ОБУЧАЕМАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТА В КЛАССЕ СИСТЕМ, ОСНОВАННЫХ НА ЗНАНИЯХ

А.Б.Тюхов
(Московский институт электроники и математики, Россия)

В настоящее время все большее распространение получают методы извлечения знаний из данных (DATA Mining) и их применение к различным прикладным задачам- К этим задачам относятся:

• Автомагическая экспертиза состояния статических объектов (техническая или медицинская диагностика, например);

• Интерпретация классифицирующих решений;

• Мониторинг состояния динамических объектов и управление динамической сценой и др.

Целью работы является уточнение формализации и модификация некоторых представлений динамических объектов в базах данных, накапливающих прецеденты принятия решений на изменяемых (в общем случае) множествах виртуальных атрибутов. Причем экстенсионалы понятий могут быть представлены с различных точек зрения, с различной степенью детерминизации значений атрибутов и принятых решений, на различных этапах жизненного цикла исследуемых объектов, с различной полнотой и глубиной описания причинно-следственных связей.

Результатами исследований явились:

• Получение частных и глобальной концептуальных схемы, отражающих два конкретных случая представления объектов технической диагностики для различных сочетаний точек соотнесения;

• Модель, реализующая темпоральную привязку к динамике изменений состояния объекта диагностики;

• Исследование возможности использования правдоподобных описаний для прогноза состояния объекта.

Осуществлена модификация алгоритмов обучения и самообучения правилам диагностики на множествах прецедентов, а также интерпретация полученных результатов обучения. Получаемая база знаний представляется в выражениях концептуального уровня, отражающих структурные, логические и модальные представления.