Методы, модели и алгоритмы интеллектуального анализа данных при создании обучающих систем в текстильной и легкой промышленности (24.08.2009)

Автор: Пименов Виктор Игоревич

ПИМЕНОВ Виктор Игоревич __________

МЕТОДЫ, МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ПРИ СОЗДАНИИ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ В ТЕКСТИЛЬНОЙ И ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации

(промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

на соискание ученой степени

доктора технических наук

Санкт-Петербург

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования “Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна” (СПГУТД)

Научный консультант: доктор технических наук, профессор

Ипатов Олег Сергеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Федоров Василий Николаевич

доктор физ.-мат. наук, профессор

Братчиков Игорь Леонидович

доктор физ.-мат. наук, профессор

Шапорев Сергей Дмитриевич

Ведущая организация: Санкт-Петербургский институт

информатики и автоматизации РАН

Защита диссертации состоится “___” ноября 2009 года в ____ часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.230.03 при государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования “Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет)” по адресу: 190013, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 26, ауд. _____.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института.

Отзывы на автореферат в одном экземпляре, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 190013, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 26, СПбГТИ(ТУ), Ученый Совет.

Автореферат разослан “___” _________ 2009 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

доктор технических наук В.И. Халимон

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы целенаправленного создания обучающей системы, адекватно соответствующей спектру потребностей пользователя, обоснована современным уровнем информатизации общества, объективной потребностью развития дистанционных форм и распространением электронных средств обучения, созданием учебных ресурсов, образовательных Интернет-порталов и внедрением инновационных педагогических технологий.

Не затрагивая этапы, которые прошли в своем развитии обучающие ситемы, их классификацию и набор целевых показателей, рассмотрим вопросы, которые требуется решать на стадии концептуального проектирования для повышения качества создаваемой системы.

Определяющее значение имеет разработка информационной модели, обеспечивающей логическое упорядочивание информации, ее систематизацию и структурирование. Эти задачи обладают творческим характером и являются трудноформализуемыми. Недостаточное развитие научно обоснованных принципов информационно-образовательного обеспечения учебного процесса, подходы к построению моделей, инвариантных к предметной области, жесткое структурирование материала дисциплины, используемое во многих разработках, неоправданное дублирование учебных элементов и сведение методов создания обучающих систем к воспроизведению бумажных оригиналов не позволяют решать данный вопрос в полном объеме.

Задача расширения функциональных возможностей обучающей системы, обеспечивающих достижение целей обучения оптимальным образом, решается в настоящее время за счет ее интеллектуализации, на основе моделей предметной области, обучаемого и процесса обучения.

Очертим класс разрабатываемых обучающих систем областью технологии и дизайна. Технологические процессы, в которых осуществляется преобразование одних объектов в другие с целью создания материального или информационного продукта, – один из самых сложных для формализации разделов человеческих знаний. В условиях расширения ассортимента исходного сырья, создания новых материалов и объектов дизайна непростая и актуальная задача выявления и представления знаний о технологиях должна быть решена с помощью алгоритмов автоматического построения обобщающих правил.

Помимо перечисленных задач при создании обучающей системы решаются следующие вопросы: выбор инструментария и среды для хранения и наполнения данных и знаний, проектирование онтологии предметной области, разработка схемы пользовательского интерфейса и модели навигации по структурным единицам, сопряжение гипертекстовых и интеллектуальных составляющих в единую систему. Для интеллектуального наполнения обучающих систем существует не так много доступных оболочек с развитым программным интерфейсом, а представление знаний на специализированном языке доступно в основном профессиональным инженерам по знаниям.

Таким образом, представляет существенный интерес разработка такой методики использования обобщающих правил, которая позволяет повысить эффективность разработки логических схем обучающих систем и обеспечивает интеграцию знаний для различных моделей обучения – от обычных линейных и гипертекстовых структур до интеллектуальных разветвленных сценариев.

В большинстве работ рассматриваются научно-методические основы создания систем учебного назначения. Однако методика интеллектуального анализа и преобразования эксплицированных данных при построении модели знаний обучающей системы изложена пока недостаточно.

В отраслях текстильной и легкой промышленности весьма много трудноформализуемых задач (формирование свойств инструментальных сталей для машинных швейных игл, подбор рецептур крашения, оценка качества синтетических нитей и др.), отличающихся многомерностью, функционированием в нескольких устойчивых режимах, большим числом неявных нелинейных внутренних взаимосвязей между переменными. Слабоформализованные отношения – представление конструкторских приемов при создании объекта дизайна, гармонизация художником-дизайнером композиционных и цветовых решений характерны для задач, связанных с формированием проектно-художественной концепции изделия.

Формализующий базой для широкой совокупности промышленных технологий может служить теория распознавания образов. Описание технологического процесса массивом “объект–атрибуты–значения” позволяет представить задачу построения модели знаний как обучение распознаванию образов, когда из баз данных извлекается система решающих правил, описывающих порядок изготовления продукции заданных классов. В настоящее время известно несколько сотен алгоритмов распознавания. Тем не менее, остаются теоретические и прикладные вопросы, связанные с задачей обучения распознаванию образов (ОРО), которые еще полностью не решены: алгоритм ОРО, формирующий на основе обучающих выборок решающие правила, обычно задается заранее из эвристических соображений и целиком зависит от опыта и интуиции разработчика либо выбирается из узкого класса “согласованных” с исходными данными алгоритмов. Недостаточность обучающих выборок при создании ряда трудноформализуемых технологических систем в условиях часто меняющегося ассортимента предъявляет особые требования к их прогностическим свойствам, что заставляет подходить более строго к решению задачи выбора типа решающих правил при построении модели знаний.

Таким образом, системный анализ задач проектирования для класса обучающих систем технологической направленности – формализованное описание конкретного технологического процесса и построение информационной модели обучающей системы – показал их взаимозависимость. Оба круга задач в совокупности образуют одну крупную научную проблему. Следовательно, разработка методологических основ построения модели знаний интеллектуальных обучающих систем в области технологии и дизайна, включающей разнотипные знания, является актуальной крупной научной проблемой.

Объектом исследования является процесс синтеза модели знаний компьютерных обучающих систем в области технологии и дизайна.

Цель диссертационной работы – решение научной проблемы разработки методологических основ создания обучающих систем, основанных на знаниях технологического профиля, описывающих слабоформализованные отношения и различные модели обучения, за счет автоматического построения решающих правил, что позволит повысить эффективность разработки логических схем систем рассматриваемого класса.


загрузка...