др. Цой С. Цхай С. М. Прикладная теория графов. Алма-ата: Наука, 1971. -500 с.

82. Шнейдеров. Шнейдеров B.C. Восприятие трехмерных сцен. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник/ Под. Ред .Д. А. Поспелова -М.: Радио и связь, 1990. с. 201- 206.

83. Шилов. Шилов А. А. О Классификации графов, Организационное управление и искусственный интеллект/ Труды института системного анализа

84. Российской академми наук.- М.: ЕдиториалУРСС, 2003. с. 395−420.

85. Якушев и др. Якушев Е. В., Сухинов А. И., Сергеев Н. Е., Лукашев Ю. Ф. и др. Комплексные океанологические исследования Азовского моря в 28-м рейсе научно- исследовательского судна & laquo-Акванавт»- (июль- август 2001) & laquo-Океанология»-, 2003, 43, №> 1, с. 44−53.

86. Melikhov and etc. Melikhov A.N., Bershtein L.S., Korovin S. Ya., Sergeyev N.E. The Fuzzy Situational- Frame NetworksWTnternational Fuzzy System and Intelligent Control Conference" (U.S.A., Louisville, 1992.).

87. Berge. Claude Berge. Hypergraphs: combinatorics of finite sets / (North-Holland mathematical library — v. 45). 1989.

Заполнить форму текущей работой