Интеллектуальные системы управления реферат

Обновлено: 06.07.2024

Новое поколение систем — интеллектуальные системы (ИС) — вызвало к жизни другие принципы организациикомпонентов систем, появились иные понятия, термины, блоки, не встречавшиеся ранее в разработках и, следовательно, в научной литературе.

Интеллектуальные системы способны синтезировать цель, принимать решение к действию, обеспечивать действие для достижения цели, прогнозировать значения параметров результата действия и сопоставлять их с реальными, образуя обратную связь, корректировать цель илиуправление.

На рисунке 1 приведена структурная схема ИС, где выделены два крупных блока системы: синтез цели и ее реализация.

В первом блоке на основе активного оценивания информации, полученной от системы датчиков, при наличии мотивации и знаний синтезируется цель и принимается решение к действию. Активное оценивание информации осуществляется под воздействием пусковых сигналов. Изменчивостьокружающей среды и собственного состояния системы может приводить к потребности в чем-либо (мотивации), а при наличии знаний может быть синтезирована цель.

Под целью понимается идеальное, мысленное предвосхищение результата деятельности. Продолжая активно оценивать информацию об окружающей среде и собственном состоянии системы, в том числе объекта управления, при сопоставлении вариантов достижения целиможно принять решение к действию.

Далее, во втором блоке динамическая экспертная система (ДЭС) на основании текущих сведений об окружающей среде и собственном состоянии ИС при наличии цели и знаний осуществляет экспертную оценку, принимает решение об управлении, прогнозирует результаты действия и вырабатывает управление.

Представленное в кодированном виде управление преобразуется вфизический сигнал и поступает на исполнительные устройства.

Объект управления, получая сигнал от исполнительных устройств, осуществляет то или иное действие, результаты которого, представленные в виде параметров, по цепи обратной связи 2 поступают в ДЭС, где сравниваются с прогнозированными. Одновременно параметры результата действия, интерпретированные в соответствии со свойствами цели и поступающие в блокI, могут использоваться для эмоциональной оценки достигнутого результата: например, цель достигнута, но результат не нравится.

Если цель достигается по всем параметрам, то управление подкрепляется. В противном случае происходит коррекция управления. Когда же цель недостижима, то корректируется цель.

Следует заметить, что при внезапных изменениях состояния окружающей среды, или объектауправления, или системы в целом возможен синтез новой цели и организация ее достижения.

Структура ИС наряду с новыми элементами содержит традиционные элементы и связи, центральное место в ней занимает динамическая экспертная система.

Блок 1 — синтез цели Блок II — реализация цели

Рисунок 1 – Структурная схема ИС

Формально ИС описывается следующимишестью выражениями:

C[pic]T[pic]S [pic] R[pic]T;

где Т — множество моментов времени;

X, S, M, C, R и Y — множества состояний системы, окружающей среды, мотивации, цели, прогнозируемого и реального результата; А, В и D — матрицы параметров;

[pic], [pic] — интеллектуальные операторы преобразования, использующие знания.

В этом описании сочетаются представления объектов системы в виде множества значений, либо множества высказываний, либо каких-то других форм.

Динамические свойства ИС могут быть описаны в пространстве состояний. Интеллектуальные операторы, реализующие.

* Данная работа не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, предназначенной для использования в качестве источника материала при самостоятельной подготовки учебных работ.

Компьютерные системы окружают нас повсюду и являются важнейшим компонентом в функционировании бизнеса, правительственных и военных организаций, учреждений здравоохранения, программ обучения и т.д. Эффективность компьютерных систем зависит от возможностей доступа, обработки и анализа информации. Для полного сотрудничества с пользователем компьютерные системы должны иметь зачатки интеллекта, чтобы квалифицированно сохранять и обрабатывать большие объемы информации, используя аналоги естественных средств коммуникации.

Искусственный интеллект (интеллектуальная система) - это концепция, позволяющая компьютерам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумно. Область применения: доказательства теорем, игры, распознавание образов, принятие решений, адаптивное программирование, сочинение машинной музыки, обработка данных на естественном языке, обучающиеся сети (нейросети), вербальные концептуальные системы обучения и т.д.

Аналитические технологии - это методики, которые на основе определенных моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров. Другим примером аналитической технологии можно назвать алгоритм обработки информации человеческим мозгом. Для применения алгоритма необходимо, чтобы данная задача целиком описывалась определенной детерминированной моделью. В таком случае алгоритм дает точный ответ. Но на практике часто встречаются задачи, связанные с наблюдением случайных величин - например, задача прогнозирования курса акций. Для подобных задач применяется принципиально другой, вероятностный подход. Параметры вероятностных моделей - это распределения случайных величин, их средние значения, дисперсии и т.д. Как правило, эти параметры заранее неизвестны, а для их оценки используются статистические методы, применяемые к выборкам зафиксированных значений.

В последние 10 лет происходит бурное развитие аналитических систем нового типа. В их основе - технологии искусственного интеллекта, имитирующие естественные процессы, например, деятельность нейронов мозга или процесс естественного отбора.

При разработке аналитических технологий учитывается их способность:

понимания задачи, общего процесса и знания возможностей других систем и людей, принимающих участие во взаимодействии;

связь с пользователями с помощью понимания естественного языка, рисунков, изображений и знаков;

знания, основанные на здравом смысле;

координирование принятия решений, планирования и действия;

обучение на предыдущем опыте и адаптация поведения.

Компьютерные технологии для интеллектуальных вычислений переживают свой расцвет. Сейчас происходит стремительный рост числа программных продуктов, использующих новые технологии, а также типов задач, где их применение дает значительный экономический эффект.

Элементы автоматической обработки и анализа данных, которые называют Data Mining (добыча знаний) становятся неотъемлемой частью концепции электронных хранилищ данных и организации интеллектуальных вычислений.

Хотя инструментарий интеллектуального анализа и освобождает пользователя от возможных сложностей в применении статистических методов, он все-таки требует от него понимания работы и алгоритмов, на которых он базируется. Кроме этого, технология нахождения нового знания в базы данных не может дать ответа на не заданные вопросы. Она не заменяет аналитиков или менеджеров, а дает им современный, мощный инструмент для улучшения выполняемой работы.

Современные технологии интеллектуального анализа перерабатывают информацию с целью автоматического поиска шаблонов, характерных для каких-нибудь фрагментов неоднородных многомерных данных. Тяжесть формулирования гипотез и выявления необычных шаблонов переведена с человека на компьютер.

Интеллект (от лат. intellectus - познание, понимание, рассудок) - способность мышления, рационального познания. Естественным примером интеллек­туальной системы является человек. Задачи, которые решает человек в своей практической деятельности на основе мышления, относятся к интеллектуальным. Дея­тельность человека, особенно интеллектуальная (творческая), еще изучена недостаточно, принципы и методы ее объясняются неоднозначно. Многочисленные попытки понять и использовать феномен интеллекта в практических целях имеют заманчивые перспективы и становятся все более и более реальными.

Назовем систему, способную решать интеллектуальные задачи, интеллектуальной системой (или ИС). К числу основных интеллектуальных задач по аналогии с деятельностью человека можно отнести задачи распознавания (образов, ситуаций, сцен, состояний), обучения и планирования поведения (принятия решений). В этом плане интеллектуальными называют еще системы, обладающие способностью к обучению и изменению своего поведения в результате обучения.

Актуальность этой темы заключена в том, что в настоящее время человека окружает огромное число различных интеллектуальных систем, которые помогают ему в решении различных задач.

НАЗНАЧЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

В настоящее время развитие науки и техники достигло такого уровня, когда становится уже реальным создание искусственного интеллекта, или вернее, моделирование возможностей и способностей человека, а решение указанных основных задач с помощью программных и аппаратных средств. Системы Искусственного интеллекта (ИИ) должны воспроизводить функции естественного интеллекта. Поэтому изучению систем ИИ должно предшествовать рассмотрение основных свойств и особенностей естественного интеллекта для того, чтобы понять и использовать свойства биологических систем для решения технических проблем. Кибернетическое изучение живого помогает раскрыть как общие законы функционирования сложных систем, так и частные свойства отдельных органов и организма в целом с точки зрения происходящих в живых, существах информационных процессов и процессов управления.

Новое поколение систем - интеллектуальные системы (ИС) - вызвало к жизни другие принципы организации компонентов систем, появились иные понятия, термины, блоки, не встречавшиеся ранее в разработках и, следовательно, в научной литературе. Интеллектуальные системы способны синтезировать цель, принимать решение к действию, обеспечивать действие для достижения цели, прогнозировать значения параметров результата действия и сопоставлять их с реальными, образуя обратную связь, корректировать цель или управление.

ИС могут решать интеллектуальные задачи, распознавать ситуации (образы), обучаться понятиям и навыкам, формировать модель обстановки (решаемой задачи), планировать поведение (принимать решение), определять управляющие воздействия и осуществлять их обработку. Возможности практической реализации ИС для решения различных задач зависят, прежде всего от производительности современных ЭВМ.

Характерной чертой уже действующих систем, ориентированных в основном на обработку знаний, является высокий уровень развития их программного обеспечения. С его помощью решаются задачи обработки символьной информации, перебора решений вычислительных и логических задач и построения логического вывода решения с использованием заданных систем правил, работы с БД, высокоскоростной обработки изображений, речи и другие. В настоящее время при разработке ИС все чаще ис­пользуются специализированные аппаратные средства. реализующие в той или иной степени их основные функции.

Читайте также: