Архитектура оболочки гибридной системы интеллектуальной поддержки процессов принятия решений
- 1 к.т.н., доцент, кафедра «Информатика и автоматизация научных исследований» (ИАНИ), факультет ВМК, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
- 2 ассистент, кафедра «Информатика и автоматизация научных исследований», факультет ВМК, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Аннотация
Рассмотрены принципы организации оболочки гибридной системы интеллектуальной поддержки процессов принятия решений, базирующейся на традиционной концепции системы, основанной на знаниях, и нейросетевых технологиях моделирования и анализа ситуаций. Определен состав, функциональное назначение и принципы построения основных подсистем и модулей, позволяющих удачно сочетать в гибридной системе достоинства и компенсировать недостатки первого и второго подходов. Аппаратно-программная реализация предложенной архитектуры может быть использована в качестве интеллектуального ядра гипотетического нейрокомпьютера, способного гибко (в оперативном режиме) настраиваться на различные предметные (проблемные) области для решения задач трудноформализуемого и неформального плана на нечетких моделях представления знаний продукционного типа.
Для цитирования
Басалин П.Д., Безрук К.В. Архитектура оболочки гибридной системы интеллектуальной поддержки процессов принятия решений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 8. С. 26–35.
Список источников
- Альперович Э.Е., Батищев Д.И., Басалин П.Д. и др. САППОР - система автоматизации процесса принятия оптимальных решений // Кибернетические системы автоматизации проектирования: Материалы семинара. М.: 1973. С. 29-35.
- Басалин П.Д.Организация интеллектуальной обучающей среды с применением новых информационных технологий // Вестник ВГАВТ. Межвузовская серия «Моделирование и оптимизация сложных систем». Н. Новгород.: 2002. С. 21-25.
- Басалин П.Д., Безрук К.В. Средства интеллектуальной поддержки процессов проектирования и управления // Интеллектуальные системы: Труды Девятого междунар. симпозиума / Под ред. К.А. Пупкова. М.: РУСАКИ. 2010. С. 217-221.
- Баранов В.Г., Милов В.Р., Зарипова Ю.Х. Интеллектуализация системы распознавания образов на основе сравнения эффективности методов классификации // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. № 2. Т. 8. С. 35 - 38.
- Милов В.Р., Зарипова Ю.Х. Процедуры интеллектуального распознавания образов с применением нейронных сетей // Восьмой Междунар. симпозиум «Интеллектуальные системы» (INTELS'2008): Сб. науч. тр. Н. Новгород.: 2008. C. 109 - 113.