- •Предисловие
- •Список использованных сокращений
- •Часть 1.
- •Глава 1. Математические основы формализации и методов описания
- •Часть 2.
- •Глава 2. Методы представления знаний с использованием
- •Часть 3.
- •Глава 3. Интеллектуальные технологии создания информационных систем. Способы получения информации и ее реализации для оценивания состояния агрегатов
- •Часть 4.
- •Глава 4. Источники информации и причины возникновения ее неопределенности
- •4.1. Переработка и использование информации в реальных условиях функционирования агрегатов
- •Часть 5.
- •Список использованных сокращений и обозначений
- •Введение:
- •Часть 1.
- •Глава 1. Математические основы формализации и методов описания
- •Формализация объекта и парадигмы
- •1.3. Множества и перечень базовых операций над множествами
- •Перечень базовых операций над множествами
- •Области определения функций
- •Обратная функция
- •Теорема
- •Мера и нечеткая мера
- •Задача построения нечетких мер
- •Нечеткие множества: определение и формы записи в операциях и
- •1.7.Функции доверия и правило Демпстера а.Р.,[23]
- •1.8. Нормировка функций в теории нечётких множеств
- •1.9. Нечёткие отношения: прямая и обратная задачи
- •Глава 2. Методы представления знаний с использованием приближенных и нечетких множеств
- •2.1.Нечеткие вычислительные технологии
- •2.2.Семантика объекта: определение и типизация
- •2.3.Создание Базы знаний: постановка, семантика, прагматика
- •2.4. Сопоставление объектов: постановка, семантика, прагматика
- •2.5.Распознавание объектов: постановка, семантика, прагматика
- •2.6. Управление процессом представления знаний
- •Нечёткие множества: субъективность и неточность
- •2.8.Нечеткая алгебра
- •2.9.Нечеткие иерархические отношения
- •2.10.Естественность операций max и min
- •2.11.Нечеткая статистика
- •2.12. Совместимость и нечеткое ожидание
- •Глава 3. Нечеткие технологии создания информационных систем. Способы получения информации и ее реализации для оценивания состояния агрегатов
- •3.2. Обработка нечетких данных как неопределенных чисел
- •Методология представления агрегата в виде комплексного механизма
- •3.2.2. Описание исходной информации на языке размытых множеств
- •Размытость интервалов, ограничений, критериев и целей управления в эксплуатации и диагностике
- •3.3.3. Размытые ограничения, цели и оптимизация работы агрегата в условиях нечеткой информации о состоянии
- •Анализ информации для диагностики и оценивания состояния механизмов
- •3.5. Оценки погрешностей измерений и наблюдений за состоянием агрегатов
- •Влияние погрешностей исходных данных на погрешности диагноза
- •Глава 4. Источники информации и причины возникновения ее неопределенности
- •4. 2. Управление и идентификация на объекте в условиях неопределенности информации на основе знаний, получаемых при функциональной диагностике
- •Тогда множество диагностических признаков g также будет нечетким
- •4.3.Представление и использование чётких и «размытых» знаний в математических моделях оценивания состояния агрегатов, на основе функциональной диагностики
- •4.3.1.Формализация решения задачи оценивания состояния
- •4.3.2. Особенности решения задач контроля и функционирования агрегата
- •Глава 5. Введение в генетическое программирование
- •5.1. Введение в генетические и эволюционные алгоритмы
- •5.2. Сравнительный анализ эволюционных алгоритмов
- •5.3. Генетическое программирование
- •5.4. Перспективные направления развития гп
- •Глава 6. Введение в нейронные сети
- •6.1. Алгоритмы их обучение и эластичные нейро-нечеткие системы
- •6.2. Имитация нервных клеток
- •6.3. Математическая модель нейрона
- •6.4. Обучение нейронных сетей
- •6.5. Метод обратного распространения ошибки
- •6.6. Алгоритм настройки нейронной сети
- •Глава 7. Другие методы нечетких технологий для построения
- •7.1. Введение в теорию возможностей и смысла
- •7.1.1. Неопределенность и неточность
- •7.1.2. Традиционные модели неточности и неопределенности
- •7.1.3. Меры неопределенности
- •7.1.4. Меры возможности и необходимости
- •7.1.5. Возможность и вероятность
- •7.2. Языки и технологии логического программирования prolog, lisp
- •Глава 8. Послесловие
- •8.1. Эволюция искусственного интеллекта для развития интеллектуальных
- •8.2.Экспертные системы нового уровня
- •8.3. Роботика
- •8.4. Преобразование речи искусственного языка
- •8.5. Интеллект муравьёв и его использование
- •8.6. Искусственная жизнь, мозг, познание, разум, память и мышление
- •8.7. Боты
- •Optimizator подсистемы диагностики состояния энергоустановок, skais, для решения задач технического обслуживания
- •Заключение
- •Заключение
- •Литература
Список использованных сокращений и обозначений
При издании книги для печати формул и сокращений используется редактор формул Matstaip
Агрегат – лат. aggregatus-присоединенный (механическое соединение в одно целое разнородных или однородных частей, по принципу гибрида); под агрегатом будем понимать объект, определяемый множествами Т, Х, Г, Y, Z и операторами H и G, называемых операторами переходов и выходов, реализующих функции z(t) и y(t) (здесь: Т- множество рассматриваемых моментов времени; Х, Г, Y, Z- множества любой природы)
- автоматизированная система управления технологическим процессом
- автоматизированная система управления
- автоматизированная система технической диагностики
- система контроля, анализа и слежения за технико-экономическим состоянием и работоспособностью (энергоустановок или какого-либо другого непрерывно действующего агрегата, механизма)
- тепловая электрическая станция
- функциональная диагностика
- техническая диагностика
- коэффициент полезного действия (механизма)
ЛПР – лицо, принимающее решение
ПО - программное обеспечение
- паротурбинная установка
- цилиндры турбины: высокого, среднего и низкого давлений
САР и З – система автоматического регулирования и защиты агрегата
- технические условия
СИ - средство измерения
НМП – нечеткое математическое программирование
Урбанизм – [фр. urbanisme– городской] – одобрительное изображение жизни горожан и крупных городов
- трудоемкость
- материалоемкость
- энергоемкость
- фондоемкость
- длительность цикла работы турбомашины
- технологическая себестоимость производимой работы
турбоустановкой (агрегатом)
- время наработки на отказ
- энтропия теплофизическая
- энтропия информационная – мера неопределенности состояния объекта или случайной величины с конечным числом исходов
- событие
- семантическая эквивалентность; тогда и только тогда, когда…;
- семантическое следствие
- композиция отношений, определяемая импликацией
- эквивалентность
- эффективность работы электростанции в зависимости от
мощности турбоустановки (агрегата)
- зависимость давления разрежения в конденсаторе от мощности турбоустановки (агрегата)
базовое множество (базовая шкала) параметров входа
базовое множество (базовая шкала) параметров выхода
- точность расчетов (в относительных единицах, или в %)
- неопределенность информации по Шеннону (состояния)
- степень принадлежности к - тому образу (по Заде Л.)
степень сходства с - тым образом
Z- базовое множество признаков состояний
D- базовое множество неисправностей
- описание нечеткого подмножества признаков состояния
- множество классов технического состояния объекта контроля
оператор обработки исходных данных (обработки данных и наблюдений)
- строгое включение
- декартово произведение
- композиция отображений; композиция отношений
#А,- число элементов или кардинальная мощность, сущность
множества
- отображение; импликация
- символ логического минимума; пересечение
- объединение; логический максимум
- отображение множества во множество
- макс. – мин. степень принадлежности к пересечению множеств состояний
- композиция двух отображений ина
- матрица нечетких отношений
- похожая функция
критерий (мера) близости, или похожесть (расстояние от 0,0 до 1,0)
величина ошибки сравнения функций
- условная плотность распределения
«» - операция объединения одноточечных нечетких множеств
- степень принадлежности нечеткому множеству
- нечеткость множества соответствующих параметров
- среднеквадратичное отклонение измерений (с.к.о.)
- абсолютная неопределенность средства измерения
- относительная неопределенность средства измерения
- приведенная неопределенность
- символ предпочтения
- случайная неопределенность
- плотность вероятности случайных неопределенностей (закон распределения случайных неопределенностей)
- доверительная вероятность для нижней и верхней границы доверительного интервала неопределенности
- стандартная неопределенность единичного измерения - той входной величины
- среднее арифметическое результатов единичных измерений - той входной величины
k- коэффициент охвата (числовой коэффициент, используемый как множитель суммарной стандартной неопределенности для получения расширенной неопределенности)
- квантиль распределения Стьюдента
- эффективное число степеней свободы
- уровень доверия (доверительная вероятность)
- нормирующее значение, равное верхнему пределу измерений; диапазон измерения; длина шкалы
- границы неисключенной систематической неопределенности
результата измерения
- оценка суммарной стандартной неопределенности результата измерения
- границы неопределенности результата измерения
- суммарная стандартная неопределенность для (не)коррелированных оценок
- граница неопределенности измерения
- число степеней свободы
- плотность вероятности ошибки измерения
- полная информация об объекте
; - дополнение множества
, - «равно по определению» или «обозначим через»
- максимум показателя степени принадлежности к пересечению образов и;
- кортеж из элементов порождающих множеств, отображающих декартово произведение, структуру или отрезок [0,1] вещественной прямой;
- функция (нечеткое отношение)
- неубывающая функция
- условия Липшица
«- управляемости» – условие существования регулятора
- уравнение нечеткого регулятора (условие существования)
- композиционное правило нечеткого вывода Заде
- тип – нечеткие числа
- обратное отображение
- интервал, открытый слева или замкнутый справа, т.е.
- статистическая оценка осредненного параметра потока отказов
- статистическая оценка средней наработки на отказ
- норма, введенная в пространство фазовых траекторий
- терм-множество лингвистической переменной
- нечеткое множество
/- связка «при»
{}- называется пространством с нечеткой мерой, ее аналогом в теории вероятностей служит система
B – борелевское поле (подмножеств действительной числовой оси Ω;измеримая функция , называемая функцией совместимости
называется нечеткой мерой на (
- называется -измеримой (также и по Борелю), если при всех
тройка пространства с нечеткой мерой
- выражение для параметра нормировки
- морфизм категории
- отношениене сходства D как дополнение к S с функцией
-отношение близости, описывающее субъективное сходство как рефлексивное, симметричное, но необязательно транзитивное, n-местное нечеткое отношение, где
кратное декартово произведение X на себя
x,y
- служит функцией расстояния
- определение понятия математического ожидания в рамках мер возможности
Как геометр, напрягший все свои старанья,
Чтобы измерить круг, схватить умом
Искомого не может основания,
Таков был я при новом диве том …
- Данте (Dante), Рай.