Диссертация (Методы и алгоритмы обработки информации в информационно-аналитических системах для анализа развития событий кризисных ситуаций), страница 10

«объединение»x y,и точнуюнижнюю грань, или «пересечение» x  y .Для установления причинно-следственных связей событий кризиснойситуацииирешениязадачиформированиялогическихправилдляидентификации наблюдаемой ситуаций составляется таблица 2.3 (на примере4-х команд), в строках которой записываются запускаемые реакции в ИАС, а встолбцах – признаки данных ситуаций.Признаками являются семантические объекты вектора сообщений ипараметры состояния ИАС. В табл. 2.3 представлено восемь признаков.Табл.

2.3. Пример контекста в формировании логических правил в темпоральной базе знанийФокус событийВыделен объектСвязанные событияОпределены типы объектов в текстеВыделены основные персоныОпределена смысловая диспозицияРеакция ИАС1Запущен анализвероятностейПолнота сообщенийАтрибутыВывод подцепочки событийБайеса23456789+Выбраны гипотезыОпределена связностьнамеренийЗапушен анализкризисной ситуации+++++++++++++++++++Табл. 2.3 может быть интерпретирована следующим образом.

Каждыйсимвол «+» маркирует пару, являющуюся элементом инцидентного отношения56F между признаками событий и наблюдаемой реакции в информационноаналитической системе.Чтобыопределитьнеобходимостьидостаточностьусловийдляпостроения формального концепта причинно-следственных связей событий вусловиях неопределенности внешней среды, введены два оператора, допустивAY :A'  {m  X | g  A : ( g , m)  F } ,(2.4)где m – признак наблюдаемого события g, и соответственно для N  X :N '  {g  Y | m  N : ( g , m)  F } ,(2.5)где g – наблюдаемое событие, обладающее признаком m.Приведенные формулы свидетельствуют о том, что множествоA'содержит все основные признаки события, которые являются общими и имеютзависимость для всех связей А (причинно-следственную), а множество N ' естьмножество всех событий кризисной ситуации, которое обладает всемисвойствами множества N.Для формальных концептов реакций в ИАС природа отношенияподконцепт / надконцепт определена следующим образом:( A1 , N1 )  ( A2 , N 2 )  A1  A2 , N1  N 2 .Этоотношениевыявляетдуализммежду(2.6)признакомсобытияинаблюдаемыми реакциями в информационно-аналитической системе.

КонцептC1  ( A1 , N1 ) является подконцептом концепта C2  ( A2 , N 2 ) , если множество егосвязей являются подмножеством связей С 2 . Таким образом, множество всехформальныхконцептовскрытыхсвязеймеждусобытиямиобразуютконцептуальную решетку.Если контекст задан тройкой (Y, X, F), то инфинум такой решеткиобразуется множеством {, X } , супремум формируется множеством {Y , } .Исходя из дуализма между событиями и признаками событий, а также изфакта, что анализ данных и другие применения формально-концептуального57анализа интересуют в области исследования структур и скрытых отношений,необходимо представить концепты, которые одинаково трактуют события ипризнаки событий.

Это представление реализовано в линейных диаграммах.Построимконцептуальную решетку для формирования логическихправил и идентификации прогнозируемых параметров кризисной ситуации. Втаблице 2.3 задан формальный контекст K = (Y, X, F), где Y – множествособытий, X – признаки событий, F – бинарное отношение между наблюдаемымсобытием и признаком.Нарис.2.2представленаконцептуальнаярешеткаконтекста«определения логических правил развития ситуаций». На рисунке цифрамиобозначены признаки [62].74Событие 4182Событие 23Событие 1Событие 3Рис. 2.2. Концептуальная решетка контекста «развитиенаблюдаемой ситуации»Решетка состоит из узлов, которые представляют события наблюдаемойситуации, а ребра соединяющие узлы представляют собой выявленныеотношения между ними с помощью анализа реакции в информационноаналитической системе. Два узла C1 и C2 соединены тогда и только тогда,когда C1  C 2 и нет такой событийной связи C3 , что C1  C3  C2 .58Каждый признак прогнозируемого события введен в решетку только одинраз.

Признаки и события располагаются вдоль граней решетки, как своего роданаследование. Признаки событий располагаются вдоль граней к вершинерешетки.Такимобразом,высший элемент (верхние грани контекста)соответствует {, X } . Элемент основания решетки (нижние грани контекста)соответствует {Y , }. Для наглядности признаки отмечены цифрами, а событияусловно подписаны буквами в узлах решетки.В результате получаем перечень возможных реакций в информационноаналитической системе и модель связей между наблюдаемыми событиями.2.2. Разработка математической модели поддержки принятия решенийна основе признаков анализируемого события кризисной ситуациии полноты развития обновленных аргументацийДля анализа развития событий наблюдаемой кризисной ситуации, требуется информационный (прикладной) уровень, для этого построим модель намерений [19], например, развитие наблюдаемой кризисной ситуации, фактнаступления которой определяется по первичным признакам на основе методаисторической аналогии [19].

Модель подготовки принятия решений на основепризнаков анализируемого события кризисной ситуации и полноты развитияобновленных аргументаций строится на основе эталонной (информационной)модели, это фактически память информационного аналитика, который достоверно и достаточной полнотой фиксирует хронологию событий анализируемой(наблюдаемой) кризисной ситуации, в противном случае, отсутствие памяти,как осознания исторического прошлого повышает неопределенность. В даннойработе построение полного цикла информационной модели не входит в диссертационное исследование, т.к.

это отдельное информационно-аналитическоенаправление деятельности и научного исследования, для примера мы будем использовать её графическую вероятностную модель развития событий. Инфор-59мационный аналитик раскрывает предметную область на основе ретроспективного анализа развития конкретной кризисной ситуации. Построение «эталонной» модели включает сбор, обработку и анализ информации, вскрытие признаков кризисной ситуации, интервалов времени между ними, описание планови практических мероприятий, с целью раскрыть цель и замысел внешнего лицапринимающего решение. Учитывая эти факторы, принято решение по интеграции в систему временных решений блока активного моделирования намеренийнесколько информационных моделей (кризисных ситуаций), как прикладныхзнаний предметной области [36, 64], в результате система временных решенийпозволила получить вероятные сценарии процессов развития событий [42, 70].Модель наблюдаемой кризисной ситуации строится отдельно на основепоступающихактуальныхданныхинформационно-аналитическихсистем,например, по наблюдаемому кризисному району.

Для определения степени соответствия эталонной модели наблюдаемой кризисной ситуации при неопределенности внешней среды, в третьем разделе диссертационной работы, будутпредложены критерии сравнения наблюдаемой кризисной ситуации с информационной моделью. В БАМН сравнение текущей обстановки может происходить с несколькими эталонными информационными моделями.Особенностью применения эталонной модели являются вероятностнологические выводы раскрывающие планы и практические мероприятия [35].

Воснову ТБЗБ положена графическая вероятностная модель развития событий,представленная на рис. 2.3, для её описания применили теорию вероятностныхграфов. Постоянные узлы (I-узел) однозначно определяются одним состояниемслучайной переменной. Допускается множество различных I-узлов (переходов),которые представляют собой различные состояния одной случайной величины.Вместо причинно-следственных связей ТБЗБ использует функцию поддержкиузлов или S-узлы, которые кодируют неопределенность причинного отношениямежду I-узлами.Вход S-узла может быть ноль или величиной меньше или равной I-узлу,выход ровно I-узлу, таким образом, каждому S-узлу приписывается вес.

Вес S-60узла – условная вероятность вершины (I-узла), учитывая, что его дуга известна.В работе определено, что структура "если-то" обеспечивает получение знания вусловиях неопределенности внешней среды, не полной информации или информации требующей проверки, а также устойчивости вывода в отсутствииполного знания. На рис. 2.3 и 2.4 в качестве примера, представленная условнаяэталонная модель проводимой миротворческой операции: «принятие политическим руководством государства Х решения на проведение миротворческойоперации на территории государства C и захват объекта Y».10,4S40,6S80,70,8S2I-переход0,6Sj-узел0,2S51S20S91S210,21S100,10,3S6S10,40,6S3S130,7S151S24S270,3S18S231S160,7S221S120,70,41S110,3S14t1S15S71S17S251S26t3 t2 t13 t14 t4 t18t5t16t6 t17t10t7t15t8 t9 t12t15t11t20t26 t25t21t22 t23 t24TкtРис.

2.3. Графическое представление условной эталонной модели темпоральнойбазы знаний Байеса [19]В узлах ацикличного графа на рис.2.3 отражаются планы и практическиемероприятия проводимого внешним лицом принимающего решения, на рис. 2.4они условно раскрыты. Отображается последовательность вероятных событий,начинающихся с набора признаков эталонной информационной модели.

В данном случае темпоральная база знаний Байеса реагирует на изменения в различные интервалы времени, при том, что сама по себе ТБЗБ не содержит представление о времени. Темпоральная база знаний Байеса позволяет определять ин-61тервал времени (t1, t2) на каждый I-узел, где t1 – время начала, t2 – продолжительность и временные зависимости между дескрипторами на S-узлах. Временная зависимость представлена одним из трех временных отношений: равно «=»,предшествует «<» и следующий «>», а так же задержками между временемначала двух I-узлов.

Начальное и конечное время I-узлов представляют времяпричин. В I-узле предполагается, что вероятность намерений известна только втечение определенного интервала, во всех других случаях вероятность неизвестна по умолчанию.Информационная модель № 1 (условно)1.Принятие военно-политическим руководством государства Х решения на захват объекта Y на территории государства C.2.Увеличение интенсивности обмена информацией по каналам связи Z 1.3.Снижение интенсивности обмена информацией по каналам связи Z 2.4.Передислокация подразделения А 1 из ППД в ра йон R 1.5.6.7.8.Передислокация подразделения А 2 из ППД в ра йон R 2.Передислокация подразделения А 3 из ППД в ра йон R 3.Увеличение количества сухопутной техники А 1 в R 1.Увеличение количества воздушной техники А 1 в R 1.9.10.Увеличение на дводной техники А2 в R 2.Увеличение подводной техники А 2 в R 2.11.Увеличение численности специалистов S 1 в А3 в R 3.12.13.14.15.Численность специалистов в А3 в R 3 не изменилось (S0).Ра звертывание подразделения В 1 на объекте О1.Сокращение численности личного состава В 2 на объекте О2.Прибытие на О1 лица L1.16.17.18.Прибытие на О1 техники Т1.Увеличение численности личного состава (контингента) на О 3.Численность личного состава (контингента) на О 3 не изменилась.19.20.21.22.За хват объекта Y подразделением А1с суши.За хват объекта Y подразделением А1с воздуха.За хват объекта Y подразделением А2с воды.За хват объекта Y подразделением А2с подводного корабля.23.За хват объекта Y подразделением А3 специалистами S 1.24.25.За хват объекта Y подразделением А3 специалистами S 0.За хват объекта Y подразделением В 1.26.27.За хват объекта Y подразделением В 2.Завершение операции.Рис.