МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ

Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх

УДК 519.87

МЕРЕЖЕВЕ НЕЙРО-ФАЗЗІ РЕГУЛЮВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ

ПОТОКІВ МІЖ ОБ'ЄКТАМИ З РІЗНОЮ ПРОДУКТИВНІСТЮ

05.13.23 – Системи та засоби штучного інтелекту

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Харків  

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Харківському національному університеті радіоелектроніки Міністерства освіти і науки України

Науковий керівник доктор технічних наук, професор

Руденко Олег Григорійович,

Харківський національний університет радіоелектроніки, завідувач кафедри електронних обчислювальних машин.

Офіційні опоненти:

- доктор технічних наук, професор Машталір Володимир Петрович, Харківський національний університет радіоелектроніки, декан факультету Компютерних наук;

- кандидат технічних наук, доцент Леонов Сергій Юрійович, Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, доцент кафедри обчислювальної техніки та програмування.

Провідна установа

Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, кафедра технічної кібернетики, Міністерство освіти і науки України, м. Київ.

Захист відбудеться “ 17 ” травня 2006 р. о 13.00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д .052.01 у Харківському національному університеті радіоелектроніки за адресою: 61166, м.Харків, пр. Леніна, 14.

З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.

Автореферат розісланий “ 12 ” квітня 2006 р.

Вчений секретар

спеціалізованої ради С.Ф. Чалий

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Важливою складовою розвитку промислового та науково-технічного потенціалу України є інформатизація. Розширене впровадження обчислювальної техніки охоплює широкий спектр напрямків і набуває глобального міжгалузевого характеру. Поточний етап розвитку засобів обчислювальної техніки характеризується якісними змінами в апаратному й програмному забезпеченні (ПЗ), імовірним наслідком яких є істотне підвищення в найближчому майбутньому рівня інтелектуальності елементів і блоків технічних систем. Використання інтелектуальних пристроїв у системах розробки нових інтелектуальних пристроїв (інтелектуалізація в автоматизації засобів проектування) спричиняє прискорення темпів розробки нових поколінь інтелектуальних елементів і блоків. Скорочення етапів розробки й виробництва в порівнянні з періодом штатної експлуатації веде до одночасного функціонування і взаємодії в технічних системах (ТС) елементів і блоків, які розрізняються за рівнем інтелектуальності, оскільки належать до різних поколінь.

У невеликих локально зосереджених інформаційно-обчислювальних системах (ІОС) така ситуація вирішується погодженою модернізацією всіх взаємодіючих вузлів і блоків. У великих розподілених ІОС, де розвиток здійснюється децентралізовано, розроблювачами нового обладнання докладаються спеціальні зусилля й витрачаються додаткові кошти на забезпечення сумісності. Темпи відновлення устаткування й ПЗ зростають разом із зростанням рівня інтелектуальності устаткування. Відповідно, зростають витрати на забезпечення зворотної сумісності.

У доступному для огляду майбутньому вірогідно доцільним стане застосування елементів самоорганізації при інформаційному обміні між вузлами й блоками, що належать в інтелектуальному відношенні до різних поколінь. У зв’язку з цим у проблемному плані набуває інтерес розробка й реалізація принципів такої самоорганізації у рамках сучасних напрямків розвитку штучного інтелекту: нечіткої логіки й нейро-нечітких систем. Цим напрямкам присвячені праці багатьох видатних дослідників, зокрема, Л. Заде, Е. Мамдані, Д. Поспелова, Ф. Розенблатта, В. Маккаллоха, М. Мінскі, Т. Кохонена та їх численних послідовників. Однак інтелектуальні функції як апарат самоорганізації разподілених ІОС безпосередньо не розглянуто.

Дисертаційна робота присвячена розробці методів та засобів інтелектуального регулювання в розподілених ІОС характеристик інформаційного обміну між об’єктами, що мають різну продуктивність. Важливість цієї проблеми пов’язана з тим, що зростаючими темпами прогресує рівень інтелектуальності обчислювальних засобів – елементів розподілених ІОС. Як наслідок, у ІОС, що модернізуються, зростають розбіжності між об’єктами, що взаємодіють, щодо характеристик їх продуктивності. За цих обставин для підтримки ефективної взаємодії елементів ІОС потрібні нові методи та засоби регулювання характеристик інформаційного обміну з використанням елементів штучного інтелекту. За цими положеннями обгрунтовується актуальність проведення досліджень.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконана в рамках держбюджетних і госпдоговірних тем, що виконувалися у Харківському національному університеті радіоелектроніки. Дисертаційну роботу виконано згідно з планом держбюджетної науково-дослідної роботи № 177 "Інтелектуальний аналіз та обробка даних в реальному часі на основі засобів обчислювального інтелекту" (№ ДР 0104U003432), розділ 177-2 "Локально-паралельна обробка нечiткої інформації", яка відповідає координаційному плану Міністерства освіти і науки України, в якій автор брав участь як виконавець.

Мета і задачі дослідження. Метою проведення дослідження є підвищення ефективності інформаційної взаємодії в розподілених інформаційно-обчислювальних системах між об'єктами з різною продуктивністю на базі розробки й реалізація методів та структур мережевого нейро-фаззі регулювання інформаційних потоків.

Відповідно до поставленої мети, як вирішення єдиної проблеми, визначаються такі задачі дослідження:

· розробка методів інтелектуального регулювання характеристик інформаційної взаємодії (ІВ);

· розробка нечітких і нейро-нечітких структур та ефективних алгоритмів для реалізації регулювання характеристик ІВ;

· проведення експериментальних досліджень методів і алгоритмів інтелектуального регулювання;

· використання отриманих результатів під час розвязання конкретного прикладного завдання.

Об’єкт дослідження – інформаційні процеси взаємодії між парами вузлів розподіленої інформаційно-обчислювальної системи, які наділені різними рівнями інтелекту.

Предмет дослідження – нечіткі та нейро-нечіткі процеси регулювання обміну інформаційними потоками в розподілених інформаційно-обчислювальних системах між об'єктами з різною продуктивністю.

Методи дослідження. З урахуванням особливостей предмета дослідження й специфіки мети дослідження методами дослідження є структурне моделювання, моделювання на мережах Петрі, програмна реалізація (макетування) варіанта системи, дослідження програмної реалізації.

Наукова новизна отриманих результатів. Наукова новизна результатів, отриманих у процесі виконання дисертаційної роботи, полягає в тому, що:

· вперше запропоновано метод оцінки залежності рівня складності взаємодіючих об’єктів від ступеня їх інтелектуальності, заснований на ситуаційно-умовному моделюванні, що дозволяє прогнозувати рівень складності системи відповідно до її інтелектуальних функцій на ранніх етапах розробки системи;

· отримав подальший розвиток метод моделювання інформаційного обміну між елементами розподілених інформаційно-обчислювальних систем, заснований на ситуаційно-умовних відношеннях, що спрощує процедури побудови моделей і робить їх менш трудомісткими;

· отримала подальший розвиток модель динаміки ускладнення схем взаємодії між технічною системою та людиною-оператором, заснована на інтелектуальному регулюванні характеристик інформаційного обміну, що дозволяє оптимізувати структуру інтерфейсу “технічна система – людина-оператор”;

· отримали подальший розвиток методи побудови інтелектуального інтерфейсу “технічна система – людина-оператор”, засновані на нечіткому регулюванні за формалізмом Мамдані-Заде, що дозволяє адаптивно приводити характеристики технічної системи у відповідність із змінними характеристиками людини-оператора.

Практичне значення отриманих результатів. Прикладне практичне значення мають розроблені прийоми моделювання та структури з інтелектуальним регулюванням характеристик інформаційного обміну. Розроблений програмний продукт – інтелектуальний інтерфейс “технічна система – людина-оператор”, – реалізує тренінг оператора, завдяки чому підвищується ефективність його роботи з об’єктами прикладної області.

Основні положення, висновки і рекомендації, викладені в дисертаційній роботі, були використані під час підготовки курсів Нейронні обчислювальні структури, Моделювання систем, та Комп’ютерні системи на базі нечіткої логіки на кафедрі ЕОМ Харківського національного університету радіоелектроніки.

Особистий внесок здобувача. Усі результати дисертації отримано автором самостійно. У наукових працях, опублікованих у співавторстві, з питань, що стосуються даного дослідження, автору належать: загальний концептуальний підхід щодо моделювання [1], моделювання на мережах Петрі та інтерпретація результатів [3, 9], розробка інтерактивного комплекcу взаємодії між технічною системою і оператором [4, 5, 10], дослідження елементів інформаційної взаємодії інтелектуальних підсистем [6].

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи доповідалися й обговорювалися на 7-му Міжнародному молодіжному форумі “Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті” (Харків, 2003 р.), на 9-й та 10-й Міжнародних конференціях “Теорія та техніка передачі, прийому та обробки інформації” (Туапсе-Харків, 2003 р., 2004 р.), на 9-й Міжнародній конференції “Образование и виртуальность” (Харків-Ялта, 2005 р.), 1st International Conference on Telecomputing and Information Technology ICTIT (Amman – Jordan 2004), на 7-й Міжнародній конференції “Информационные технологии в образовании и управлении” (Нова Каховка 2005 р.), на 12-й Міжнародній конференції з автоматичного управління (Харків, 2005 р.).

Публікації. За результатами виконаних досліджень опубліковано 10 друкованих праць, у тому числі 4 статті, 6 публікацій в матеріалах Міжнародних науково-технічних конференцій. З них 4 роботи опубліковано у виданнях, затверджених ВАК України.

Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, п'яти розділів, висновків, списку літератури (102 найменування) і додатка. Основний зміст дисертаційної роботи викладено на 133 сторінках машинописного тексту, ілюстрованого 41 рисунком та 7 таблицями.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обгрунтовується актуальність теми досліджень, наводяться мета, наукова новизна та практичне значення роботи.

У першому розділі дано основні визначення, розглянуто тенденції розвитку ІОС, сформульовано актуальну задачу: інтелектуальне регулювання інформаційних потоків між об'єктами, з різною продуктивністю. Також зроблено постановку проблеми дослідження і виділено складові задачі.

Мають місце дві великомасштабні тенденції розвитку об'єктів обчислювальної техніки: випереджальний розвиток (темпи розробки вузлів нових поколінь перевищують темпи виводу з експлуатації вузлів колишніх поколінь) і перехід за наростанням складності в сферу інтелектуалізації. Ймовірним наслідком цих двох тенденцій у доступному для огляду майбутньому явиться спільне функціонування в складі ІОС устаткування різних поколінь, що розрізняється продуктивністю. У зв'язку з цим становить інтерес забезпечення ефективного регулювання інформаційних потоків між блоками ІОС, що належать до різних поколінь. Дана проблема може бути розв'язаною, зокрема, із застосуванням елементів і вузлів, що реалізують інтелектуальні функції.

Задачі інтелектуального регулювання інформаційних потоків між об'єктами з різною продуктивністю безпосередньо не вирішуються в рамках ієрархічної стандартної семирівневої моделі відкритих систем (Open System Іnterconnectіon - OSІ). Стандарт OSІ не враховує динаміку розвитку ІОС і якісні зміни, пов'язані з випереджальним розвитком ІОС. Для розв’язання подібних задач потрібні більш широкі уявлення, що зокрема підтримують аналогії з людським інтелектом.

Людський інтелект актуальний і невичерпний як прототип для розвитку структури інтелектуальних технічних засобів. Найбільш продуктивні напрямки розвитку пов'язані в даний час з нечіткими і нейро-нечіткими системами. Стосовно до ІОС інтелектуальність системи визначається рівнем самоорганізації взаємодії між блоками.

У зв'язку із вищезазначеним, сформульовано чотири задачі дослідження:

· теоретичний розгляд (формування концепції) інтелектуального регулювання характеристик ІВ;

· моделювання і дослідження на моделях окремих аспектів ІВ між блоками ІОС;

· розробка методів (нечітких і нейро-нечітких схем) регулювання характеристик ІВ;

· демонстрація отриманих результатів на прикладі розвязання конкретної прикладної задачі.

Ці задачі вирішуються в розділах 2 _5, відповідно.

У другому розділі подано концептуальну модель ІВ між двома системами, розглянуто варіанти реалізації ІВ між технічною системою (ТС) і людиною-оператором (ЛО) і варіанти моделювання одного виду ІВ у середовищі, що утворено іншим видом ІВ.

ТС і ЛО мають незалежні області діяльності, у яких кожен з них має переваги перед іншим. Разом з тим у техніці має місце тенденція розвитку до супроводу засобами ТС частини функцій оператора. У зв'язку з цим концептуальна альтернатива, що стосується місця оператора в технічній системі, вирішується розглядом оператора як елемента системи, що функціонує в складі системи для досягнення загальної (спільної з системою) мети.

У такому варіанті в явному вигляді присутні атрибути інтелектуальності, що припускає застосування нечітких і нейро-нечітких рішень. При цьому може бути застосований так само модельний підхід: окремі фрагменти роботи однієї із систем відтворюються із залученням фрагментів іншої системи.

Великомасштабне моделювання розподілених ІОС із інформаційними потоками зі змінним навантаженням зводиться до моделювання систем масового обслуговування (СМО). Зокрема, при моделюванні ІВ відтворюється робота пристроїв обслуговування з чергами завдань. У такий спосіб ІВ між двома технічними системами (ТСТС) або між технічною системою і людиною-оператором (ТСЛО) є складовою частиною моделей СМО. Запропоновано якісну модель виділення ресурсів під час ІВ. Відзначено зведення стратегії розподілу ресурсів до задач СМО.

Отримала розвиток модель динаміки ускладнення схем взаємодії між ТС та ЛО, заснована на інтелектуальному регулюванні характеристик обміну. В технологічному аспекті ця модель дозволяє оптимізувати структуру інтерфейсу “технічна система – людина-оператор”.

Три типи ІВ у технічних системах (ТСТС), (ТСЛО) і (ЛОЛО), що ілюструються рис. 1, можуть виступати як об'єкт моделювання і модель. При цьому мають місце 9 варіантів проведення моделювання ІВ. Доцільність і можливість моделювання одного виду ІВ між системами _засобами іншого визначаються складністю організації відповідних ІВ, які можуть бути упорядковані за інтелектуальним рівнем (ступенем інтелектуальності) як:

(ТСТС) < (ТСЛО) < (ЛОЛО). | (1) | У роботі подано приклади інтерпретації рівнів інтелектуальності за трьома видами ІВ: (ТСТС), (ТСЛО) і (ЛОЛО). Розглянуто зв'язок поняття рівня інтелектуальності ТС з антропоморфними уявленнями, прийнятими в психології.

Рис. . Варіанти співвідношень "об'єкт - модель" стосовно до моделювання ІВ інтелектуальних підсистем.

Відзначено аналогію між ієрархічністю рівнів організації ІВ у ТС і сукупністю категорій, що описують рівні організованості людського інтелекту. Інтерфейс (ТСЛО) з текстовим виведенням інформації розглянутий як репрезентативний елемент комп'ютеризованого людського оточення. Відзначено функціональність ланки (ТСЛО) як середовища для моделювання ланки (ТСТС), зокрема, в рамках інтерфейсу з текстовим виведенням інформації.

У третьому розділі розглянуто елементи апарату мереж Петрі (МП) стосовно до моделювання ІВ між об'єктами ІОС, що розрізняються за продуктивністю. Показано, що апарат МП може бути використаний як засіб моделювання ІВ між об'єктами ІОС, що розрізняються за продуктивністю обробки інформації.

Зручність МП полягає в тому, що вони забезпечують опис подій на рівні ситуацій та умов, а не в зв'язку з фізичним часом. Як інструмент моделювання елементів ІОС на рівні окремих ІВ доцільно обрати ординарні безпечні МП із пріоритетами, доповнені правилом поглинання міток. Вибір зазначеного типу МП визначається мінімальною витратою обчислювальних ресурсів для реалізації моделей.

Запропоновано метод оцінки залежності складності взаємодіючих об’єктів від рівня їх інтелектуальності, заснований на використанні моделювання на мережах Петрі. В принциповому відношенні цей метод дозволяє прогнозувати рівень складності системи відповідно до її інтелектуальних функцій на ранніх етапах розробки системи.

Моделювання на МП проведено з метою дослідження прикладних аспектів ІВ між блоками ІОС, зокрема, для оцінки складності систем у залежності від рівня їхньої організації. Розглянуто ситуацію, у якій при ІВ розподіляються (виділяються) два види ресурсів: канальний ресурс і ресурс готовності системи до прийому і наступної обробки інформації.

Рис. 2. Моделі ІВ: блокової з одним (а) і двома (б) зворотними зв'язками і m-шинної (в) із двома зворотними зв'язками, з ініціацією обміну передавальною стороною.

Моделювання проведено для симплексного варіанта ІВ. Подано дві лінії моделей: блокових і шинних (паралельних) ІВ. Для кожної з ліній реалізовані ситуації з одним, двома і трьома зв'язками. Ситуація з трьома зв'язками розглянуто в двох варіантах спрямованості: з ініціацією обміну приймальною і передавальною стороною.

На рис. . подано деякі з моделей. Для реалізації єдиного пула М, з якого виділяються ресурси готовності системи засобами ординарних безпечних МП, запропонована модель стекової структури (рис. 3).

Рис. 3. Стекова структура.

Усі реалізовані моделі масштабуються за кількістю каналів, шин і обсягом пула (числом ланок стека). На основі аналізу результатів моделювання зроблено оцінки складності системи, що моделюється, за витратами ресурсів МП (кількістю місць і переходів) у залежності від рівня організації.

Зокрема, показано, що з урахуванням стекової структури (рис. ), блокові моделі з одним зворотним зв’язком (рис.  а), з двома зворотними зв’язками (рис.  б), та m-шинна (рис.  в) модель із двома зворотними зв'язками, з ініціацією обміну передавальною стороною мають ресурсоємності відповідно,

S1 N N2; | (2)

S2 N N2  ; | (3)

S3 N(m ) N2(m )2, | (4)

де N _ кількість каналів; m _ розрядність шини.

Таким чином, зроблено зіставлення впливів на складність системи факторів зростання кількості структурних зв'язків і реструктуризації наявних структурних зв'язків. Зокрема, як випливає з наведених виразів, для блокових моделей із зростанням канального ресурсу і ресурсу готовності складність системи зростає за квадратичним законом; при введенні в модель шинного ресурсу, відповідного (пропорційного) канальному, зростання описується поліномом 4-го ступеня.

Графіки рис. показують, що ресурсоємність моделі і складність системи, що моделюється, радикально зростають із зростанням кількості структурних зв'язків (ділянка 1, , ). Функціональна реструктуризація (ділянка 3, ) при збереженні колишнього числа структурних зв'язків менш істотно позначається на ресурсоємності системи.

У четвертому розділі розглянуто принципи нечіткого опису об'єктів і явищ стосовно до організації нечіткого регулювання, а також базові принципи організації нейронних систем в аспекті побудови нейро-нечіткого регулювання. У рамках нечітких і нейро-нечітких уявлень подано моделі ІВ між пристроями з різною продуктивністю, з нечітким виділенням централізованих ресурсів.

Рис. . Залежності ресурсоємності S моделі від її складності K (кількості реалізованих зв'язків) при декількох значеннях кількості каналів для блокової (а) і шинної (б) структур.

Шляхом розгляду типових структурних рішень обгрунтовано метод моделювання інформаційного обміну між елементами розподілених ІОС, заснований на використанні мереж Петрі. Такий метод спрощує процедури побудови моделей і робить їх менш трудомісткими.

У контексті опису ІВ між вузлами ІОС, що розрізняються за продуктивністю обробки інформації, розглянуто визначення нечітких теоретико-множинних і алгебраїчних операцій та поняття лінгвістичної змінної. Подано організацію багаторівневої ІВ між вузлами як системи багатоконтурного нечіткого керування в рамках парадигми Мамдані-Заде.

Стосовно до опису ІВ між вузлами ІОС розглянуто ряд аспектів нейронних систем (багатошаровість, навченість, кластеризація на мережах Кохонена). Описано принципи реалізації багаторівневого нечіткого керування з коректуванням параметрів (термів лінгвістичних змінних або вирішальних правил) нейромережевими структурами.

Відповідні дворівневі варіанти ілюструються рис. і 6, на яких позначено окремі блоки: НСР1, НСР2,…, НСРN – нейронні системи регулювання; ФД – формування дії; НІ – накопичення інформації; ЧН – перетворення з чіткої форми у нечітку (fuzzification); НВ – нечітке виведення (inference); НЧ – перетворення з нечіткої форми у чітку (defuzzification); Д – датчик; ОК – об’єкт керування; ВП – виконуючий пристрій; КВ – корегування вектора; П – пошук нейрона-переможця. Блоки ЧН, НВ і НЧ, які реалізують функції нечіткого керування за Мамдані-Заде, роздільно регулюються (корегуються) НСР1, НСР2,…, НСРN, які позначають багатошарові нейромережеві структури, що навчаються (рис. ), та мережі Кохонена (рис. ).

Рис. 5. Дворівнева система з нечітким керуванням і коректуванням на багатошарових нейромережевих структурах, що навчаються.

Багатошарові нейронні структури допускають навчання, зокрема, методом зворотного бігу, результатом якого є здатність системи до розпізнавання фіксованого числа детермінованих станів.

Навчання мережі Кохонена полягає в ітеративно повторюваному виявленні нейрона-переможця (рис. 6, блок П), та корегуванні (блок КВ) векторів сенсорного поля системи (вагових коефіцієнтів w оточення нейрона-переможця) відповідно до виразу:

wji(k+1) = wji(k) + a(k) fji(k) (x(k) – wji(k)), | (5)

де k – номер кроку навчання або самонавчання системи; i, – координати (номер) нейрона, що корегується; а – коефіцієнт навчання; fji – функція, яка описує ступінь впливу на сусідні нейрони.

За результатом цього процесу система набуває здатності до розпізнавання первинно невідомої (апріорно не заданої) кількості станів.

На основі розглянутих комбінованих нечітких та нейро-нечітких систем запропоновано однорівневі й багаторівневі (ієрархічні) варіанти нечітких і нейро-нечітких моделей виділення ресурсів при ІВ між вузлами ІОС, що розрізняються за продуктивністю обробки інформації.

Рис. . Дворівнева система з нечітким керуванням і коректуванням на мережах Кохонена.

У п'ятому розділі елементи ІВ між підсистемами ІОС змодельовані на ланці ТСЛО. Розроблені методи побудови інтелектуального інтерфейсу “технічна система – людина-оператор” засновані на використанні нечіткого регулювання за формалізмом Мамдані-Заде. Застосування цих методів дозволяє адаптивно приводити поточні характеристики технічної системи у відповідність із характеристиками людини-оператора, що змінюються.

Під час моделювання інтелектуальнї ІВ у ланці ТСТС засобами ланки ТСЛО, ключовим моментом є позитивна мотивація ЛО. Важлива так само відпрацьованість інтерфейсу взаємодії ТСЛО. У зв'язку із цим, як предметна галузь, обраний тренажер швидкочитання, реалізований на інтерфейсі знакового (текстового) виведення.

Швидкість V читання (сприйняття текстового потоку) є відношення обєму прочитаного матеріалу (кількість знаків тексту) до затраченого часу. Тренування полягає в послідовному експонуванні фрагментів тексту (рядків) довжиною Ni символів протягом інтервалів часу Ti. При цьому

, | (6)

де i _ номер рядка, що експонується, i=1, ,…, n. У процесі тренування довжина рядка (число знаков Ni) поступово нарощується, а час експозиції Ti зменшується.

Таким чином, прямий зв'язок система  користувач здійснюється за допомогою видачі (послідовної експозиції) навчального текстового потоку. Графіки рис. ілюструють складові швидкості демонстрації текстового потоку: лінійне зростання (а), синусоїдальну складову (б), застосовувану для періодичної зміни навантаження, і “випадкову” складову (в), зумовлену складністю й довжиною слів поточного фрагмента, що експонується. Сумарно швидкість демонстрації текстового потоку змінюється складним способом (г).

Рис. . Складові швидкості подачі текстового потоку.

Зворотний зв'язок “користувач”  “система” полягає у видачі користувачем час від часу повідомлень (натисканням клавіші <Grey)>) про те, що він не встигає за наростаючим темпом текстового потоку. При цьому система тимчасово знижує швидкість потоку і далі знову продовжує нарощувати.

У реалізації тренажера застосована триконтурна система нечіткого регулювання. Кожний з незалежних вкладених один в інший контурів побудований за парадигмою Мамдані-Заде: визначено вхідні (A1,2) та вихідні (B1,2) лінгвістичні змінні (ЛгЗ), що складаються з термів (x1, x2,…, y1, y2,…), а також вирішальні правила (ВП) виду

if ((A1=x11)AND(A2=x21)) then (B1=y1); | (7)

if ((A1=x12)AND(A2=x22)) then (B2=y2),

де у x11, x12,…, x22 перший індекс означає приналежність вхідній ЛгЗ, другий номер терму у відповідній ЛгЗ. ВП детермінують поведінку системи відповідно до актуалізації тих чи інших комбінацій термів вхідних ЛгЗ. Наступні нечіткі max-min-процедури на згрупованих наборах ВП

mB1(y1) =(min(mA1(x11), mA2(x21))); | (8)

mB2(y2) =(min(mA1(x12), mA2(x22))),

де mB1(y1), mA1(x11) та ін. – значення функції приналежності, формують вагові коефіцієнти B1(1),2(2),…,j(w). Індекс в дужках – номер відповідного терма. Остаточні середньозважені результати обчислюються за виразами:

; | (9)

, | (10)

де b11, b12, та ін. _координати центрів ваги відповідних термів по осях значень B1 та B2.

За допомогою описаного нечіткого апарату система відслідковує роздільно параметри текстового потоку (довжину рядка, кількість рядків, час експозиції) залежно від:

· довжини й складності (“можливості візуального розпізнавання”) слів у рядку (внутрішній контур);

· частоти видачі користувачем повідомлень про те, що він не встигає за наростанням швидкості текстового потоку (середній контур);

· інтегральних характеристик тривалості й регулярності занять (зовнішній контур).

Перша (дослідницька) версія тренажера з інтелектуальним нечітким регулюванням програмно реалізована й викладена в Інтернет () зі статусом freeware. Реалізований варіант містить діалог розробника з користувачами по e-mail для одержання користувальницьких протоколів тренінгу.

Деякі результати навчання користувача зображені на рис. . Наведені графіки залежностей швидкості V текстового потоку (кількість знаків за секунду) від часу (у хвилинах) демонструють наявність навчального ефекту. Три негативні піки (нульові позначки) на графіку рис.  б є ознаками конкатенації чотирьох послідовних навчальних сеансів.

Реалізований програмний продукт може бути інтерпретований у контексті регулювання інформаційних потоків у розподілених ІОС як модель інтелектуальної ІВ між двома ТС, виконана на ІВ між системами ТСЛО. ЛО наділений креативним ресурсом, а ТС – ресурсом реконфігурації, з використанням яких ІВ між ними може продуктивно розвиватися.

Рис. . Результати тренування швидкочитання.

У висновках викладено найбільш важливі наукові та практичні результати, одержані в дисертації.

У додатках наведено документи впровадження результатiв дисертаційної роботи.

ВИСНОВКИ

У дисертації наведено нове вирішення важливої наукової задачі забезпечення самоорганізації під час інформаційної взаємодії між вузлами розподіленої ІОС. У рамках цієї задачі розроблено методи інтелектуального регулювання характеристик інформаційної взаємодії, нечіткі та комбіновані нейро-нечіткі схеми регулювання характеристик, та ефективні алгоритми функціонування за цими схемами. Розроблені методи та алгоритми досліджені в машинних експериментах.

1. Результати проведеного аналізу провідних тенденцій розвитку розподілених інформаційно-обчислювальних систем з урахуванням темпів прогресу їх елементної бази дозволяють зробити висновок про випереджальний характер і, як наслідок, наявність розбіжності між інтелектуальними рівнями окремих підсистем, що взаємодіють. У зв'язку із цим має проводитись розробка інтелектуального регулювання параметрів інформаційної взаємодії між вузлами. Дане завдання не вирішене в рамках діючої парадигми відкритих систем.

2. Вперше запропоновано метод оцінки залежності рівня складності взаємодіючих об’єктів від ступеня їх інтелектуальності, що базується на принципах ситуаційно-умовного моделювання. Цей метод дозволяє прогнозувати рівень складності системи відповідно до її інтелектуальних функцій на ранніх етапах розробки системи.

3. Отримав розвиток метод моделювання інформаційного обміну між елементами розподілених інформаційно-обчислювальних систем, який базується на ситуаційно-умовному моделюванні. Метод робить процедури побудови моделей менш трудомісткими.

4. Отримала подальший розвиток модель динаміки ускладнення схем, за якими відбувається взаємодія між технічною системою та людиною-оператором. Модель заснована на інтелектуальному регулюванні характеристик інформаційного обміну. Використаня моделі дозволяє оптимізувати структуру інтерфейсу “технічна система – людина-оператор”.

5. Розроблено методи побудови інтелектуального інтерфейсу “технічна система – людина-оператор”, що базуються на використанні нечіткого регулювання за формалізмом Мамдані-Заде. Ці методи дозволяють адаптувати характеристики технічної системи у відповідності із змінними характеристиками людини-оператора.

6. Прикладною практичною реалізацією моделі з нечітким регулюванням в середовищі “технічна система – людина-оператор”, є навчальна система _тренажер швидкочитання – який забезпечує підвищену ефективність навчання за рахунок поєднання комфортності процесу тренінгу й ініціативного стимулюючого впливу з боку технічної системи.

7. Практична цінність отриманих результатів полягає в розробці методів моделювання інформаційної взаємодії між технічними системами в середовищі “технічна система _людина-оператор”, що істотно заощаджує матеріальні ресурси й час під час розробки технічних систем.

СПИСОК ПРАЦЬ, ЩО ОПУБЛІКОВАНІ АВТОРОМ

ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх, Михаль О.Ф., Руденко О.Г. Звено "техническая система - человек оператор" как модель информационного взаимодействия интеллектуальных подсистем с разной производительностью // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. _2003. _№ 6(6). _С. 18_21.

2. Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх, Михаль О.Ф., Руденко О.Г. Интерактивный комплекс с нечётким управлением для обучения скорочтению // Вестник Херсонского национального технического университета. _2005. _№ 1(21). _С. .

3. Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх. Принципы организации адаптивной нечеткой системы регулирования параметров текстового потока // Радиоэлектроника и информатика. – 2004. _ № 4(29) . – С. 150–155.

4. Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх, Михаль О.Ф. Моделирование на сетях Петри информационного обмена между системами с ограниченным ресурсом готовности // Бионика интеллекта. _2005. _№ 1(61). _С. _.

5. Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх, Михаль О.Ф., Руденко О.Г. Интерактивный комплекс обучения скорочтению c нечетким управлением // Образование и виртуальность 2005. Сб. научных трудов 9-й Международной конференции. _Харьков-Ялта: УАДО, 2005. _С. _.

6. Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх, Михаль О.Ф., Руденко О.Г. Интерактивный интеллектуальный обучающий комплекс с нечётким управлением // Автоматика-2005: Материалы 12-й Международной конференции по автоматическому управлению, г.Харьков, в 3-х т. _Харьков: Изд-во НТУ "ХПИ", 2005. Т.1. С. 184.

7. Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх. Организация регулирования параметров текстового потока в звене "техническая система - человек оператор" на базе нечёткой логики // Материалы 7-го Международного молодежного форума Радиоэлектроника и молодеж в XXI веке. Харьков, ХНУРЭ. 2003. С.152.

8. Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх. Информационное взаимодействие интеллектуальных подсистем с разной производительностью. // 9-я Международная научная конференция Теория и техника передачи приема и обработки информации. Сб. тезисов докладов. Харьков: ХНУРЭ, 2003. С. 248249.

9. Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх. Моделирование адаптивной системы информационного обмена на сетях Петри. // 10-я Юбилейная Международная научная конференция Теория и техника передачи, приема и обработки информации. Сб. тезисов докладов. Ч.2. _ Харьков: ХНУРЭ. 2004. _ С. 271_272.

10. Ayman Nayef Ahmad Alhalaybeh, Rudenko O.G. Adaptive Fuzzy System of Regulation of text flow Parameters // 1st International Conference on Telecomputing and Information Technology ICTIT 2004, Amman _ Jordan. _Р. _.

АНОТАЦІЯ

Айман Найєф Ахмад Альхалайбєх. “Мережеве нейро-фаззі регулювання інформаційних потоків між об'єктами з різною продуктивністю”. Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 системи й засоби штучного інтелекту. Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2005.

У дисертації розглянуто принципи самоорганізації при інформаційній взаємодії між вузлами розподілених інформаційно-обчислювальних систем, що розрізняються за рівнем інтелектуальності. Запропоновано й досліджено моделюванням на мережах Петрі метод оцінки залежності складності взаємодіючих об'єктів від рівня їхньої інтелектуальності. У ході досліджень розроблено принципи моделювання інформаційного обміну між елементами розподілених інформаційно-обчислювальних систем. Розглянуто ієрархію структур з інтелектуальним регулюванням характеристик інформаційного обміну між технічною системою й людиною-оператором. Розроблено принципи побудови інтелектуального інтерфейсу “технічна система _людина-оператор” з нечітким регулюванням у рамках формалізму Мамдані-Заде. Як приклад практичної реалізації розроблено навчальну систему _тренажер швидкочитання з багаторівневим нечітким регулюванням.

Ключові слова: моделювання, нечітка логіка, нейромережеві структури, мережі Петрі, регулятор Мамдані-Заде.

АННОТАЦИЯ

Айман Найеф Ахмад Альхалайбех. “Сетевое нейро-фаззи регулирование информационных потоков между объектами с разной производительностью”. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.23 – системы и средства искусственного интеллекта. _ Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, 2005.

Диссертация посвящена исследованию информационных взаимодействий между элементами (узлами) интеллектуальной распределённой информационно-вычислительной системы, имеющими разную производительность обработки информации. Проанализированы ведущие тенденции развития информационно-вычислительных систем _ интеллектуализация и наращивание темпов разработки новых поколений оборудования за счёт использования ресурсов и возможностей предыдущих поколений оборудования. Показано, что сокращение этапов разработки и производства по сравнению с периодом штатной эксплуатации оборудования приводит к ситуациям с одновременным функционированием и взаимодействием в сложных распределённых технических системах элементов и блоков, существенно различающихся по уровню интеллектуальности и относящихся к разным поколениям. Это приводит в конечном счёте к различиям в производительности при обработке информации. В диссертации приведено новое решение задачи обеспечения самоорганизации при информационном взаимодействии между интеллектуальными узлами распределённых информационно-вычислительных систем, которые различаются по производительности. В рамках этой задачи разработаны методы интеллектуального регулирования характеристик информационного взаимодействия между узлами, нечеткие и комбинированные нейро-нечёткие схемы регулирования характеристик информационного взаимодействия и эффективные алгоритмы функционирования по этим схемам. Разработанные методы и алгоритмы интеллектуального регулирования исследованы в машинных экспериментах с применением аппарата ординарных безопасных сетей Петри с приоритетами.

В ходе исследований получены новые результаты по следующим аспектам. Предложен и исследован моделированием на сетях Петри метод оценки зависимости сложности взаимодействующих объектов от уровня их интеллектуальности. Метод состоит в построении иерархии усложняющихся структур; воспроизведении каждой из структур в виде модели на сетях Петри; подсчёте ресурсов, задействованных на реализацию каждой из моделей и экстраполяции зависимостей на более сложные структуры. В связи с реализацией метода, разработаны принципы моделирования информационного обмена между элементами распределённых информационно-вычислительных систем; рассмотрено и реализовано два иерархических ряда моделей: с блочной и шинной структурой; для каждой из рассмотренных моделей получены выражения для расчёта их ресурсоёмкости в связи с параметрами их масштабирования. Предложенный метод оценки позволяет в практическом плане прогнозировать на ранних этапах разработки системы уровень сложности системы в соответствии с выполняемыми ею интеллектуальными функциями. Получили дальнейшее развитие методы моделирования информационного обмена между элементами распределенных информационно-вычислительных систем, в частности применительно к системам с объединёнными локальными ресурсами. Разработанные типовые решения упрощают процедуры построения моделей и делают модели менее ресурсоёмкими. Получило дальнейшее развитие изучение динамики усложнения схем взаимодействия между технической системой и человеком-оператором, как аспект интеллектуального регулирования характеристик информационного обмена между ними. Рассмотренный подход позволяет оптимизировать структуру интерфейса “техническая система _ человек-оператор”. Получили дальнейшее развитие методы построения интеллектуального интерфейса “техническая система _ человек-оператор” с нечетким регулированием согласно формализму Мамдани-Заде. Рассмотрены структуры многоуровневых вариантов схем регулирования, включающих, в частности, нечёткое регулирование на нижних уровнях и нейро-нечёткое (на многослойных нейронных структурах и на сетях Кохонена) на верхних. Представленные многоуровневые структуры позволяет динамично приводить характеристики взаимодействующих сторон (узлов сети) в соответствие друг другу. Полученные результаты использованы при решении прикладной задачи _ построении адаптивной системе регулирования параметров взаимодействия между технической системой и человеком-оператором. В качестве предметной области выбраны обучающие системы: разработана учебная система тренажёр скорочтения, обеспечивающий повышенную эффективность обучения благодаря рациональному сочетанию комфортности процесса тренинга и инициативного стимулирующего влияния со стороны технической системы.

Ключевые слова: моделирование, нечёткая логика, нейросетевые структуры, сети Петри, регулятор Мамдани-Заде.

ABSTRACT

Ayman Nayef Ahmad Alhalaybeh. “Neuro-fuzzy network regulation of information flows between objects with different productivity” _ Manuscript.

Thesis for a candidate of technical sciences degree by specialty 05.13.23 _systems and methods of artificial intelligence. – Kharkov National University of Radio Electronics, Kharkov, 2005.

The principles are considered in thesises of selforganization of information interaction between nodes of distributed computer systems, differring on level of its intelligantcy. New results are received in exploring of the following aspects. Is offered and explored by modeling using Petri nets method of estimation of dependency of complexity of interacting objects from level of their intelligantcy. Principles are designed of modeling of information exchange between elements of distributed computer systems. Hierarchy of structures is considered with smart regulation of features of information exchange between technical system and person-operator. Principles are designed of building of smart interface "technical system _ person-operator" with fuzzy regulation using Mamdani-Zadeh formalism. As an example of practical realization, the training system is designed _tutorial of the fast reading with layered fuzzy regulation.

Keywords: modeling, fuzzy logic, neuro-network structure, Petri nets, Mamdani-Zadeh regulator.

Відповідальний випусковий Л.М. Любчик 

Підп. до друку 28.2.2006. Формат 60х84 1/16. Спосіб друку – ризографія.

Умов. друк. арк. 1,2. Ціна договірна. Тираж 100 прим.

Зам. № .

ХНУРЕ, 61166, Харків, просп. Леніна, 14

Віддруковано в навчально-науковому

видавничо-поліграфічному центрі ХНУРЕ.

Україна, 61166, Харків, просп. Леніна, 14.