Конструювання, виробництво та експлуатація сільськогосподарських машин. Випуск 44. - 2014

Permanent URI for this collection

https://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/1730

Browse

Browsing Конструювання, виробництво та експлуатація сільськогосподарських машин. Випуск 44. - 2014 by Author "Burlakov, V."

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Интеллектуальная мультиагентная система сбора и анализа данных для моделей знаний предметных областей
    (КНТУ, 2014) Стенин, А. А.; Бурлаков, В. М.; Курбанов, В. В.; Стенін, О. А.; Stenin, А.; Burlakov, V.; Kurbanov, V.
    Предложенные в статье модель и методы построения мультиагентной интеллектуальной системы посредством логической оценки получаемых данных позволяют сократить время и повысить качество работы эксперта-аналитика. Реализация их предусматривает построение нейронной сети с нейронами, обладающими памятью и интегральной логикой. В частности, предложен оригинальный метод реализации логики на основе генетического алгоритма, который обрабатывает пополняемую базу знаний и совершенствует каждое следующее поколение «генов», посредством взвешивания семантических данных на основе суперпозиции эталонной реакции на ситуацию и оценки ситуации текущим поколением «генов». Запропоновані в статті модель і методи побудови мультиагентної інтелектуальної системи за допомогою логічної оцінки одержуваних даних дозволяють скоротити час і підвищити якість роботи експерта-аналітика. Реалізація їх передбачає побудову нейронної мережі з нейронами, що володіють пам'яттю і інтегральною логікою. Зокрема, запропоновано оригінальний метод реалізації логіки на основі генетичного алгоритму, який обробляє поповнювану базу знань і вдосконалює кожне наступне покоління «генів», за допомогою зважування семантичних даних на основі суперпозиції еталонної реакції на ситуацію і оцінки ситуації поточним поколінням «генів». The low efficiency of the existing automated systems for the collection and analysis of data for the formation of specialized knowledge models in subject areas, concern to the absence of intelligent adaptive mechanisms for continuous updating of information modeling knowledge. We propose in this article the intelligent multiagent system related with the solution of the problem of reducing the time of search for the required data and to improving their semantic quality. Reducing the search time is because we select the control decisions of evaluations on sets kinds of situations and specificity logic, but not of themselves sets. Improving the quality of information at each iteration happens because of selection behaviors with a high frequency of use and cutoff field of superimposed evaluations by the index of logic specificity and situation index. Multiagent is disclosed in the introduction imitating agents (primary agents evaluators) with dynamic mental state (in base, the state of those they imitate - static), when passing "behavior selection" by experts and "evolution", they dynamically continue to exist or reborn in static agents evaluators.