Диалогит

Для успешного решения задач в области теории и практики гетерогенного катализа особое значение приобретает автоматизация получения достоверной информации о процессе, глубина и оперативность ее обработки и осмысливания, организация интеллектуального диалога ЛПР—ЭВМ при выработке оптимального варианта технологической схемы контактно-каталитического агрегата. Таким образом, задачи исследования и разработки гетерогенно-каталитических процессов требуют для своего успешного решения активного использования последних достижений информатики, в частности интеллектуальных систем, основанных на знаниях. В связи с этим кратко коснемся проблем искусственного интеллекта. [c.39]

Роль ЭВМ значительно повышается, когда в машину заложены интеллектуальные программы проблемно-ориентированных экспертных систем, позволяющих реализовать ППР в режиме интеллектуального диалога ЛПР—ЭВМ. Примером такого диалога может служить реализация процедур математического программирования при нескольких критериях качества по следующей схеме ЛПР определяет первоначальные требования к совокупностям критериев, вводит их в ЭВМ, получает решение и реальные значения критериев, изменяет свои требования, снова вводит в ЭВМ и т. д. [c.38]

В книге описывается вычислительная система понимания английского языка, способная отвечать на вопросы, выполнять приказания, а также воспринимать и анализировать информацию в процессе диалога на естественном [c.203]

В ряде случаев при проектировании машин нельзя ограничиться оптимизацией по одному критерию, а необходимо учитывать несколько противоречивых критериев качества. В этом случае необходимо выделить несущественные критерии и параметры, а из существенных сформировать интегральные критерии и определить оптимальные параметры проектируемой системы на допустимом множестве решений. Параметры системы в подобных случаях определяют с помощью ЛИ,-метода и выполняют с использовапием диалога человека с ЭВМ. [c.38]

Принятие решений в диалоге с интеллектуальным вычислительным комплексом с развитой базой знаний [c.57]

При решении задач автоматизированного проектирования процесс диалога технолога-проектировщика с ЭВМ можно условно представить в виде определенного цикла действий по обработке диалоговой системой его запросов, сопровождающегося взаимным обменом информацией, что схематично представлено на рис. 6.5. Такое обобщенное представление связано с тем, что отдельные этапы проектирования контактного агрегата могут существенно отличаться друг от друга как математическим аппаратом, так и содержательной постановкой задач. Это, в свою очередь, приводит к необходимости нескольких уникальных проблемно-ориентированных языков общения с ЭВМ, рассчитанных на различные группы проектировщиков, выполняющих отдельные конкретные проектные процедуры с использованием соответствуюших. приемов, терминов, правил (рис. 6.6). [c.266]

В-третьих, имеет смысл каждому грамматическому блоку, а следовательно, и каждой таблице переходов, приписать определенный уровень доступа (уровень необходимой квалификации пользователя), с помощью которого можно управлять процессом движения по сценарию диалога. [c.269]

Реализация перечисленных мер по модернизации конечного детерминированного автомата с магазинной памятью позволяет создать универсальный д.тя всех этапов сценария диалога синтаксический анализатор запросов пользователей. Для подготовки конечного автомата создан автоматизированный генератор соответствующих совокупностей таблиц переходов [24, 25], который функционирует на основе оригинального алгоритма построения этих таблиц, объединяющего детерминированные методы ЬЬ- и ЬК-разбора [26, 271. В качестве исходной информации для генерации [c.269]

Подсистема общения является средством поддержки диалога между пользователем и системой. Подсистема организует человеко-машинное взаимодействие на языке профессиональной лексики или его слэнгах. Это достигается разработкой сценариев диалога и организацией связи между сценариями в области информационных запросов. [c.345]

Подсистема управления базами знаний содержит в себе информацию, используемую всеми подсистемами, т. е. отражает в своем представлении способы и приемы организации диалога, распознавания ситуаций, выработки и принятия решений, обучения, генерации программного обеспечения, методы доступа к базам данных. [c.345]

Существование в техноэволюции комплекса законов особенно сердит оппонентов ТРИЗ. Логика тут такая много законов — много шагов при решении задачи, а это трудно... Вот, например, что говорит Р. Повилей-ко Многие, наверное, слышали о различных методиках технического творчества. Книг по этой проблеме много. Толстых, с большим количеством схем, формул, условных обозначений. Берешь в руки такую книгу и вспоминаешь древнегреческий философский диалог. Сороконожку спроси ти Почему у нее 29-я нога движется после 28-й Она задумалась и остановилась. В некоторых методиках столько шагов, что, освоив даже 2—3 из них, перестаешь думать о цели, теряешь ее [c.62]

Клемер применяет к диалоговым структурам тагмем-ную теорию, разработанную Пайком и другими. Термин диалог употребляется в довольно широком смысле. Помимо последовательностей, состояш,их из вопросов и ответов, изучаются и другие типы диалога. [c.187]

Впервые описанный в IJ AI концептуальный зависи-мостный анализатор изменен таким образом, чтобы он стал еще более концептуальным и меньше опирался на синтаксические правила. Для этого система, ориентируемая на концептуальный анализ, должна знать, что искать. Иначе говоря, система должна делать предсказания о том, что может произойти в каждой последующей точке цепочки анализа. В статье обсуждается вопрос о расширении сферы деятельности концептуального предсказателя, в результате которого система могла бы делать предсказания, опираясь на контекст и на структуру оперативной памяти модели, действующей вместе с анализатором. Такие предсказания используют отношения между концептуальными действиями и выводами из этих действий. Последнее дает возможность анализатору не ограничиваться только раскрытием концептуального содержания высказывания в контексте. Нас интересует выделение как эксплицитного, так и имплицитного содержания высказывания с целью обеспечить эффективный анализ в режиме диалога. [c.201]

Предполагается [7], что для построения прикладной ЭС в конкретной проблемной области (ПО) необходимо 1) выбрать подходящую оболочку, способную вместить данные и правила (она должна быть совместима с имеющимся программным обеспечением) 2) определить круг технологов-экснертов, компетентных в данной ПО (с помощью инженера по знаниям они должны выразить словами свои знания и заложить их в машину) 3) определить логпку выбора предпочтительного решения, связать технические и экономические критерии 4) ввести данные и правила в оболочку ЭС в режиме диалога (оболочка может проверять состоятельность и непротиворечивость правил) 5) проверить возможности полученной прикладной ЭС на примере определенной проблемной подобласти, известной эксперту 6) модифицировать полученную прикладную ЭС с помощью других экспертов 7) осуществить передачу прикладной ЭС в эксплуатацию химикам-тех-нологам (прп этом прикладная ЭС постоянно контролирует получаемые результаты и обеспечивает необходимую консультацию). [c.7]

Интеллектуальный диалог ЛПР—ЭВМ представляет наиболее эффективную форму организации ППР в различных режимах в режимах сбора и переработки экспериментальной информации, в режимах синтеза оптимальных функциональных операторов объ-ектов) в режимах автоматизированного решения проектных задач, в режимах поиска оптимальных законов гибкого управления и др. Из перечисленных режимов ППР, реализуемых в форме диалога ЛПР—ЭВМ, для успешного решения задач в области теории и практики гетерогенного катализа особое значение приобретают автоматизированные методы получения достоверной информации о процессе, глубины ее обработки и осмысления. Здесь на первый план выступают вопросы оптимальной организации эксперимента, обеспечения его гибкости и информативности, создания специализированных систем научных исследований (АСНИ). Специализация методов экспериментального исследования может осуществляться по различным направлениям изучение только или преимущественно самих катализаторов изучение только или преимущественно каталитических процессов, изучение отдельных свойств, не имеющих простой и однозначной связи с катализом, и изучение свойств, непосредственно характеризующих катализ прямые методы изучения каталитического процесса — его выходов, селективности и кинетики в сочетании с его экономической эффективностью, целесообразностью его промышленной реализации и т. п. [c.38]

Рассмотренная в предыдущем разделе схема многоэтапной процедуры разработки гетерогенно-каталитического процесса требует для своей реализации оптимального принятия решений на всех промежуточных этапах. Каждый из перечисленных этапов имеет конкретную цель, достижение которой осуществляется с помощью соответствующей процедуры принятия решения (ППР). Взаимосвязанная совокупность таких процедур образует программноцелевую систему принятия решений при разработке каталитического процесса. В терминах математической теории таких систем исследователь, проектировщик, инженер-технолог, оператор технической установки называется лицом, принимающим решения (ЛПР). Решения могут приниматься в различных условиях определенности, риска, неопределенности. Каждое из этих условий диктует определенную тактику принятия решения, для того чтобы общая стратегия достижения желаемой цели была оптимальна. Практическая отдача от применения теории принятия решений значительно повышается при реализации автоматизированных режимов принятия решений с использованием ЭВМ с элементами искусственного интеллекта. Интеллектуальный диалог ЛПР— ЭВМ представляет весьма эффективную форму организации ППР в различных режимах сбора и переработки экспериментальной информации, синтеза математической модели объекта, решения проектных задач, поиска оптимальных законов гибкого управ.те-ния и т. п. [c.39]

Центральное место в системе DENDRAL занимает программа, порождающая пространство поиска возможных химических структур. Эта программа ограничивает область поиска только правдоподобными структурами. Ограничения на структуры вводятся специалистом, выполняющим анализ, и могут включать такие факторы, как число атомов для каждого типа молекул и предполагаемые связи между атомами молекулы. На каждой стадии количество порождаемых структур может быть сокращено благодаря наложению нескольких ограничений, и пользователь имеет возможность в диалоге с программой задавать по своему желанию дополнительные ограничения, имеющие различное происхождение из теории графов (не рассматриваются симметричные структуры в связи с их уникальностью) из синтаксиса (определенные структуры неправдоподобны из-за валентности входящих в них атомов) из семантики (введение дополнительной информации, касающейся молекулы, полученной в результате других проверок и т. п.). [c.50]

Система ДИАХИМ представляет собой диалоговый вариант более ранней системы АСУМ МС. Диалог реализован на языке химических научных исследований — на языке трехмерных моделей молекулярных систем. Это обеспечивает максимально эффективное использование творческих способностей химика-исследователя, его профессионального опыта и научной интуиции. [c.55]

Поскольку в методах присутствуют элементы субъективной оценки, процедура кластеризации должна включать диалог исследователя с ЭВМ. Рассмотрим следующий пример. Пусть априорно известно, что свойства объектов идюют различную важность (информативность) для кластеризации. Если априорная информация достоверна, то качество кластеризации будет удовлетворительным, если нет, то в один кластер попадут объекты, которые по общим признакам должны быть отнесены к разным кластерам. В этом случае, изменяя в режиме диалога веса признаков, ЛПР может добиться улучшения кластеризации. Меняя алгоритмы кластеризации, веса признаков, ЛПР либо добивается желаемого результата и при этом одновременно узнает, какие свойства используются и на сколько они важнее других, либо вынужден признать, что имеющаяся информация не позволяет получить искомую кластеризацию. [c.85]

Для оценки адекватности построенной экспертом модели были использованы количественные экспериментальные данные работы [2]. В ней приводятся 20 характеристик 24 оксидов металлов, которые могут быть использованы в качестве катализаторов в реакции окисления СО (табл. 2.7). Ада 1та ция количественных характеристик, определяющих, по мнению экспертов, активность катализаторов, и самой активности для нечеткой модели проводилась следующим образом. Для каждого нз 24 оксидов вычислялись функции принадлежности ( гр)- Численные значения Щр относили к тому нечеткому множеству Qil, для которого функция (щр) иринимала максимальное значение. Результаты адаптации для каждого из параметров приведены в табл. 2.8. Для каждого из 24 катализаторов задавался набор свойств лч (( = 1, 6) и с помощью построенной нечеткой модели определялась его активность У. Полученные значения активности сравнивались с экспериментально найденным значением. Построение нечеткой модели производилось путем диалога эксперт—ЭВМ. Пример программы, реализующей такой диалог, приведен в [48 и служит основой для построения оболочек ЭС в различных проблемных областях. [c.118]

Диалоговый язык СМОКИ разработан из условия максимальной простоты и лаконичности как реплик ЭВМ, так и ответов пользователя. Для сокращения времени простоя сообщения пользователя состоят только из чисел. Использование для диалога цифровой клавиатуры делает достаточно эффективным уже первый сеанс работы начинающего пользователя с ЭВМ. Помимо реплик со структурой 1—ПЕЧАТЬ МОДЕЛИ , запрашивающих режим работы, машина выдает сообщения типа ЕРЗ = 0,01 , ответ на которые требуется только в случае необходимости присвоения переменной, стоящей слева от знака равенства, значения, отли -ного от правой части равенства [53—55]. [c.212]

Началом процедуры является построение самых общих структурных схем или диаграмм процесса, аналогичных рассмотренным выше, которые затем детализируются. При этом переход от диаграмм к математическим моделям осуществляется не в лингвисти-чески-смысловой форме, как это делается, например, в [4], а автоматизированно. Программный комплекс BOND метода включает 17 основных программ на языке Фортран и позволяет воспринимать информацию в виде диаграмм процессов перерабатывать эту информацию сообщать пользователю, какой вид системы уравнений соответствует введенной диаграммной информации и, если этот вид удовлетворяет пользователю, то ЭВМ идентифицирует параметры модели находит решение уравнений математической модели и построит графики изменения требуемых переменных состояния процесса [10J. Пользователь оценивает полученную количественную информацию с физико-химической точки зрения, и если она его не удовлетворяет, то он вносит коррекцию в рисунок процесса в виде диаграммы, которая изображается на экране дисплея. Так в результате диалога пользователя с ЭВМ итеративно рождается правильный диаграммный образ физико-химического процесса и параллельно с ним в ЭВМ автоматически формируется система уравнений, представляющая адекватную математическую модель процесса в рамках представлений данного пользователя til, 12]. [c.226]

Эффективный подход к разработке интерактивной диалоговой системы для решения задач химической технологии, обеспечи-ваюш ей организацию вычислительного процесса и ведение диалога на языке, близком по синтаксису к профессиональному языку химика-технолога предложены в [4, 5]. Структурная схема данной системы приведена на рис. 6.2. Она состоит из подсистемы проектирования (анализа и синтеза ХТС), включаюш,ей функциональную среду (ФС) и банк данных (БД), и подсистемы диалогового взаимодействия, включающей семантические модели БД и ФС, блоки лингвистического и логического анализа. Связь между подсистемами осуществляется на уровне интерпретатора /, ввод— вывод происходит посредством дисплея. Блок лингвистического анализа выполняет обработку входного предложения, а блок логического анализа предназначен для управления семантическими моделями БД и ФС. [c.257]

Однако реализация диалога на естественном языке, ограниченном профессиональной лексикой,— вполне реальная задача. Б таком языке ограниченпя накладываются в основном на. лексический состав словаря и синтаксический тин предложения. [c.261]

Диалоговое взаимодействие предполагает наличие двух этапов диалога — передачу информации от пользователя к системе и передачу информации от системы к пользователю. В соответствии с этими этапами язык взаимодействия можно разделить на две части — язык ввода информации в систел1у (Я-язык) и язык вывода информации из системы (Е -язык). [c.261]

Проектирование промышленного контактно-каталитического агрегата включает в себя значительную долю элементов творческого процессса, который не может быть полностью формализован. Поэтому современная система автоматизированного проектирования (САПР) должна быть ориентирована на работу в режиме диалога с проектировщиком-человеком при активном использовании банка интеллектуальных знаний. Такой диалог возникает в ситуациях, которые не поддаются формализации или их формализация недостаточно эффективна. Режим интеллектуального диалога проектировщик—ЭВМ важен и потому, что оценивание большинства конструкторских разработок промышленного реактора производится проектировщиком сразу по нескольким критериям технологическим, экономическим, энергетическим, экологическим и т. п. Ясно, что при таком оценивании роль опыта, интуиции проектировщика приобретает исключительно важное значение. Выбор оптимальной конструкции контактного агрегата происходит в режиме диалога ЛПР—ЭВМ, в процессе которого в систему поступает дополнительная неформальная информация от лица, принимающего решение [24]. [c.266]

Управляющая часть СКДИ. Процесс подготовки видиотер-минальной формы связан с выбором проблемно-ориентированного языка общения на соответствующем этапе диалога, т. е. с формализацией языка, на котором представляется запрос пользователя. Обычно [26, 27] грамматика проблемно-ориентированного языка рассматривается как совокупность четырех составляющих двух непересекающихся множеств символов — терминальных и нетерминальных имени грамматики (начального нетерминального символа) и множества правил грамматик, посредством которых устанавливаются связи между элементами обоих множеств символов. К терминальным символам относятся слова (лексемы), из которых формируются предложения языка к нетерминальным — абстрактные понятия, используемые для формализации принци- [c.267]

Таким образом, генератор конечного детерминированного автомата можно рассматривать как транслятор метаязыка модифицированной формы Бэкуса—Наура. Этот транслятор использует упомянутые выше лексический и синтаксический анализаторы на основе разработанного исходного конечного автомата, который соответствует грамматике Бэкуса—Наура. Следует отметить, что данный генератор обладает свойством самопорождения, т. е. может генерировать конечный автомат, с помощью которого осуществляется сам процесс трансляции грамматик, написанных на метаязыке модифицированной формы Бэкуса—Наура. Итак, конечный детерминированный автомат с магазинной памятью, соответствующий грамматике проблемно-ориентированного языка общения пользователя с ЭВМ на определенном этапе диалога, с.ледует рассматривать в качестве самостоятельной части этого этапа, которая управляет процессом разбора и выполнения сформированного запроса пользователя с помощью универсальных блоков лексического и синтаксического анализов. [c.270]

Исполнительная часть. Две предыдущие части этапа диалога полностью определяют формальную сторону процесса общения пользователя с ЭВМ на любом этапе, что позволяет существенно формализовать, а следовательно, и упростить процесс разработки самих блоков семантического анализа, сделав соответствующее проблемно-программное обеспечение более структурированным и надежным. При этом имя блока семантического анализа должно алгоритмически совпадать с именем этапа сценария диалога, а загрузка проблемно-программного обеспечения в оперативную память ЭВМ может осуществляться только на время обработки запроса пользователя, что при условии рентабельности загрузочных модулей, которые могут храниться в соответствующих библиотеках на пакетах магнитных дисков, позволяет организовать эффективный коллективный диалог. [c.270]

Для подготовки главных процедур блока семантического анализа разработаны общие принципы, которые включают в себя как стандартный список параметров и универсальные информационные структуры, так и набор сервисных процедур, с помощью которых разработчик отдельного этапа может управлять процессом диалога. Например, с помощью этих процедур можно заполнять поле видеотерминальной формы перед выводом на экран информации, соответствующей выполнению запроса пользователя. Причем это заполнение может быть как статическим, когда вся информация в виде видеотерминальной формы передается пользователю за одну операцию вывода на экран видеотерминаль-ного устройства, так и динамическим при многократном выводе на экран информации в процессе выполнения одного запроса пользователя. Таким образом, блок семантического анализа является самостоятельной частью этапа диалога, которая не только функционирует под управлением предыдущей части с помощью [c.270]

В результате рассмотрения составных частей этапов сценария диалога можно сделать следующие выводы по организации инструментальной базы системы комплексного диалогового интерфейса для решения задач автоматизированного проектирования 1) сформулированные принципы построения диалоговых систем позволяют провести естественное разделение всего проблемнопрограммного обеспечения на системно-универсальное для всех этапов диалога (блоки лексического и синтаксического анализа, загрузки и выгрузки из оперативной памяти ЭВМ частей этапа, ввода—вывода информации на видеотерминальные устройства и т. п.) и на проблемно-ориентированное — блок семантического анализа, т. е. ядро инструментальной базы может не зависеть от проблемной ориентации системы комплексного диалогового интерфейса 2) процессы разработки и корректировки различных этапов сценария диалога пользователя с ЭВМ могут осуществляться независимо друг от друга, что позволяет неограниченно расширять и модифицировать сценарий диалога в рамках использования единого ядра информационной базы 3) подготовка составных частей этапа диалога взаимосвязана только на уровне их логического объединения, и их практическая реализация может осуществляться в рамках инструментальной базы раздельно на специальных этапах сценария диалога, что значительно упрощает процесс расширения функциональных возможностей системы комплексного диалогового интерфейса 4) процесс обучения пользователей сценарию диалога и проблемно-ориентированному языку общения на его отдельных этапах может быть организован в особом режиме путем отключения блока семантического анализа (интерпретации всех семантических кодов как нулевых), т. е. для подготовки режима самообучения не требуется дополнительного программного и информационного обеспечения. [c.271]

Таким образом, использование СКДИ ADAR в качестве инструмента исследования позволяет существенно упростить и ускорить процесс подготовки информации и анализа промежуточных результатов. Работа в режиме активного диалога в сочетании с интеллектуальными возможностями СКДИ ( досчет необходимых данных, пересылка информации по потокам агрегата, автоматизированный анализ данных при вводе и обработке информации и т. д.) позволяет избежать множества ошибок на этапе формулировки задачи и в процессе ее решения. Так, при решении данной задачи уже на начальном этапе исследований было выяснено, что трехслойная схема теряет работоспособность при наличии флюктуаций параметров оптимизации попытка размещения исходной области неопределенности в допустимой области поиска оказалась неудачной. При этом 87% рассмотренных в процессе размещения вариантов ведения технологического процесса оказались нереализуемы. Этот факт может служить подтверждением вывода о трудности (а иногда, и в данном случае в частности, иринципиальной невозможности) практической реализации решений, получаемых методами традиционной оптимизации. [c.276]

Формализация процессов выработки и принятия решений оператором. До сих пор подходы к формализации процессов принятия человеко-машинных решений при управлении сложными объектами базировались в основном на теоретико-игровом, семиотическом принципах, методах теории идентификации и планирования эксперимента [206]. К недостаткам таких методов применительно к системам принятия решений можно отнести трудоемкость априорного исследования всех вариантов поведения сложных объектов управления, качественный характер получаемых решений при семиотическом подходе, непредставимость оперативной статистики по реакциям объекта на управляющие воздействия в реальном масштабе времени и т. п. На этом фоне особенно перспективна концепция человеко-машинного управления. Человеко-машинные системы обладают собственными знаниями , что позволяет (автоматически или путем общения с человеком) находить управляющие решения или вырабатывать и обосновывать логические факты, не заложенные априори, вести диалог с ЛПР. Такие человеко-машинные системы принято относить к классу систем принятия решений с интеллектуальным механизмом автоматического поиска (СПРИНТ). [c.343]

К цифровому регулятору подключаются первичные контрольно-измерительные приборы и исполнительный механизм, соответствующий требуемому контуру регулирования. В результате опроса первичных контрольно-измерительных приборов формируется массив исходных данных, содержащий значения режимных параметров процесса. Путем сравнения с предельными значениями параметров в нормальном режиме функционирования системы анализируется достоверность полученной информации и проверяется включение элементов контура регулирования. Если информация окажется недостоверной или не все элементы контура регулирования будут включены, то формируется файл сообщений о неисправности системы и выдается сигнал об аварийном окончании работы цикла, после этого организуется диалог с оператором. В противном случае определяется признак начала отработки операции. Если требуемый >. итур регулирования начинает работу по стабилизации рел -,гиых параметров на этой операции, то рассчитывается нам ьиая установка регулируюнгего органа для плавного переход. объекта регулирования к требуемой операции и производивобнуление рабочей ячейки, используемой для вычисления интегральной составляющей цифрового регулятора. Если контур [c.277]

АСПХИМ — это человеко-машинная система, ведущая роль в которой принадлежит высококвалифицированным проектировщикам, решающим творческие интеллектуальные задачи проектирования в режиме диалога с ЗВМ. Диалог с ЭВМ проектировщики осуществляют при помощи комплекса технических устройств ввода-вывода информации и благодаря наличию специального программ но-м атем атическо го О беспечени я. [c.12]

АСПХИМ, работая в автоматическом режиме и в режиме диалога проектировщик — ЭВМ , осуществляет решение всех задач технологического и конструкционного проектирования химических производств, начиная от разработки научно-технических принципов создания проекта и кончая выпуском комплекта проектно-конструкторской документации. [c.115]

В АСПХИМ ведущая роль принадлежит коллективу высококвалифицированных проектировщиков, осуществляющих решение творческих интеллектуальных задач проектирования химических, производств в режиме диалога с ЭВМ. [c.117]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология