CC BY
70
РАСПОЗНАВАНИЕ КРИЗИСНЫХ СИТУАЦИИ
НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ЛОГИКО-ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ
УДК 519.81
Виктор Иванович Новосельцев,
д.т.н., доц., проф. Воронежского института
высоких технологий,
Эл. почта: victor [email protected]
Сергей Владимирович Швей,
аспирант кафедры Автоматизированных систем обработки информации и управления,
«Московский государственный университет экономики, статистики и информатики»,
Тел.: 8 905 527 4142,
Эл. почта: [email protected]
Проанализированы случаи использования аппарата логико-лингвистического моделирования. Проведено моделирование применительно к распознаванию кризисных ситуаций. Определены правила распознавания. Приведены примеры распознавания кризисных ситуаций на основе методов логико-лингвистического моделирования.
Ключевые слова: распознавание, моделирование, кризисные ситуации, правила.
Victor I. Novoselcev,
Doctor of Engineering Science, Professor, Voronezh Institute of High Technologies, E-mail: victor [email protected]
Sergey V. Shvey,
Post-graduate student, the Department of Automated Systems of Information Processing and Management, Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics, Tel.: 8 905 527 4142, E-mail: [email protected]
RECOGNITION OF CRITICAL SITUATIONS ON THE BASIS OF THE METHODS OF LOGICAL-LINGUISTIC MODELING
The authors analyzed cases of using of logic-linguistic modeling. The modeling was carried out for recognition of critical situations. Rules of recognition were identified. Examples of the recognition of critical situations on the basis of the methods of logical-linguistic modeling were given.
Keywords: recognition, modeling, crisis situations, rules.
1. Введение
При распознавании реальных кризисных ситуаций исследователь, как правило, имеет дело с массивами данных сложной структуры, имеющими к тому же и сложное представление в памяти компьютеров. В этих условиях более целесообразно осуществлять поиск и сравнение соответствующих данных, используя методы адресации к данным по их содержанию, то есть, другими словами, используя ассоциативный поиск требуемых данных. Удобный аппарат для построения алгоритмов логического распознавания ситуаций, описываемых по необходимости столь сложным образом, представляет аппарат логико-лингвистического моделирования [1].
2. Применение аппарата логико-лингвистического моделирования
Применение этого аппарата выступает на первый план в случае, когда:
а) отсутствуют сведения о количественном распределении признаков распознаваемых ситуаций по пространственным, временным и иным интервалам, а в распознающей системе имеются лишь детерминированные логические связи между рассматриваемыми ситуациями и их признаками;
б) известны распределения ситуаций в пространстве признаков, законы распределения ошибок измерения признаков, но логические зависимости, связывающие признаки и классы ситуаций, не поддаются непосредственному анализу.
Пусть исходные описания распознаваемых ситуаций Б4 представляется в виде диапазонов изменения значений признаков X, У,.. .,2:
GSt = jxín).x2n)-
V , Ч -V(n) -V(n) -V /„л v(n) v(n)
•XMXi)'YI '12 •■■■•YMyn)'Zi Z
•ZMW
(1)
где - количество диапазонов значений признаков X, У,., 2 для
п-й ситуации (п = 1,., К) соответственно; Х(п) = (х^0, х(?) - ¡-й диапазон значений признака X для п-й ситуации ( = 1,.,мХп)); х(п),х(п) - начальная и конеч-
ная границы диапазона х(п) соответственно; у! гично х(п).
Применительно к какому-либо признаку, пусть это будет X, опишем процедуру автоматического формирования рецепторов семантической сети [2]. Для каждой пары диапазонов изменения значений признака X на метрической шкале 8Их введем систему базовых отношений Я = {г. , 1 = 1,., z}, представленных на рис. 1.
На рис.1 приняты следующие обозначения: Х1, Х2 - пара диапазонов изменения значений признака X; ц^ ,- начальная и конечная граница диапазона X., ] = 1, 2; г4 - «совпадать»; г2 - «примыкать слева»; г3 - «пересекаться, оставаясь слева»; г4 - «быть внутри при совпадающих начальных границах»; г5 - «быть внутри»; г6 - «быть внутри при совпадающих конечных границах»; г7 - «быть слева».
Легко видеть, что такие потенциально возможные отношения как «примыкать справа», «пересекаться, оставаясь справа» и «быть справа», сводятся к базовым отношениям г2, г3 и г7, соответственно, путем простой перестановки местами диапазонов X1, и Х2.
Введенные отношения между парами диапазонов представим далее в виде элементарных синтагм: X1 г1 X2; X1 г2 Х2;., Х1 г7 X2. В этих обозначениях предлагаемая процедура автоматического формирования рецепторов реализуется следующим образом.
На первом шаге выполняется преобразование диапазонов изменения значений признака X, характеризующего п-ю ситуацию, в соответствии со следующими правилами вывода новых диапазонов и их начальных и конечных границ:
1. XI Г1 Х2 ^ (Ц1Н, Ц1к) У (Ц1Н, Ц2к) У (Ц2Н, Ц1к) у (Ц2Н, Ц2к);
2. Х1 Г2 Х2 ^ (Ц2Н, Ц1к);
3. Х1 Гз Х2 ^ (Ц2Н, Ц1к);
4. Х1 Г4 Х2 ^ (Ц1Н, Ц1К) V (Ц2Н, Ц1к); (2)
5. Х1 Г5 Х2 ^ (Ц1Н, Ц1к);
6. Х1 Гб Х2 ^ (Ц1Н, Ц1к)у (Цш, Ц2к);
7. Х1 Г7 Х2 ^ (Ц2Н, Ц2к) Л (Ц1Н, Ц1к),
где символ ^ - означает «преобразуется в.», V - соответствует логическо-
Дп) J
Z(n) -
определяется анало-
му «или», л - соответствует логическому «и», а в круглых скобках указаны преобразованные диапазоны значений с их начальными и конечными границами.
Из (2) непосредственно следует, что в шести первых случаях отношения между парой диапазонов сводятся к отношению г7. В результате применения этих правил получим последовательность изолированных диапазонов значений признака X, причем любая пара этих диапазонов связана отношением г7. При этом достигается значительное сокращение исходного количества диапазонов значений признака.
На втором шаге описываемой процедуры осуществляется маркировка метрической шкалы 8И путем отображения на нее полученных после применения правил Пв диапазонов значений признака X для всех ситуаций. При этом начальным и конечным границам диапазонов на шкале 8И ставятся в соответствие определенные точечные значения (маркеры). Если для некоторых значений границ диапазонов истинно следующее логическое условие
(цКт))у (^цНт))у ( ^п)=
где п, т = 1,..., N при п = т, то таким парам границ диапазонов соответствует один маркер на шкале 8^.
В результате такого отображения диапазонов признака X для всех ситуаций на шкале 8И получим упорядоченную по возрастанию последовательность маркеров д1, q2, qLx, где q1 < q2 < q3 <.. .< qLX ; Lx - количество маркеров по шкале 8Их.
Эта последовательность является исходной для третьего шага описываемой процедуры. При его реализации L-й (Ь=1,..., Lx) рецептор х1 для признака X формируется в виде: х1 = (q1, ^ + 1). Очевидно, что для каждой пары рецепторов х и хк, где 1, к = 1,..., LX -1 при 1 Ф к, всегда выполняется условие хк П х1 Ф 0 (пустое множество).
Описанные действия последовательно применяются ко всем диапазонам изменения значений признаков X,Y,..., 2. В результате список рецепторов сети оказывается сформированным в виде
ЯСЯ = x2,^, XLk-l, Ур У^-
УLy-1, Z1, V- (3)
где Lx, Ly, Lz - количество марке -
ров на шкалах 8И , 8И , 8И , соответ-
I ^ У
ствующих признакам Х, Y, ..., 2.
Если полученную сеть представить в виде направленного графа, вершины которого соответствуют элемен-
Рис. 1. Система базовых отношений для построения алгоритмов логического распознавания кризисных ситуаций
там сети, то на самом верхнем уровне иерархии будут находиться элементы, соответствующие названиям ситуациям 81, 82,..., 8N. При этом каждой ситуации 8п (п = 1,.., N) соответствует пирамида элементов, на самом нижнем уровне которой находятся рецепторы, соответствующие диапазонам значений признаков, характеризующих ситуацию 8п. Кроме рецепторов и вершинных элементов, соответствующих названиям объектов, согласно правилам (2) в сети формируются ассоциативные элементы, представляющие собой сочетания диапазонов значений признаков, характеризующих несколько ситуаций. Введение в сеть ассоциативных элементов исключает дублирование совпадающих частей описаний у разных ситуаций, а это позволяет сократить как объем памяти, отведенной под данные, так и время про-
смотра информации о ситуациях, имеющих с данной ситуацией одинаковые значения признаков.
3. Правила распознавания
Распознавание кризисной ситуации с использованием такой сети осуществляется с помощью следующих правил распознавания (Пр).
1. Если какое-либо предъявленное значение признака распознаваемой ситуации не возбуждает ни одного рецептора или возбужденный рецептор не имеет ссылок на элементы сети своего множества, то принимается решение, что ситуация является «бескризисной».
2. Если в порядке поступления значений признаков возбуждено р рецепторов сети и число возбуждений тАк элемента сети, соответствующего названию кризисной ситуации
N
8к с У Яп,
в порядке поступления возбуждений от рецепторов равно числу возбужденных рецепторов, то есть тАк = р, причем тАк для 8к является наибольшим среди всех других возбуждений элементов сети, соответствующих названиям ситуаций, то принимается решение в пользу 8к.
3. Если среди возбужденных элементов сети, соответствующих названиям ситуаций, не существует такого тАк, что тАк = р, то принимается решение, что распознаваемая ситуация не является кризисной.
Из этих правил, в частности, следует, что при распознавании кризисной ситуации из числа предъявленных ситуации просматривается только та часть сети, которая в наибольшей степени ассоциативно связана с рассматриваемой комбинацией значений признаков. Проиллюстрируем описанный алгоритм применительно к случаю распознавания четырех ситуаций по признакам, сведенным в табл.1.
Сначала сформируем список рецепторов РПС. На первом шаге процедуры автоматического формирования рецепторов применим правила (3.18) к ситуации 8Г В соответствии с правилом 3 из (2) Пв диапазоны значений 5.0-6.5 и 4.4-6.3 для признака X сводятся к диапазону 4.4-6.5, затем, применяя правило 7, получим диапазоны значений 4.4-6.5 и 16.7-20.7, то есть из трех исходных диапазонов получилось два. По правилу 5 из (2) диапазоны значений 3.0-6.7, и 5.1-6.0 для признака У сводятся к диапазону 3.0-6.7. По правилу 4 из (2) диапазоны значений 6.8-10.7 и 6.8-9.2 для признака Ъ сводятся к диапазону 6.8-10.7. Таким же образом, применяя правила (2), получим новые диапазоны признаков для ситуаций Б1, 82, 83 и 84 .
Второй шаг автоматического формирования рецепторов рассмотрим применительно к признаку X. На шкале 8Их в результате отображения на нее начальных и конечных границ диапазонов появятся следующие точечные значения (маркеры) в порядке возрастания: 4.4, 6.5, 10.1, 10.5, 15.5, 15.9, 16.7, 17.2, 19.1, 20.7. Тогда на третьем шаге получим список рецепторов ЯСРх для признака X, который будет иметь следующий вид:
X = 4.4 - 6.5; х4 = 10.5 - 15.5; х = 16.7 - 172;
х2 = 6.5 - 10.1; х = 15.5 - 15.9; х8 = 17.2 - 19.1;
X = 10.1 - 10.5; х = 15.9 - 16.7; х9 = 19.1 - 20.7.
Аналогичным образом формируют-
Таблица 1. Признаки распознавания кризисной ситуации
Наименование Диапазон изменения значений признаков
ситуации X У Ъ
8, 4.4 - 6.5 3.0 - 6.7 6.8 - 10.7
6.5 - 10.1 5.1 - 6.0 6.8 - 9.2
82 10.1 - 10.5 6.4 - 12.5 17.9 - 19.0
6.5 - 15.5 17.9 - 19.2 18.2 - 20.5
83 10.5 - 17.2 3.9 - 6.4 12.4 - 18.3
18.4 - 21.4
84 (кризисная) 4.4 - 10.1 15.9 - 19.1 7.2 - 17.9 8.4 - 17.9 2.5 - 10.0 2.1 - 6.2
Рис. 2. Семантическая сеть для распознавания кризисной ситуации (пример)
ся списки рецепторов ЯСРу для признаков У и Ъ, которые в совокупности с ЯСРх образуют общий список рецепторов ЯСР.
Далее вводим в сеть описания ситуаций 81, 82, 83 и 84 в виде, полученном после преобразования диапазонов значений признаков с помощью правил (3).
Полученная в результате этой процедуры сеть будет иметь вид, представленный на рис.2, где элементы, помеченные буквами 81, 82, 83 и 84, соответствуют названиям распознаваемых ситуаций, заштрихованные элементы являются ассоциативными, на нижнем уровне сети указаны рецепторы с соответствующими им диапазонами значений, линии со стрелками указывают ссылки на элементы сети.
Распознавание кризисной ситуации применительно к РПС, изображенной на рис. 2, проиллюстрируем следующими примерами.
Пример 1. Пусть на вход сети предъявлена ситуация А со сле- наибольшего. Правило 3 из П не вы-
тора Ъ4 = 10.7 - 12.4, а этот рецептор не имеет ссылок на элементы сети своего множества, то будет принято решение о том, что АХ - бескризисная ситуация.
Пример 2. Пусть на вход сети предъявлена ситуация АХ со следующими значениями признаков: X = 8.6, У =7.8. Здесь процесс распознавания будет проходить следующим образом. Начальное значение р = 2, так как возбуждаются два рецептора х2 и у5. Правило 1 из Пр не выполняется, так как в сети есть рецепторы, которым принадлежат значения признаков предъявленного объекта, и эти рецепторы имеют ссылки на элементы сети своих множеств. По правилу 2 из Пр в сети возбуждены два элемента 82 и 84, соответствующие названиям ситуаций (рецепторы х2 и у5 имеют ссылки на ассоциативный элемент, а он, в свою очередь, имеет ссылки на 82 и 84), причем ш§2=ш§4 = р = 2, то есть по правилу 2 нельзя принять однозначного ре-
шения, так как среди { ш8 , ш8 } нет
дующими значениями признаков: X=8.5, У =7.5, Ъ = 11.5. Так как значение Ъ = 11.5 вызывает возбуждение рецеп-
полняется, так как ш^ = = р. Для принятия однозначного решения требуется дополнительный ввод значения
следующего признака. Пусть введено значение признака ъ = 3.4. Это значение вызовет возбуждение рецептора ъ1, при этом р = 3. Условия правила 1 из Пр не выполняются. При выполнении условий правила 2 из Пр получается, что ш§2 = 2 (осталось прежним), а = 3, причем ш8 > ш§2 и ш8 = р, то есть условия правила 2 из Пр выполняются, и принимается решение о том, что предъявленная ситуация АХ является кризисной.
4. Заключение
Как видно из рассмотренных примеров, процесс распознавания ситуаций на основе логико-лингвистического подхода можно начинать с минимального описания
предъявленной ситуации, то есть когда предъявляется значение одного из признаков X, У,., 2, а затем, если не может быть принято однозначного решения, вводятся дополнительные значения признаков предъявленного объекта. Во время распознавания по правилам Пр в сети просматривается и используется только та часть информации из всего объема данных, представленных в сети, которая непосредственно относится к решаемой задаче. Так, например, для принятия решения в ситуации, рассмотренной во втором примере, осуществляется просмотр лишь небольшого участка сети, выделенного на рис. 2. пунктирными линиями.
Литература
1. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: Теория и практика. - М.: Наука, 1986. - 288 с.
2. Новосельцев В. И. Логико-лингвистические модели в военных системных исследованиях / Н.Г. Бублик, В.К. Евстигнеев, Е.К. Суворов, Б.В. Тарасов / - М.: Воениздат, 1988. - 232 с.
References
1. Pospelov D.A. Case management: Theory and practice. - M.: Nauka, 1986. - pp. 288.
2. Novoselcev V.I. Logic and linguistic modeling in military systems' research / N.G. Bublik, V.K. Evstigneev, E.K. Suvorov, B.V. Tarasov / - M.: Vojenizdat, 1988. - pp. 232.
