Формализация качественной информации

Ко второму типу параметров отнесем такие, которые обычно описывают словесными (нечеткими) терминами, а при необходимости перевода в числовой вид это осуш ествляется только при непосредственном участии человека, в частности, с использованием экспертных оценок. Такой способ формализации качественной информации обусловлен уровнем знаний о рассматриваемом параметре и (или) наличием способов формализации. К параметрам второго типа в первую очередь относятся такие, которыми характеризуют качество вырабатываемой продукции химикотехнологическими производствами. Здесь под качеством продукции понимается интегральная характеристика, которая складывается из ряда взаимосвязанных между собой компонентов, часть которых в отдельности не измеряется методами количественного анализа, а контролируется визуально человеком. Примером такой характеристики является качество изделий из стекла. Качество листовых стекол оценивают по оптическим искажениям. На эту характеристику оказывают сущ ественное влияние геометрия поверхности стекла, метод оценки, субъективизм контролера. Потребность в формализации качественной информации о качестве листового стекла диктуется необходимостью решения следующих задач 1) исключения субъективизма в оценках качества изделий, 2) разработки методов и технических решений для автоматической классификации изделий, 3) нахождения взаимосвязей между показателями качества листового стекла и технологическими параметрами, а также решения задач технической диагностики при ухудшении качества вырабатываемой продукции. [c.15]

Одним из мощных, но, к сожалению, до сих пор скрытых и мало использованных резервов значительного повышения эффективности методов математического моделирования, управления и оптимизации процессов химической технологии является научно обоснованное использование и формализация априорной качественной информации об особенностях функционирования сложных систем. Перспективный способ формализации качественной информации представляет подход нечетких множеств, предложенный Л. Заде. [c.3]

В зависимости от требуемой детализации формализация качественной информации может выполняться на основе либо двузначной, либо нечеткой логики. В данной книге основное внимание уделено применению последнего подхода. [c.6]

Качественный этап системного анализа, определяющий всю дальнейшую стратегию, имеет два аспекта — смысловой и математический. Смысловой аспект состоит в сборе, оценке достоверности, систематизации и формализации смысловой информации. Формализация качественной информации обеспечивает связь смыслового и математического аспектов. [c.9]

Вторым этапом решения задачи является оценка поля температур в расплаве стекла варочного бассейна печи при заданных граничных условиях. Решение задачи выполняется отдельно для каждого продольного сечения методом формализации качественной информации с учетом зависимости коэффициента эффективной теплопроводности стекломассы от температуры, так как результаты моделирования поля температур без учета этой зависимости существенно расходятся с экспериментальными данными. [c.149]

Смысловой аспект качественного анализа включает формализацию качественной информации, которая заключается в преобразовании такого типа сведений в математические объекты. Отметим, что при формализации информации происходит ее сжатие 120]. Степень сжатия зависит от требуемой детализации, которую определяет исследователь. В связи с тем что качественная информация является приближенной, нечеткой информацией, выражаемой на естественном языке, она может не иметь точного и строго обоснованного математического аналога, в которой отражаются характерные свойства информации. [c.11]

Лингвистические предпосылки формализации качественной информации основаны на экспериментах, которые позволяют сопоставлять термины, выражающие те или иные понятия, числовым множествам X 13, 23]. В простейших случаях такое сопоставление выполняют без специальных экспериментов, считая, что множество X состоит из двух элементов 0,1 . В частности, если требуется четко классифицировать вырабатываемую продукцию на хорошую и плохую , а также характеризовать величину технологического параметра только двумя терминами высокая и низкая , то целесообразно использовать двузначную логику и положить X = 0,1 . При этом конкретный термин сопоставляется с одним из чисел О или 1. В более сложных случаях или при необходимости большей детализации выбирают дискретные или непрерывные числовые множества, называемые шкалами. Так, если величина технологического параметра ха- [c.11]

Синтез математических моделей, которые не приводят к неестественным результатам. Одним из способов устранения неестественных результатов является учет известных особенностей ФХС при математической постановке задачи, что выражается в формировании требований к математическим моделям и ограничений, определяемых технологией, а также в формализации качественной информации. [c.13]

При формализации качественной информации предполагается существование соответствия между нечетко определенными характеристиками и математическими объектами. Для параметров, которые относятся к первому типу, наличие такого соответствия очевидно. С одной стороны, величине параметра ставится в соответствие числовая координата с установленными на ней началом координат и мерой, а с другой — величину параметра описывают словесными высказываниями. [c.15]

Приведенное определение является основой для формализации различного вида неопределенностей. Пусть диапазон изменения первого типа параметра ФХС определяется универсальным множеством i/ = 0 + l-b2-f-3-b4 + 5, значение величины параметра при наблюдении за технологическим процессом характеризуют нечетким термином высокий . На этапе формализации качественной информации термин высокий сопоставляется с нечетким подмножеством А универсального множества U. Допустим, [c.23]

На этапе формализации качественной информации важную роль играют отношения эквивалентности, порядка и доминирования. С помощью отношения эквивалентности могут выделяться классы свойств ФХС, которые являются в некотором смысле равноценными. Это отношение оказывается полезным для выявления в множестве первичных терминов подмножества терминов-синонимов. [c.47]

Одним из центральных вопросов при формализации качественной информации является задание функций степеней принадлежности в нечетких подмножествах, которые отражают различного вида неопределенности, задаваемые словесно. При нахождении функций степеней принадлежности весьма важно, чтобы такая формализация терминов не зависела от семантики конкретных фактов и событий. Важность этапа формализации качественной информации определяется тем, что от корректности его выполнения в конечном итоге зависит степень достоверности результата решения задачи с использованием качественной информации. [c.64]

Задание функций степеней принадлежности в нечетких подмножествах осуществляют несколькими способами. В ряде случаев исследователь может самостоятельно задать функцию, исходя из личного опыта. Такой подход в большей степени применим при формализации качественной информации о первого типа параметрах ФХС. Например, проводя сопоставление результатов измерений, выполненных на различных технологических системах, исследователь наряду с количественными данными оперирует качественными факторами и описывает результаты сопоставления словесно. В более сложных и ответственных случаях задание функций степеней принадлежности в нечетких подмножествах выполняется с привлечением группы экспертов с последующей обработкой их оценок. Данный подход более полезен при формализации качественной информации о второго типа параметрах. При оценке качества изделий, контроль которых осуществляется визуально, возникает задача выбора эталонов. В этом случае [c.64]

Актуальным вопросом с позиции системного анализа является непосредственный переход от словесного описания исследуемой системы к ее математической модели. Введенное понятие нечеткого множества как математического объекта позволяет нечетко определенные понятия представить в числовом виде. При этом обеспечивается формализация качественной информации, которая сводится к экспертным оценкам, и последующая ее переработка. Представление химико-технологических систем диаграммами взаимных влияний параметров дает наглядное представление об изучаемой системе и лежит в основе построения моделей, что подробно рассмотрено нри решении конкретных задач. [c.352]

С помощью НМ можно осуществлять формализацию образования составных терминов (например, не очень высокая температура), которые характеризуют качественную информацию о ХТП. Рассмотрим эту операцию на конкретном примере [54]. [c.114]

Обычно при ироведении исследований учитывается качественная информация, однако этот предварительный этап работы до сих пор не выделялся в отдельную самостоятельную стадию. При построении математических моделей и систем управления главным образом использовались физико-химические закономерности и количественные данные, получаемые с объекта исследования, а качественная информация не расценивалась как равноправное средство. Проблема математической обработки качественной информации включает сбор, оценку достоверности, систематизацию, формализацию, переработку информации качественного характера с применением вычислительной техники. [c.5]

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]

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]

Несмотря на то что параметры ФХС, отнесенные к первому типу, принципиально могут быть измерены н их величина выражена в числовом виде, на практике довольно часто в силу ряда причин таких измерений не проводят. Обычно это обусловлено техническими трудностями проведения экспериментальных работ, высокими температурами, агрессивностью среды и другими факторами. В этом случае для получения количественных характеристик параметра Х1 е X может быть использована качественная информация, прошедшая предварительную формализацию и адаптацию. При этом предполагается возможным использовать выбранные термины, принятую формализацию их п распространить такие описательные представления на все множество 11. Эта возможность обосновывается исходя из качественных представлений о ФХС. [c.16]

Существование соответствия словесных высказываний математическим объектам для параметров второго типа менее очевидно, но предполагаемо. Чаще всего параметры ФХС второго типа не имеют строго обоснованного математического аналога. Для формализации данного типа качественной информации, с помощью которой характеризуют ФХС, воспользуемся методом экспертных оценок [10, 21, 22]. [c.16]

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]

Введенные операции над нечеткими множествами позволяют проводить формализацию составных терминов, которые представляют собой качественную информацию. Рассмотрим на примере вычисление составного термина. [c.39]

Из рассмотренного видно, что подход нечеткой логики, являющейся развитием двузначной и многозначной математических логик, позволяет проводить формализацию нечетко определенных понятий и тем самым осуществлять большую детализацию качественной информации об объекте исследования. [c.87]

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]

Рассмотренные в главе задачи показывают, что для достаточно простых технологических процессов и целей исследования обычно не акцентируют внимание на качественном этапе системного анализа. В этом случае используют модели в точной формулировке. В более сложных случаях роль качественной информации возрастает. Для формализации таких сведений эффективным является подход нечетких множеств. Отметим, что классификация технологических процессов на простые и сложные является нечеткой, в основе которой лежит общий уровень знаний о конкретной технологии, степень сложности взаимосвязей между различными физико-химическими эффектами, квалификация исследователя и другие. Поэтому такая классификация не имеет строгого количественного выражения. [c.155]

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]

Рассмотренные задачи по оценке запасов газа в месторождении и выбору рационального распределения отбора газа по скважинам иллюстрируют, с одной стороны, необходимость учета в дополнение к количественным данным качественной информации, получаемой из различных источников, с другой — возможность для формализации таких сведений использовать подход нечетких подмножеств. Данный метод позволяет осуществлять сжатие исходной качественной информации и находить результирующие оценки интересующих параметров с учетом влияния различных физико-химических процессов. [c.209]

В отсутствие точной математической модели сложный технологический процесс может быть охарактеризован значительным количеством априорной, качественной информации. Кроме того, практика внедрения систем управления сложными технологическими процессами показывает, что в ряде случаев задачи управления более успешно решает оператор-технолог, располагающий такой информацией, чем автоматические регуляторы [16, 18, 19]. Учет качественной информации, которая отражает особенности технологического процесса, и ее формализация с последующей переработкой являются одним из методов повышения эффективности систем управления. Получение качественной информации с целью использования ее при синтезе систем управления требует анализа стратегий управления, которыми пользуется опер атор-технол ог. [c.209]

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]

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]

Обычно при формализации первичных терминов, которые представляют собой качественную информацию об объекте исследования, формируют нормальные нечеткие подмножества. Однако после выполнения операций, которые рассматриваются ниже-нечеткне подмножества- могут переходить из нормальной формы в субнормальную. При решении задач может оказаться необходимым выполнить нормализацию субнормальных нечетких подмножеств. Этого достигают делением функций степеней принадлежности нечеткого подмножества на ее максимальное значение. [c.25]

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]

Перейделг к рассмотрению формализации качественного описания функции Q (х) тепловых потоков, поглощаемых стекломассой под плавящейся шихтой и варочной пеной в бассейне ванной стекловаренной печи. Качественная информация состоит в том, что при изменении координаты ж от границы зоны варки в направлении загрузки шихты тепловой поток должен уменьшаться. Такое изменение координаты X эквивалентно изменению от точки Ха к началу координат. [c.133]

Вычисленное таким способом нечеткое отношение Н, которым формализована связь между координатой г по длине стекловаренной печи и прирашением (гг) функции тепловых потоков Q (х), рассматривается как пергсе приближение при описании указанной связи. При формализации этой связи использована качественная информация, отраженная в условном предложении (3.9) и определяемая субъективными оценками в задании функций степеней принадлежности и Для уменьшения степени субъек- [c.139]

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