Диссертация (Исследование и разработка системы аргументации на основе пересматриваемых рассуждений для задачи обобщения), страница 2

Исследованиесуществующихметодовиалгоритмовтеорииабстрактной аргументации.2. Исследование немонотонных систем вывода, а именно теориипересматриваемых рассуждений.3. Разработка методов и алгоритмов применения пересматриваемыхправил вывода для логики предикатов первого порядка (ЛППП).4. Разработка алгоритмов обнаружения конфликтов для ЛППП.5.

Разработкаалгоритмавычислениястепенейобоснованиядляаргументов.6. Программнаяреализациясистемыаргументациинаосновепересматриваемых рассуждений.7. Исследование возможности применения методов аргументации вмашинном обучении.8. Разработка методов, алгоритмов и программных средств для улучшенияточности классификации в задаче обобщения.9. Проверка работы алгоритма и его программной реализации на тестовыхзадачах аргументации, а также на тестовых задачах обобщения.Методыисследования.Поставленныезадачирешаютсясиспользованием методов дискретной математики, математической логики,теории информации, искусственного интеллекта, а также методов анализавычислительной сложности алгоритмов.Достоверность научных положений.

Достоверность и обоснованностьнаучных результатов подтверждена теоретическими выкладками, данными6компьютерного моделирования, а также сравнением полученных результатовс результатами, приведёнными в научной литературе.Научная новизна. Новыми являются:1. Алгоритмы применения пересматриваемого вывода и нахожденияконфликтовспомощьюмеханизмаунификациивсистемахаргументации для ЛППП. Предложенные алгоритмы позволилиреализоватьсистемуаргументациинаосноветеориипересматриваемых рассуждений, способную работать с выражениямиЛППП.2. Алгоритм вычисления степеней обоснования, позволяющий находитьколичественную оценку меры достоверности аргументов.3. Метод улучшения точности классификационных моделей в задачеобобщения с помощью применения аргументации.

Предложенныйметод позволяет улучшить набор классификационных правил,получаемых методами индуктивного формирования понятий спомощью применения методов аргументации в условиях наличияшума в обучающих выборках.4. Алгоритмформированиябесконфликтногомножестваклассификационных правил для задачи обобщения, основанный напредложенном методе.Практическаязначимостьработызаключаетсявсозданиипрограммного комплекса, реализующего систему аргументации на основепересматриваемых рассуждений, способного проводить немонотонный выводи работать с противоречивыми данными. Кроме того, реализована подсистема,позволяющая получать улучшенные классификационные модели для задачиобобщения.7Практическаязначимостьработыподтвержденаиспользованиемполученных результатов в системах электронной коммерции ООО “Зеленыйквадрат” и в учебном процессе в МЭИ (ТУ) при изучении дисциплины“Математическая логика”, о чём имеются акты о внедрении.Реализация результатов.Результаты диссертационной работы Моросина О.Л.

вошли в отчёты поНИР, выполняемым кафедрой ПМ и ВТ по грантам РФФИ № 11-07-00038-а“Исследованиеиразработкаметодовиинструментальныхсредствдостоверного и правдоподобного вывода в интеллектуальных системахподдержки принятия решений”, № 14-07-00862 “Методы и инструментальныесредства интеллектуального анализа данных в системах поддержки принятиярешений”, № 15-01-05567 “Исследование и разработка методов и алгоритмовиндуктивногоформированияпонятийвинтеллектуальныхсистемахподдержки принятия решений”, в отчет по НИР в рамках проектной частигосударственного задания № 2.737.2014/К, а также в отчёт по НИР,выполняемый по гранту “У.М.Н.И.К.”.На разработанный в диссертационной работе программный комплексвыдано свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ№2015610956 "Система аргументации на основе пересматриваемыхрассуждений" от 21.01.2015г.Апробация работы.Итоги работы были представлены на нескольких научно - техническихконференциях и симпозиумах:1) Доклад “Методы и алгоритмы нахождения степеней обоснования всистемах аргументации” на международной конференции “Открытыесемантические технологии проектирования интеллектуальных систем”(OSTIS-2014), Минск, Беларусь.82) Доклад “Argumentation Approach and Learning Methods in IntelligentDecision Support Systems in the Presence of Inconsistent Data” наконференции ICCS 2014, Кэрнс, Австралия.3) Доклад “Modeling defeasible reasoning for argumentation” намеждународной конференции “BRICS-CCI’2013 – 1st BRICS CountriesCongress on Computational Intelligence and CBIC’2013 – 11th BrazilianCongress on Computational Intelligence”, 2013, Ресифе, Бразилия.4) Доклад на симпозиуме “SPITSE Symposium 2014.

Workshops andSummerschool”, Ильменау, Германия.5) Доклад “Обзор методов нахождения степеней обоснования в системахаргументации” на 14-ой национальной конференции поискусственному интеллекту с международным участием КИИ-2014,Казань.6) Презентация на научной сессии НИЯУ МИФИ-2014, Москва.Кроме того, результаты работы были опубликованы в рецензируемыхнаучных журналах, включённых высшей аттестационной комиссией России всписок изданий, рекомендуемых для опубликования основных научныхрезультатов диссертации:1.2.3.4.Моросин. О.Л.

Аргументация с применением степеней обоснования винтеллектуальных системах // Известия Южного федеральногоуниверситета. Технические науки. –2014. – №7. С. 142-152.Вагин В.Н., Моросин О.Л. Аргументация в интеллектуальных системахподдержки принятия решений // Информационно-измерительные иуправляющие системы. – 2013. – № 6. – Т. 11. – С. 29-36.Вагин В.Н., Моросин О.Л. Применение механизма степенейобоснования в системах аргументации // Вестник ростовскогогосударственного университета путей сообщения – 2013.

– № 3. – С. 4350.Вагин В.Н., Моросин О.Л. Программная реализация системыаргументации со степенями обоснования// Программные продукты исистемы. – 2015. –№ 1. – С. 21-27.9Публикации. Основные результаты, полученные при выполнениидиссертационной работы, опубликованы в 22 печатных работах, из них 4 – вжурналах, относящихся к списку ВАКа.Структура и объём работыДиссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, спискаиспользованной литературы (78 наименований) и приложения.

Диссертациясодержит 147 страниц машинописного текста (без приложений).Краткое содержание диссертации по главам. В главе 1 рассматриваютсяосновные понятия и определения теории аргументации. Так, в § 1.1 приводятсяосновные понятия, универсальные для всех рассматриваемых систем. В § 1.2предложен обзор различных формализаций теории аргументации. В § 1.3рассматривается теория абстрактных систем аргументации, а такжепроводится анализ понятия конфликта и его свойств, § 1.4 посвящён обзорумногозначных логик аргументации. В § 1.5 введены основные определениятеории пересматриваемых рассуждений, такие как понятие аргумента,конфликта, аргументационной системы.Глава 2 посвящена рассмотрению проблем, связанных с реализациейаргументационной системы на основе пересматриваемых рассуждений. В § 2.1приводятсяметодымонотонногоипересматриваемоговывода.Рассматриваются, проблемы применения ЛППП в системе монотонноговывода.

В § 2.2 даны алгоритмы монотонного вывода на основе теориинатуральной дедукции. В § 2.3 рассматриваются проблемы примененияпересматриваемого вывода для ЛППП. Кроме того, описаны некоторыеособенные случаи конфликтных ситуаций. В § 2.4 предложены алгоритмыприменения правил пересматриваемого вывода и обнаружения конфликтов всистеме аргументации, основанной на ЛППП. В § 2.5 ставится вопрос о10количественных оценках достоверности аргументов, а именно о применениимеханизма степеней обоснования в системе аргументации.Глава 3 содержит постановку задачи обобщения и рассматривается одиниз методов её решения – метод индуктивного формирования понятий.Приводится обзор известных алгоритмов построения классификационныхмоделей и предлагается метод применения аргументации для улучшениякачества классификационных моделей, получаемых методами индуктивногоформирования понятий.

В § 3.1. приводится постановка задачи обобщения,рассмотрены классические алгоритмы индуктивного формирования понятий,которые в дальнейшем будут использованы при аргументации. Кроме того, в§ 3.1.3 приводятся различные модели шума, который может присутствовать вобучающих выборках. В § 3.2 рассматриваются базовые идеи примененияаргументации для улучшения качества классификационных моделей,получаемых методами индуктивного формирования понятий.

В § 3.3 даноформальное описание способа применения методов аргументации для задачиобобщения. Алгоритм применения аргументации приводится в § 3.4.Глава 4 посвящена описанию реализованной системы и обсуждениюрезультатов её применения. Так, § 4.1. содержит описание применяемых приразработке программных средств, структуру разработанной системы, включаяблоковую структуру и диаграмму классов.

Кроме того, приводится описаниеинтерфейса, правил записи входных и выходных данных; сформулированысистемные требования. Раздел § 4.2. посвящён применению аргументации дляулучшения точности классификации алгоритмов индуктивного формированияпонятий в задачах обобщения. Даётся описание способа примененияразработанного программного средства для решения обозначенной задачи,рассматривается методика проведения эксперимента и описание тестовыхнаборов данных, которые применялись в ходе эксперимента.

В § 4.4. показаны11результаты моделирования в разработанном программном средстве некоторыххарактерных задач, в том числе рассматриваются примеры, приведённые вразделе 1 данной работы.12ГЛАВА 1. ТЕОРИЯ АРГУМЕНТАЦИИ: ОБЗОРВданнойглаверассматриваютсяосновныепонятиятеорииаргументации, приводится обзор различных формализаций аргументации,рассматриваются вопросы о нахождении конфликтов, свойствах отношенияатаки, а также проблема приемлемости аргументов.1.1.