Интеллектуальная мультиагентная система сбора и анализа данных для моделей знаний предметных областей
Loading...
Files
Date
2014
Authors
Стенин, А. А.
Бурлаков, В. М.
Курбанов, В. В.
Стенін, О. А.
Stenin, А.
Burlakov, V.
Kurbanov, V.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
КНТУ
Abstract
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.
Description
Keywords
интеллектуальная мультиагентная система, нейронная сеть, генетический алгоритм, модель знаний, предметная область, інтелектуальна мультиагентна система, нейронна мережа, генетичний алгоритм, модель знань, предметна область, intelligent multiagent system, neural network, genetic algorithm, knowledge model, subject area
Citation
Стенин, А. А. Интеллектуальная мультиагентная система сбора и анализа данных для моделей знаний предметных областей / А. А. Стенин, В. М. Бурлаков, В. В. Курбанов // Конструювання, виробництво та експлуатація сільськогосподарських машин: загальнодерж. міжвід. наук.-техн. зб. - Кіровоград: КНТУ, 2014. - Вип. 44. - С. 272-276.