Диссертация (1152160), страница 54
Текст из файла (страница 54)
После проведение моделирования нейросетевой системы подается сигнал о начале проведения обработки векторов исходных данных.Третий этап – создание программных (или аппаратных) нейросетевых решений прикладной задачи и эксплуатация ИЭС контроля в потоке и прогнозирования показателей качества пищевой продукции. На данном этапе построеннаяинтеллектуальная модель способна самостоятельно классифицировать поступающую в БД информацию.Предложенный специализированный нейросетевой модуль позволяетосуществлять построение и поддержку дальнейшего функционированиянейросетевой ИЭС контроля в потоке и прогнозирования показателей качества348пищевой продукции.
Связующим звеном всей системы будет библиотека решений нейрокибернетических задач, содержащая БЗ по полученным решениям.В систему моделирования входят язык описания нейросетей и БД ведения эксперимента, а также средства визуализации данных моделирования. Языкописания нейросетей – это процедурный язык высокого уровня С/С++, в рамкахкоторого реализованы процедуры нейросетевых алгоритмов с различными топологиями нейросетей. Эти процедуры ориентированы на обработку толькочисловых данных, поэтому входным элементом нейросетей может быть тольковектор или матрица целого или вещественного типа.Основным обрабатывающим элементом сети является «нейрон» (узел), скоторым ассоциируется алгоритм обработки данных из входящих связей.
Подактивацией нейрона будем понимать вызов обрабатывающего его алгоритма.Нейрон может обладать собственной внутренней памятью, а обрабатывающийего алгоритм быть сколь угодно сложным, но он должен завершиться за конечное время. Стратегия обучения включает три основные этапа: определение изъяна в базе знаний (это обнаруживается, когда не удается сформировать объяснения действиям эксперта, т.е. данная ситуация служит сигналом, что пораприступить к обучению); формирование предложений для внесения измененияв БЗ; внесение изменения в БЗ (т.е. формирование процедуры для обработкиновых правил).Основное назначение системы ведения эксперимента – это ведение данных вычислительной сети, управление процессом моделирования.
В общемслучае, элементом данных системы является реляционная БД из однородныхэлементов - множества ассортимента пищевых изделий. Работа с данными подразумевает процедуры получения доступа к данным – показателям качествапищевой продукции, генерацию полученных в лабораториях новых записей вБД, преобразование их в различные графические или текстовые форматы и др.Задача управления процессом моделирования включает в себя обеспечение данными объекта моделирования, получение доступа к архитектуре вычис-349лений, их визуализацию, влияние на процесс обучения, возможность заменывнутренней информации сети и ее настройка.Проектирование оптимальной архитектуры сети и расчет параметровскрытых слоев сети, а также модификация процедуры получения метрики многомерного пространства входных нейронов как итерационных алгоритмов позволяет отработать механизм обучения сетей по методу обратного распространения ошибки с последующей кластеризацией пространства выходных нейронов радиальными нейронными сетями.
Разрабатываемая система может эксплуатироваться на персональных компьютерах с достаточно высоким объемомоперативной памяти - не менее 2 Гб.7.3. Архитектура и основная концепция ИЭС контроля и прогнозированиякачества пищевой продукции.Архитектура и основная концепция ИЭС контроля и прогнозирования качества пищевой продукции представлена на рисунке 7.11. Кроме того, на этомже рисунке представлен обмен информацией посредством структуры функциональной взаимосвязи компонентов.Рисунок 7.11 Архитектура ИЭСКиП качества пищевой продукции350Как видно из данного рисунка, ИЭС разделяют следующие типы представленных знаний.1. Специфические для данной области знания эксперта:• «статистическая БЗ», сформированная при проектировании системы ;• содержание остается неизменным при использовании системы;• изменение возможно посредством обучения системы.2.
Факты- знания о специальных случаях:• пополняются за счет ввода знаний пользователем во время работы с системой.3. Промежуточные и окончательные результаты:• получаются посредством осуществления выводов на основании имеющихсязнаний.В архитектуре ИЭС контроля и прогнозирования качества пищевой продукции различают следующие уровни представления знаний: уровень пользователя - проблемно-ориентированный; уровень, ориентированный на знания,представленные на языке программирования системы и системный уровень(биты) – внутрикомпьютерное представление.
Для организации диалога междупользователем и компьютером, и автоматизации решения интеллектуальныхзадач в процессе управления линией производства определенной пищевой продукции необходим специальный язык. Этот язык должен быть удобным средством формулировки заданий, представления знаний, поиска планов и принятиярешений. Он должен также предоставить ИЭС необходимую основу для логических умозаключений, решений многих интеллектуальных задач контроля ипрогнозирования качества пищевой продукции.В соответствии с этим, язык представления знаний для ИЭС контролякачества пищевой продукции должен удовлетворять следующим требованиям:1. Обработка знаний, выраженных в качественной форме.
Демонстрация связимежду элементами описываемой задачи и нашим собственным представлениеми пониманием описываемой предметной области.3512. Логическое получение новых знаний из набора фактов и правил. Язык ИЭСдолжен обеспечить возможность рассуждения об абстрактных описаниях классов, объектов и состояний ТП производства пищевой продукции.
Для этогоИЭС контроля и прогнозирования качества пищевой продукции должна обладать правилами, которые позволяют ей делать логические выводы, исходя изимеющихся фактов.3. Отображение общих принципов, наряду с конкретными ситуациями. Введение использования переменных, посредством которых осуществляется обобщение. Переменные позволяют проецировать конкретные ситуации на общие понятия.4.
Передача сложных семантических значений , которая должна осуществляться за счет:- использования семантических отношений для описания причинных связеймежду событиями и описания их взаимодействия; представления необходимыхпланов решения с помощью последовательности элементарных действий, которые должны быть выполнены в определенном порядке;- представления классифицированной структурированной информации, котораягарантирует, что все члены класса обладают общими свойствами.5. Рассуждение на метауровне. «Осведомленность системы о своих знаниях» это более высокий уровень знаний, называемый - метазнаниями.
Метазнаниянеобходимы для проектирования и адекватного описания ИЭС контроля качества пищевой продукции, которая должна быть способна решать задачи и объяснять эти решения. ИЭС должна описывать свои знания как в конкретных, таки в обобщенных терминах, узнавать их ограничения и учиться в процессе взаимодействия с производством.Проблемно-ориентированные знания в разрабатываемой ИЭС контроля ипрогнозирования качества пищевой продукции представлены двумя способами:3521. Декларативное представление. Знание и методы его обработки будут четкоотделены друг от друга.
При этом данному способу представления свойственныследующие особенности:- приобретение знаний сконцентрировано на содержании;- сохранение только один раз вопреки тому, что применение осуществляется вразличных контекстах;- различные «модели» могут быть обработаны одной и той же машиной вывода;- возможна модификация базы знаний без побочных эффектов;- никакой эффективной обработки.2. Процедуральное представление. Идея процедурального представления знаний подчеркивает аспект их обработки. Особенностями такого представленияявляются: эффективная обработка; плохая или практически отсутствующаявозможность чтения, редактирования или интерпретации знаний.Разработанная схема взаимосвязей механизма вывода с БЗ и БД ИЭСКиПкачества пищевой продукции показана на рисунке 7.12.Рисунок 7.12 Схема взаимосвязей механизма вывода с БЗ и БД ИЭС контроляи прогнозирование качества пищевой продукцииСтруктура динамической ИЭС контроля и прогнозирвания качества пищевой продукци представлена на рисунке 7.13.Модульная архитектура разработанный ИЭС контроля и прогнозированиякачества пищевой продукции показана на рисунке 7.14.353Рисунок 7.13 Структура динамической ИЭС контроля и прогнозированиякачества пищевой продукцииРисунок 7.14 Модульная архитектура разработки ИЭС контроля и прогнозирования качества пищевой продукции3547.4.
Программная реализация ИЭС контроля и прогнозирования качествапищевой продукции в процессе производства7.4.1. Инструментальные средства создания ИЭС контроля ипрогнозирования качества пищевой продукцииВажную роль при создании ИЭС играют инструментальные средства.Среди инструментальных средств для создания ИЭС наиболее популярны такие языки программирования, как LISP и PROLOG, а также экспертные системы-оболочки (ЭСО): KEE, CENTAUR, G2 и GDA, CLIPS, АТ-ТЕХНОЛОГИЯ,предоставляющие в распоряжение разработчика - инженера по знаниям широкий набор для комбинирования систем представления знаний, языков программирования, объектов и процедур [27].Разработка ИЭС контроля и прогнозирования качества пищевой продукции была связана с определенными трудностями, которые необходимо хорошознать, также как и способы их преодоления.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
