Секция интеллектуальных систем обработки информации
Итак, предлагаемые эквивалентные преобразования являются составной частью абстрактной теории конечных автоматов и представляют математический инструментарий высокоуровневого автоматизированного синтеза и анализа объектов проектирования.
ЛИТЕРАТУРА
1. Вавилов Е.Н., Портной Г.Л. Синтез схем электронных цифровых машин. М.: Сов.радио, 1963. 440 с.
2. Грис Д. Конструирование компиляторов для цифровых вычислительных машин. М.: Мир, 1975, 545 с.
3. Вишняков ЮМ. Инструментарии разработчика СБИС. Таганрог: ТРТУ, 1993. 178 с.
УДК 681.3.016:007.52:611.81
М.В. Жуковская
ОРГАНИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА В ГИПЕРКУБОВЫХ ПРОЦЕССОРНЫХ СТРУКТУРАХ
Благодаря естественному параллелизму продукционного представления знаний основные действия в системах продукций (поиск и сопоставление) имеют потенциальные возможности для их распараллеливания в процессорных структурах. Сильносвязные процессорные структуры, имеющие коммутационную сеть типа “гиперкуб”, позволяют организовать эффективные процедуры логического вывода на продукциях, представленных в виде графов, в частности, в форме графов типа И/ИЛИ.
После размещения базы знаний в гиперкубовой процессорной структуре с сохранением структуры графов типа И/ИЛИ процесс логического вывода можно осуществлять путем построения, сокращения графа поиска решения (графа вывода) и извлечения из него ответа. Построение дерева решения сопровождается порождением всех возможных ветвей дерева решения. Сокращение дерева решения предполагает удаление ветвей, не входящих ни в один из потенциальных графов решения. Извлечение ответа предусматривает выявление всех графов решения из полного графа вывода. Фактически, извлечение ответа решает задачу, аналогичную поддержанию координации порожденных подпроцессов при традиционном подходе к параллельному логическому выводу, основанному на ведении множества параллельно работающих и взаимодействующих друг с другом процессов.
В данной работе предложен метод распределенного извлечения ответа из дерева решения, ориентированный на выполнение в процессорных структурах. Основные задачи, которые необходимо решить во время просмотра полного графа вывода при извлечении решений, - это проверить, все ли их ветви заканчиваются в вершинах, соответствующих фактам базы знаний, и выделить множество подстановок, принадлежащих каждому графу-кандидату. Распределенное извлечение ответа предполагает перемещение множества подстановок, характеризующее конкретный граф-кандидат, от концевых вершин графа вывода, соответствующих фактам, вверх по дереву решения до достижения корневой (целевой) вершины. При этом учитываются функциональные отличия
Известия ТРТУ
Специальный выпуск
связок конъюнкции и дизъюнкции, что позволяет избежать возвратов, необходимых при просмотре дерева решения от корня.
Основные этапы параллельного логического вывода, а именно, построение, сокращение дерева решения и извлечение ответа, могут быть эффективно реализованы в гиперкубовых процессорных структурах путем обмена сообщениями между процессорными модулями структуры.
УДК 658.562
О.Д. Глод
ПРИМЕНЕНИЕ АВТОМАТНЫХ СХЕМ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ СИТУАЦИОННЫХ СИСТЕМ С НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКОЙ
Известно применение автоматных схем для описания функционирования многих производственных, экономических и других систем. Автомат определяется следующим образом:
а =<х,г ,г,<р,\\1,г0 >,
где X = (Х1,Х2,...,ХМ) - входной алфавит; У = (_>/,,_у2,..• ,>'лг) - выходной алфавит; Z = (г,,) - множество состояний автомата; ф - функция переходов, ф: X х Z —» Z,Z(/) = ф|^(/ — 1), Х{1)\; \|/ - функция выходов, ф : Z X X X Z —> К,У(/) = ф^(/ - 1),ЛГ(0»2(/)] ; Z0 - множество начальных состояний автомата.
Важным аспектом проблемы построения управляющих моделей является учет в них большого количества случайных факторов, воздействующих на реальный производственный процесс.
Развитие ситуационного подхода к принятию решений связано с широким развитием систем, предназначенных для поддержания процессов принятия решений. Советующая ситуационная система должна обладать способностью выдавать советы, рекомендации человеку-оператору или исполнительному устройству в зависимости от складывающейся на анализируемом процессе ситуации.
В системах распознавания образов, в диагностических системах, в экспертных и советующих системах решения принимаются в условиях неполноты и неточности информации. Человек-оператор в своей деятельности пользуется информацией, которая выражается не только количественно. но и качественно. Нечеткие понятия должны быть использованы при построении моделей управления. В основе такого подхода лежит введенное Заде понятие лингвистической переменной (ЛП), значениями которой являются слова или предложения естественного или искусственного языка.
Для описания взаимодействия объекта и процесса задают измеримые пространства: фазовое (X, 'Л) и пространство управлений (У, ,
где <й - а - алгебра измеримых множеств из X, К - СТ - алгебра измеримых множеств из У.
Эволюция объекта во времени подчиняется следующему правилу: