Удк 681. 03 Экспертная система анализа экологической безопасности
Вид материала | Документы |
СодержаниеТеоретические основы иерархического нечеткого вывода 1-го порядка 2). Результирующее значение выхода y Практическая реализация |
- Удк 681. 51: 303. 732+681 066 вопросы анализа проблем рыбохозяйственных комплексов:, 87.72kb.
- Единая система оценки соответствия в области промышленной, экологической безопасности,, 134.1kb.
- З. О. Ибраимова уфимский государственный авиационный технический университет экспертная, 19.26kb.
- Удк 681 053: 681. 32: 007, 134.3kb.
- Удк 340. 6+681. 327+681 015 Д. В. Ландэ, В. Н. Фурашев, 450.24kb.
- Единая система оценки соответствия в области промышленной, экологической безопасности,, 154.89kb.
- Единая система оценки соответствия в области промышленной, экологической безопасности,, 192.33kb.
- Единая система оценки соответствия в области промышленной, экологической безопасности,, 161.21kb.
- Экспертная система разработана для имитации процесса принятия решения экспертом- человеком, 162.54kb.
- Концепция комплексного подхода решения вопросов энергосбережения, повышения энергетической, 94.05kb.
УДК 681.03
Экспертная система анализа экологической безопасности
Н.Г. Ярушкина1, Н.Н.Ястребова2, И.С.Ястребов3
В работе описываются основные принципы построения экспертных систем и способ решения задачи анализа экологической безопасности с помощью нового инструмента искусственного интеллекта – иерархического нечеткого вывода.
Введение
В настоящее время большую актуальность приобретает использование экспертных систем для решения объемных, трудно формализуемых задач в различных предметных областях. Эти задачи характеризуются, как правило, отсутствием или сложностью формальных алгоритмов решения, неполнотой и нечеткостью, а иногда и нерепрезентативностью исходных данных, нечеткостью конечных целей и условий ограничений при принятии решений. Задача оценки состояния экологической безопасности на предприятии – одна из таких.
Теоретические основы иерархического нечеткого вывода
В ходе решения задачи были проанализированы схемы нечеткого вывода, для выбора наиболее адекватной условиям задачи (табл. 1).
Таблица 1. Сравнение схем нечеткого вывода
Название схемы нечеткого вывода | Вид выходного нечеткого множества | Отсутствие накопления нечеткости в иерархических системах | Отсутствие суммирования одинаковых правил при дефаззификации |
Эталон | 1-ого порядка | + | + |
E.H.Mamdani, P.M.Larsen, Y. Tsukamoto | 2-ого порядка | - | + |
M. Sugeno | 1-го порядка | + | + |
Синглетон | 1-ого порядка | + | - |
На основе этих данных был выбран нечеткий логический вывод по Сугено, так как только он удовлетворяет всем поставленным условиям.
Применение иерархических нечетких баз правил позволило преодолеть "проклятие размерности" (комбинаторный взрыв): при большом количестве входов эксперту трудно описать причинно-следственные связи в виде нечетких правил.
Другое преимущество иерархических систем заключается в том, что они позволяют небольшим количеством правил адекватного описать многомерные зависимости "входы - выход".
Существует два способа создания таких систем: c выполнением фаззификации/дефаззификации промежуточных переменных и без дефаззификации/фаззификации промежуточных переменных.
Для реализации в экспертной системе был выбран второй способ.
Оператор fuzzy (1) ставит в соответствие четкому числу нечеткое множество, содержащее число кортежей, равное числу функций принадлежности, заданных для данной лингвистической переменной. Результатом выполнения над фаззифицированным вектором входных переменных X композиционного правила Л.Заде будет множество: ( 2).
Результирующее значение выхода y определяется как суперпозиция линейных зависимостей, выполняемых в данной точке n-мерного пространства. Для этого дефаззифицируем нечеткое множество .
Обозначим дефаззификацию функционалом: (3)
Введем следующие обозначения:
- слой, где k – общее число слоев. Ранее понятие слой употреблялось только по отношению к нейронным сетям. Мы подразумеваем под слоем следующее определение: слой – структурная единица, содержащая все независимые задачи, которые могут выполняться параллельно и результат выполнения одной не влияет на ход вычисления других задач.
- задача слоя l, где - общее число задач слоя l. Под задачей мы подразумеваем атомарную расчетную единицу нечеткого логического вывода, представляющую собой схему нечеткого логического вывода по Сугено.
- лингвистические переменные задачи t слоя l.
Тогда с помощью правила Заде мы можем вывести следующую формулу:
(4)
И продеффазифировав полученное нечеткое множество (4) выведем общую формулу иерархического нечеткого вывода:
(5)
Теперь представим модель иерархического нечеткого вычисления в виде следующей схемы (рис.1):
Рисунок 1. Модель нечетких вычислений
Алгоритм работы иерархического нечеткого логического вывода примет вид:
1.Вектор входных переменных, используемых на всех шагах нечеткого вывода ().
2. Преобразование входных переменных в нечеткую форму – процедура фаззификации.
3. Цикл i:=1 to N do (где N – число шагов нечеткого вывода)
3.1. выполнить процедуру нечеткого логического вывода, с использованием соответствующих переменных и базы правил.
3.2. if i=N then goto 4. (дефаззификация результата)
else нечеткое множество yi передать на вход процедуры нечеткого логического вывода следующего уровня (i:=i+1).
4. Дефаззификация.
Данный алгоритм обеспечил нам следующие преимущества:
- Выполняется без фаззификации/дефаззификации промежуточных переменных, вследствие чего снижается вычислительная погрешность;
- Использование в качестве базового алгоритма схемы Сугено помогает избежать увеличения нечеткости нечетких множеств;
- Позволяет работать с иерархическими базами данных и знаний;
- Помогает преодолеть «проклятие размерности» и позволяет описывать меньшим количеством правил зависимости в исходных данных.
Модель экологической безопасности
Структурная схема разрабатываемой экспертной системы представлена на рис. 2.
Рисунок 2. Структурная схема модели
Исходными данными для экспертной системы эколого-экономического анализа являются «бухгалтерский баланс» предприятия (форма №1), «отчет о прибылях и убытках» (форма №2), экспертные оценки ценности территории, на которой расположено предприятие, класс опасности предприятия, закрепленный нормативными документами, показатели выбросов и сбросов вредных веществ, данные по лимитам и нормативам для этих веществ по предприятию. Система описана набором из 14 лингвистических переменных, которые представляют собой аналитические показатели, полученные из исходных данных. На первом слое – 6 задач, на 2 -2, и на 3 – 1.
Рассмотрим подробнее одну из подзадач: EcoSafety-Terra. Она описана четырьмя лингвистическими переменными: BiologicValue, CulturalValue, HistoricValue, PeopleValue, которые могут принимать значения от 0 до 10. Для описания переменных введены три терма {«Low», «Medium», «High»}, описывающие значения этой переменной. Значение степеней принадлежности вычисляем по формуле: .
Наилучшим образом отражать данные зависимости будут трапециевидные функции принадлежности (рис. 3).
Рисунок 3. Функции принадлежности переменных EcoSafety-Terra
Математическая нечеткая модель оценки экологической безопасности будет выражаться следующими формулами:
Первый слой:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Не выделяя задачи, с помощью композиционного правила Заде получим:
(6).
Второй слой:
(7).
Третий слой:
(8).
Для получения результата нечеткое множество (8) необходимо продефаззифицировать.
Практическая реализация
Широкое внедрение экспертных систем всегда сдерживалось целым рядом причин, в числе которых отсутствие достаточно удобного и мощного инструментария разработки прикладных систем и разнородность технических и операционных сред пользователей. Основным средством для создания переносимых приложений в настоящее время является язык Java. Поэтому для реализации экспертной системы было решено использовать следующее программное обеспечение: J2SE 6.0, Apache Derby 10.2.2.0, Hibernate 3.2.0, Swing / AWT
Рассмотрим общую UML – диаграмму нашего приложения (рис.4.).
Пакет JFuzzy - это управляющая часть, он является главным модулем программы и отвечает за выполнение расчетов по иерархическому нечеткому выводу.
JFuzzyTool – графический модуль, предоставляющий пользователю возможность создавать и редактировать иерархии нечеткого вывода при проектировании экспертных систем на его основе.
JFuzzyDB – модуль для работы с данными, используемый для расчетов в экспертной системе анализа эколого-экономического анализа предприятия, построенной на многошаговом нечетком логическом выводе.
Рисунок 4. Взаимосвязь модулей программы
Организация проекта на базе объектно-ориентированного программирования позволила легко перейти от одношагового (стандартного) логического вывода к многошаговому (иерархическому), путем изменения поведения соответствующих классов в зависимости от шага вывода. Все задачи экспертной системы (class FuzzyTask) в программе разбиты на слои (class FuzzyLayer). Каждый шаг нечеткого вывода представлен экземпляром класса FuzzyTask, задающего набор входных переменных и правил нечеткого вывода. Также в зависимости от шага итерации необходимо знать, нужны ли процедуры фаззификации и дефаззификации переменных на данном шаге. Это проблема представления данных, и она была решена следующим образом: вместо бинарных файлов для хранения информации о нечетком вывода используется формат XML, позволяющий хранить иерархическую систему в виде древовидной структуры.
Сценарий работы с программой представлен на рис. 5. При этом особо следует отметить, что описанный программный продукт не только дает пользователю возможность пользоваться готовой экспертной системой, но и разрабатывать собственные.
Рисунок 5. Сценарий работы с JFuzzyTool 1.0 для создания нечетких экспертных систем
Заключение
В ходе исследования был разработан новый метод вычислительного интеллекта, и с его помощью успешно решена задача интеллектуального анализа состояния экологической безопасности на предприятии.
Список литературы
[Ярушкина, 2004] Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004.- 320 с.: ил.
1 432000, Ульяновск, ул. Сев.Венец, 32 ГОУ ВПО “УлГТУ”, JNG@ulstu.ru
2 432000, Ульяновск, ул. Сев.Венец, 32 ГОУ ВПО “УлГТУ”, Natali_0205@mail.ru
3 1200, Geneva, CERN, Ilia.Yastrebov@cern.ch