Використання нечітких правил для подання знань в інтелектуальних системах нафтогазової предметної області

М. М. Демчина

Автор(и)

М. М. Демчина ІФНТУНГ, 76019, м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська,15

Ключові слова:

нафтогазовий об’єкт, інтелектуальні системи, правила, нечіткі правила, знання, логічний висновок, нечіткість, база знань, нечітка логіка.

Анотація

В пропонованому дослідженні проаналізовано структуру реалізації знань в формі правил для інтелектуальних
інформаційних систем нафтогазової предметної області, а також інформаційних систем на
основі баз даних та знань. Поряд з існуючими формами подання чітких правил, правил з невизначеністю,
правил з коефіцієнтами впевненості, обґрунтовано переваги використання нечітких правил з лінгвістичними
входженнями. Визначено структуру формального підходу побудови інтелектуальних систем на основі
нечітких множин з реалізацією механізму логічного висновку на основі методів та засобів нечіткої логіки.
Структуровано функціональність етапу фазифікації вхідних чітких даних про нафтогазові об’єкти, оцінено
складність організації процедури нечіткого логічного висновку, особливостей композиційних операцій та
вибір методу дефазифікації результатів роботи інтелектуальної системи для їх виведення користувачеві в
чіткій формі. Основною складністю реалізації інтелектуальних систем на основі нечіткого підходу виділено
завдання вилучення знань в експертів нафтогазової предметної області, що гарантовано включає в себе
фактор суб’єктивних оцінок. Вирішення даної проблеми пропонується шляхом побудови засобів контролю
та розподілу структурованих і неструктурованих (слабоструктурованих) даних, виділення відповідних класів
чітких та нечітких даних, забезпечення автоматичних методів генерації правил з лінгвістичними входженнями,
побудови засобів перевірки бази знань на повноту та несуперечливість, а також використання
методів верифікації функцій належності

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

1 Заде Л. Понятие лингвистической переменной
и его применение к принятию приближенных
решений / Л. Заде. – М.: Мир, 1976. –
176 с.
2 Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and
Control. – 1965. – 8 (3). – Р. 338-353.
3 Юрчишин В. М. Інформаційне моделювання
нафтогазових об’єктів: монографія /
В. М. Юрчишин, В. І. Шекета, О. В. Юрчишин.
– Івано-Франківськ: Вид-во Івано-Франківського
нац. техн. ун-ту нафти і газу, 2010. –
196 с.
4 Круглов В. В. Интеллектуальные информационные
системы: компьютерная поддержка
систем нечеткой логики и нечеткого вывода /
В. В. Круглов, М. И. Дли – М.: Физматлит,
2002. – 252 с.
5 Круглов В. В. Нечёткая логика и искусственные
нейронные сети / В. В. Круглов,
М. И. Дли, Р. Ю. Голунов – М.: Физматлит,
2001. – 221с.
6 Benferhat S., Dubois D., Prade H. (1992)
Representing default rules in possibilistic logic.
Proc. of the 3rd Inter. Conf. on Principles of
Knowledge Representation and Reasoning (KR'92)
(B. Nebel, C. Rich, W. Swartout, eds.), Cambridge,
MA, Oct. 25-29, 673-684.
7 Dubois D., Prade H. (1989) A typology of
fuzzy "if… then…" rules. Proc. of the 3rd Inter.
Fuzzy Systems Assoc. (IFSA) Congress, Seattle,
WA, Aug. 6-11, 782-785.
8 Демчина М. М. Формальні методи інтерпретації
даних та знань про нафтогазові
об’єкти / М. М. Демчина, В. Р. Процюк,
В. І. Шекета // Науковий вісник Івано-Франківського
національного технічного університету
нафти і газу. – 2011. – №1. – С. 100-108.
9 Демчина М. М. Моделювання нафтогазової
предметної області на основі фреймовопродукційного
підходу / М. М. Демчина,
В. Р. Процюк, В. І. Шекета // Збірник наукових
праць національного гірничого університету. –
Дніпропетровськ, 2011. – №36. – Т. 1. – С. 98-
105.