36. Применение нейронных сетей в задачах принятия решений и организации интеллектуальных интерфейсов информационных систем.

Нейросети принимают решения на основе опыта, приобретаемого ими самостоятельно. То есть, создателя экспертной системы не требуется устанавливать взаимосвязи между входными данными и необходимым решением, тратя время на разнообразную статобработку, подбор математического аппарата, создание и длительную проверку математических моделей. Решение, принимаемое нейросетью, не является категоричным. Сеть выдает его вместе со степенью уверенности в нем, что составляет пользователю возможность критически оценивать ответ. Нейросеть позволяет моделировать ситуацию принятия решения, и это дает возможность посмотреть, “а что будет, если”.

Нейросети дают ответ очень быстро, что позволяет использовать их в различных динамических системах, требующих незамедлительного принятия решения.

Возможности нейросетей (коррекция классификационной модели, минимизация параметров и др.) позволяют упрощать процесс создания экспертных систем. Создание обучающей выборки, ее корректность, подбор обучающих параметров остаются на совести человека. Немаловажно четкое понимание того, чему же все-таки надо обучить нейросеть. Правильная постановка задачи - сложное дело. Главным критерием работы нейросетевых экспертных систем должна быть практика - многократные испытания и проверки в самых различных условиях.

Применение нейронных сетей в задачах принятия решений сталкивается еще с трудностью - преодолением консерватизма людей, скептически относящимся к “умным” программам.

Пример применения нейронных сетей - выборы президента. Нейроиммитатору “НейроКомп” для обучения предлагалась история выборов в США за 100 лет - для всех выборов были известны ответы на 12 вопросов (был ли год выборов временем спада или депрессии? Произвел ли правящий президент существенные изменения в политике? и т.д.), а также вводили данные о победе той или иной партии. После обучения нейронные сети уверенно предсказывали результаты выборов: победу Рейгана, победу Буша над Дукакисом и победу Клинтона. Преимущество нейроимитаторов перед более традиционными методами обработки данных в том, что они являются самообучающимися и принципы их работы напоминают взаимодействие нейронов. Нейроны и межнейронные связи задаются программно на обычном компьютере или могут иметь “материальную” основу - особые микросхемы, какие применяются в специально созданных нейрокомпьютерах.

37. Основные определения автоматизированных информационных систем (асу, асуп, сапр, астпп, асутп, гпс, иасу).

АСУ- автоматизированная система управления. Совокупность административных, организационных, экономико-математических методов и технич. средств вычислит. техники, оргтехники и средств связи, взаимоувязанных в процессе своего функционирования в единую человеко-машинную систему для принятия управляющих решений.

АСУП- автоматизированная система управления производством

САПР- система автоматизированного проектирования. Совокупность средств вычислит. техники, общего и спец. матем. обеспечения, автоматики и оргтехники при проектировании зданий, сооружений, машин, систем автоматического управления и т. п.

АСТПП- автоматизированная система технологической подготовки производства

АСУТП- авто­матизированные системы управления технологическими процес­сами. Объектами управления являются различного рода технические уст­ройства и процессы (различные машины, приборы, станки, самолеты, ракеты и т. п., а также технологические процессы: доменный, химиче­ский и др.)

АСОУ- автоматизированные системы организацион­ного управления. Объектами управления являются коллективы людей

ИАСУ- информационная автоматизированная система управления

ГПС- гибкая производственная система. Гибкое быстро переналаживаемое производство с широким использованием промышленных роботов и вычислительной техники.

Новейшие станки обладают определенной производствен­ной гибкостью, способностью быстро их переналаживать на выпуск новой продукции. Гибкость сочетается с автоматиза­цией технологических процессов. Все это вызвало рождение гиб­ких производственных систем (ГПС) или гибких автоматизиро­ванных (автоматических) производств (ГАП).

Максимальный эффект использования этих систем образу­ется при автоматизации всего процесса создания нового изде­лия, который включает:

1)автоматизированную систему научных исследований (АСНИ) по реализации замысла в разрабатываемую модель изделия;

2)систему автоматизированного проектирования (САПР) из­делия;

3)автоматизированную систему технологической подготовки производства (АСТПП);

4)автоматизированное (автоматическое) производство;

5)автоматизированную систему испытаний.

Управление процессом осуществляется автоматизированной системой, включающей иерархическую структуру локальных АСУ на уровне предприятия, производства, цеха, участка, ли­нии, обрабатывающего центра (станка с ЧПУ). При этом име­ется в виду, что в АСУ задействованы большие, малые, мини-ЭВМ и микропроцессоры, установленные непосредственно на станках (рабочих местах).

В соответствии с организационной структурой производства на предприятии выделяются следующие ступени (уровни) авто­матизации производства с гибко перестраиваемой технологией:

• гибкий производственный модуль (ГПМ) —первичная, авто­номно функционирующая ячейка гибкой производственной си­стемы (ГПС) предприятия, состоящая из единицы технологиче­ского оборудования (станка с ЧПУ, обрабатывающего центра) с автоматизированным программным управлением. ГПМ имеет возможность встраиваться в ГПС более высокого уровня;

• гибкая автоматизированная линия (ГАЛ) -ГПС, состоя­щая из нескольких ГПМ, расположенных в последовательности выполнения технологических операций и объединенных автома­тизированной системой управления (АСУ);

• гибкий производственный участок (ГАУ)—ГПС, состоя­щая из нескольких ГПМ, расположенных по технологическому маршруту обработки деталей, также объединенных АСУ. На ГАУ предусматривается возможность изменения последователь­ности использования оборудования;

• гибкий автоматизированный цех (ГАЦ)—ГПС, организо­ванная в составе ГАЛ и ГАУ для обработки деталей и изго­товления изделий заданной номенклатуры;

• гибкий автоматизированный завод (ГАЗ)—ГПС, организованная в составе нескольких ГАЦ для выпуска готовых изделий.

• Высшей формой автоматизации производственных процессов на предприятии является гибкое автоматизированное (автома­тическое) производство. (ГАП) ГАП включает один или несколько ГПК, управляемых ЭВМ в автоматизированном режиме. Как было указано выше, ГАП организуется в условиях функционирования автоматизирован­ных систем научных исследований (АСНИ), проектирования изделий (САПР), технологической подготовки производства (АСТПП) и транспортно-складской. Только в этих условиях осуществляется автоматизированный переход в ГАП на изго­товление новых изделий.