Конференции ИВТ СО РАН

VIII Всероссийская конференция "Современные методы математического моделирования природных и антропогенных катастроф"

Россия, г. Кемерово, 26 - 28 октября 2005 г.

Тезисы докладов

Автоматизация формирования функциональных зависимостей и причинно-следственных связей для систем поддержки принятия решений

Семенкин Е.С., Сопов Е.А.

Сибирский государственный аэрокосмический университет (Красноярск)

При решении задач мониторинга опасных объектов, прогнозирования экологических и техногенных чрезвычайных ситуаций и ликвидации их последствий значительную роль играют системы сбора и обработки информации и поддержки принятия решений. При разработке таких систем, на этапе проведения системного анализа проблемной области возникает потребность в получении информации о функционировании исследуемой системы. Обычно эту информацию предполагают извлекать из экспертов в данной предметной области, что связано с рядом принципиальных трудностей. В частности, аналитики должны извлекать их у квалифицированных экспертов, которые не всегда стремятся и не всегда в состоянии делиться информацией. С другой стороны, в настоящее время накоплены обширные базы данных, в которых хранится информация из различных проблемных областей. Возможно, обработка накопленных данных позволит эксперту формализовать имеющиеся знания и более эффективно их использовать. Для работы с данными разработаны специализированные технологии, решающие задачи накопления, хранения, статистической обработки, администрирования. Однако наблюдается отставание в разработке методов и программ, предназначенных для анализа данных, способных обнаружить потенциально полезную, но неявную информацию. Получение такой практически полезной и доступной для интерпретации информации необходимо для принятия решений в различных сферах анализа развития и предупреждения чрезвычайных ситуаций. Поэтому создание методов автоматизированного извлечения знаний из баз данных является актуальной научно-технической проблемой. Для решения данной проблемы предлагается использовать эволюционные алгоритмы, которые в состоянии автоматически генерировать интеллектуальные информационные технологии (математические модели в виде аналитических зависимостей, причинно-следственные связи в виде экспертных систем на нечеткой логике, нейросетевые модели классификации ситуаций и прогнозирования и т.п.) по накопленным базам данных. Получаемые в явном виде знания могут служить серьезным подспорьем для специалистов в конкретных областях техники, экологии и принятия решений, позволяя им формировать более точные представления о происходящих процессах и вырабатывать более обоснованные решения для предотвращения чрезвычайных ситуаций и ликвидации их последствий. При этом специалисты конкретных прикладных областей не должны иметь профессиональных знаний в области интеллектуальных информационных технологий, т.к. последние генерируются автоматически. В докладе будут представлены некоторые результаты в разработке систем автоматизации генерирования интеллектуальных информационных технологий и математических моделей сложных процессов по результатам экспериментов и базам данных.

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии
Обратная связь

[Головная страница]
[Конференции]