Переработка качественной информации

ОСОБЕННОСТИ МЕТОДОЛОГИИ ФОРМАЛИЗАЦИИ И ПЕРЕРАБОТКИ КАЧЕСТВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ В ПРИМЕНЕНИИ К ПРОЦЕССАМ ХИМИЧЕСКОЙ ТЕХНОЛОГИИ [c.7]

Важнейшим и определяющим этапом системного анализа является качественный анализ, который заключается в сборе, систематизации, формализации и переработке качественной информации. Типичными ситуациями, когда применяют методы качественного анализа, являются предварительное изучение сложного процесса и формирование цели исследования, выбор наиболее важных физико-химических эффектов, анализ экспериментальных данных и результатов моделирования с точки зрения соответствия реальному процессу, классификация производимой продукции по категориям качества, оценка функционирования сложных систем управления, принятие решений в условиях неопределенности и в нечетко, определенных ситуациях и другие. [c.7]

Введенное понятие нечеткого множества как математического объекта позволяет формализовать термины словесного, описания. Дальнейшая переработка качественной информации требует применения математических методов. [c.8]

ФОРМАЛИЗАЦИЯ И ПЕРЕРАБОТКА КАЧЕСТВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ [c.8]

Математический аспект качественного анализа рассматривался в [9], поэтому ограничимся только общими сведениями и обратим внимание на вопросы, связанные с формализацией и переработкой качественной информации. [c.12]

Связь качественного описания поведения параметров технологических процессов и нечетко определенных характеристик с числовыми системами лежит в основе методов формализации нечетких терминов. Дальнейшую переработку качественной информации выполняют, применяя математические методы, основанные на теории обычных множеств [14] и нечетких множеств [7,8, И, 18], которые обеспечивают решение задачи по переработке формализованной информации. Метод нечетких множеств в отличие от подхода обычных множеств позволяет оперировать более гибкой информацией. [c.19]

Выбор универсального множества можно осуществить, зная Диапазон изменения величины параметров, как отмечалось выше, Я0 можно поступить и иным образом. Зададимся некоторым универсальным множеством, например / = 0+1 + 2 +. ..+ . Результатом решения задачи методом формализации и переработки качественной информации с помощью математического аппарата нечетких множеств являются нечеткие подмножества, характери [c.106]

Рассмотренный диаграммный метод представления и анализа ФХС, в котором связи между параметрами системы описываются нечеткими отношениями, позволяет синтезировать вычислительные процедуры для решения инженерных задач. Наряду с этим изложенные в главе методы формализации п переработки качественной информации позволяют предложить систему машинной обработки информации [40]. [c.107]

В данном разделе покажем опыт построения диалоговой системы индивидуального пользования, формализация и переработка качественной информации в которой выполняется методами теории нечетких множеств и которая направлена на решение практических задач с использованием любой доступной информации. [c.108]

Отличительной особенностью рассмотренной диалоговой системы формализации и переработки качественной информации является то, что при ее работе в прикладной части системы отражаются особенности решаемой задачи, знания и опыт пользователя, наличие доступной информации. Диалоговая система реализована на ЭВМ СМ-4, максимальное число анализируемых технологических параметров не более 30. [c.115]

В данном разделе метод формализации и переработки качественной информации на основе математического аппарата нечетких множеств применен для целей моделирования и управления отдельными технологическими процессами. В частности, процессах варки листового стекла, получения полиэтилена методом высокого давления, ректификации. При синтезе нечетких регуляторов ставилась задача использования в модели [опыта и неформализованных знаний оператора-технолога. [c.118]

Формализация и переработка качественной информации методом нечетких множеств были выполнены при построении математической модели для прогнозирования и синтезе ее с моделью управления качеством продукции в производстве полиэтилена методом высокого давления (ПЭВД) [7, 10]. При отображении производства полиэтилена в диаграмму взаимных влияний технологических параметров большинство связей формализовано нечеткими отношениями, а другие — обыкновенными дифференциальными уравнениями. Такое представление производства позволяет синтезировать математическую модель объекта исследования. [c.157]

Применение методов формализации и переработки качественной информации на основе математического аппарата нечетких множеств позволяет синтезировать модели и алгоритмы управления процессами химической технологии, что показано в предыдущих двух главах. При этом формирование качественной информации осуществлялось или на основе априорных сведений об особенностях технологического процесса, или по данным, получаемым непосредственно с производства. Как правило, качественная информация используется в дополнение к количественным данным. [c.194]

Применение методов формализации и переработки качественной информации для оценки запасов газа в месторождении и рационального распределения отбора газа по скважинам [c.195]

На примере решения ряда задач рассмотрим способы и приемы формализации и переработки качественной информации с помощью теории нечетких множеств, с которыми сталкиваются в газовой промышленности. [c.197]

Рассмотренная в гл. 2 методология формализации и переработки качественной информации на основе теорий обычных и нечетких множеств позволяет формировать модели, пригодные для синтеза систем управления. В зависимости от необходимой детализации качественной информации (эту необходимость определяет исследователь) может быть использован тот или другой подход. Например, в случае, если в приведенном выше высказывании об управлении температурой в технологическом агрегате нас интересует только факт отклонения температуры от заданной величины, формализация данного выражения обеспечивается булевой переменной [c.210]

Рассмотрим примеры использования формализации и переработки качественной информации на основе подхода нечетких множеств при решении задач управления технологическими процессами, а также полученные результаты. [c.210]

В отличие от предыдущих глав в данной части книги предпринята попытка показать методы формализации и переработки качественной информации в процессе принятия решений в нечетко определенных ситуациях при проектировании и управлении хими-ко-технологическими производствами в целом. Рассматриваемые методы ориентированы на машинную обработку. При этом формализация и последующая переработка качественной информации выполняются методом нечетких множеств. Разработанные алгоритмы решения задач принятия решений в нечетко определенных ситуациях предназначены для обеспечения диалогового режима работы ЛПР с ЭВМ. [c.238]

Л ател атический аспех т качественного анализа включает, с одной стороны, необходимость учета формализованных, в ряде случаев субъективных представлений о поведении ФХС, с другой — уменьшение до известных пределов степени субъективизма. Решение каждого вопроса математических трудностей должно выполняться и доказываться с достоверностью, достаточной для практических целей при безусловном применении качественной информации в дополнение к количественным данным. Этот этап исследований предполагает переработку качественной информации, которая состоит в преобразовании формализованной информации для решения поставленной задачи. Переработка качественной информации осуществляется применением математических методов. Для случая нечетких множеств они рассматриваются в следующей главе. [c.14]

Марков Е. П. Формализация и переработка качественной информации в задачах моделирования и оптимизации химико-технологических процессов (На примере стекловаренной печп) Дис.. .. канд. техн. наук. М. МХТИ, 1981. 178 с. [c.20]

Ранее указывалось, то проблема сбора, оценки достоверности, фор мализации п переработки качественной информации возникает при решении задач моделирования и управления химико-технологическими процессами, принятия решений в условиях неопределенности, классификации и распознавании образов и др. Одним из современных подходов к решению данной проблемы является метод нечетких множеств. Последний обеспечивает формализацию знаний исследователя или группы исследователей о некотором технологическом процессе или явлении. [c.107]

Переработку нефти относят к сложным процессам химической технологии. При этом одной из важнейших стадий является первичная переработка. Для синтеза моделей и способов управления используют различные подходы. Однако результаты оптимизации нередко получаются неадекватными текущей технологической ситуации. Попытка получения более точных моделей за счет учета дополнительных факторов приводит к большой размерности задачи и сложности учета неформализуемых или трудноформализуе-мых требований. Одним из способов частичного преодоления указанных трудностей является применение подхода нечетких множеств для формализации и переработки качественной информации [1, 2). Прежде чем перейти к рассмотрению использования качественной информации, приведем упрощенную технологическую установку и дадим ее краткое описание. Эта схема показана на рпс. 5,11. [c.230]

Рассмотренные во второй части книги задачи показывают, что в ряде случаев формализация и переработка качественной информации являются эффективными. Это относится к задачам объединения сведений, получаемых из различных источников задания граничных и начальных условий при невозможности или ограниченности эксперил1ентальных измерений учета различных факторов, влияющих на выделенное физико-химическое явление синтеза нечетких регуляторов для управления технологическими параметрами отдельных агрегатов. [c.236]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология