CN109976271B - 一种利用信息表征方法计算信息结构有序度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利用信息表征方法计算信息结构有序度的方法。应用于智能控制系统的综合型信息结构分析，该方法包括信息表征方法和有序度熵理论算法两部分。针对智能控制系统界面，获得信息特征的设计因素及设计信息特征的关联属性；根据信息特征的关联性将智能控制系统原来的信息结构整理成树状的信息结构图，得出原界面信息结构图；将信息表征方法应用于综合型信息结构系统智能控制系统，将平铺体的界面重新设计为集成显控形式的界面；得到信息表征结果与设计后的布局图；将信息结构整理成树状的信息结构图，得出现界面信息结构图；建立有序度熵理论算法方法，从而获得新的智能控制系统界面的时序性信息结构。

Description

一种利用信息表征方法计算信息结构有序度的方法

技术领域

本发明涉及一种利用信息表征方法计算信息结构有序度的应用方法，特别涉及一种智能控制系统中利用信息表征方法计算信息结构有序度的应用方法。

背景技术

交互界面作为智能控制系统承载的巨量信息与操作员的唯一沟通渠道，影响着人机交互的流畅程度。其中不同的信息结构导致了操作员截然不同的搜索路径，对人机交互的效率和质量影响极大。因此，信息结构作为操作员认知和操作的主要影响因素，随着智能控制系统日益复杂智能，信息结构的研究也需要与时俱进。在近年的国内外智能控制系统交互研究中，涉及信息结构的定量分析较少且是将有序度熵理论算法应用于简单树状结构中(如手机界面中APP的层级布局)，而智能控制系统界面信息承载量大、信息关联错综复杂，常常一个界面内存在多个目标信息的搜索路径或者一个目标信息需要反复借助多个层级界面，因此智能控制系统界面的信息结构常常是多种结构并存或者无序的，无法提取出可计算有序度的树状结构图。所以现有研究中还缺乏有序度熵理论算法在智能控制系统的应用方法。

因此，本发明在有序度熵理论算法的基础上，建立了一种将该算法应用于智能控制系统的方法。方法阐述了智能控制系统表征为可计算的树状结构图的方法，也论述了有序度熵理论算法是如何优化智能控制系统的信息结构设计的。

发明内容

本发明的目的在于提出了将有序度熵理论算法应用于智能控制系统的方法。以功能区和任务区为基础，通过信息表征方法，不仅用有序度算法量化了信息结构的优劣，也从微观角度在设计之初便为信息结构的设计提供了方向。

一种利用信息表征方法计算信息结构有序度的方法，应用于智能控制系统的综合型信息结构分析，包括如下步骤：

(1)、整理与介绍智能控制系统的所有界面；

(2)、分析信息特征的设计因素，获得设计信息特征的关联属性；

(3)、根据信息特征的关联性将智能控制系统的原来的信息结构整理成树状的信息结构图，得出原界面信息结构图；

(4)、将信息表征方法应用于智能控制系统，将平铺体的界面重新设计为集成显控形式的界面；得到信息表征结果与设计后的布局图；

(5)、将步骤(4)整合设计后的信息结构整理成树状的信息结构图，得出现界面信息结构图；

(6)、建立有序度熵理论算法方法；

信息结构的时效反映操作员获取目标信息元的路径长度，时效熵反映了信息流通时效性的不确定性，时效熵计算公式如公式(1)～公式(5)所示；

R_ij＝-P_ij log P_ij (2)

P_ij＝L_ij/L (3)

H_T表示整个信息结构的时效熵，

则是整个信息结构的最大时效熵，R_ij表示信息链中节点i和节点j之间的时效熵，L表示信息结构中每条信息链上的连通总量；

信息元在一个层级中数量多少影响到搜索的准确性，所以质效熵反映了信息传播质量高低，质效熵计算公式如公式(6)～(10)所示；

H_i＝-F_ilog F_i (7)

F_i＝D_i/D (8)

H_Q表示整个信息结构的质效熵，

则是整个信息结构的最大质效熵，H_i表示单一信息元i的质效熵，F_i则反映了质效性的不确定因素，表示了信息链上单一信息元i的实现概率，D_i表示了单一信息元i的连通量；

时效性与质效性此消彼长，因而用有序度这一概念来表达时效性与质效性的综合效应，用R表示；其中，α为信息结构的时效性权重系数，β为信息结构的质效性权重系数，代入(最大)时效熵和(最大)质效熵，得有序度R计算公式如公式(11)所示：

α和β分别为时效和质效关于信息结构的权重系数，R值越大，表明信息结构越有效、越有秩序，R值越小，则反之；

(7)、将原界面信息结构图和现界面信息结构图转换成原界面和现界面的抽象结构图，便于有序度算法计算；

(8)、虽然原界面和现界面信息结构不同，但两种结构的目标信息元数量(即黑色实心点的数量)一致。两种结构的区别在于操作员找到目标信息的搜索路径截然不同。根据路径长度不同可以总结出两种信息结构的时效性特点，得出2种信息结构的时效性计算结果表格；

(9)、根据2种信息结构中信息节点的连通情况总结出不同结构的质效性特点，得出2种信息结构的质效性计算结果表格；

(10)、总结时效性和质效性表格的计算结果，将表格数据代入上述公式中，得出两种信息结构的有序度数值，数值越大，则有序度越高。

上述步骤(4)中信息表征方法的具体步骤有以下三步：

(4-1)、提取所有的信息元形成表格，提取时注意记录清楚信息元特征；

(4-2)、对被提取的信息元进行功能区域和任务区域的划分；将相关功能的信息元组成一个区域集合，形成功能区；以操作员的监控任务为标准将具有关联性的功能区整合为一个区域集合，形成任务区；

(4-3)、以功能区和任务区为基础，进行层级再整合划分。整合过程中有以下几个标准：(a)要根据有序度熵理论算法方法的数学运算规律，合理减少层级；(b)在整合各层级和设计单一层级布局时，要以功能区和任务区为基础单元合并或拆分，相似区域可以以同样方式显示，不重要区域或信息元可以划分到一起；(c)尽可能将所有层级显示在同一界面，实现巨幕实时监控，必要时再将巨幕某区域放大操作。

本发明所达到的有益效果：

1)建立了通过信息表征方法将有序度熵理论算法应用于智能化控制系统的方法，将智能控制系统的混合结构与混合界面整合成树状信息结构，解决了有序度熵理论算法无法应用于智能控制系统的难题。

2)整个界面避开了图形元素，从而规避了图形对操作员认知的影响，仅专注于信息结构本身。有序度算法的数学计算规律在一开始便从微观角度为信息结构的设计提供了方向，这最大限度地避免了设计资源的浪费。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是流程模块部分原界面；

图3是在制品管理模块部分原界面；

图4是原界面信息结构图；

图5是流程模块2级界面布局；

图6是在制品管理模块2级界面布局；

图7是现界面结构图；

图8是原界面抽象结构图；

图9是现界面抽象结构图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实例对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示，一种利用信息表征方法计算信息结构有序度的方法，应用于智能控制系统的综合型信息结构分析，包括如下步骤：

(1)、整理与介绍智能控制系统的所有界面；

实例中某企业MES产线控制系统主要研究内容包含流程模块和在制品管理模块。流程模块的作用是可以自主设计产线流程，使产品按设定工序自动加工。流程模块自首页进入，1级界面包含生产区段、流程类别和流程设定三项信息元，点击流程设定进入2级界面，2级界面中包含订单签核状态和具体流程的操作方式，在2级界面中，订单签核状态和具体流程的操作方式两项内容组成列表结构，选择一种签核状态和操作方式后会进入3级界面显示具体流程信息。流程模块中具有代表性的部分原界面如图2所示。

在制品管理模块的作用是可以及时监控产线上任一在制品的生产状态。在制品管理模块也自首页进入，1级界面与上级界面内容重复，应删除，2级界面中包含生码作业、层压件转工单作业、组件序号作废、生码组件标签补印和生产批执行五项信息元，点击生产批执行进入3级界面，3级界面中包含内容较多，主要内容是进行区域编号、区段编号、作业站编号的选择，这三种选择过程需要反复进入进出3级界面与相应部分子界面，三种选择全部确定后会进入4级界面显示具体生产批信息。各生产批都对应4个相应工作站点，工作站点即5级界面。在制品管理模块中具有代表性的部分原界面如图2所示。

(2)、分析信息特征的设计因素，获得设计信息特征的关联属性；

(3)、根据信息关联性将智能控制系统的原来的信息结构整理成树状的信息结构图，得出原界面信息结构图，如图3所示；

(4)、将信息表征方法应用于该智能控制系统，将平铺体的界面重新设计为集成显控形式的界面。得到信息表征结果与设计后的布局图。有序度熵理论算法需以树状结构图为基础进行计算。图4虚线显示的部分存在层级间混乱、层级内语义不明和分区不清等问题，需要借助信息表征方法整理信息元，以便进行层级再整合划分。具体包括如下步骤；

(4-1)提取所有信息元形成表格，提取时注意记录清楚信息元特征，在MES

产线控制系统中最大的信息特征是信息元的功能和呈现属性。

(4-2)对被提取的信息元进行功能区域和任务区域的划分。将相关功能的信息元组成一个区域集合，形成功能区。如“未签核、签核中、已签核、不使用”4类信息元功能都与签核有关，因而可以组成一个区域集合，形成功能区。此外，还需以操作员的监控任务为标准将具有关联性的功能区整合为一个区域集合，形成任务区。

(4-3)还需以操作员的监控任务为标准将具有关联性的功能区整合为一个区域集合，形成任务区。

(4-4)前2步应用于智能控制系统，得到表格形式的表征结果。前4步应用于流程模块和在制品管理模块的表征结果见表1。

表1流程模块信息元表征

(4-5)以功能区和任务区为基础，进行层级再整合划分。整合过程中有以下几个标准：(a)要根据有序度熵理论算法方法的数学运算规律，合理减少层级；(b)在整合各层级和设计单一层级布局时，要以功能区和任务区为基础单元合并或拆分，相似区域可以以同样方式显示，不重要区域或信息元可以划分到一起；(c)尽可能将所有层级显示在同一界面，实现巨幕实时监控，必要时再将巨幕某区域放大操作。

以流程模块为例，所有信息元整理后汇总如下：流程模块待整合的信息元共28项。其中信息元1～3属于1级界面，不参与2级界面区域整合；信息元4～28由原来的多个层级被整合至2级界面，信息元4～18构成任务区1(包含功能区1、功能区2、1个动态信息元)，信息元19～28构成任务区2(包含功能区3、1个动态信息元)。依据功能-任务区域的关联性和视觉流向规律，流程模块中2级界面与布局如图5所示。

同理，在制品管理模块中具体分析过程不再赘述，2级界面与布局如图6所示。

(5)、将步骤(4)整合中设计后的信息结构整理成树状的信息结构图如图7所示；

(6)、建立有序度熵理论算法方法，具体过程如下：

信息结构的时效反映操作员获取目标信息元的路径长度，时效熵反映了信息流通时效性的不确定性。时效熵计算如公式(1)～(5)。

R_ij＝-P_ij log P_ij (2)

P_ij＝L_ij/L (3)

信息元在一个层级中数量多少影响到搜索的准确性，所以质效熵反映了信息传播质量高低，计算如公式(6～10)。

H_i＝-F_i log F_i (7)

F_i＝D_i/D (8)

有序度(R)可表示如公式(11)：

α和β分别为时效和质效关于信息结构的权重系数，R值越大，表明信息结构越有效、越有秩序，R值越小，则反之。

(7)、将原界面结构图和现界面结构图转换成原界面和现界面的抽象结构图，如图8-9所示。目的是便于有序度算法计算。红色虚线方框标记在原点左侧，代表该点的次数k，如当k为1时，结构1的N_k值经计数可得为46，即结构1中有46的D₁次点,用于表格3的计算；

(8)、虽然原界面和现界面信息结构不同，但两种结构的目标信息元数量(即黑色实心点的数量)一致。两种结构的区别在于操作员找到目标信息的搜索路径截然不同。根据路径长度不同可以总结出两种信息结构的时效性特点，得出2种信息结构的时效性计算结果表格，见表2；

表2 2种信息结构的时效性计算结果

注：S_r为r节路个数；P_r为层间路的实现概率。

(9)、根据2种信息结构中信息节点的连通情况可以总结出不同结构的质效性特点，得出2种信息结构的质效性计算结果表格，见表3；

表3 2种信息结构的质效性计算结果

注:N_k为k-次点个数；q_k为信息元的实现概率。

(10)、总结时效性和质效性表格的计算结果，将表格数据代入公式，得出两种信息结构的有序度数值，数值越大，则有序度越高。由表3可知，结构1中存在大量中间层级，“钥匙孔效应”严重，信息搜索过程节路数量大大增加，需要频繁的进入和退出层级，时效性较差。此外，结构1虽与结构2的质效性相差不大，但是结构1语义指代不明、层级混乱情况严重。本例中，基于准确、快速的结构设计原则，取权重系数α和β的值为0.5，求得2种信息结构的有序度分别为0.2061和0.2412，总体来看，结构2有序度较高，结构1有序度较差。

1)建立了通过信息表征方法将有序度熵理论算法应用于智能化控制系统的方法，将智能控制系统的混合结构与混合界面整合成树状信息结构，解决了有序度熵理论算法无法应用于智能控制系统的难题。

2)计算时效熵与最大时效熵的比值过程中，根据数学计算规律发现在信息元数量一致的前提下，层级越少，P_r的分母越小，P_r值越大，时效性会较大；计算质效熵与最大质效熵的比值过程中，根据数学计算规律发现k、N_k与lg1/q_k的乘积越大，质效性可能越大(k为0的情况有可能在不同结构中出现，需具体结构具体设计)，这为信息结构的设计提供了方向。

3)整个界面避开了图形元素，从而规避了图形对操作员认知的影响，仅专注于信息结构本身。有序度算法的数学计算规律在一开始便从微观角度为信息结构的设计提供了方向，这最大限度地避免了设计资源的浪费。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种利用信息表征方法计算信息结构有序度的方法，应用于智能控制系统的综合型信息结构分析，其特征在于：

(1)、整理与介绍智能控制系统的所有界面；

(2)、分析信息特征的设计因素，获得设计信息特征的关联属性；

(3)、根据信息特征的关联性将智能控制系统原来的信息结构整理成树状的信息结构图，得出原界面信息结构图；

(4)、将信息表征方法应用于智能控制系统，将平铺体的界面重新设计为集成显控形式的界面；得到信息表征结果与设计后的布局图；

(5)、将步骤(4)整合设计后的信息结构整理成树状的信息结构图，得出现界面信息结构图；

(6)、建立有序度熵理论算法方法；

信息结构的时效反映操作员获取目标信息元的路径长度，时效熵反映了信息流通时效性的不确定性，时效熵计算公式如公式(1)～公式(5)所示；

R_ij＝-P_ijlogP_ij (2)

P_ij＝L_ij/L (3)

H_T表示整个信息结构的时效熵，

则是整个信息结构的最大时效熵，R_ij表示信息链中节点i和节点j之间的时效熵，L表示信息结构中每条信息链上的连通总量；

信息元在一个层级中数量多少影响到搜索的准确性，所以质效熵反映了信息传播质量高低，质效熵计算公式如公式(6)～(10)所示；

H_i＝-F_ilogF_i (7)

F_i＝D_i/D (8)

H_Q表示整个信息结构的质效熵，

则是整个信息结构的最大质效熵，H_i表示单一信息元i的质效熵，F_i则反映了质效性的不确定因素，表示了信息链上单一信息元i的实现概率，D_i表示了单一信息元i的连通量；

时效性与质效性此消彼长，因而用有序度这一概念来表达时效性与质效性的综合效应，用R表示；其中，α为信息结构的时效性权重系数，β为信息结构的质效性权重系数，代入最大时效熵和最大质效熵，得有序度R计算公式如公式(11)所示：

α和β分别为时效和质效关于信息结构的权重系数，R值越大，表明信息结构越有效、越有秩序，R值越小，则反之；

(7)、将原界面信息结构图和现界面信息结构图转换成原界面和现界面的抽象结构图，便于有序度算法计算；

(8)、根据路径长度不同总结出两种信息结构的时效性特点，得出2种信息结构的时效性计算结果表格；

(9)、根据2种信息结构中信息节点的连通情况总结出不同结构的质效性特点，得出2种信息结构的质效性计算结果表格；

(10)、总结时效性和质效性表格的计算结果，将表格数据代入上述公式中，得出两种信息结构的有序度数值，数值越大，则有序度越高。

2.根据权利要求1所述的一种利用信息表征方法计算信息结构有序度的方法，其特征在于：所述步骤(4)中信息表征方法的具体步骤有以下三步：

(4-1)、提取所有的信息元形成表格，提取时注意记录清楚信息元特征；

(4-2)、对被提取的信息元进行功能区域和任务区域的划分；将相关功能的信息元组成一个区域集合，形成功能区；以操作员的监控任务为标准将具有关联性的功能区整合为一个区域集合，形成任务区；

(4-3)、以功能区和任务区为基础，进行层级再整合划分。

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