Емельянов С.В. (Ред.). Искусственный интеллект и принятие решений 2010-Вып.3

Содержание

Полное содержание

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

В.К.Финн. Индуктивные методы Д.С.Милля в системах искусственного интеллекта. Часть 1.

Аннотация. В статье формулируются принципы миллевской индукции. Предлагаются уточнения и формализации всех пяти индуктивных методов Джона Стюарта Милля (методов сходства, различия, соединенного сходства-различия, остатков и сопутствующих изменений). В части I рассматриваются индуктивные методы сходства, различия и соединенного сходства-различия. В статье также формулируются возможные стратегии правдоподобных рассуждений, реализующих взаимодействие миллевской индукции, аналогии и абдукции, а также дается обоснование того, что эти стратегии представляют когнитивные рассуждения.

Ключевые слова: ДСМ-метод, индукция, аналогия, абдукция, метод сходства, метод различия, объединенный метод сходства-различия, метод остатков, метод сопутствующих изменений.

М.А.Михеенкова, В.К.Финн. Об одном подходе к распознаванию рациональности в коллективах агентов

Аннотация. Работа посвящена формализации поведения искусственного агента и группы агентов на основе структурированного представления агента и его действий. Предлагаемый подход позволяет осуществлять анализ и предсказание поведения отдельного агента, а также формировать классы агентов на основе детерминант набора действий. Аппарат может быть использован для анализа рациональности как отдельных агентов, так и многоагентных систем.

Ключевые слова: агент, многоагентные системы, ДСМ-метод, автоматическое порождение гипотез, рациональность.

Л.О.Шашкин. Применение методов эволюционного моделирования для оптимизации множества ДСМ-гипотез

Аннотация. Анализируется применимость генетических алгоритмов для работы с множеством гипотез, порожденных ДСМ-методом. Решается задача поиска небольшого количества причин исследуемого свойства методами эволюционного моделирования.

Ключевые слова: ДСМ-метод, генетические алгоритмы.

ИНЖЕНЕРИЯ ЗНАНИЙ

В.А.Лапшин. Система Cyc и ее библиотека онтологий

Аннотация. Работа посвящена описанию библиотеки онтологий, предоставляемой программной системой под названием Cyc. Данная статья представляет собой вторую часть работы, посвященной описанию данной системы. В первой части рассказывалось о мотивах создания системы, ее истории (системе уже 25 лет), а также было дано описание языка CycL, на котором описываются факты, добавляемые в онтологии Cyc. Вторая часть посвящена описанию систем логического вывода, использующихся в Cyc, а также описанию структуры онтологий системы Cyc, в основном редко изменяемой части этой структуры – онтологии верхнего уровня системы Cyc.

Ключевые слова: базы знаний, онтологии, онтологии верхнего уровня, Cyc, OpenCyc.

А.А.Зуенко, Б.А.Кулик, А.Я.Фридман. Унификация обработки данных и знаний на основе общей теории многоместных отношений

Аннотация. В работе исследуются возможности применения нового математического аппарата – алгебры кортежей (АК), которая реализует общую теорию многоместных отношений. Показано, что все основные структуры данных и знаний могут быть выражены в виде АК-объектов, матричные свойства которых хорошо изучены и пригодны для ускорения интеллектуальных процедур. Описана одна из возможных модификаций АК – алгебра условных кортежей.

Ключевые слова: алгебра кортежей, обработка данных и знаний, матричные свойства отношений.

МОДЕЛИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ

М.Д.Прохоров, Б.Е.Федунов. Вывод по прецеденту в базах знаний бортовых интеллектуальных систем, размещаемых на борту антропоцентрических объектов

Аннотация. Современные технические антропоцентрические объекты, действующие в сложных предметных областях (самолеты, в частности боевые самолеты, транспортные средства, операторы сложных стационарных объектов), не мыслятся без интеллектуальной поддержки их экипажей. Важно отметить, что такие интеллектуальные системы должны работать согласованно с активизированной концептуальной моделью экипажа, помогая ему решать текущие задачи с учетом генеральной задачи сеанса функционирования антропоцентрического объекта. В ряде таких бортовых интеллектуальных систем не обойтись без оперативного вывода по прецеденту.

Ключевые слова: бортовые интеллектуальные системы, механизмы оперативного вывода в них, программная реализация оперативного вывода по прецеденту.

Л.Ю.Емалетдинова, Д.Ю.Стрункин. Моделирование диагностической деятельности врача на основе нечеткой нейронной сети

Аннотация. В статье рассматривается задача экспертного контроля качества принимаемых врачом диагностических решений на основе статистической обработки базы данных электронных историй болезни. Для решения задачи используется нечеткая нейронная сеть. Предлагается методика ее построения, а также генетический алгоритм вычисления ее параметров. Предложена методика экспертного контроля, основанная на использовании построенной нечеткой нейронной сети.

Ключевые слова: экспертный контроль качества, нечеткая нейронная сеть, генетический алгоритм.

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕШЕНИЙ

А.В.Лотов, А.В.Холмов. Метод разумных целей в задаче многокритериального стохастического выбора

Аннотация. Предлагается метод поддержки принятия решений в многокритериальной задаче конечного выбора с критериями, которые являются случайными величинами, принимающими значения на достаточно малых интервалах. Показывается, что на этот случай переносятся концепции метода разумных целей, основанного на визуализации многомерной границы Парето выпуклой оболочки критериальных точек и отборе малого числа альтернатив, соответствующих цели, указанной ЛПР.

Ключевые слова: многокритериальный выбор, стохастические критерии, граница Парето, выпуклая оболочка, разумная цель.

В.В.Бухтояров. Эволюционный метод формирования общего решения в коллективах нейронных сетей

Аннотация. Коллектив нейронных сетей – подход, в основе которого лежит одновременное использование нескольких нейронных сетей для получения решения задачи. Для получения эффективного решения с помощью коллектива нейронных сетей важным является выбор способа формирования общего коллективного решения. Для решения этой задачи предлагается метод, основанный на использовании операторов разработанного гибридного метода генетического программирования.

Ключевые слова: коллектив нейронных сетей, эволюционные алгоритмы, генетическое программирование, моделирование.

МЯГКИЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ

Р.Б.Сергиенко. Метод формирования нечеткого классификатора самонастраивающимися коэволюционными алгоритмами

Аннотация. Предлагается новый метод формирования нечеткого классификатора, объединяющий два основных подхода к проектированию нечетких систем генетическими алгоритмами – Питтсбургский и Мичиганский. Для автоматической настройки параметров генетического алгоритма предлагается коэволюционный подход. Проведены исследования метода генерирования нечеткого классификатора на ряде практических задач классификации.

Ключевые слова: нечеткий классификатор, коэволюционный алгоритм, классификация, извлечение знаний.

Abstracts

Abstracts

INTELLIGENT DATA ANALYSIS

V.K.Finn. The Inductive J.S.Mill's Methods in Artificial Intelligence Systems. Part I.

The principles of J.S.Mill's induction are formulated. These principles are developed and formalized for the five J.S.Mill's inductive methods (the method of agreement, the method of difference, the joint method of agreement and difference, the method of residues, and the method of concomitant variations). The method of agreement, the method of difference, and the joint method of agreement and difference are considered in the Part I.The possible strategies of plausible reasoning realizing interaction of Mill's induction, analogy and abduction are formulated. These strategies are considered to be cognitive reasoning (the justification is provided).

Keywords: JSM-method, induction, analogy, abduction, method of agreement, method of difference, joint method of agreement and difference, method of residues, method of concomitant variations

M.A.Mikheyenkova, V.K.Finn. On the Approach to Rationality Recognition in Agents Systems

The behaviour of an artificial agent and group of agents is formalized via the structured representation of an agent and his actions. The approach allows to analyze and to forecast the agent's behaviour and to form agents' classes on the basis of determinants of actions set. The apparatus can be used to analyze the rationality of both agents and multi-agent systems.

Keywords: Agent, Multi-Agent Systems, JSM-method, Automated Hypotheses Generation, Rationality.

L.O.Shashkin. The Use of Evolutionary Modeling Methods for Optimization of the Set of JSM- hypotheses.

The applicability of genetic algorithms to the set of hypotheses generated by JSM-method is analyzed. The problem of searching a small set of reasons for the investigated property by evolutionary modeling methods is solved.

Keywords: JSM-method, genetic algorithms

KNOWLEDGE ENGINEERING

Vladimir A.Lapshin. Cyc system and it's ontology library

The work presents the ontology library, which is developed in program system named as Cyc. Presently, Cyc system is the biggest storage of facts in the world. The facts in the storage describe knowledge that is used in everyday human's activity. The description of the system is big enough and so is devided on two parts. In the first part the general information concerning the system is presented. There is the description of CycL language as well. CycL language is used to enter new facts in Cyc ontology storage.

Keywords: Cyc, CycL, knowledge database, ontology.

A.Zuenko, B.Kulik, A.Fridman. Unification of Data and Knowledge Processing Based on General Theory of Multiplace Relations

The paper examines the usage potential of a new mathematical apparatus, n-tuple algebra (NTA), implementing a general theory of multiplace relations. It is shown that basic structures of both data and knowledge can be expressed as NTA objects whose matrix properties are investigated and used for acceleration of intelligence procedures. One of possible modifications of NTA, namely the algebra of conditional n-tuples, is introduced as well.

Keywords: n-tuple algebra, data and knowledge processing, matrix properties of relationals.

MODELING AND CONTROL

L.Yu. Emaletdinova, D.Yu. Strunkin. Modeling of diagnostic activity of the doctor on the basis of a fuzzy neural network

In this article we consider the problem of expert quality assurance of diagnostic decisions accepted by the doctor on the basis of statistical processing of a database of electronic case records. The fuzzy neural network is used to solve this problem. We offer the technique of its construction, and also genetic algorithm of calculation of its parameters. We also provide the technique of the expert control based on use of the constructed fuzzy neural network.

Keywords: expert control of the quality of diagnostic activity of doctors, fuzzy neural network, genetic algorithm.

MULTICRITERIA DECISION ANALYSIS

A.V.Lotov, A.V.Kholmov. Reasonable goals method in multi-objective stochastic choice problem

New method is proposed for decision support in multi-objective choice problem with stochastic objectives, which values belong to sufficiently small intervals. It is demonstrated that this problem can be studied with the help of the reasonable goals method, which is based on visualization of high-order Pareto frontier of the convex hull of the objective points and on selecting a small number of alternatives related to the goal identified by decision maker.

Keywords: multi-objective choice, stochastic objectives, Pareto frontier, convex hull, reasonable goal.

V.V.Bukhtoyarov. Evolutionary method for design of neural networks ensemble prediction

Neural network ensemble is an approach based on cooperative usage of many neural networks for problem solving. It is very important to find the proper way for constructing of the ensemble prediction using the component networks predictions. A method based on hybrid genetic programming is proposed to accomplish this stage.

Keywords: neural networks ensemble, evolutionary algorithms, genetic programming, modeling.

SOFT COMPUTING

R.B.Sergienko. Method of fuzzy classifier design with self-tuning coevolutionary algorithms

A new method of fuzzy classifier design that integrates Michigan and Pittsburgh approaches for fuzzy systems generating with evolutionary algorithms is presented. Coevolutionary approach for solving problem of genetic algorithm efficient parameters setting is used. Investigation of hybrid fuzzy classifier design for some practical classification problems is performed.

Keywords: fuzzy classifier, coevolutionary algorithm, classification, knowledge extraction.