RU2236700C2 - Method for analysis and prognosing of dynamic system development and its separate components - Google Patents
Method for analysis and prognosing of dynamic system development and its separate components Download PDFInfo
- Publication number
- RU2236700C2 RU2236700C2 RU2000105246/09A RU2000105246A RU2236700C2 RU 2236700 C2 RU2236700 C2 RU 2236700C2 RU 2000105246/09 A RU2000105246/09 A RU 2000105246/09A RU 2000105246 A RU2000105246 A RU 2000105246A RU 2236700 C2 RU2236700 C2 RU 2236700C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- elements
- parameters
- information
- state
- states
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 83
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title description 29
- 230000033772 system development Effects 0.000 title 1
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 109
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 16
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 9
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 7
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 abstract description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 10
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 6
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 abstract 2
- 230000006698 induction Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 17
- 230000009471 action Effects 0.000 description 15
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 7
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 7
- 241000207840 Jasminum Species 0.000 description 6
- 235000010254 Jasminum officinale Nutrition 0.000 description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 5
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 5
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 3
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 2
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 2
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 2
- 235000015842 Hesperis Nutrition 0.000 description 1
- 235000012633 Iberis amara Nutrition 0.000 description 1
- 206010048669 Terminal state Diseases 0.000 description 1
- 244000126002 Ziziphus vulgaris Species 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000007787 long-term memory Effects 0.000 description 1
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000001343 mnemonic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000012567 pattern recognition method Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
- 238000003892 spreading Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при обработке содержащейся в компьютерных банках данных информации, а также при разработке автоматизированных интеллектуальных аналитических и прогностических систем.The invention relates to computer technology and can be used in the processing of information contained in computer data banks, as well as in the development of automated intelligent analytical and predictive systems.
Объектно-ориентированные методы обработки информации с помощью средств вычислительной техники, активное развитие которым положили современные языки программирования, используются при разработке технологий управления процессами [5]. На рынке систем управления базами данных также имеются объектно-ориентированные системы (например, СУБД Jasmine компании Computer Associates), объектная технология получает активное распространение и развитие в области систем искусственного интеллекта, позволяя определенным образом упорядочить представление знаний (система G2 компании Gensym Corp.) ([2], с.70).Object-oriented methods of processing information using computer technology, the active development of which put modern programming languages, are used in the development of process control technologies [5]. There are also object-oriented systems on the market of database management systems (for example, Jasmine DBMS from Computer Associates), object technology is actively spreading and developing in the field of artificial intelligence systems, allowing to organize knowledge representation in a certain way (Gensym Corp. G2 system) ( [2], p.70).
Мощность системы искусственного интеллекта в первую очередь определяется объемом базы знаний, а во вторую - скоростью выполнения логических выводов ([2], с.13). Поэтому современные экспертные системы развиваются в направлении узкой специализации, а базы данных таких систем используются для того, чтобы хранить исходные и промежуточные данные решаемой в текущий момент задачи. В связи с этим системы искусственного интеллекта, как правило, не используют в процессе формулировки своих выводов долговременные и архивные данные. Кроме того, практически все они являются аксиоматическими и строят логические выводы на основании некоторой совокупности исходных аксиом, принимаемых за истинные утверждения.The power of the artificial intelligence system is primarily determined by the volume of the knowledge base, and secondly, by the speed of logical conclusions ([2], p.13). Therefore, modern expert systems are developing in the direction of narrow specialization, and the databases of such systems are used to store the source and intermediate data of the problem currently being solved. In this regard, artificial intelligence systems, as a rule, do not use long-term and archival data in the process of formulating their conclusions. In addition, almost all of them are axiomatic and build logical conclusions on the basis of a certain set of initial axioms that are accepted as true statements.
Наиболее близким к заявленному техническому решению является способ анализа и прогнозирования развития динамической системы и ее отдельных элементов (Патент РФ №2098864), заключающийся в ручном вводе информации в базу данных, ведении реляционной базы данных и прогнозировании вероятного перспективного состояния объектов по заранее заданным правилам.Closest to the claimed technical solution is a method for analyzing and predicting the development of a dynamic system and its individual elements (RF Patent No. 2098864), which consists in manually entering information into a database, maintaining a relational database and predicting the likely future state of objects according to predetermined rules.
Недостатком известного технического решения является низкая надежность принятия решений в случае исследования системы с нечеткими связями и узкая функциональная направленность системы.A disadvantage of the known technical solution is the low reliability of decision-making in the case of a study of a system with fuzzy connections and a narrow functional orientation of the system.
В отличие от способов анализа систем и явлений окружающего мира с помощью экспертных систем, обладающих узкой направленностью в силу необходимости использования специализированных наборов знаний, настоящее изобретение позволяет осуществить диагностику состояния и прогнозировать развитие реальных сложных динамических систем с помощью системы искусственного интеллекта, основанной на фактах. Эта система в общем случае не является аксиоматической и обеспечивает возможность использования в качестве основы для формирования прогнозов и выдачи рекомендаций пользователю компьютерного банка данных, предназначенного для долговременного хранения информации о фактах и событиях, происходящих в динамической системе, объединенной с базой знаний о предметной области (базой данных, содержащей сведения, общие для нескольких динамических систем) в единое хранилище информации. При этом обеспечивается диагностика и формирование прогноза развития реальной системы на основе максимального учета фактов, имеющих отношение к системе.In contrast to the methods of analyzing systems and phenomena of the world using expert systems with a narrow focus due to the need to use specialized knowledge sets, the present invention allows the diagnosis of the state and predicts the development of real complex dynamic systems using an artificial intelligence system based on facts. This system in the general case is not axiomatic and provides the possibility of using as a basis for making forecasts and issuing recommendations to the user of a computer data bank designed for long-term storage of information about facts and events occurring in a dynamic system combined with a knowledge base about a subject area (base data containing information common to several dynamic systems) into a single repository of information. At the same time, diagnostics and the formation of a forecast for the development of a real system are provided based on the maximum consideration of facts related to the system.
Кроме того, способ обеспечивает анализ информации в трудноформализуемых системах, в которых происходят нерегулярные процессы, и элементы которых функционируют по законам, не определяемым в явном виде.In addition, the method provides an analysis of information in difficult-to-form systems, in which irregular processes occur, and whose elements operate according to laws that are not explicitly defined.
Предполагается, что развитие динамической сложной системы и ее отдельных элементов отслеживается конечным числом регистраторов, действующих асинхронно по отношению друг к другу как с точки зрения выбора моментов регистрации состояний системы, так и по номенклатуре регистрируемых параметров. Причем, помимо наблюдаемой динамической системы, регистраторы контролируют состояния других динамических систем, которые в общем случае наблюдателя не интересуют. Результаты регистрации состояний всех контролируемых динамических систем передаются в едином информационном потоке в произвольной текстовой форме и содержат, помимо значений параметров (отражающих как количественные, так и качественные характеристики), поисковые признаки этих параметров (в том или ином виде), а также некоторые комментарии.It is assumed that the development of a dynamic complex system and its individual elements is monitored by a finite number of registrars acting asynchronously with respect to each other both from the point of view of choosing the moments of recording system states and the nomenclature of recorded parameters. Moreover, in addition to the observed dynamic system, recorders monitor the states of other dynamic systems, which in the general case are not of interest to the observer. The results of the registration of the states of all controlled dynamic systems are transmitted in a single information stream in arbitrary text form and contain, in addition to parameter values (reflecting both quantitative and qualitative characteristics), search signs of these parameters (in one form or another), as well as some comments.
Для решения задач анализа, идентификации состояния и прогнозирования развития наблюдаемой динамической системы на основании потока регистрационных данных о ней, представленного в неформализованной текстовой форме, задают правила отбора из поступающего наблюдателю общего информационного потока тех данных, которые относятся к наблюдаемой динамической сложной системе, и правила выделения из отобранной информации признаков, характеризующих отдельные элементы исследуемой системы и их состояния. Указанные правила обеспечивают выбор из входного потока информации только тех данных, которые относятся к наблюдаемой динамической системе, и одновременное структурирование отобранных данных в виде приведения их к информационным структурам единого формата, что дает возможность впоследствии применить к этим структурам программные процедуры для их автоматизированного анализа. Техническая реализуемость подобного решения обеспечивается технологией объектно-ориентированных банков данных (ООБД). Среди известных программных продуктов, предоставляющих такую возможность, в настоящее время на рынке информационных систем представлены системы управления базами данных Jasmine, UniGen RAD, CronosPlus. Их отличительной особенностью является возможность сопоставления информационной структуре соответствующей ей присоединенной программной процедуры (метода - в терминах объектно-ориентированной технологии), обеспечивающей обработку соответствующих данных, в том числе поступающих во входном потоке. Так, в [3] (см. с.2-14) при описании возможностей методов уровня класса отмечается, что "можно определить метод для создания нового объекта (синоним: структуры - прим. авт.) или для создания реализации класса, используя данные, хранящиеся во внешнем файле". Так как в нашем случае во внешнем файле хранятся текстовые данные, то для их обработки могут быть использованы методы лингвистического анализа текстов, широко применяемые, например, при решении задач автоматического перевода текстов с одного языка на другой. Принципы автоматического распознавания текстов изложены, в частности, в [1], с.99-123.To solve the problems of analysis, identification of the state and prediction of the development of the observed dynamic system on the basis of the registration data stream about it, presented in unformalized text form, the rules are set for selecting from the incoming information flow the observer of the general information stream that relates to the observed dynamic complex system, and the allocation rules from the selected information of signs characterizing the individual elements of the investigated system and their condition. These rules provide for the selection from the input information stream of only those data that relate to the observed dynamic system, and the simultaneous structuring of the selected data in the form of bringing them to information structures of a single format, which makes it possible to subsequently apply program procedures to these structures for their automated analysis. The technical feasibility of such a solution is provided by the technology of object-oriented data banks (OBDB). Among the well-known software products that provide such an opportunity, Jasmine, UniGen RAD, CronosPlus database management systems are currently presented on the information systems market. Their distinctive feature is the ability to compare the information structure of the associated program procedure (the method in terms of an object-oriented technology), which provides the processing of relevant data, including incoming data. So, in [3] (see pp. 2-14), when describing the capabilities of class level methods, it is noted that “you can define a method for creating a new object (synonym: structures - approx. Author) or for creating a class implementation using the data stored in an external file. " Since in our case text data is stored in an external file, methods for linguistic analysis of texts that are widely used, for example, in solving problems of automatic translation of texts from one language to another, can be used to process them. The principles of automatic text recognition are described, in particular, in [1], p.99-123.
Для обеспечения безызбыточности представления сведений о динамической системе в банке данных определяют наборы параметров элементов динамической системы, используемые для сопоставления информации об элементах системы и их состояниях, хранящейся в банке данных, с информацией об элементах динамической системы и их состояниях, содержащейся во входном потоке, таким образом, что совокупность значений любого из наборов параметров однозначно идентифицирует конкретный элемент системы и его состояние; определяют правила выбора необходимого набора идентифицирующих параметров в зависимости от состава данных во входном потоке; сопоставляют по отобранным наборам параметров данные из входного потока с однотипными данными, хранящимися в банке данных; в случае совпадения значений данных входного потока, входящих в любой из отобранных наборов параметров, с однотипными данными банка данных, по указанию пользователя осуществляют дополнение либо замещение информации, хранящейся в компьютерном банке данных соответствующей информацией из входного потока. Техническая осуществимость указанного признака изобретения подтверждается практической реализацией возможности идентификации и слияния однотипных данных, в частности, в СУБД CronosPlus ([4], с.29-34, 58-60).To ensure a break-even presentation of information about the dynamic system in the data bank, sets of parameters of the elements of the dynamic system are determined, used to compare information about the elements of the system and their states stored in the data bank with information about the elements of the dynamic system and their states contained in the input stream, such in such a way that the totality of the values of any of the sets of parameters uniquely identifies a specific element of the system and its state; determine the rules for choosing the necessary set of identifying parameters depending on the composition of the data in the input stream; according to the selected parameter sets, the data from the input stream is compared with the same data stored in the data bank; if the values of the input stream data included in any of the selected parameter sets coincide with the data of the same type in the data bank, at the direction of the user, the information stored in the computer data bank is supplemented or replaced with the corresponding information from the input stream. The technical feasibility of this feature of the invention is confirmed by the practical realization of the possibility of identifying and merging the same type of data, in particular, in the CronosPlus DBMS ([4], pp. 29-34, 58-60).
Для выполнения процедур сравнительного анализа реальной информации с заранее известными возможными состояниями динамической системы, характеризующими динамику развития процессов, в которых может участвовать динамическая система, в памяти вычислительной установки формируют первую вспомогательную базу данных как одну из подсистем базы знаний, причем в первой вспомогательной базе данных хранят описания структур, отображающих возможные значения параметров состояния элементов системы, сведения о возможных формах проявления значений параметров состояния элементов системы, сведения о промежуточных значениях параметров состояния элементов системы, приводящих к возможным значениям параметров состояния элементов системы, последовательностях и промежутках времени их проявления.To perform the procedures of comparative analysis of real information with previously known possible states of a dynamic system that characterize the dynamics of the development of processes in which a dynamic system can participate, the first auxiliary database is formed in the memory of the computing installation as one of the subsystems of the knowledge base, and the first auxiliary database is stored descriptions of structures that display possible values of the state parameters of system elements, information about possible forms of manifestation of values Settings status of the system components, information about the intermediate values of the parameters of state of elements of the system, leading to the possible values of the state parameters of system elements, sequences and intervals of time of their appearance.
Кроме того, возможно формирование второй вспомогательной базы данных в качестве подсистемы базы знаний, причем во второй вспомогательной базе данных хранят сведения, определяющие функциональные, логические, эвристические или алгоритмические зависимости, описывающие множество возможных законов развития динамической системы и/или ее отдельных элементов.In addition, it is possible to form a second auxiliary database as a subsystem of the knowledge base, and the second auxiliary database stores information defining functional, logical, heuristic or algorithmic dependencies that describe the many possible laws of development of a dynamic system and / or its individual elements.
Для обеспечения процедуры выводов законов развития динамической системы в памяти вычислительной установки также формируют третью вспомогательную базу данных в качестве подсистемы базы знаний, причем в третьей вспомогательной базе данных хранят сведения, описывающие способы выведения закономерностей развития динамической системы и/или ее отдельных элементов по фактическим данным, отображающим их известные зафиксированные состояния.To ensure the procedure for deriving the laws of development of a dynamic system in the memory of a computing installation, a third auxiliary database is also formed as a subsystem of the knowledge base, and the third auxiliary database stores information describing how to derive patterns of development of a dynamic system and / or its individual elements from actual data, displaying their known committed states.
Для обеспечения возможности объективной оценки сформированных прогнозов или результатов анализа исходных данных, формируют таблицу сопоставления, описывающую допустимые количественные и качественные расхождения значений сопоставляемых параметров, в пределах которых сравниваемые элементы системы или их состояния считаются идентичными.To provide an opportunity for an objective assessment of the forecasts formed or the analysis of the source data, a comparison table is created that describes the acceptable quantitative and qualitative differences in the values of the compared parameters, within which the compared system elements or their states are considered identical.
Последовательно считывают информацию, представленную в произвольном символьном виде, из которой на основе заранее заданных правил выделяют сведения, относящиеся к динамической сложной системе и образующие входной поток информации; на основе заданных правил выделения признаков, характеризующих состояния элементов динамической сложной системы, из входного потока выбирают значения параметров, характеризующих эти состояния элементов динамической сложной системы; для каждого выделенного состояния формируют информационный аналог описания состояния в виде формализованной структуры, включающей список характеризующих это состояние типовых параметров со своими уникальными значениями, а также сведения об иерархических и ассоциативных связях состояния данного элемента динамической системы с состояниями других ее элементов; информационные аналоги элементов системы с отображением связей между состояниями элементов системы заносят в компьютерный банк данных, соответствующий динамике изменения состояний системы.Consistently read the information presented in an arbitrary symbolic form, from which, based on predefined rules, extract information related to a dynamic complex system and forming an input information stream; based on the given rules for the selection of signs characterizing the state of the elements of a dynamic complex system, from the input stream select values of parameters characterizing these states of the elements of a dynamic complex system; for each selected state, an information analogue of the state description is formed in the form of a formalized structure, including a list of typical parameters characterizing this state with its unique values, as well as information about hierarchical and associative relationships of the state of this element of the dynamic system with the states of its other elements; information analogues of system elements with the display of relationships between the states of system elements are entered into a computer data bank corresponding to the dynamics of changes in system states.
Для осуществления перечисленных признаков используются технологические возможности объектно-ориентированных банков данных. С этой целью, исходя из требуемых задач мониторинга, анализа и прогнозирования развития динамической системы, создают ее информационно-логическую модель на основе инструментальных возможностей выбранной СУБД и с использованием известных методических приемов организации данных, исключающих пользовательский произвол при разработке модели (объектно-ориентированный анализ/объектно-ориентированное проектирование - см. [6], [8]; нормализация данных - см. [7], в качестве концептуального подхода к разработке модели могут быть использованы приемы, изложенные в [9] и [10]). Например, при работе с СУБД CronosPlus для создания модели необходимо использовать режим "Проектирование банка данных" (см.[4], с.45-73). В случае работы с СУБД Jasmine для этих же целей предназначена компонента этой СУБД под названием Jasmine Studio ([3], с.4-1 - 4-4). В обоих случаях в качестве неотъемлемой составной части проектируемой формализованной структуры пользователем разрабатывается присоединенная программная процедура (метод), задачей которой является поиск в очередном тексте, поступившем на вход СУБД, информации, относящейся к тому типу данных, который соответствует формализованной структуре, инициировавшей выполнение присоединенной процедуры, формирование в памяти вычислительной установки информационного шаблона, описывающего новое состояние соответствующего элемента динамической системы и занесение найденных в тексте значений параметров в соответствующие поля этого шаблона. В основе алгоритма работы такой присоединенной процедуры, обеспечивающего отыскание в исходном тексте требуемых данных и занесение их в соответствующие поля (параметры) созданного информационного шаблона как прототипа формируемой структуры, используются методы:To implement the above features, the technological capabilities of object-oriented data banks are used. To this end, based on the required tasks of monitoring, analyzing and predicting the development of a dynamic system, create its information-logical model based on the instrumental capabilities of the selected DBMS and using well-known methodological techniques for organizing data that exclude user arbitrariness in the development of the model (object-oriented analysis / object-oriented design - see [6], [8]; data normalization - see [7], as a conceptual approach to model development, a technique can be used Set forth in [9] and [10]). For example, when working with the CronosPlus DBMS, to create a model, you need to use the “Databank Design” mode (see [4], pp. 45-73). In the case of working with the Jasmine DBMS, a component of this DBMS called Jasmine Studio is intended for the same purposes ([3], p. 4-1 - 4-4). In both cases, the user develops an attached program procedure (method) as an integral part of the designed formalized structure, the task of which is to search in the next text received at the DBMS input for information related to the type of data that corresponds to the formalized structure that initiated the execution of the attached procedure , the formation in the memory of the computing installation of the information template that describes the new state of the corresponding element dynamically system and entering the parameter values found in the text into the corresponding fields of this template. At the heart of the operation algorithm of such an attached procedure, which provides finding the required data in the source text and entering it into the appropriate fields (parameters) of the created information template as a prototype of the structure being formed, the following methods are used:
- поиска в исходном тексте идентифицирующих признаков, характеризующих наименования параметров, элементов или состояний элементов системы;- search in the source text for identifying signs characterizing the names of parameters, elements or states of system elements;
- сопоставления идентифицирующих признаков информационных структур, уже накопленных в банке данных, с фрагментами входного текстового потока;- comparison of the identifying signs of information structures already accumulated in the data bank with fragments of the input text stream;
- лингвистического информационного анализа (см. [8]); а также, возможно, другие методы распознавания образов.- linguistic information analysis (see [8]); as well as possibly other pattern recognition methods.
Для реализуемости способа исключают дублирование информации в банке данных после загрузки в компьютер очередной порции информации из входного потока на основе правил сопоставления загружаемой и хранящейся в банке данных информации с использованием описанных выше наборов идентифицирующих параметров. Банк данных модифицируют таким образом, чтобы дополнить его необходимыми данными, но при этом исключить избыточность информации и обеспечить уникальное соответствие каждого состояния любого элемента реальной системы одной и только одной единице хранения информации в банке данных.For the feasibility of the method, duplication of information in the data bank is eliminated after the next portion of information from the input stream is downloaded to the computer based on the rules for matching information downloaded and stored in the data bank using the sets of identifying parameters described above. The data bank is modified in such a way as to supplement it with the necessary data, but at the same time to eliminate redundancy of information and to ensure unique correspondence of each state of any element of the real system to one and only one unit of information storage in the data bank.
При формировании прогнозов развития элементов исследуемой реальной системы, моделируемой информационными структурами банка данных, сформированными по результатам регистрации состояний этой системы, из банка данных поочередно выбирают элементы, состояния которых изменились по результатам очередного сеанса ввода информации из входного потока. Для каждого элемента поочередно выбирают параметры, состояния которых контролировались, хронометрировались и запоминались в информационных структурах банка данных, связанных с элементом системы иерархическими связями (атрибутах), упорядочивают выбранные значения в хронологической последовательности в виде пар "значение параметра - время регистрации"; используют вторую и третью вспомогательные базы данных для выбора элемента базы, содержащего или выводящего такой закон (правило) развития сущностей окружающего мира, что он со степенью точности, определяемой таблицей сопоставления, соответствует хронологически упорядоченным наборам значений всех выбранных параметров; на основании выбранного или сформированного с помощью элемента второй или третьей вспомогательной базы данных правила генерируют значения параметров, описывающие состояния выбранных элементов основного банка данных на ближайшую перспективу, сформированные результаты выводят на устройство отображения информации вычислительной установки.When generating forecasts for the development of elements of the studied real system, modeled by the information structures of the data bank generated by the results of recording the states of this system, elements from which the states changed as a result of the next session of inputting information from the input stream are selected from the data bank. For each element, the parameters are selected in turn, the states of which were monitored, timed and stored in the information structures of the data bank connected with the system element by hierarchical relationships (attributes), the selected values are ordered in chronological sequence in the form of pairs "parameter value - registration time"; use the second and third auxiliary databases to select a database element that contains or deduces such a law (rule) for the development of entities of the surrounding world that with a degree of accuracy determined by the comparison table corresponds to chronologically ordered sets of values of all selected parameters; on the basis of the rule selected or generated using the element of the second or third auxiliary database, the rules generate parameter values that describe the state of the selected elements of the main data bank in the near future, the generated results are output to the information display device of the computing installation.
Указывают элемент системы; для этого элемента системы определяют список текущих значений параметров, описывающих состояние этого элемента; определяют элементы, хранящиеся в первой вспомогательной базе данных, такие, что значения их параметров, описывающих состояния элементов в определенные моменты их развития, соответствуют текущим значениям параметров указанного элемента системы; сравнивают значения параметров указанного элемента системы, описывающие в хронологическом порядке его состояния в предыдущие промежутки времени, со значениями параметров элементов, отобранных из первой вспомогательной базы данных; при условии соответствия указанного элемента одному из элементов в первой вспомогательной базе данных по минимальному перечню параметров, последовательности и интервалам их проявления, выводят на устройство отображения информации сведения о значениях, последовательностях и интервалах проявления тех параметров элементов из первой вспомогательной базы данных, которые описывают последовательность и динамику смены состояний элементов из первой вспомогательной базы данных, аналогичных соответствующему элементу системы, после завершения совпадающих периодов развития.Indicate a system element; for this element of the system, a list of the current values of the parameters describing the state of this element is determined; determine the elements stored in the first auxiliary database, such that the values of their parameters describing the state of the elements at certain points in their development, correspond to the current values of the parameters of the specified system element; compare the values of the parameters of the specified element of the system, describing in chronological order of its state in previous periods of time, with the values of the parameters of the elements selected from the first auxiliary database; provided that the specified element corresponds to one of the elements in the first auxiliary database according to the minimum list of parameters, sequences and intervals of their manifestation, information on values, sequences and intervals of manifestation of those parameters of elements from the first auxiliary database that describe the sequence and the dynamics of the change of state of elements from the first auxiliary database, similar to the corresponding element of the system, after completion the coincidence of periods of development.
Возможен случай, при котором указывают элемент системы. Для указанного элемента системы задают список значений параметров, определяющих текущее состояние элемента (текущих параметров); определяют аналогичные элементы, хранящиеся в банке данных, такие, что значения их параметров соответствуют текущим значениям параметров указанного элемента системы, сравнивают значения параметров указанного элемента системы, описывающих в хронологическом порядке его состояния в предыдущие промежутки времени, со значениями параметров других элементов из банка данных, либо того же самого элемента, но на более ранних этапах его развития; при условии соответствия указанного элемента одному из найденных элементов по минимальному перечню параметров, последовательности и интервалам их проявления выводят на устройство отображения информации вычислительной установки сведения о значениях, последовательностях и интервалах проявления тех параметров найденных элементов, которые описывают последовательность и динамику смены состояний элементов банка данных, сравниваемых с указанным элементом, после завершения совпадающих периодов развития.A case is possible in which a system element is indicated. For the indicated element of the system, a list of parameter values is determined that determines the current state of the element (current parameters); determine similar elements stored in the data bank, such that the values of their parameters correspond to the current values of the parameters of the specified system element, compare the values of the parameters of the specified system element, describing in chronological order of its state in previous periods of time, with the values of the parameters of other elements from the data bank, either the same element, but at earlier stages of its development; provided that the specified element corresponds to one of the found elements according to the minimum list of parameters, sequence and intervals of their manifestation, information on the values, sequences and intervals of the manifestation of those parameters of the found elements that describe the sequence and dynamics of changing states of the elements of the data bank is displayed on the display device compared with the specified element, after the completion of coinciding periods of development.
Для удобства пользователя найденные в банке данных элементы, аналогичные выбранному элементу, ранжируют по числу соответствующих параметров и степени их соответствия, определяемой таблицей сопоставления. Кроме того, наглядное представление надежности прогноза достигается тем, что для каждого аналогичного элемента формируют параметр степени совпадения, значение которого соответствует удельному весу соответствующих параметров указанного и аналогичного элементов системы к общему числу параметров указанного элемента системы, либо для каждого аналогичного элемента формируют параметр степени совпадения, значение которого соответствует удельному весу соответствующих параметров указанного и аналогичного элементов системы к общему числу параметров аналогичного элемента системы. Возможен вариант, при котором для каждого аналогичного элемента формируют параметр степени совпадения, значение которого соответствует удельному весу соответствующих параметров указанного и аналогичного элементов системы к общему числу параметров указанного и аналогичного элементов системы.For the convenience of the user, the elements found in the data bank similar to the selected element are ranked by the number of relevant parameters and the degree of their correspondence, determined by the comparison table. In addition, a visual representation of the reliability of the forecast is achieved by the fact that for each similar element a parameter of the degree of coincidence is formed, the value of which corresponds to the specific gravity of the corresponding parameters of the specified and similar elements of the system to the total number of parameters of the specified element of the system, or a parameter of the degree of coincidence is formed for each similar element, the value of which corresponds to the specific gravity of the corresponding parameters of the specified and similar system elements to the total the parameters of a similar system element. A variant is possible in which for each similar element a parameter of degree of coincidence is formed, the value of which corresponds to the specific gravity of the corresponding parameters of the specified and similar system elements to the total number of parameters of the specified and similar system elements.
При использовании для анализа и прогноза развития сложной динамической системы и ее отдельных элементов, способ реализуется следующим образом.When used for analysis and forecasting the development of a complex dynamic system and its individual elements, the method is implemented as follows.
Для оценки текущего состояния и прогнозирования развития элементов изучаемой динамической системы в памяти вычислительной установки создается хранилище информации, организованное таким образом, что оно включает накапливаемые в архивном фонде материалы регистрации состояний элементов изучаемой системы, их отдельных атрибутов и параметров, а также интегрированные с ними знания о закономерностях развития окружающего мира и элементов изучаемой системы. Архивные сведения хранятся вместе с актуальными данными и идентифицируются только хронологическими метками, позиционируемыми пользователем по отношению к верхней границе архива (т.е. глубина архива каждый раз может определяться самим пользователем в зависимости от решаемых им задач). Каждый элемент системы описывается в виде корневого объекта, с которым ассоциированы или связаны отношениями наследования (либо агрегации) атрибуты, упорядоченные иерархическим образом и фиксирующие состояния элемента в определенные моменты времени. Как корневой объект элемента системы, так и его атрибуты описываются с помощью совокупности однозначных либо многозначных параметров (свойств), отражающих количественные и/или качественные показатели состояния атрибутов и элемента в целом в фиксированные моменты времени. В общем случае регистрация состояний элементов и их атрибутов осуществляется асинхронно. Элементы системы в каждый момент времени находятся в развитии и взаимодействии друг с другом, что находит свое отражение в специальных группах (или классах) объектов, описывающих взаимосвязи элементов системы как непосредственно, так и через атрибуты.To assess the current state and predict the development of the elements of the dynamic system under study, an information repository is created in the memory of the computing installation in such a way that it includes materials for recording the state of the elements of the system under study, their individual attributes and parameters, as well as knowledge about patterns of development of the world and the elements of the studied system. Archival information is stored together with current data and is identified only by chronological marks positioned by the user in relation to the upper boundary of the archive (i.e. the depth of the archive can be determined each time by the user himself depending on the tasks he solves). Each element of the system is described in the form of a root object, with which attributes, hierarchically ordered and fixing the state of the element at certain points in time, are associated or associated with inheritance (or aggregation) relations. Both the root object of a system element and its attributes are described using a combination of single-valued or multi-valued parameters (properties), reflecting quantitative and / or qualitative indicators of the state of the attributes and the element as a whole at fixed times. In the general case, the states of elements and their attributes are registered asynchronously. Elements of the system at each moment of time are in development and interaction with each other, which is reflected in special groups (or classes) of objects that describe the relationship of the elements of the system both directly and through attributes.
В памяти компьютера должна быть заблаговременно сформирована база знаний, интегрированная с банком данных в рамках единого хранилища информации посредством ассоциативных связей. База знаний, входящая в состав хранилища информации, должна содержать:In the computer memory, a knowledge base must be formed in advance, integrated with the data bank within the framework of a single information store through associative links. The knowledge base, which is part of the information store, must contain:
- абстрактные знания о функциональных, алгоритмических, логических и иных зависимостях, отражающих законы развития объектов и явлений окружающего мира (организованы в виде второй вспомогательной базы данных);- abstract knowledge of functional, algorithmic, logical, and other dependencies that reflect the laws of development of objects and phenomena of the surrounding world (organized in the form of a second auxiliary database);
- правила генерирования знаний о закономерностях развития и взаимовлияния элементов динамической системы по известным значениям их параметров (организованы в виде третьей вспомогательной базы данных);- rules for generating knowledge about the laws of development and mutual influence of elements of a dynamic system according to the known values of their parameters (organized in the form of a third auxiliary database);
- декларативные знания, отражающие типовые (модельные) состояния элементов системы, с описанием последовательностей событий, приводящих к их достижению, и причинно-следственных связей между ними, а также с указанием, где это возможно, причин возникновения соответствующих модельных состояний (первая вспомогательная база данных).- declarative knowledge, reflecting the typical (model) states of system elements, with a description of the sequences of events leading to their achievement, and cause-effect relationships between them, as well as indicating, where possible, the causes of the corresponding model states (first auxiliary database )
Для автоматического слияния однотипной информации перед ее загрузкой в хранилище информации в качестве наборов параметров должны быть заданы наборы идентифицирующих признаков объектов (элементов системы и их атрибутов), при совпадении значений которых система делает вывод об идентичности объектов, а также правила и условия сопоставления и слияния объектов в зависимости от заданного набора идентифицирующих параметров и их значений.To automatically merge the same type of information before loading it into the information store, sets of identifying features of objects (system elements and their attributes) must be specified as parameter sets, if the values coincide, the system concludes that the objects are identical, as well as the rules and conditions for matching and merging objects depending on a given set of identifying parameters and their values.
Для выполнения перечисленных условий, необходимых для реализации способа, на этапе настройки системы определяют и загружают в долговременную память вычислительной установки:To fulfill the above conditions necessary for the implementation of the method, at the stage of setting up the system, it is determined and loaded into the long-term memory of the computing installation:
- правила (методы) автоматической идентификации и синтеза информации об элементах системы и их атрибутах (объектах системы), загружаемых в хранилище информации из входного потока, с объектами, уже накопленными в хранилище к моменту загрузки. Эти правила задают идентифицирующие признаки объектов (параметры, участвующие в сравнении) и их группировку в наборы (ключи), позволяющие надежно и однозначно распознать объект среди множества других объектов своего класса, а также типы манипуляций со значениями параметров при слиянии объектов (например, значения параметров могут сливаться в единое значение при их совпадении, при расхождении значений новое значение параметра может заменять прежнее значение и т.д.);- rules (methods) for automatic identification and synthesis of information about system elements and their attributes (system objects) loaded into the information store from the input stream, with objects already stored in the store at the time of loading. These rules specify identifying features of objects (parameters involved in the comparison) and their grouping into sets (keys), which allow reliably and unambiguously recognizing an object among many other objects of their class, as well as types of manipulations with parameter values when merging objects (for example, parameter values can merge into a single value when they coincide, when the values diverge, the new value of the parameter can replace the previous value, etc.);
- правила выполнения индуктивных выводов законов изменения объектов по зафиксированным в различные моменты времени их состояниям;- the rules for the implementation of inductive conclusions of the laws of change of objects according to their states recorded at various points in time;
- совокупность типовых функциональных, алгоритмических, логических и иных зависимостей, отражающих законы развития объектов и явлений окружающего мира;- a set of typical functional, algorithmic, logical and other dependencies that reflect the laws of development of objects and phenomena of the world;
- декларативные знания, организованные в последовательности взаимосвязанных объектов базы знаний и отражающие модельные (типовые) состояния элементов системы, с описанием последовательностей событий, приводящих к их достижению, и причинно-следственных связей между ними, а также с указанием, где это возможно, причин возникновения соответствующих модельных состояний, перспектив развития элементов и рекомендаций по управлению ими в целях достижения оптимального состояния;- declarative knowledge, organized in a sequence of interrelated objects of the knowledge base and reflecting the model (typical) states of the elements of the system, with a description of the sequences of events leading to their achievement, and cause-effect relationships between them, as well as indicating, where possible, the causes of occurrence relevant model states, prospects for the development of elements and recommendations for managing them in order to achieve an optimal state;
- таблицы сопоставления, описывающие допустимые количественные и качественные расхождения значений параметров, в пределах которых система делает вывод об аналогичности исследуемых объектов и ситуаций с объектами и ситуациями, хранящимися в архивном фонде.- comparison tables describing acceptable quantitative and qualitative differences in parameter values, within which the system concludes that the objects under study and situations are similar to objects and situations stored in the archive fund.
При проведении анализа системы или ее отдельных элементов в памяти вычислительной установки осуществляет следующую последовательность операций:When conducting an analysis of the system or its individual elements in the memory of the computing installation performs the following sequence of operations:
- вводимые данные формируют в объектной форме в рабочей области или промежуточном файле (которые выполняют роль входного потока), эти данные загружаются в компьютерный банк данных при наступлении некоторого условия или по указанию пользователя;- the input data is generated in an object form in the workspace or in an intermediate file (which play the role of an input stream), these data are loaded into a computer data bank when a certain condition occurs or as directed by the user;
- на этапе загрузки новые данные, представленные в форме объектов, выступающих в роли информационных аналогов реальных элементов исследуемой сложной системы и их взаимосвязей, поступают на вход хранилища информации. При этом вычислительной установкой активизируются процедуры (методы) идентификации и синтеза объектов (правила сопоставления загружаемых и накопленных в хранилище информации данных). Роль методов заключается в том, чтобы для каждого сформированного объекта из входного потока найти идентичный по структуре и с таким же набором идентифицирующих признаков, определенных условиями идентификации (на основе имеющегося во входном объекте набора параметров), объект в хранилище. В случае отсутствия идентичных объектов, объект из входного потока загружается в хранилище информации на правах нового объекта. Если же идентичный объект найден в хранилище, то происходит слияние информации, содержащейся во входном объекте с объектом, находящемся в хранилище информации, на условиях, определенных соответствующим методом идентификации и синтеза объектов;- at the loading stage, new data, presented in the form of objects acting as information analogues of the real elements of the complex system under study and their relationships, are received at the input of the information store. At the same time, the computational installation activates the procedures (methods) for identifying and synthesizing objects (rules for matching data loaded and stored in the information storage). The role of the methods is to find, for each formed object from the input stream, identical in structure and with the same set of identifying attributes determined by the identification conditions (based on the set of parameters available in the input object), the object in the repository. In the absence of identical objects, the object from the input stream is loaded into the information store as a new object. If an identical object is found in the repository, then the information contained in the input object is merged with the object in the information repository under the conditions determined by the corresponding method of identification and synthesis of objects;
- модифицированные существующие и введенные новые объекты программным путем соотносятся с метками временной оси и маркируются соответствующими хронологическими метками, сигнализирующими о дате актуализации объекта. При этом, если объект не изменил своего состояния, но присутствовал во входном потоке, он все же помечается как актуализированный;- modified existing and introduced new objects are programmatically correlated with the time axis marks and marked with the corresponding chronological marks, signaling the date of updating of the object. At the same time, if the object has not changed its state, but was present in the input stream, it is still marked as updated;
- после загрузки данных в хранилище информации автоматически или по требованию пользователя (в зависимости от настроек системы) вычислительной установкой активизируется механизм выводов, инициирующий индуктивный анализ информации и выдачу прогнозов. При этом выявляются все элементы системы, атрибуты или параметры которых изменились после загрузки очередной порции данных в хранилище информации. Для каждого актуализированного элемента системы индуктивным способом выводятся законы изменения его атрибутов всех уровней иерархии и управляющих воздействий на другие объекты, а также законы изменения элемента в целом. В этих целях выполняются следующие действия:- after loading the data into the information store, automatically or at the request of the user (depending on the system settings), the computing mechanism activates the output mechanism, which initiates inductive analysis of the information and issuing forecasts. In this case, all elements of the system are identified whose attributes or parameters have changed after loading the next portion of data into the information storage. For each actualized element of the system, the laws of changes in its attributes of all levels of the hierarchy and control actions on other objects, as well as the laws of change of the element as a whole, are derived inductively. To this end, the following actions are performed:
- активизируются процедуры индуктивных выводов, которые для принятых во внимание актуализированных атрибутов элемента и его связей по зафиксированным ранее их состояниям с учетом вновь поступивших значений с использованием в необходимых случаях базы знаний, содержащей возможные модели функционирования объектов (т.е. сведения о наиболее общих действительных для различных типов элементов закономерностях развития элементов и их атрибутов) и организованной в миры сопутствующих знаний: миры алгоритмов, эвристик, математических и логических формул и т.д. - выводят законы, в соответствии с которыми элемент осуществляет управляющие воздействия, и закономерности изменения его атрибутов. Если атрибуты объекта подвергаются управляющим воздействиям со стороны других объектов, то также выполняется индуктивный вывод зависимостей, описывающих эти воздействия;- the procedures of inductive conclusions are activated, which, for the actualized attributes of the element and its relations taken into account according to their previously recorded states, taking into account the newly received values, using, if necessary, a knowledge base containing possible models of functioning of objects (i.e. information about the most common real for different types of elements the laws of the development of elements and their attributes) and organized into the worlds of related knowledge: the worlds of algorithms, heuristics, mathematical and logical their formulas, etc. - derive laws in accordance with which the element carries out control actions, and patterns of change in its attributes. If the attributes of the object are subjected to control actions from other objects, then the inductive dependencies describing these effects are also performed;
- определив подобным образом законы изменения атрибутов самого нижнего уровня иерархии, в процессе выполнения процедуры вывода аналогичным образом вычислительной установкой инициируется процесс моделирования законов изменения атрибутов следующего уровня иерархии;- having determined in this way the laws of changing the attributes of the lowest level of the hierarchy, in the process of performing the inference procedure, the process of modeling the laws of changing the attributes of the next level of the hierarchy is likewise initiated by the computing unit;
- процесс вывода законов изменения атрибутов продолжается по восходящей ветви дерева иерархий атрибутов, описывающего взаимную зависимость атрибутов "снизу вверх" только для тех атрибутов, которые были актуализированы в текущем сеансе ввода объектов;- the process of deriving the laws of changing attributes continues along the ascending branch of the tree of attribute hierarchies, which describes the mutual dependence of the attributes "from bottom to top" only for those attributes that were updated in the current session of entering objects;
- зависимости, индуктивно выводимые для каждого элемента и его атрибутов, используются для выдачи прогнозов развития элемента, его атрибутов и оказываемых им управляющих воздействий на другие элементы системы, а также прогнозов воздействий на него других элементов. После выдачи пользователю выявленных закономерностей и прогноза развития очередного элемента, его атрибутов и связей производится последующая обработка сведений, относящихся к следующему элементу системы, сведения о котором актуализированы в текущем сеансе ввода информации;- dependencies inductively inferred for each element and its attributes are used to provide forecasts of the development of the element, its attributes and the control actions exerted by it on other elements of the system, as well as forecasts of the effects of other elements on it. After issuing the revealed patterns to the user and predicting the development of the next element, its attributes and relationships, subsequent processing of information relating to the next element of the system is carried out, information about which is updated in the current information input session;
- если из имеющегося объема знаний или данных невозможно сделать индуктивный вывод о законе развития какого-либо объекта, то об этом информируется пользователь;- if it is impossible to draw an inductive conclusion about the law of development of any object from the existing amount of knowledge or data, then the user is informed about this;
- для элементов системы, состояние и атрибуты которых изменились в результате последнего сеанса загрузки информации (вариант - только для элементов, контролируемых и наблюдаемых пользователем) и/или прогноз развития которых не представилось возможным сделать на основании индуктивных выводов, а также во всех случаях по указанию пользователя (например, для проверки результатов анализа и прогноза, сделанных индуктивным путем), активизируются методы диагностики и прогноза по аналогии, которая предполагает:- for elements of the system whose state and attributes changed as a result of the last session of loading information (option - only for elements controlled and observed by the user) and / or forecast of development of which it was not possible to draw on the basis of inductive conclusions, as well as in all cases, as directed the user (for example, to check the results of the analysis and forecast made inductively), the diagnostic and forecast methods are activated by analogy, which involves:
- количественное (в пределах допустимого диапазона расхождений) и качественное совпадение состояния рассматриваемого элемента системы в фиксированный момент времени с некоторым типовым (модельным) состоянием (признаком) при условии прохождения элементом всех состояний, предшествовавших модельному, в той же самой последовательности (или одной из допустимых цепочек последовательностей), если это не оговорено особо (будем называть это аналогией по признакам и типам поведения);- quantitative (within the permissible range of discrepancies) and qualitative coincidence of the state of the considered system element at a fixed point in time with some typical (model) state (sign) provided that the element passes through all the states that preceded the model in the same sequence (or one of the acceptable sequence of sequences), unless otherwise specified (we will call it an analogy by signs and types of behavior);
- совпадение в фиксированные, но не обязательно синхронные моменты времени элементов системы (в пределах допустимого диапазона) между собой по составу, структуре и значениям атрибутов, условиям функционирования и предыстории развития (аналогия по примерам).- coincidence at fixed, but not necessarily synchronous times, of the elements of the system (within the permissible range) with each other in terms of composition, structure and values of attributes, operating conditions and development history (analogy by examples).
В первом случае в качестве объектов для сопоставления с изучаемым элементом динамической системы выступают элементы первой вспомогательной базы данных, а во втором случае - элементы того же класса, что и изучаемый элемент, информация о зафиксированных ранее состояниях которых накоплена в хранилище информации, либо сам изучаемый элемент на предшествующих стадиях своего развития.In the first case, the elements of the first auxiliary database act as objects for comparison with the studied element of the dynamic system, and in the second case, elements of the same class as the studied element, information about previously recorded states of which are accumulated in the information store, or the element under study at the previous stages of its development.
Найденные идентичные объекты в соответствующих ситуациях и условиях внешней среды используются для прогноза развития исследуемых элементов. Основой прогноза в первом случае служит взаимосвязанная цепь последующих событий, описывающих тип поведения элемента системы в первой вспомогательной базе данных, начиная от модельного состояния, совпадающего с тем состоянием, которое имеет в данный момент сравниваемый элемент; во втором случае - ход развития найденного в архивном фонде хранилища информации аналогичного элемента, начиная с момента времени, при котором его состояние и условия функционирования совпадают со сравниваемым элементом (в обоих случаях будем определять это состояние как срединное состояние элемента сравнения).Identified objects found in appropriate situations and environmental conditions are used to predict the development of the studied elements. In the first case, the forecast is based on an interconnected chain of subsequent events describing the type of behavior of the system element in the first auxiliary database, starting from the model state that matches the state that the compared element currently has; in the second case, the course of development of a similar element found in the archive fund of information storage, starting from the point in time at which its state and operating conditions coincide with the compared element (in both cases we will define this state as the middle state of the comparison element).
Таким образом, алгоритм поиска аналогичной информации в памяти вычислительной установки сводится к следующему.Thus, the search algorithm for similar information in the memory of a computing installation is reduced to the following.
1. Для аналогии по признакам и типам поведения:1. For an analogy by signs and types of behavior:
- в первой вспомогательной базе данных отыскиваются все объекты, обеспечивающие предварительную идентификацию происходящих в исследуемом элементе процессов по его текущему состоянию на основании совпадения этого состояния с одним из состояний, описанных в объектах первой вспомогательной базы данных в цепи последовательных или параллельных событий (срединные состояния);- in the first auxiliary database, all objects are searched that provide preliminary identification of the processes occurring in the element under study by its current state based on the coincidence of this state with one of the states described in the objects of the first auxiliary database in a chain of sequential or parallel events (middle states);
- для каждого из объектов первой вспомогательной базы данных, отобранных на предыдущем шаге в качестве предварительного диагноза, анализируется хронологическая последовательность состояний и событий, в которую входят эти объекты; сопоставляется предыстория развития сравниваемого элемента с этими состояниями с целью выявления совпадений в характере и последовательности реально имевших место состояний элемента системы, накопленных в хранилище информации, и типовых (модельных) состояний, хранящихся в первой вспомогательной базе данных. При этом учитывается, что изучаемый элемент системы помимо состояний, попадающих в модельный ряд, может иметь состояния, к нему не относящиеся и связанные с иными сторонами деятельности элемента. По результатам сопоставления в случае совпадения последовательностей типовых состояний элементов системы, описанных в первой вспомогательной базе данных, с реальными состояниями изучаемого элемента, описанными в хранилище информации, на терминальное устройство вычислительной установки в хронологическом порядке выводятся состояния элемента, описанные в первой вспомогательной базе данных после срединного состояния, которые предлагаются в качестве вероятных тенденций развития реального изучаемого элемента системы; из объекта первой вспомогательной базы данных, описывающего срединный элемент, выбирается информация с рекомендациями по оптимальному управлению анализируемым элементом системы или действиям пользователя, направленным на получение необходимых дополнительных данных для однозначной диагностики состояния элемента;- for each of the objects of the first auxiliary database, selected at the previous step as a preliminary diagnosis, the chronological sequence of states and events that these objects are included in is analyzed; the background of the development of the compared element with these states is compared in order to identify coincidences in the nature and sequence of the actually occurring states of the system element accumulated in the information store and typical (model) states stored in the first auxiliary database. At the same time, it is taken into account that the studied element of the system, in addition to the states falling into the model range, can have states that are not related to it and are associated with other aspects of the element's activity. Based on the results of comparison, if the sequences of typical states of the system elements described in the first auxiliary database coincide with the actual states of the element under study described in the information store, the element states described in the first auxiliary database after the median are displayed in chronological order on the terminal device of the computing installation conditions that are proposed as likely trends in the development of a real system element being studied; from the object of the first auxiliary database that describes the middle element, information is selected with recommendations for optimal control of the analyzed system element or user actions aimed at obtaining the necessary additional data for an unambiguous diagnosis of the state of the element;
- в случае недостаточности данных для однозначной диагностики состояния элемента системы по типовому (модельному) поведению делается попытка получить эти данные от пользователя в диалоговом режиме, и/или механизм выводов переключает свое внимание на вывод по аналогии на основании примеров развития иных элементов системы, накопленных в хранилище информации (см.ниже).- if there is insufficient data for an unambiguous diagnosis of the state of a system element by typical (model) behavior, an attempt is made to obtain this data from the user in a dialogue mode, and / or the output mechanism switches its attention to the conclusion by analogy based on examples of the development of other system elements accumulated in information storage (see below).
2. Для аналогии по примерам развития других элементов системы:2. For the analogy of the examples of development of other elements of the system:
- в хранилище информации отыскиваются все элементы, состояния, входные и выходные воздействия которых в зафиксированные моменты времени совпадают или близки по соответствующим качественным и количественным характеристикам со сравниваемым элементом в данный момент его развития (концевое состояние сравниваемого элемента);- in the information repository, all elements are found whose states the input and output effects of which at fixed moments of time coincide or are close in corresponding qualitative and quantitative characteristics with the compared element at the moment of its development (end state of the compared element);
- анализируется предыстория развития сравниваемого элемента и элементов сравнения, выбранных из архивного фонда хранилища информации. При этом отслеживается продолжительность периода идентичного развития. Так как регистрация значений объектов производится асинхронно, то в целях обеспечения возможности сопоставительного анализа атрибутов и параметров элементов при сравнении производится их синхронизация путем выбора имеющихся или моделирования прогнозируемых значений объектов по отношению к конкретному моменту времени на основании имеющихся данных (например, с помощью результатов индуктивных выводов, полученных на этапе 4, если они имеются, либо другим способом). Для каждого элемента сравнения анализ предыстории выполняется до появления начала существенных расхождений в развитии (выходе определенной номенклатуры и количества сравниваемых параметров за пределы диапазона допустимости) или полной выборки предыстории развития одного из сравниваемых элементов. Вычислительной установкой фиксируется продолжительность периодов сходного развития, объекты ранжируются по уменьшению продолжительности этих периодов. При этом учитывается то обстоятельство, что в цепи состояний примера могут быть зафиксированы состояния, отсутствующие в цепи состояний анализируемого объекта, и наоборот. В общем случае это может быть обусловлено асинхронностью регистрации состояний объектов или маскировкой отдельными элементами системы своих действий от наблюдателей;- the history of the development of the compared element and the comparison elements selected from the archive fund of the information warehouse is analyzed. In this case, the duration of the period of identical development is monitored. Since the registration of the values of objects is performed asynchronously, in order to ensure the possibility of a comparative analysis of the attributes and parameters of elements during comparison, they are synchronized by selecting existing or modeling the predicted values of objects with respect to a specific moment in time based on available data (for example, using the results of inductive conclusions obtained in
- последовательно в соответствии со списком ранжирования для каждого элемента сравнения на терминальное устройство компьютера выдается процесс его развития, начиная от зафиксированного срединного состояния, то есть последовательность его последующих состояний и связанных с ними управляющих воздействий, которые оказывал элемент на другие элементы системы и которые оказывались на него в целях корректировки поведения. Процесс последующего развития элемента сравнения, начиная от его срединного состояния, по аналогии может быть использован для прогнозирования развития сравниваемого объекта и воздействия на него;- sequentially, in accordance with the ranking list for each element of comparison, the process of its development is issued to the terminal device of the computer, starting from the fixed middle state, that is, the sequence of its subsequent states and the associated control actions that the element had on other elements of the system and which turned out to him in order to adjust behavior. The process of the subsequent development of the element of comparison, starting from its middle state, by analogy can be used to predict the development of the compared object and the impact on it;
- при отсутствии полностью идентичных объектов, найденные в банке данных похожие объекты ранжируются в зависимости от количества совпадающих признаков и степени их важности для пользователя, и прогноз развития объекта по аналогии выполняется компьютером в соответствии с этими объектами с соответствующим информированием об этом пользователя (возможности и условия исключения из перечня сравниваемых параметров тех или иных параметров определяются пользователем);- in the absence of completely identical objects, similar objects found in the databank are ranked depending on the number of matching features and the degree of their importance for the user, and the development forecast of the object by analogy is carried out by a computer in accordance with these objects with appropriate information about this to the user (capabilities and conditions exceptions from the list of compared parameters of certain parameters are determined by the user);
- вариантом механизма поиска аналогичных элементов системы по примерам является сопоставление периодов развития всех актуализированных в текущем сеансе загрузки объектов независимо от их концевых состояний с последовательностями состояний всех элементов системы, накопленных в хранилище информации. Принципиально механизм поиска аналогичных элементов при этом не меняется, но пользователь получает дополнительную возможность оценить развитие объекта в случае, когда тенденция развития анализируемого объекта совпадает с примером из архива, но в архиве по каким-либо причинам (например, в силу неизвестности наблюдателю) не было учтено состояние примера, соответствующее концевому состоянию анализируемого элемента.- an example of a search mechanism for similar system elements by examples is to compare the development periods of all objects actualized in the current session, regardless of their end states, with the sequences of states of all system elements accumulated in the information store. Fundamentally, the search mechanism for similar elements does not change, but the user gets an additional opportunity to evaluate the development of the object when the development trend of the analyzed object coincides with the example from the archive, but for some reason (for example, due to unknown to the observer) was not in the archive the state of the example corresponding to the end state of the analyzed element is taken into account.
Диагностические и прогностические возможности рассматриваемого способа напрямую зависят от объема накопленных в хранилище информации фактов и декларативных знаний. В случае, если в хранилище информации отсутствуют необходимые данные для сопоставления с образцами, вычислительная установка выдает пользователю диагностическое сообщение об отсутствии примеров для сравнения.Diagnostic and prognostic capabilities of the considered method directly depend on the volume of facts and declarative knowledge accumulated in the information store. If the data warehouse does not have the necessary data for comparison with the samples, the computing installation gives the user a diagnostic message about the absence of examples for comparison.
В общем случае, возможность реализации изобретения обеспечивается совокупностью следующих признаков.In the General case, the possibility of implementing the invention is provided by a combination of the following features.
1. Организация определенным образом банка данных, описывающего опыт прошлого развития исследуемой системы и ее элементов, а также базы знаний (в виде первой, второй и третьей вспомогательных баз данных), содержащей типовые модели законов развития объектов в виде функциональных, логических зависимостей, алгоритмов, детерминированной последовательности событий, приводящей элемент системы к определенному состоянию, а также процедур, обеспечивающих индуктивный вывод законов развития элементов динамической системы и их атрибутов по известным значениям параметров, измеренным в фиксированные моменты времени.1. Organization in a certain way of a data bank describing the experience of the past development of the system and its elements, as well as the knowledge base (in the form of the first, second and third auxiliary databases) containing typical models of the laws of development of objects in the form of functional, logical dependencies, algorithms, a determinate sequence of events that leads an element of a system to a certain state, as well as procedures that provide an inductive derivation of the laws of development of elements of a dynamic system and their attributes by known values of parameters measured at fixed instants of time.
2. Выделение идентифицирующих параметров для каждого типа элементов системы и их атрибутов, сопоставление им правил идентификации загружаемых объектов с объектами, накопленными в хранилище информации.2. The selection of identifying parameters for each type of system elements and their attributes, mapping them to the rules for identifying downloaded objects with objects accumulated in the information store.
3. Определение правил соответствия и диапазонов допустимого расхождения параметров, по которым делается вывод о тождестве объектов и/или их состояний.3. Definition of conformity rules and ranges of permissible discrepancy of parameters by which a conclusion is made about the identity of objects and / or their states.
4. Задание алгоритма логического вывода, обеспечивающего выполнение операций в следующей последовательности:4. The task of the inference algorithm, ensuring the execution of operations in the following sequence:
- проверку на идентичность в пакетном режиме загружаемых объектов с объектами, находящимися в хранилище информации, слияние одинаковых данных в процессе загрузки, маркировка актуализированных объектов;- checking for identity in batch mode of downloaded objects with objects located in the information store, merging the same data during the download process, marking updated objects;
- поочередный перебор актуализированных элементов исследуемой системы, диагностику их состояния, прогнозирование тенденций развития с предложением пользователю возможных схем по управлению объектами в виде следующей последовательности операций для каждого элемента (полной или по отдельным видам анализа в любом сочетании):- sequentially sorting the updated elements of the system under study, diagnosing their status, predicting development trends with offering the user possible schemes for managing objects in the form of the following sequence of operations for each element (complete or for individual types of analysis in any combination):
- определение закона функционирования элемента на основании выводимых индуктивным путем правил изменения атрибутов, организованных по уровням вложенности типов атрибутов в виде иерархического дерева состояний атрибутов (с учетом их сложности), а также зафиксированных состояний связей и отношений элемента с другими элементами системы; прогноз развития атрибутов и взаимосвязей элемента и самого элемента в целом по выведенным законам;- determination of the law of the element’s functioning on the basis of the rules for changing the attributes deduced inductively, organized by the nesting levels of attribute types in the form of a hierarchical tree of attribute states (taking into account their complexity), as well as fixed states of connections and relations of the element with other elements of the system; a forecast of the development of the attributes and relationships of the element and the element as a whole according to the derived laws;
- сопоставление предыстории развития элемента системы с объектами базы знаний, диагностирующими возможные состояния изучаемой динамической системы в целом и ее отдельных элементов по последовательностям проявления признаков и событий, позволяющим дать однозначный прогноз его развития и рекомендации по управлению элементом и системой в целом с целью достижения ими оптимального состояния;- comparison of the history of the development of the element of the system with the objects of the knowledge base that diagnose the possible states of the studied dynamic system as a whole and its individual elements according to the sequence of manifestations of signs and events, allowing to give an unambiguous forecast of its development and recommendations for managing the element and the system as a whole in order to achieve optimal condition;
- анализ текущего состояния анализируемого элемента системы с учетом значений всех его атрибутов, взаимосвязей, а также условий среды, в которых функционирует этот элемент; поиск в хранилище информации элементов, имевших в процессе своего развития аналогичные состояния (срединные состояния сравниваемых элементов); исследование и сопоставление предыстории развития анализируемого элемента в текущем состоянии с предысториями развития сравниваемых элементов, отсчитываемых от их срединных состояний; выдача пользователю для каждого из найденных в хранилище информации срединных состояний элементов сравнения процессов их развития после срединного состояния. В целях синхронизации информации и обеспечения возможности сравнений значений параметров и атрибутов элементов системы на данном этапе используются законы развития параметров, атрибутов и элементов в целом, выведенные в процессе индуктивного анализа на предыдущем этапе.- analysis of the current state of the analyzed element of the system, taking into account the values of all its attributes, relationships, as well as environmental conditions in which this element operates; search in the information storage of elements that had similar states in the process of their development (middle states of the compared elements); research and comparison of the development history of the analyzed element in the current state with the development histories of the compared elements, counted from their middle states; issuing to the user, for each of the information states found in the information store, the middle elements of comparing the processes of their development after the middle state. In order to synchronize information and provide the possibility of comparing the values of parameters and attributes of system elements at this stage, the laws of development of parameters, attributes and elements as a whole, derived in the process of inductive analysis at the previous stage, are used.
На Фиг.1 показана схема идентификации и синтеза объектов, накопленных в хранилище информации, с использованием данных из входного потока при совпадении идентификаторов объектов. Выделенным контуром отмечены объекты (элемент и его атрибуты), которые помечаются как актуализированные. Выделенными цифрами в исходном элементе; а также в элементе, сформированном во входном потоке; и в результирующем элементе, получаемом в результате синтеза информации, помечены параметры, для которых определены или заданы значения.Figure 1 shows a diagram of the identification and synthesis of objects accumulated in the information store, using data from the input stream when the identifiers of the objects match. The selected contour marks objects (the element and its attributes), which are marked as updated. Highlighted digits in the source element; as well as in an element formed in the input stream; and in the resulting element obtained as a result of the synthesis of information, the parameters for which the values are defined or set are marked.
На Фиг.2 представлена схема применения процедур индуктивного вывода к объектам, используемым при моделировании состояний динамической системы. Индуктивный вывод выполняется для актуализированных элементов и заключается в определении закономерностей изменений атрибутов элементов, оказываемых на него управляющих воздействий, а также воздействий, оказываемых элементом на другие элементы системы. Каждое зафиксированное состояние атрибута может отображать на графике его изменения одну или несколько точек. В последнем случае это означает, что в течение некоторого периода времени атрибут не изменял своего состояния (например, "Атрибут 3"). По выведенным индуктивным путем зависимостям может быть сделан прогноз развития (выделенные фрагменты функциональных зависимостей).Figure 2 presents a diagram of the application of inductive derivation procedures to objects used in modeling the states of a dynamic system. Inductive inference is performed for actualized elements and consists in determining the patterns of changes in the attributes of the elements, the control actions exerted on it, as well as the effects exerted by the element on other elements of the system. Each fixed attribute state can display one or several points on the graph of its change. In the latter case, this means that for some period of time the attribute did not change its state (for example, “
На Фиг.3 представлена схема применения аналогии по образцам для оценки состояния и прогноза поведения элемента системы. Список возможных состояний элементов системы хранится в виде взаимосвязанной последовательности объектов первой вспомогательной базы данных и описывается как приводящая к искомому состоянию последовательность событий (проявления некоторых признаков или действий), совершаемых в определенной последовательности через некоторые промежутки времени и измеряемых в шкале модельного времени (относительная шкала с точкой начала отсчета, начинающейся в момент проявления первого события). Эти события сопоставляются с реальными событиями, связанными с деятельностью анализируемого элемента динамической системы. В случае их тождественности (знак "~" на Фиг.3), а также тождественности интервалов времени их чередования (если это имеет принципиальное значение) осуществляется диагностика состояния элемента системы. На Фиг.3 контуры эквивалентных состояний выделены, при этом для реального объекта несущественно, что в череду его состояний могут быть включены события, не имеющие отношения к диагностируемому состоянию. Затушеванные круги объекта первой вспомогательной базы данных, описывающего анализируемое состояние элемента системы, рассматриваются как прогноз его дальнейшего развития.Figure 3 presents a diagram of the application of analogy for samples to assess the state and predict the behavior of an element of the system. The list of possible states of system elements is stored in the form of an interconnected sequence of objects of the first auxiliary database and is described as a sequence of events (manifestations of some signs or actions) that occur in a certain sequence at certain intervals and measured in the model time scale (leading to the desired state) (relative scale with reference point, starting at the moment the first event occurs). These events are compared with real events related to the activity of the analyzed element of the dynamic system. In the case of their identity (the "~" sign in Figure 3), as well as the identity of the time intervals of their alternation (if this is of fundamental importance), the state of the system element is diagnosed. In Fig. 3, the contours of equivalent states are highlighted, while for a real object it is not essential that events that are not related to the diagnosed condition can be included in the series of its states. Shaded circles of the first auxiliary database object describing the analyzed state of a system element are considered as a forecast of its further development.
На Фиг.4, иллюстрирующей применение процедуры аналогии по примерам, изображено пространство состояний примера, в качестве которого выступает один их элементов системы, совпадающий по структуре с исследуемым элементом. Исследуемый элемент считается аналогичным элементу - примеру, если он в своем развитии прошел те же состояния, что и пример при идентичных воздействиях на него извне (стрелки под кругами, обозначающими состояния) и выдавал идентичные управляющие воздействия при переходе из одного состояния в другое (стрелки над кругами состояний). Ввиду того, что регистрация состояний элементов системы производится асинхронно, фиксируются не все состояния как примера, так и анализируемого элемента. Незафиксированные состояния хотя бы у одной из сторон автоматически исключают из процедуры сравнения соответствующее ему состояние у другой стороны (на Фиг.4 эти состояния отмечены более тонкой границей круга). Напротив, незафиксированные отдельные атрибуты состояния того или иного элемента (описания отдельных параметров состояния, входных и выходных воздействий) не исключают возможность сравнения состояний. В качестве примера может выступать сам анализируемый элемент на ранних стадиях своего развития. В качестве прогноза развития анализируемого элемента выбирается последовательность состояний, достигнутых элементом - примером после срединного состояния.Figure 4, illustrating the application of the analogy procedure by examples, shows the state space of the example, which is one of the elements of the system, which coincides in structure with the element under study. The element under study is considered to be similar to the element - for example, if in its development it passed the same states as the example with identical external influences on it (arrows under the circles indicating the states) and issued identical control actions during the transition from one state to another (arrows above circles of states). Due to the fact that the registration of states of system elements is performed asynchronously, not all states of both the example and the analyzed element are recorded. Uncommitted states of at least one of the sides automatically exclude the corresponding state of the other side from the comparison procedure (in Figure 4 these states are marked by a thinner circle boundary). On the contrary, unrecorded individual state attributes of an element (descriptions of individual state parameters, input and output actions) do not exclude the possibility of comparing states. The analyzed element itself can serve as an example at the early stages of its development. As a forecast for the development of the analyzed element, the sequence of states reached by the element is selected - an example after the middle state.
В заявленном изобретении могут быть использованы отдельные фрагменты известных способов, относящихся к автоматизированной обработке данных сложных динамических систем или их элементов.In the claimed invention can be used individual fragments of known methods related to the automated processing of data of complex dynamic systems or their elements.
Например, известны инструментальные средства, обеспечивающие возможность идентификации загружаемых объектов из входного потока с информацией, накопленной в хранилище информации. Подобной возможностью обладает СУБД CronosPlus компании "Кронос-Информ" [4]. В этой СУБД имеется возможность идентификации объектов по одному из стандартных, статических наборов идентифицирующих признаков. В изобретении же предлагается наборы идентифицирующих признаков определять динамически в зависимости от состава вводимых данных и их значений.For example, tools are known that provide the ability to identify downloadable objects from the input stream with information stored in the information store. The CronosPlus DBMS of the Kronos-Inform company has a similar opportunity [4]. In this DBMS, it is possible to identify objects using one of the standard, static sets of identifying attributes. The invention also proposes sets of identifying features to determine dynamically depending on the composition of the input data and their values.
Возможность инкапсуляции в описания типов (классов) элементов системы процедур (методов) идентификации и синтеза объектов, как, впрочем, и методов анализа и прогноза развития объектов подтверждается технологическими возможностями объектно-ориентированной СУБД Jasmine, в которой предусматривается возможность использования различного уровня методов обработки данных (в частности, в [3] описана организация объектно-ориентированных банков данных с инкапсуляцией в описания классов методов уровня класса и методов уровня реализации класса).The possibility of encapsulation in the description of types (classes) of elements of a system of procedures (methods) for identifying and synthesizing objects, as well as methods for analyzing and predicting the development of objects, is confirmed by the technological capabilities of the object-oriented DBMS Jasmine, which provides for the possibility of using a different level of data processing methods ( in particular, the organization of object-oriented data banks with encapsulation in class descriptions of class level methods and class implementation level methods) is described in [3].
Теоретические основы использования методов теории индуктивных выводов и теории аналогий в экспертных системах описаны в [1]. Практически использование механизма индуктивных выводов реализовано в экспертной системе ЭКО ([2], с.171).The theoretical foundations of using the methods of the theory of inductive conclusions and the theory of analogies in expert systems are described in [1]. In practice, the use of the inductive conclusions mechanism is implemented in the expert system of IVF ([2], p.171).
Пример анализа системы с помощью описанного способа рассматривается для случая регистрации событий одинакового масштаба.An example of system analysis using the described method is considered for the case of recording events of the same scale.
Изучаемая система, использованная для примера, включает кредитные учреждения, пользующиеся их услугами юридические лица, а также атрибуты этих элементов системы и разнообразные связи между ними. Регистрация состояний и связей элементов системы осуществляется путем фиксации происходящих на рынке событий с их хронологической привязкой. В хранилище информации сведения о событиях, юридических и физических лицах формализованы и для каждого элемента (события, физического или юридического лица) представляются классами (типами элементов динамической системы) с параметрами, образующими следующие структуры, представленные в таблице 1.The system under study, used as an example, includes credit institutions, legal entities using their services, as well as attributes of these elements of the system and various relationships between them. Registration of the states and relationships of system elements is carried out by fixing the events occurring in the market with their chronological reference. In the information repository, information about events, legal entities and individuals is formalized and for each element (event, individual or legal entity) are represented by classes (types of elements of a dynamic system) with parameters forming the following structures, presented in table 1.
Описание состава и структуры информационного объекта “Персона”, представлены в таблице 2.Description of the composition and structure of the information object “Person” are presented in table 2.
Описание состава и структуры класса “Организация”, представлены в таблице 3.A description of the composition and structure of the class “Organization” is presented in table 3.
На этапе проектирования пользователь разрабатывает процедуры (методы), обеспечивающие распознавание и автоматическую идентификацию объектов во входном потоке, их сравнение с однотипными объектами хранилища информации и синтез информации путем дополнения или замены значений параметров объекта из хранилища значениями параметров того же объекта, заданными во входном потоке. В качестве примера метода идентификации рассмотрим класс "Персона". Будем считать, что каждая личность однозначно идентифицируется хотя бы одной из следующих совокупностей параметров:At the design stage, the user develops procedures (methods) that ensure the recognition and automatic identification of objects in the input stream, their comparison with the same type of information storage objects and the synthesis of information by supplementing or replacing the parameter values of the object from the storage with the parameter values of the same object specified in the input stream. As an example of an identification method, consider the "Person" class. We assume that each person is uniquely identified by at least one of the following sets of parameters:
- фамилия, имя, отчество, дата и место рождения;- last name, first name, patronymic, date and place of birth;
- фамилия, инициалы, место работы и должность;- surname, initials, place of work and position;
- фамилия, имя, отчество, адрес места жительства;- surname, name, patronymic, address of place of residence;
- фамилия, паспортные данные.- surname, passport data.
В терминах мнемокода идентификатор А объекта, используемый в методе идентификации, может быть представлен в следующем виде:In terms of mnemonic code, the identifier A of the object used in the identification method can be represented as follows:
А=(фамилияхи = фамилиявх И имяхи = имявх И отчествохи = отчествовх И дата рожденияхи = дата рождениявх И место рожденияхи = место рождениявх) ИЛИ (фамилияхи = фамилиявх И первая буква именихи = первая буква именивх И первая буква отчествахи = первая буква отчествавх И наименование одной из должностейхи = наименование должностивх И наименование организации - работодателя для отысканной должностихи = наименование организации - работодателявх) ИЛИ (фамилияхи = фамилиявх И имяхи = имявх И отчествохи = отчествовх И наименование места жительствахи = наименование места жительствавх И наименование улицыхи = наименование улицывх И номер домахи = номер домавх [[И номер корпусахи = номер корпусави] И номер квартирыхи = номер квартирывх]) ИЛИ (фамилияхи = фамилиявх И номер паспортахи = номер паспортавх И серия паспортахи = серия паспортавх И дата выдачи паспортахи = дата выдачи паспортавх И организация, выдавшая паспортхи = организация, выдавшая паспортвх).A = (last name chi = last name vkh And first name chi = first name vkh And middle name chi = middle name vkh And date of birth chi = date of birth vkh And place of birth chi = place of birth vkh ) OR (last name chi = last name vkh And the first letter of the name chi = the first letter of the name of VC and the first letter of the middle name hi = first letter of the middle name VC and the name of one of the posts hi = name of the position Bi and name of the organization - the employer to find positions hi = name - employer Rin) OR (surname xu = surname VC and the name of chi = name of the VC and the patronymic surname xu = VC and the name of the place w itelstva hi = name of the place of residence of VC and the name of the street hi = the name of the street Bi and house number hi = Rin house number [[And hull number hi = number of housing vi] And the number of the apartment hi = number of apartments Rin]) OR (surname xu = surname VC and the passport number passport number hi = Rin and a series of passport chi = passport series VC and the date of issue of the passport chi = date of issue of the passport VC and the organization that issued the passport chi = organization that issued the passport Rin).
Здесь подчеркиванием отмечены идентификаторы параметров. Индексы хи и вх относятся к одноименным идентификаторам параметров объекта соответственно хранилища информации и входного потока. В квадратные скобки заключены фрагменты условий, отсутствие данных для выполнения которых не влияет на результат идентификации, но при наличии соответствующей информации они используются как часть идентифицирующего ключа.Parameters identifiers are underlined here. The indices chi and vx relate to the identifiers of the object parameters of the same name, respectively, of the information store and input stream. Fragments of conditions are enclosed in square brackets, the lack of data for the fulfillment of which does not affect the result of identification, but if relevant information is available, they are used as part of the identifying key.
Первой операцией, производимой над объектами системы, является синтез однотипных данных. Предположим, что в хранилище информации имеется объект, содержащий следующий фрагмент данных, представленные в таблице 4.The first operation performed on the objects of the system is the synthesis of the same type of data. Suppose that in the information store there is an object containing the following piece of data, presented in table 4.
Во входном потоке пользователем сформирован объект, приведенный в таблице 5.In the input stream, the user generated the object shown in table 5.
В результате применения процедуры идентификации получаем синтезированный объект, содержащий следующие данные, приведенные в таблице 6.As a result of applying the identification procedure, we obtain a synthesized object containing the following data, shown in table 6.
Описанный пример относится к содержательным параметрам, имеющим одно значение (однозначные параметры или свойства). Однако любой параметр может иметь несколько значений (может быть многозначным). В этом случае новые значения добавляются к существующим. Если группа параметров объединяется в атрибут, представляемый отдельным классом, а из элемента установлена многозначная отсылка на этот атрибут, то все новые значения атрибутов будут накапливаться, и на каждый из них из элемента системы будет определена отсылка, позволяющая найти атрибут и его значения в памяти. Состояния атрибутов регистрируются в фиксированные моменты времени, что позволяет использовать для их анализа и прогноза дальнейшего развития индуктивный вывод.The described example refers to meaningful parameters that have one value (unique parameters or properties). However, any parameter can have several values (it can be multi-valued). In this case, new values are added to existing ones. If a group of parameters is combined into an attribute represented by a separate class, and a multi-valued reference to this attribute is set from the element, then all new attribute values will be accumulated, and a reference will be defined for each of them from the system element, which allows finding the attribute and its values in memory. Attribute states are recorded at fixed points in time, which allows the use of inductive inference for their analysis and prediction of further development.
Например, для ТОО "Сириус" в некоторые моменты времени известны показатели его финансового развития, представляемые в форме объектов класса "Бухгалтерский баланс", относящихся к организации "Сириус", и представленные в таблице 7.For example, for Sirius LLP, at some points in time, its financial development indicators are known, presented in the form of objects of the Balance Sheet class, related to Sirius organization, and presented in table 7.
08 марта 1999 г. в ходе загрузки данных в хранилище информации атрибут "Бухгалтерский баланс" был актуализирован очередной раз, что является основанием для программы проанализировать тенденции изменения этого атрибута. Программа выбирает все имеющиеся объекты, и на основе содержащихся в них данных формирует реляционную таблицу 8.On March 8, 1999, while uploading data to the information warehouse, the “Balance sheet” attribute was updated once again, which is the basis for the program to analyze the trends in this attribute. The program selects all available objects, and on the basis of the data contained in them forms a relational table 8.
Далее с помощью интерполяционной формулы Лагранжа (или иным образом) параметры аппроксимируются функциями, представляемыми многочленами n-й степени. Аргументом является время, исчисляемое в днях. За дату начала отсчета примем 01.01.98 г. Тогда аппроксимирующая функция зависимости суммы банковских кредитов компании от времени будет иметь вид:Then, using the Lagrange interpolation formula (or in another way), the parameters are approximated by functions represented by polynomials of the nth degree. The argument is the time calculated in days. For the starting date of the counting we take 01.01.98. Then, the approximating function of the dependence of the amount of bank loans of the company on time will look like:
Или после выполнения необходимых преобразований:Or after performing the necessary transformations:
Yкредит=0.3t4-523.6t3+79272.3t2-9210105.5t+478729475.2Y credit = 0.3t 4 -523.6t 3 + 79272.3t 2 -9210105.5t + 478729475.2
Аналогичным образом могут быть аппроксимированы функциональные зависимости для задолженности по оплате труда и задолженности перед бюджетом. Напомним, что интерполяция зависимостей выполняется не только в целях обеспечения возможности непосредственного прогноза изменения атрибутов элементов исследуемой системы, но также для синхронизации состояний различных элементов системы в прогнозе по аналогии.Similarly, functional dependencies for wage arrears and budget arrears can be approximated. Recall that the interpolation of dependencies is performed not only to ensure the possibility of a direct forecast of changes in the attributes of the elements of the system under study, but also to synchronize the states of various elements of the system in the forecast by analogy.
Процедура анализа элементов системы посредством аналогии по образцам сходна с анализом с помощью аналогии по примерам. Более того, можно сказать, что анализ по образцам проще анализа по примерам за счет того, что все модельные состояния образца априорно известны и могут быть полностью описаны в виде цепи последовательных состояний или причинно-следственных зависимостей. В отличие от этого в примерах состояния регистрируются, как правило, выборочно, в силу чего нет гарантии того, что все состояния элемента системы (как анализируемого, так и того, с которым производится сравнение) были зарегистрированы наблюдателем; сопоставление и анализ проводятся только по тем состояниям аналогичных периодов развития элементов, которые были зарегистрированы как для анализируемого элемента, так и для аналогичного ему примера, что усложняет процесс идентификации периодов сходного развития элементов.The procedure for analyzing system elements by means of an analogy for samples is similar to analysis using an analogy for examples. Moreover, it can be said that analysis by samples is simpler than analysis by examples due to the fact that all model states of a sample are a priori known and can be completely described as a chain of successive states or causal relationships. In contrast, in the examples, states are recorded, as a rule, selectively, due to which there is no guarantee that all the states of the system element (both the analyzed one and the one with which the comparison is made) were registered by the observer; Comparison and analysis are carried out only for those states of similar periods of development of elements that were recorded both for the analyzed element and for a similar example, which complicates the process of identifying periods of similar development of elements.
В силу типичности механизмов анализа с помощью аналогии по образцам и по примерам рассмотрим прогноз развития элемента системы посредством применения процедуры аналогии по примерам как более сложного случая использования аналогии в процедурах качественного анализа системы.Due to the typicality of the analysis mechanisms using analogy by samples and by examples, we consider the forecast for the development of a system element by applying the analogy procedure by examples as a more complex case of using analogy in the procedures of qualitative system analysis.
Пусть имеется сложная система, представляющая собой стартовый комплекс космических ракет, расчет обслуживания, совокупность нормативно-технической документации, комплект ракет-носителей, предназначенных для обслуживания на стартовом комплексе. В некоторый момент времени для одной из ракет, установленной на стартовом комплексе в целях подготовки и осуществления пуска, зафиксирована следующая последовательность состояний, представленная в таблице 9.Let there be a complex system, which is a launch complex of space rockets, a calculation of service, a set of regulatory and technical documentation, a set of launch vehicles designed to be serviced at the launch complex. At some point in time for one of the missiles installed on the launch complex in order to prepare and carry out the launch, the following sequence of states is recorded, presented in table 9.
В хранилище информации имеются архивные данные о регламентных и пусковых работах на стартовой позиции в виде зафиксированной последовательности следующих событий, представленных в таблице 10.The information repository contains archival data on scheduled and start-up operations at the starting position in the form of a fixed sequence of the following events, presented in table 10.
Возможность сравнения состояний анализируемого элемента и примера осуществляется за счет стандартизации и унификации описаний состояний с помощью элементов типа "Событие". Параметры этого класса соотносят каждое событие с соответствующей видовой группой (видом действия), которая задается в форме классификатора, определяют его хронологические рамки, место совершения, субъекты и объекты события; цель, мотив, причину и условия его совершения, возможные последствия (см.выше).The ability to compare the states of the analyzed element and the example is carried out by standardizing and unifying state descriptions using elements of the "Event" type. The parameters of this class correlate each event with the corresponding species group (type of action), which is set in the form of a classifier, determine its chronological framework, place of occurrence, subjects and objects of the event; purpose, motive, reason and conditions for its fulfillment, possible consequences (see above).
Процедура анализа по примерам выполняется в следующей последовательности.The analysis procedure of the examples is performed in the following sequence.
1. Идентифицируют элемент (или элементы) изучаемой динамической системы, концевое состояние которого описывает рассматриваемый объект класса "Событие", выбирают его уникальные поисковые признаки (например, системный номер). Для выделенного таким образом элемента в хранилище информации отыскивают все его зафиксированные состояния, упорядочивают их по возрастанию дат, формируя таким образом предысторию развития анализируемого элемента.1. Identify the element (or elements) of the studied dynamic system, the end state of which describes the object of the "Event" class, select its unique search features (for example, system number). For the element selected in this way, all its fixed states are searched for in the information repository, sorted by ascending dates, thus forming the history of the development of the analyzed element.
2. В качестве исходных данных для поиска аналогичного элемента в хранилище информации выбираются значения параметров объекта класса "Событие", описывающего концевое состояние анализируемого элемента, которые содержат типичные признаки, позволяющие использовать их в качестве поискового образа. К числу этих признаков могут быть отнесены код или наименование классификатора события, количество и типы субъектов и объектов события. Данные параметры образуют минимальный набор, используемый для идентификации. Помимо них в набор могут быть включены цели, мотивы, условия и причины совершения события (в виде кодов или текстовых формулировок). В соответствии со сформированным поисковым образом выполняется поиск удовлетворяющих ему объектов класса "Событие".2. As initial data for searching for a similar element in the information store, the values of the parameters of the object of the "Event" class are selected, which describes the end state of the analyzed element, which contain typical features that allow them to be used as a search image. These signs may include the code or name of the event classifier, the number and types of subjects and objects of the event. These parameters form the minimum set used for identification. In addition to them, the set may include goals, motives, conditions and reasons for the occurrence of the event (in the form of codes or text formulations). In accordance with the generated search image, a search is performed for objects of the Event class satisfying it.
Следующий пример иллюстрирует запрос, отыскивающий события, связанные с покупками акций компании "Ростелеком" любыми физическими лицами:The following example illustrates a query that searches for events related to the purchase of Rostelecom shares by any individuals:
ОТ СБ01 76 ФО02 И 19 ЛЦ03 И 20 РГ04 ФО02 01 РВ 'Покупка или продажа акций компаний' ЛЦ03 РГ04 06 РВ РостелекомFROM SB01 76 ФО02 И 19 ЛЦ03 и 20 РГ04 ФО02 01 РВ 'Buying or selling shares of companies' ЛЦ03 РГ04 06 РВ Rostelecom
3. Найденные события интерпретируются как срединные состояния элементов системы, рассматриваемых в качестве возможных примеров. Далее формируются последовательности событий, составляющих историю развития возможных примеров. Для этого прежде всего идентифицируются сами элементы динамической системы как возможные примеры. С этой целью из событий - срединных состояний выбираются идентификаторы элементов событий, выступающих в них качестве субъектов или объектов. Эти идентификаторы запоминаются. Последовательно для каждого из них производится выборка совокупности событий, в которых участвует выбранный элемент. Пример команды, осуществляющей такую выборку:3. The events found are interpreted as the middle states of the elements of the system, considered as possible examples. Next, sequences of events are formed that make up the history of possible examples. For this, first of all, the elements of a dynamic system are identified as possible examples. For this purpose, identifiers of the elements of events acting in them as subjects or objects are selected from events - middle states. These identifiers are remembered. Sequentially, for each of them, a sampling of the set of events in which the selected element participates is performed. An example of a command performing such a selection:
ОТ СБ01 19 РГ02 ИЛИ 20 РГ03 РГ02 05 РВ <идентификатор элемента системы> РГ03 05 РВ <идентификатор элемента системы>FROM SB01 19 WG02 OR 20 WG03 WG02 05 RV <system element identifier> WG 03 05 RV <system element identifier>
Отобранные события упорядочиваются по возрастанию дат.Selected events are sorted by date.
4. Для каждой упорядоченной последовательности событий, описывающей историю развития очередного элемента динамической системы, рассматриваемого в качестве возможного примера, выполняются следующие действия:4. For each ordered sequence of events that describes the history of the development of the next element of a dynamic system, considered as a possible example, the following actions are performed:
- поочередно выбираются события из упорядоченной цепи событий, описывающей историю развития анализируемого элемента, начиная с концевого события в направлении к началу временной оси;- events are sequentially selected from an ordered chain of events that describes the development history of the analyzed element, starting from the end event in the direction to the beginning of the time axis;
- каждое выбранное событие сопоставляется по минимальному набору идентифицирующих параметров с событиями сравниваемой последовательности, начиная от срединного элемента по направлению к началу временной оси;- each selected event is compared according to the minimum set of identifying parameters with the events of the compared sequence, starting from the middle element towards the beginning of the time axis;
- формируется таблица 11 сопоставлений следующего вида.- formed table 11 comparisons of the following type.
Каждому состоянию анализируемого элемента в предполагаемом аналоге в соответствии с минимальным набором идентифицирующих параметров может быть поставлено в соответствии одно либо несколько состояний, или ни одного состояния потенциального примера, которые могут быть расположены в произвольных точках цепи событий, связанных с потенциальным примером;For each state of the analyzed element in the proposed analogue, in accordance with the minimum set of identifying parameters, one or several states or none of the states of the potential example can be assigned, which can be located at arbitrary points in the chain of events associated with the potential example;
- формируются цепочки совпадающих событий, учитывающие возможное наличие незарегистрированных событий как в анализируемом элементе, так и в потенциальном примере. С этой целью на основании предыдущей таблицы формируются таблицы 12-24;- chains of coincident events are formed taking into account the possible presence of unregistered events both in the analyzed element and in the potential example. For this purpose, based on the previous table, tables 12-24 are formed;
- среди сформированных таблиц 25-30 выбираются только те, которые включают наибольшее число состояний в цепочках совпадающих событий.- Among the generated tables 25-30, only those that include the largest number of states in the chains of coincident events are selected.
- далее для выбора наиболее адекватной цепочки учитывается степень соответствия динамики смены событий в предполагаемом аналоге по отношению к анализируемой последовательности. С этой целью используется коэффициент относительной динамичности D, который определяется следующим образом:- further, in order to select the most adequate chain, the degree of correspondence of the dynamics of the change of events in the proposed analogue with respect to the analyzed sequence is taken into account. For this purpose, the relative dynamic coefficient D is used, which is determined as follows:
ΔТni=(Δtni-Δtni-1)/Δtni; ΔTai=(Δtai-Δtai-1)/Δtai;ΔT ni = (Δt ni -Δt ni-1 ) / Δt ni ; ΔT ai = (Δt ai -Δt ai-1 ) / Δt ai ;
di=ΔTni/ΔTa;d i = ΔT ni / ΔT a ;
где ΔTni - для предполагаемого аналога относительная продолжительность интервала времени между i-м событием и (i-1)-м событием, измеренная по отношению к общей продолжительности последовательности совпадающих состояний в предполагаемом аналоге;where ΔT ni - for the proposed analogue, the relative duration of the time interval between the i-th event and the (i-1) -th event, measured in relation to the total duration of the sequence of coinciding states in the proposed analogue;
ΔTai - для анализируемого элемента относительная продолжительность интервала времени между i-м событием и (И)-м событием, измеренная по отношению к общей продолжительности последовательности совпадающих состояний анализируемого элемента с предполагаемым аналогом;ΔT ai - for the analyzed element, the relative duration of the time interval between the i-th event and (I) -th event, measured in relation to the total duration of the sequence of coinciding states of the analyzed element with the proposed analogue;
Δtпk - абсолютная продолжительность интервала времени между срединным состоянием и k-м событием в последовательности состояний вероятного аналога (номер события k исчисляется от срединного события в направлении к началу временной оси);Δt pk is the absolute duration of the time interval between the middle state and the kth event in the sequence of states of the probable analogue (the event number k is calculated from the middle event in the direction toward the beginning of the time axis);
Δtak - абсолютная продолжительность интервала времени между концевым состоянием и k-м событием в последовательности состояний анализируемого элемента динамической системы (номер события k исчисляется от концевого состояния в направлении к началу временной оси);Δt ak is the absolute duration of the time interval between the end state and the kth event in the sequence of states of the analyzed element of the dynamic system (the event number k is calculated from the end state in the direction toward the beginning of the time axis);
di - коэффициент расхождения продолжительности интервала времени между двумя соседними состояниями i и i-1 вероятного аналога по отношению к соответствующим состояниям анализируемого события;di is the coefficient of divergence of the duration of the time interval between two neighboring states i and i-1 of the probable analogue with respect to the corresponding states of the analyzed event;
D - коэффициент относительной динамики смены состояний анализируемого элемента с вероятным аналогом на интервале предполагаемого подобия;D is the coefficient of relative dynamics of the state transition of the analyzed element with a likely analogue in the interval of the alleged similarity;
n - число анализируемых состояний.n is the number of analyzed states.
Для дальнейшего анализа выбирается та цепочка событий, которая имеет минимальный коэффициент D. Предположим, что эта последовательность соответствует таблице 31.For further analysis, the chain of events that has the minimum coefficient D is selected. Suppose that this sequence corresponds to table 31.
Обнаруженная таким образом последовательность развития событий в определенных хронологических рамках рассматривается как возможный аналог предыстории развития объекта.The sequence of events thus discovered in certain chronological frames is considered as a possible analogue of the object’s development history.
5. После выделения подобным образом аналогичных цепочек событий для других элементов системы, у которых обнаружены срединные состояния, совпадающие с концевым состоянием анализируемого элемента, эти цепочки сравниваются между собой и с предысторией развития анализируемого объекта по алгоритму, изложенному в п.4. По результатам сравнения соответствующие элементы системы с относящимися к ним фрагментами исторического развития либо исключаются из дальнейшего рассмотрения, либо ранжируются в порядке убывания числа совпадающих состояний и продолжительностей интервалов сходного развития, образуя таким образом совокупность аналогов (примеров), по которым будет даваться прогноз развития исследуемого элемента.5. After identifying similarly similar chains of events for other elements of the system in which middle states are found that coincide with the end state of the analyzed element, these chains are compared with each other and with the history of the analyzed object according to the algorithm described in
6. Выдается хронологически упорядоченная последовательность состояний выбранных примеров, начиная от срединных и до концевых состояний (либо до завершения заданного пользователем интервала прогноза), дающая пользователю представление о возможных вариантах развития исследуемого элемента динамической системы.6. A chronologically ordered sequence of states of the selected examples is issued, starting from the middle to the end states (or until the end of the forecast interval specified by the user), giving the user an idea of the possible development options for the investigated element of the dynamic system.
Для приведенного выше примера в качестве прогноза развития ситуации подготовки ракеты-носителя к пуску может служить следующее известное событие (см. табл.32).For the above example, the following known event can serve as a forecast for the development of the situation of preparation of the launch vehicle for launch (see Table 32).
7. В качестве вариантов при анализе могут быть учтены:7. As options for the analysis can be taken into account:
- условия внешней среды, в которых функционирует анализируемый элемент и вероятные аналоги. Для этого в минимальный набор идентифицирующих параметров, позволяющий выбирать сопоставимые события, включаются характеристики территории, на которой происходит развитие событий;- environmental conditions in which the analyzed element and probable analogues function. To do this, the minimum set of identifying parameters, allowing you to select comparable events, includes the characteristics of the territory on which the development of events takes place;
- отсутствующие в исследуемых цепочках состояний предполагаемых аналогов данные (за счет их моделирования по правилам, полученным в результате применения индуктивных выводов).- data absent in the studied chains of states of the supposed analogues (due to their modeling according to the rules obtained as a result of the application of inductive conclusions).
Дополнительно следует отметить, что при реализации способа:Additionally, it should be noted that when implementing the method:
- осуществляется достоверное воспроизведение законов развития элементов и компонент динамической системы, а также отдельных атрибутов ее элементов;- reliable reproduction of the laws of the development of elements and components of a dynamic system, as well as individual attributes of its elements;
- обеспечивается возможность диагностики состояния и формируется прогноз развития системы, ее отдельных компонент и элементов по значениям атрибутов и параметров элементов в соответствии с историей их развития.- it is possible to diagnose the state and a forecast is formed for the development of the system, its individual components and elements according to the values of the attributes and parameters of the elements in accordance with the history of their development.
Заявленное изобретение предназначено для:The claimed invention is intended for:
- диагностики состояний сложных динамических систем, их отдельных элементов и атрибутов элементов, анализа взаимодействий элементов системы между собой;- diagnostics of states of complex dynamic systems, their individual elements and attributes of elements, analysis of interactions of elements of the system with each other;
- определения законов, в соответствии с которыми осуществляются изменения значений атрибутов элементов системы, на основе их состояний, зафиксированных в различные моменты времени, а также воздействий, оказываемых на атрибуты со стороны элемента, которому атрибут поставлен в соответствие, и других элементов системы;- definitions of laws in accordance with which changes are made in the values of the attributes of system elements, based on their states recorded at various points in time, as well as the effects exerted on the attributes by the element to which the attribute is associated, and other elements of the system;
- определения законов, по которым элемент системы оказывает управляющие воздействия на другие элементы, а также характера и степени зависимости этого влияния от атрибутов элемента и воздействий на него со стороны иных элементов системы;- definitions of laws by which an element of the system exerts control effects on other elements, as well as the nature and degree of dependence of this influence on the attributes of the element and the effects on it of other elements of the system;
- прогнозирования развития элементов системы с параметрами состояния, известными в определенный момент времени или заданными пользователем (концевыми состояниями объектов);- predicting the development of system elements with state parameters known at a certain point in time or specified by the user (terminal states of objects);
- прогнозирования развития системы или ее элементов в соответствии с предысторией развития по аналогии с последовательностью проявления признаков известных типовых (модельных) состояний, хранящихся в базе знаний (в описании формулы изобретения вместо термина "база знаний" используется понятие "первая вспомогательная база данных"), и/или на основании результатов наблюдения за развитием подобных элементов, имевших схожие состояния и предысторию развития в прошлом в сходных условиях внешней среды;- predicting the development of the system or its elements in accordance with the history of development by analogy with the sequence of manifestations of signs of known typical (model) states stored in the knowledge base (in the description of the claims, instead of the term "knowledge base" the concept of "first auxiliary database" is used), and / or based on the results of observation of the development of similar elements that had similar conditions and a history of development in the past under similar environmental conditions;
- выдачи рекомендаций пользователю о целесообразных последующих действиях по управлению элементами системы в зависимости от текущих состояний в соответствии с опытом предыдущего развития (последовательностью предшествующих состояний);- issuing recommendations to the user about appropriate follow-up actions to manage system elements depending on current conditions in accordance with the experience of previous development (sequence of previous conditions);
- оценки степени надежности сформированных прогнозов и достоверности рекомендаций согласно результатам предыдущего опыта развития системы;- assessing the degree of reliability of the forecasts formed and the reliability of recommendations according to the results of previous experience in the development of the system;
- выявления обстоятельств и причин, приведших к достижению системой, ее отдельными компонентами и элементами выявленных или заданных пользователем состояний, формирования причинно-следственных зависимостей для имевших место событий;- identifying the circumstances and reasons that led to the system, its individual components and elements reaching the states identified or set by the user, the formation of cause-effect relationships for the events that took place;
- обобщения результатов наблюдений за поведением элементов системы, формирования на основе результатов наблюдений совокупности признаков типовых состояний и последовательности их проявлений.- generalization of the results of observations of the behavior of elements of the system, the formation on the basis of the results of observations of a set of signs of typical states and the sequence of their manifestations.
Список использованной литературыList of references
1. Под ред. Х.Уэно, М.Исидзука. Представление и использование знаний. Пер. с японского И.А. Иванова. - М.: Мир, 1989.1. Ed. H. Ueno, M. Isizuka. Presentation and use of knowledge. Per. from Japanese I.A. Ivanova. - M .: Mir, 1989.
2. Попов Э.Б., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. - М.: Финансы и статистика, 1996.2. Popov E.B., Fominykh I.B., Kisel E.B., Shapot M.D. Static and dynamic expert systems. - M.: Finance and Statistics, 1996.
3. Jasmine. Версия 1.1. Концепции. Computer Associates, Fujitsu, 1997.3. Jasmine. Version 1.1. Concept. Computer Associates, Fujitsu, 1997.
4. Инструментальная система управления базами данных Cronos. - М.: ЗАО "Кронос-Информ".4. Instrumental database management system Cronos. - M.: ZAO Kronos-Inform.
5. К.Дейт. Введение в системы баз данных. Киев - Москва, "Диалектика", 1998.5. C. Date. Introduction to database systems. Kiev - Moscow, "Dialectics", 1998.
6. Гради Буч “Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на C++”, - М.: Бином, 1997.6. Grady Butch “Object-oriented analysis and design with examples of applications in C ++”, - M .: Binom, 1997.
7. Дж.Мартин. Организация баз данных в вычислительных системах, - М.: Мир, 1980.7. J. Martin. Organization of databases in computing systems, - M .: Mir, 1980.
8. Эдвард Иордан, Карл Аргила. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании, - М.: Лори, 1999.8. Edward Jordan, Carl Argil. Structural models in object-oriented analysis and design, - M .: Lori, 1999.
9. Сменцарев Г.В. О концепции имитационного моделирования социальных процессов - в книге "Круг идей: историческая информатика на пороге XXI века". Под ред. Л.И.Бородкина, Ю.П.Смирнова, И.Ф.Юшина, Москва - Чебоксары, 1999 г., с.351-371.9. Smentsarev G.V. About the concept of simulation modeling of social processes - in the book "Circle of ideas: historical informatics on the threshold of the XXI century." Ed. L.I. Borodkina, Yu.P. Smirnova, I.F. Yushina, Moscow - Cheboksary, 1999, p. 351-371.
10. Сменцарев Г.В. Имитационное моделирование социальных процессов. Концепция и практика реализации - научно-технический информационный бюллетень "Новые технологии", №№5, 6 за 1999 г., с.2-8.10. Smentsarev G.V. Simulation modeling of social processes. The concept and implementation practice is the scientific and technical newsletter "New Technologies", Nos. 5, 6 for 1999, pp. 2-8.
Claims (11)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2000105246/09A RU2236700C2 (en) | 2000-03-02 | 2000-03-02 | Method for analysis and prognosing of dynamic system development and its separate components |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2000105246/09A RU2236700C2 (en) | 2000-03-02 | 2000-03-02 | Method for analysis and prognosing of dynamic system development and its separate components |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2000105246A RU2000105246A (en) | 2002-08-20 |
| RU2236700C2 true RU2236700C2 (en) | 2004-09-20 |
Family
ID=33432577
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2000105246/09A RU2236700C2 (en) | 2000-03-02 | 2000-03-02 | Method for analysis and prognosing of dynamic system development and its separate components |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2236700C2 (en) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2280281C1 (en) * | 2005-02-14 | 2006-07-20 | ООО "Когнитивные технологии" | Automated system for controlling passenger aero-transportations |
| RU2289160C1 (en) * | 2005-02-14 | 2006-12-10 | ОАО "Аэрофлот - Российские авиалинии" | Information-analytical system for prediction of economical indexes of passenger air transfer |
| RU2313825C1 (en) * | 2006-12-26 | 2007-12-27 | Малышев Павел Михайлович | Automated method for transformation of a series of computer codes adequate for information requested by user and automated complex for realization of the method |
| RU2370813C1 (en) * | 2008-02-19 | 2009-10-20 | Малышев Павел Михайлович | Automated method for generation and conversion of computer codes, equivalent to target information, for its provision to user in computer networks (versions) and automated complex for its realisation |
| RU2371761C1 (en) * | 2008-02-19 | 2009-10-27 | Павел Михайлович Малышев | Automated method of presenting information in form of multimedia sign by building and/or converting computer codes equivalent to information, and automated complex for implementing thereof |
| RU2432606C2 (en) * | 2009-01-29 | 2011-10-27 | Александр Валерьевич Бухановский | Supercomputer complex for designing nanosystems |
| RU2447486C2 (en) * | 2006-03-17 | 2012-04-10 | Квэлкомм Инкорпорейтед | Presentation of cycle transitions in transitions prehistory register using multiple bits |
| RU2461859C2 (en) * | 2010-03-09 | 2012-09-20 | Федеральное государственное учреждение "Федеральный государственный научно-исследовательский испытательный центр радиоэлектронной борьбы и оценки эффективности снижения заметности" Министерства обороны Российской Федерации (ФГУ "ФГНИИЦ РЭБ ОЭСЗ" Минобороны России) | Method of simulating processes for three-level control of equipment and system for realising said method |
| RU2480828C1 (en) * | 2011-10-14 | 2013-04-27 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Лайфстайл Маркетинг" | Method of predicting target value of events based on unlimited number of characteristics |
| RU2486565C1 (en) * | 2012-04-03 | 2013-06-27 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Method of double-level control and system of control for its realisation (versions) |
| RU2486564C1 (en) * | 2012-03-27 | 2013-06-27 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Method of double-level adaptive control and system of control for its realisation |
| WO2016130048A1 (en) * | 2015-02-11 | 2016-08-18 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Мивар" | Automated acquisition of a logical deduction path in a mivar knowledge base |
| RU2681701C2 (en) * | 2017-05-02 | 2019-03-12 | Акционерное общество "РОТЕК" (АО "РОТЕК") | Method of predicting a state of a technical system based on difference functions |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2098864C1 (en) * | 1996-09-30 | 1997-12-10 | Городское бюро регистрации прав на недвижимость в жилищной сфере | Automatic system for logging rights of possession of real estate and possession transactions |
| RU2125294C1 (en) * | 1997-11-14 | 1999-01-20 | Омельченко Виктор Валентинович | Method for on-line diagnostics of condition of object with multiple characteristics using remote control data |
-
2000
- 2000-03-02 RU RU2000105246/09A patent/RU2236700C2/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2098864C1 (en) * | 1996-09-30 | 1997-12-10 | Городское бюро регистрации прав на недвижимость в жилищной сфере | Automatic system for logging rights of possession of real estate and possession transactions |
| RU2125294C1 (en) * | 1997-11-14 | 1999-01-20 | Омельченко Виктор Валентинович | Method for on-line diagnostics of condition of object with multiple characteristics using remote control data |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2289160C1 (en) * | 2005-02-14 | 2006-12-10 | ОАО "Аэрофлот - Российские авиалинии" | Information-analytical system for prediction of economical indexes of passenger air transfer |
| RU2280281C1 (en) * | 2005-02-14 | 2006-07-20 | ООО "Когнитивные технологии" | Automated system for controlling passenger aero-transportations |
| US8904155B2 (en) | 2006-03-17 | 2014-12-02 | Qualcomm Incorporated | Representing loop branches in a branch history register with multiple bits |
| RU2447486C2 (en) * | 2006-03-17 | 2012-04-10 | Квэлкомм Инкорпорейтед | Presentation of cycle transitions in transitions prehistory register using multiple bits |
| RU2313825C1 (en) * | 2006-12-26 | 2007-12-27 | Малышев Павел Михайлович | Automated method for transformation of a series of computer codes adequate for information requested by user and automated complex for realization of the method |
| WO2008079048A1 (en) * | 2006-12-26 | 2008-07-03 | Pavel Mikhaylovich Malyshev | Computerized method for converting the sequence of conforming computer codes requested by an information user and a system for carrying out said method |
| RU2370813C1 (en) * | 2008-02-19 | 2009-10-20 | Малышев Павел Михайлович | Automated method for generation and conversion of computer codes, equivalent to target information, for its provision to user in computer networks (versions) and automated complex for its realisation |
| RU2371761C1 (en) * | 2008-02-19 | 2009-10-27 | Павел Михайлович Малышев | Automated method of presenting information in form of multimedia sign by building and/or converting computer codes equivalent to information, and automated complex for implementing thereof |
| RU2432606C2 (en) * | 2009-01-29 | 2011-10-27 | Александр Валерьевич Бухановский | Supercomputer complex for designing nanosystems |
| RU2461859C2 (en) * | 2010-03-09 | 2012-09-20 | Федеральное государственное учреждение "Федеральный государственный научно-исследовательский испытательный центр радиоэлектронной борьбы и оценки эффективности снижения заметности" Министерства обороны Российской Федерации (ФГУ "ФГНИИЦ РЭБ ОЭСЗ" Минобороны России) | Method of simulating processes for three-level control of equipment and system for realising said method |
| RU2480828C1 (en) * | 2011-10-14 | 2013-04-27 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Лайфстайл Маркетинг" | Method of predicting target value of events based on unlimited number of characteristics |
| RU2486564C1 (en) * | 2012-03-27 | 2013-06-27 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Method of double-level adaptive control and system of control for its realisation |
| RU2486565C1 (en) * | 2012-04-03 | 2013-06-27 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Method of double-level control and system of control for its realisation (versions) |
| WO2016130048A1 (en) * | 2015-02-11 | 2016-08-18 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Мивар" | Automated acquisition of a logical deduction path in a mivar knowledge base |
| RU2681701C2 (en) * | 2017-05-02 | 2019-03-12 | Акционерное общество "РОТЕК" (АО "РОТЕК") | Method of predicting a state of a technical system based on difference functions |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Honegger | Shedding light on black box machine learning algorithms: Development of an axiomatic framework to assess the quality of methods that explain individual predictions | |
| RU2236700C2 (en) | Method for analysis and prognosing of dynamic system development and its separate components | |
| KR101953190B1 (en) | A multidimensional recursive learning process and system used to discover complex dyadic or multiple counterparty relationships | |
| US11789983B2 (en) | Enhanced data driven intelligent cloud advisor system | |
| Almqvist | A comparative study between algorithms for time series forecasting on customer prediction: An investigation into the performance of ARIMA, RNN, LSTM, TCN and HMM | |
| JP2019212278A (en) | Accessible machine learning | |
| US20230385664A1 (en) | A computer-implemented method for deriving a data processing and inference pipeline | |
| US12308031B2 (en) | Prognostic maintenance system and method | |
| Romanenkov et al. | Information and Technological Support for the Processes of Prognostic Modeling of Regional Labor Markets. | |
| Müller et al. | Understanding business analytics: characteristics and archetypes | |
| Shah et al. | Software Requirement Change Effort Estimation Model Prototype Tool for Software Development Phase | |
| Vinogradova et al. | Analyzing of User Actions for the Business Process Models Mining and Automated Building of the Knowledge Base of a Company | |
| Ružický | Formalization of user interaction with virtual expert resource of knowledge type via ontological modelling | |
| Escobar et al. | Prediction of Heart Disease Using a Pattern Recognition Approach with Feature Selection and Naïve Bayesian Classifier | |
| Bodnaruk et al. | PECULIARITIES OF THE STAGES OF RATING ASSESSMENT FORMATION IN RATING MANAGEMENT SYSTEM. | |
| Daulat Desale | E-commerce Sales Forecasting Using Machine Learning Algorithm | |
| Pidnebesna et al. | Ontology Application to Constructing the GMDH-Based Inductive Modeling Tools | |
| Cheung et al. | A CBR based dispute resolution process selection system | |
| Lee | A rule-based framework for interpretable predictions of business process outcomes using event logs | |
| Venkatareddy et al. | Machine learning algorithms-based identification and prediction of multiple diseases using classifier systems | |
| partner UNIVPM | T. 2.1–Relevant maintenance KPIs definition T. 2.2–Maintenance data acquisition and post-processing T. 2.3–Maintenance method development | |
| Vasile et al. | USING INFORMATION SYSTEMS IN DECISIONS FOR BUSINESSES. | |
| Sakhare et al. | Instigation and Development of Data Science | |
| Ong et al. | 11 Case-Based Reasoning | |
| Kozhukhova et al. | Identification of managerial problem |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20080303 |
|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20170303 |