Аналіз проблеми інформаційного синтезу систем керування, що навчаються, страница 18

Задача загального інформаційного синтезу СК, що навчається, потребує для її розв’язання оптимізації за КФЕ всіх параметрів функціонування системи, які впливают на її ефективність. Такі параметри можуть задаватися як тактико-технічним завданням на проектування системи (наприклад, параметри якості перехідного процесу, точності, надійності, та інші директивні параметри), так і визначатися безпосередньо розробником СК при пошуку інформаційно-технічних рішень забезпечення виконання системою поставленої задачі.

Таким чином, основною науковою проблемою дослідження є створення єдиної теоретичної основи для проектування оптимальних в інформаційному розумінні ефективних СК, що навчаються (самонавчаються), яка включає моделі, методи аналізу і синтезу нечітких регуляторів, а так само відповідні засоби інформаційної технології їх проектування та впровадження в різні галузі соціально-економічної сфери  українського суспільства, а основною задачею дослідження є розробка на базі об’єктно-орієнтованої методології проектування прямого методу інформаційного синтезу здатної навчатися СК. При цьому важливого значення набуває конструювання робочих інформаційних КФЕ навчання інтелектуальної системи та розробка процедур оцінювання інформаційної спроможності системи. Крім того, розв’язання задачі інформаційного синтезу нечіткого регулятора СК, що навчається, вимагає дослідження таких важливих питань, як побудова математичних моделей інформаційних процесів автоматичної класифікації, оптимізація словника первинних і вторинних ознак розпізнавання, формування вхідного математичного опису, яке полягає в перетворенні ознак розпізнавання до прийнятного для подальшого машинного оброблення вигляду, визначення мінімального обсягу репрезентативних навчальних вибірок, організація ітераційних процедур оптимізації параметрів функціонування та дослідження їх впливу на функціональну ефективність СК, оцінка асимптотичної повної достовірності рішень, що приймаються на екзамені, та її корекція при збільшенні потужності алфавіту класів розпізнавання, встановлення зв’язку між функціональною ефективністю та показниками надійності та інше. При цьому значний науково-практичний інтерес становить прогнозування зміни функціональної ефективності СК та визначення моменту її перенавчання. Безумовно, важливе значення мають такі задачі інформаційного синтезу як структурування, фільтрація, стиснення вхідних даних, відбудовування образів, які розглядаються, наприклад, у працях  [228-230], але не є об’єктом дослідження в даній дисертації.

Таким чином, метод інформаційного синтезу нечіткого регулятора СК, що навчається, повинен відповідати таким основним вимогам:

·  прямо та об’єктивно характеризувати функціональну ефективність СК;

·  бути в рамках методології аналізу даних об’єктно-орієнтованим методом проектування нечіткого регулятора СК, що навчається;

·  у рамках детерміновано-статистичного підходу корегувати математичний опис на вході нечіткого регулятора з метою побудови класифікатора, який забезпечує на екзамені повну достовірність рішень, наближену до максимальної асимптотичної, що визначається ефективністю навчання СК;

·  забезпечувати високу функціональну ефективність навчання СК при прийнятті гіпотез як чіткої, так і нечіткої компактності реалізацій образу, яка допускає перетин класів розпізнавання;

·  оптимізувати просторово-часові параметри функціонування нечіткого регулятора СК, що навчається, за інформаційним КФЕ;

·  розв’язувати задачі перспективного та нормативного прогнозування зміни функціональної ефективності та надійності СК;

·  бути універсальним для здатних навчатися СК різної природи.

Виходячи із загальної постановки задачі, інформаційний синтез СК, що навчається, розпадається на ряд самостійних задач, основні з яких наведено на рис. 1.6.