Phân loại hệ thống hybrid Đối tượng và mục đích phát triển hệ thống thông minh lai

Toàn bộ chu trình phát triển và vận hành của bất kỳ hệ thống phức tạp nào đều có tính lặp lại (Hình 3.12). Thực hiện bất kỳ lần lặp nào như trong Hình. 3.12 được thực hiện bằng cách sử dụng các mô hình của một hệ thống phức tạp. Công cụ tiên tiến và mạnh mẽ nhất để xây dựng các mô hình phù hợp cho hệ thống đang được xem xét là mô hình mô phỏng. nó cung cấp sự trình bày sâu sắc về đối tượng được mô hình hóa, cho phép phân tích các quy trình tại bất kỳ khoảng thời gian nào, cho phép bạn tính đến các yếu tố ngẫu nhiên và không chắc chắn, đồng thời đánh giá cả các chỉ số kỹ thuật và kinh tế về hoạt động của hệ thống.

Cơm. 3.12. Chu trình phát triển của một hệ thống phức tạp

Một hệ thống phức tạp là một hệ thống có sự tiến hóa và được đặc trưng bởi một số lượng lớn các hệ thống con không đồng nhất với mức độ không chắc chắn cao. Do đó, việc giải quyết các vấn đề về phân tích, kiểm soát và các vấn đề khác trong các hệ thống như vậy không thể được thực hiện bằng cách sử dụng bất kỳ phương pháp tiếp cận duy nhất nào cho tất cả các hệ thống con.

Việc ra quyết định thường sử dụng sự kết hợp phức tạp của các phương pháp toán học, thống kê, tính toán, phỏng đoán, thực nghiệm và kỹ thuật (thường là các hệ thống chuyên gia). Việc sử dụng tích hợp các phương pháp và công cụ này cung cấp cho người dùng sự hỗ trợ khi đưa ra quyết định. Trong trường hợp này, mức độ ưu tiên của vấn đề đang được giải quyết sẽ cao hơn các phương pháp được sử dụng.

Sự tồn tại tình huống tương tự, khi cần sử dụng mô phỏng và các phương pháp ra quyết định khác nhau cùng nhau, đã dẫn đến sự xuất hiện của cái gọi là hệ thống lai. Khi nói đến hệ thống hybrid, chúng tôi muốn nói đến một hệ thống bao gồm một số hệ thống nhiều loại khác nhau, chức năng của nó được thống nhất bởi một mục tiêu duy nhất (Hình 3.13).

Cơm. 3.13. Hệ thống hybrid đơn giản nhất

Hệ thống hybrid đơn giản nhất là hệ thống kết hợp mô hình mô phỏng và đơn vị tối ưu hóa. Khối tối ưu hóa thực hiện một trong các thuật toán Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm(ví dụ: thuật toán di truyền đơn giản nhất - PGA) và Mô hình mô phỏng dùng để tính toán các giá trị của tiêu chí tối ưu hóa (hàm phù hợp) cho các phương án giải pháp đã chọn.

Việc chạy mô hình mô phỏng sẽ mang lại kết quả tốt nhất tại một điểm trong không gian tìm kiếm giải pháp. Do đó, cần phải triển khai một loạt thử nghiệm trên mô hình mô phỏng trong một khu vực tìm kiếm rộng lớn, trọng tâm của thử nghiệm này được đảm bảo trong các hệ thống mô hình truyền thống bởi một nhà phát triển chuyên môn.

Việc sử dụng các thuật toán di truyền để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa trong phân tích, điều khiển hoặc tổng hợp các hệ thống thực sự phức tạp chỉ có thể thực hiện được nếu có cách xác định chức năng thích hợp của một cá nhân với độ chính xác đủ tốt. Nghĩa là, cần có khả năng phát triển các mô hình của các hệ thống phức tạp với mức độ phù hợp cao với các đối tượng và quy trình của thế giới thực.

Chúng ta hãy xem xét các hệ thống lai sử dụng thuật toán di truyền và mô phỏng cùng nhau để giải quyết các loại vấn đề khác nhau (Hình 3.14). Điều này trước hết liên quan đến các nhiệm vụ quản lý tổ chức, ra quyết định theo thời gian thực, đánh giá các chiến lược quản lý và dự báo.

Cơm. 3.14. Hệ thống lai đơn giản nhất với thuật toán di truyền và mô hình mô phỏng

Mục tiêu của khối tối ưu hóa hệ thống lai là cải thiện giải pháp bằng cách chọn giá trị của các biến được điều khiển. PGA được sử dụng cho những mục đích này. Thuật toán di truyền có thể được thực hiện trên bất kỳ ngôn ngữ phổ quát, ví dụ: C++, Pascal, v.v. Tuy nhiên, một hệ thống lai được xây dựng trên một phần mềm, vì nhiều lý do, thích hợp hơn một hệ thống kết hợp các khối được viết bằng phần mềm khác nhau.

Phương pháp hiện có và các ngôn ngữ mô phỏng thường không hiệu quả do tính linh hoạt và độ phức tạp thấp trong việc mô hình hóa các hệ thống điều khiển và ra quyết định, đặc biệt nếu hệ thống điều khiển bao gồm người vận hành đưa ra quyết định. sử dụng những thứ có sẵn trên thị trường sản phẩm phần mềm Hệ thống thông minh Mô hình mô phỏng loại bỏ một số khó khăn này và mang lại những cơ hội mới cho việc sử dụng mô phỏng trong các hệ thống lai để giải quyết các vấn đề của hệ thống ứng dụng.

Hệ thống hybrid thực hiện các chức năng không chỉ của giao diện thông minh mà còn của máy tính thông minh. Thành phần của một hệ thống hybrid điển hình, bao gồm các thành phần được chỉ định, được thể hiện trong Hình 2. 3.15.

Khối tính toán Thuật toán di truyền đơn giản

tiêu chí tối ưu

Cơm. 3.15. Cấu trúc của một mạch hybrid điển hình

Trong sơ đồ này, mô hình mô phỏng dùng để lập một kế hoạch và sử dụng một bộ quy tắc phỏng đoán để xác định mức độ ưu tiên của một thứ tự cụ thể có trong kế hoạch làm việc.

Khối tối ưu hóa đảm bảo lựa chọn các quy tắc ưu tiên để lập kế hoạch làm việc với hiệu suất tốt nhất. Yêu cầu lựa chọn quy tắc tốt nhất Vì tình hình hiện tại, cũng như sự lựa chọn giá trị tối ưu thông số của chúng.

Mục đích của hệ thống chuyên gia như một phần của hệ thống lai là cải thiện hiệu suất PGA, trước hết là tăng tính hội tụ của quy trình tối ưu hóa bằng cách đưa vào quy trình một số ý tưởng (kiến thức) của người vận hành con người về triển vọng của một hệ thống. chiến lược tìm kiếm cụ thể. Trong trường hợp này, hệ thống chuyên gia thực hiện chức năng của một “bộ chọn”, thay đổi có mục đích các tham số PGA để giảm thời gian tính toán.

Hệ thống chuyên gia tiến hành lựa chọn trực tiếp các thông số PGA như: quy mô quần thể, xác suất lai và đột biến. Ngoài ra, cô còn áp dụng một số quy tắc để bảo vệ những cá nhân có giá trị cao chức năng thích nghi từ thế hệ này sang thế hệ khác trong quá trình sinh sản, v.v.

Do đó, một hệ thống chuyên gia đại diện cho một lĩnh vực kết hợp kiến ​​thức về thuật toán di truyền, toán học tính toán, trí tuệ nhân tạo và kiến ​​thức chuyên môn. Miền ứng dụng cho hệ thống chuyên gia không được xác định rõ ràng và không gian tìm kiếm có cấu trúc kém và do đó hệ thống chuyên gia hoạt động cùng với PGA dựa trên dữ liệu hiện tại về dân số và trạng thái hiện tại của trình mô phỏng.

Có vẻ như ngày của động cơ đốt trong cổ điển đã được đánh số. Và điều này là do nhu cầu tuân thủ các tiêu chuẩn môi trường.

Tiêu chuẩn Euro 6 có hiệu lực từ ngày 1 tháng 9 năm 2015 đã thắt chặt các yêu cầu đối với động cơ diesel về hàm lượng oxit nitơ và hydrocacbon dư trong khí thải. Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn độc tính đã được thiết lập hệ thống khử xúc tác , hệ thống thu hồi khí thải, được cải thiện bộ lọc hạt. Từ ngày 1 tháng 9 năm 2017, việc chứng nhận ô tô mới sẽ được thực hiện theo chu trình lái xe toàn cầu nghiêm ngặt hơn và tính sẵn có hệ thống niêm yết trên động cơ diesel sẽ không đủ để đáp ứng các tiêu chuẩn về độc tính đã được thiết lập.

Theo quyết định của Ủy ban Nghị viện Châu Âu, bắt đầu từ năm 2021, tiêu chuẩn phát thải carbon dioxide là 95 g/km sẽ được áp dụng cho tất cả ô tô sản xuất thay vì 130 g/km như hiện nay. Điều này tương ứng với mức tiêu thụ nhiên liệu trung bình là 4,06 l/100 km đối với động cơ xăng và 3,62 l/100 km đối với động cơ diesel. Mức tiêu thụ nhiên liệu này là không thể đạt được đối với động cơ đốt trong cổ điển.

Vì vậy, các thiết kế dẫn động xe hybrid đáp ứng đầy đủ các yêu cầu về môi trường đang dần được chú trọng. Nhưng xe hybrid hiện đại rất đắt tiền. Một giải pháp thỏa hiệp được gọi là hệ thống hybrid điện áp thấp. Hệ thống này dựa trên mạng điện 48v, được lên kế hoạch như một phần bổ sung cho mạng 12 volt chính trên tàu.

Các chức năng chính của hệ thống hybrid điện áp thấp:

Việc sử dụng hệ thống hybrid điện áp thấp trên ô tô có thể giảm lượng khí thải carbon dioxide từ 10-15%. Xe hybrid điện áp thấp với động cơ diesel giúp giảm 20% lượng khí thải oxit nitơ và cùng với hệ thống khử xúc tác - 80%. Tiết kiệm nhiên liệu có thể đạt từ 13 đến 21%.

Ngày nay, một số nhà sản xuất hàng đầu đang phát triển hệ thống hybrid điện áp thấp, bao gồm Bosch, Continental, Delphi, Ricardo, Valeo. Hiện nay, hầu hết các nhà sản xuất ô tô đã quyết định triển khai và Audi, Honda, Ford, Kia, Renault, Volkswagen đều đã lắp đặt hệ thống hybrid điện áp thấp trên ô tô của họ. Dự đoán đến năm 2020, 25% ô tô mới sẽ sử dụng hệ dẫn động hybrid và một nửa trong số đó sẽ sử dụng hệ thống điện 48 volt.

Một thiết kế hệ thống hybrid điện áp thấp điển hình bao gồm các bộ phận chính sau có trong mạng điện 48 volt: máy phát điện khởi động, bộ biến tần, bộ chuyển đổi dòng điện một chiều và một pin 48 volt.

Máy phát điện khởi động là thiết bị chính Yếu tố kết cấu hệ thống. Nó hoạt động ở hai chế độ - như một máy phát điện và như một bộ khởi động (chính xác hơn là như Động cơ điện). Trong chế độ máy phát điện, nó được tạo Năng lượng điện, cho phép bạn từ bỏ hoàn toàn máy phát điện 12 volt truyền thống. Chế độ khởi động được sử dụng để tạo thêm mô-men xoắn khi xe chuyển động. Máy điện xoay chiều đồng bộ và không đồng bộ được sử dụng làm máy phát điện khởi động.

Chế độ xem cụ thể Máy điệnđược xác định bởi sơ đồ thiết kế của hệ thống lắp đặt hybrid. Có một số phương án thiết kế cho nhà máy điện hybrid hạ áp:

1. Máy phát điện khởi động được nối với động cơ đốt trong bằng bộ truyền động dây đai.
2. Máy phát điện khởi động được lắp trên trục khuỷu của động cơ đốt trong.
3. Máy phát điện khởi động được đặt trong hộp số.

Do đó, sơ đồ đơn giản nhất và phổ biến nhất cho đến nay để tích hợp máy phát điện khởi động là kết nối nó với động cơ đốt trong bằng bộ truyền động dây đai.

Hoạt động của máy phát điện khởi động được đảm bảo bởi bộ biến tần hai chiều. Nó chuyển đổi dòng điện một chiều của pin thành dòng điện ba pha Dòng điện xoay chiều. Trong thu hồi năng lượng, biến tần chuyển đổi dòng điện xoay chiều thành dòng điện một chiều để sạc pin. Thiết kế của biến tần 48 volt tương tự như biến tần điện áp cao được sử dụng trong xe hybrid và xe điện hoàn toàn.

Bộ chuyển đổi DC/DC được sử dụng để truyền tải điện năng giữa các hệ thống điện 48 volt và 12 volt. Đối với 12 vôn mạng lưới điện nó thay thế máy phát điện.

Mỗi mạng có pin riêng: pin lithium-ion 48 volt và pin axit chì 12 volt. 48 vôn ắc quy dùng để cung cấp năng lượng cho các thiết bị mạnh mẽ: máy nén điều hòa, máy bơm nước, giảm xóc quay cơ điện, hệ thống treo chủ động, v.v. Ắc quy 12V cung cấp năng lượng hệ thống chiếu sáng, hệ thống an ninh, hệ thống thông tin giải trí.

Dưới hệ thống thông minh lai(GIS) thường được hiểu là một hệ thống trong đó có nhiều phương pháp mô phỏng hoạt động trí tuệ của con người được sử dụng để giải quyết một vấn đề. Vì vậy, GiIS là tập hợp của:

• mô hình phân tích
• những hệ thống chuyên gia
• mạng lưới thần kinh nhân tạo
• hệ thống mờ
• thuật toán di truyền
• mô hình mô phỏng thống kê

Hướng liên ngành “hệ thống thông minh lai” tập hợp các nhà khoa học và chuyên gia nghiên cứu khả năng ứng dụng không phải một mà là một số phương pháp, thường là từ nhiều lớp học khác nhau, để giải quyết các vấn đề về quản lý và thiết kế.

YouTube bách khoa toàn thư

1 / 2

Alexey Paevsky: Có gì mới trong y học

Comic-Con 15x4: 15 phút về tàu EVE Online

phụ đề

Lịch sử của thuật ngữ

Thuật ngữ “hệ thống lai thông minh” xuất hiện vào năm 1992. Các tác giả đặt vào đó ý nghĩa là sự kết hợp của các phương pháp thông minh, chẳng hạn như hệ thống chuyên gia, mạng lưới thần kinh và thuật toán di truyền. Hệ thống chuyên gia mang tính biểu tượng và nhân tạo mạng lưới thần kinh Và thuật toán di truyền- Phương pháp thích ứng của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, về cơ bản thuật ngữ mới liên quan đến một lĩnh vực hội nhập khá hẹp - những hệ thống chuyên gia và mạng lưới thần kinh. Dưới đây là một số cách giải thích về lĩnh vực hội nhập này của các tác giả khác:

1." Phương pháp lai" gợi ý rằng chỉ có sự kết hợp tổng hợp giữa các mô hình thần kinh và biểu tượng mới đạt được đầy đủ các khả năng (khả năng) nhận thức và tính toán.

2. Thuật ngữ “hybrid” được hiểu là một hệ thống bao gồm hai hoặc nhiều hệ thống con tích hợp, mỗi hệ thống con có thể có nhiều ngôn ngữ khác nhau phương pháp biểu diễn và suy luận. Các hệ thống con được kết hợp với nhau về mặt ngữ nghĩa và trong hành động, mỗi hệ thống con có mỗi hệ thống con.

3. Các nhà khoa học của Trung tâm Trí tuệ nhân tạoĐại học Cranfield (Anh) định nghĩa “hệ thống tích hợp lai” là hệ thống sử dụng nhiều hơn một công nghệ máy tính. Hơn nữa, công nghệ bao gồm các lĩnh vực như hệ thống dựa trên tri thức, mô hình kết nối và cơ sở dữ liệu. Tích hợp công nghệ giúp có thể sử dụng sức mạnh công nghệ riêng lẻ để giải quyết các phần cụ thể của vấn đề. Việc lựa chọn công nghệ đưa vào hệ thống hybrid phụ thuộc vào đặc điểm của vấn đề đang được giải quyết.

4. Các chuyên gia của Đại học Sanderland (Anh), thành viên nhóm HIS (Hybrid Intelligence Systems), định nghĩa “hybrid Intelligence Systems” Hệ thông thông tin"như những cái lớn, hệ thống phức tạp, tích hợp “liền mạch” (liền mạch) kiến ​​thức và quy trình truyền thống. Chúng có thể cung cấp khả năng lưu trữ, tìm kiếm và thao tác dữ liệu, kiến ​​thức và công nghệ truyền thống. Hệ thống thông tin lai sẽ mạnh hơn đáng kể so với phép ngoại suy của các khái niệm hệ thống hiện có.

Đối tượng và mục đích phát triển hệ thống thông minh lai

Lĩnh vực khoa học của GiIS bao gồm nghiên cứu các phương pháp tự động để xác định ưu điểm và nhược điểm của chúng, các mối quan hệ tích hợp quyết định phần lớn thành phần, kiến ​​trúc và quy trình trao đổi và xử lý thông tin trong các hệ thống lai, xác định các nhiệm vụ tương ứng với các hệ thống lai, phát triển các giao thức cho giao tiếp giữa các thành phần và kiến ​​trúc đa bộ xử lý.

Mục tiêu của nghiên cứu GIS bao gồm việc tạo ra các phương pháp để tăng hiệu quả, sức mạnh biểu đạt và sức mạnh suy luận của các hệ thống thông minh, tốt nhất là hoàn thiện hơn, được phát triển với ít nỗ lực phát triển hơn so với các ứng dụng sử dụng các phương pháp độc lập. Từ góc độ cơ bản, GIS có thể giúp hiểu được các cơ chế và mô hình nhận thức.

Phân loại hệ thống thông minh lai

Dựa trên đánh giá phân tích về các phân loại GIS hiện có, người ta đề xuất phân biệt năm chiến lược phát triển GIS sau: các mô hình tự trị, chuyển đổi, liên kết lỏng lẻo, liên kết chặt chẽ và tích hợp đầy đủ:

• Các mô hình ứng dụng GIS tự động chứa đựng các thành phần phần mềm, thực hiện xử lý thông tin trên mô hình bằng các phương pháp từ số lượng giới hạn các lớp học. Bất chấp sự thoái hóa rõ ràng của việc tích hợp kiến ​​thức trong trường hợp này, việc phát triển các mô hình tự trị là phù hợp và có thể có một số mục tiêu. Những mô hình như vậy là cách so sánh khả năng giải quyết vấn đề bằng hai hoặc nhiều phương pháp khác nhau. Một mô hình tự trị mới để giải quyết vấn đề đã được giải quyết sẽ xác minh ứng dụng đã được tạo và dẫn đến các mô hình phù hợp. Có thể sử dụng các mô hình độc lập để tạo nhanh một nguyên mẫu ban đầu, sau đó là phát triển các ứng dụng tốn nhiều thời gian hơn. Các mô hình tự trị cũng có một nhược điểm đáng kể - không cái nào có thể giúp cái kia trong tình huống cập nhật thông tin - tất cả đều phải được sửa đổi cùng một lúc.

• GIS chuyển đổi tương tự như GIS tự trị, vì kết quả cuối cùng phát triển - một mô hình độc lập không tương tác với các bộ phận khác. Sự khác biệt chính là mô hình như vậy bắt đầu như một hệ thống sử dụng một phương pháp tự trị và kết thúc là một hệ thống sử dụng một phương pháp khác. Các mô hình chuyển đổi mang lại một số lợi thế: tốc độ tạo và chi phí thấp hơn do sử dụng một mô hình duy nhất và phương pháp cuối cùng cách tốt nhấtđiều chỉnh kết quả cho phù hợp với môi trường. Ngoài ra còn có vấn đề: chuyển đổi tự động mô hình này sang mô hình khác; một sửa đổi đáng kể của mô hình, có phạm vi tương đương với một sự phát triển mới.

• GIS được kết nối chặt chẽ có chi phí truyền thông thấp và hơn thế nữa hiệu suất cao so với các mô hình ghép lỏng lẻo. Tuy nhiên, những hệ thống GIS này cũng có ba hạn chế cơ bản: 1) sự phức tạp của việc phát triển và hỗ trợ tăng lên do giao diện dữ liệu bên ngoài; 2) sự ghép nối mạnh mẽ phải chịu sự tích lũy dữ liệu quá mức và 3) việc xác minh tính đầy đủ là khó khăn. Do thành phần và cấu trúc của chúng phần lớn phụ thuộc vào vấn đề đang được giải quyết, nên GIS được coi là liên kết yếu và liên kết mạnh còn được gọi là GIS chức năng.

• Chia sẻ GIS được tích hợp đầy đủ cấu trúc chung biểu diễn dữ liệu và tri thức, cũng như mối quan hệ giữa các thành phần đạt được thông qua tính chất kép của các cấu trúc. Đây là một lớp kết hợp đang phát triển nhanh chóng trong thực tiễn thế giới, nơi chúng ta có thể nêu bật sự phát triển của mạng lưới thần kinh khái niệm dựa trên kiến ​​thức, hệ thống chuyên gia kết nối trong đó các phần tử tương tác nhanh chóng và đơn giản, và thông tin chungđối với một giải pháp độc lập cho vấn đề, nó có sẵn ngay lập tức cho cả hai thành phần. Một lựa chọn khác để tích hợp hoàn chỉnh là mạng thần kinh mờ - một mạng lai có cấu trúc tương tự mạng thần kinh và thực hiện cả phép tính thần kinh và mờ. Ưu điểm của việc tích hợp đầy đủ là độ tin cậy, tăng tốc độ xử lý, khả năng thích ứng, khái quát hóa, giảm nhiễu, lập luận và suy luận logic, những điều không thể tìm thấy tổng thể trong bất kỳ loại phương thức gốc nào.

Kết quả

Là một phần của nghiên cứu các phương pháp tạo ra GIS vào năm 2001, một phương pháp và công nghệ cấu trúc vấn đề để phát triển GIS đã được đề xuất, cho phép tổng hợp GIS để giải quyết các vấn đề phức tạp (bao gồm nhiều nhiệm vụ phụ yêu cầu sử dụng Các phương pháp khác nhau bắt chước hoạt động trí tuệ của con người) các nhiệm vụ như một hệ thống các phương pháp để giải quyết các nhiệm vụ phụ của một nhiệm vụ phức tạp. Cuối năm 2007, một phương pháp công cụ giải quyết vấn đề để phát triển GIS đã được đề xuất như một sự tổng quát hóa của phương pháp cấu trúc vấn đề trong trường hợp thiếu các phương pháp liên quan để giải quyết các nhiệm vụ phụ của một vấn đề phức tạp.

Dựa trên các phương pháp và công nghệ được đề xuất, GIS đã được phát triển cho ứng dụng thực tế V. khu vực khác nhau: lập kế hoạch ca hàng ngày tại cảng biển, lập kế hoạch trong hệ thống sản xuất sinh học, thiết kế tự động hóa tàu vận tải biển, giải quyết các vấn đề vận tải và hậu cần phức tạp, lập kế hoạch trung hạn tại một doanh nghiệp sản xuất có tính chất sản xuất quy mô nhỏ và các doanh nghiệp khác. Miêu tả cụ thể liệt kê GiIS và kết quả của họ công dụng thực tế có thể được tìm thấy trong các nguồn có liên quan.

Xem thêm

Danh sách tài liệu được sử dụng

1. Kolesnikov A.V., Soldatov S.A. Cơ sở lý luận về việc giải quyết các vấn đề phức tạp về hoạt động sản xuất, lập kế hoạch, đưa vào điều phối. // Bản tin của Đại học Nhà nước Nga. Immanuel Kant. Tập. 10: Ser. Khoa học vật lý và toán học. – Kalinerrad: Nhà xuất bản. RSU nam. I. Kant, 2009. – P. 82-98.

1. Kolesnikov A.V. Hệ thống thông minh lai: Lý thuyết và công nghệ phát triển / Ed. LÀ. Yashina. - St.Petersburg. : Nhà xuất bản Đại học Kỹ thuật Quốc gia St. Petersburg, 2001. - 711 tr. - ISBN 5-7422-0187-7.
2. Gavrilov A.V. Hệ thống thông minh lai. - Novosibirsk: Nhà xuất bản NSTU, 2003. - 168 tr.
3. Yarushkina N.G. Cơ sở lý thuyết về hệ mờ và hệ lai. - M.: Tài chính và Thống kê, 2004. - 320 tr.
4. Kolesnikov A.V. , Kirikov I.A. Phương pháp và công nghệ giải quyết nhiệm vụ phức tạp phương pháp của hệ thống thông minh lai chức năng. - M.: IPI RAS, 2007. - 387 tr. - Kolesnikov A.V. , Kirikov I.A. , Listopad S.V. , Rumovskaya S.B. ,Domanitsky A.A. Giải quyết các vấn đề phức tạp của nhân viên bán hàng du lịch bằng cách sử dụng các hệ thống thông minh lai chức năng / Ed. A.V. Kolesnikova. - M.: IPI RAS, 2011. - 295 tr. - ISBN 978-5-902030.
5. Klachek P.M. , Koryagin S.I. , Kolesnikov A.V. , Minkova E.S. Hệ thống thông minh thích ứng lai. Phần 1: Lý thuyết và công nghệ phát triển: chuyên khảo. - Kaliningrad: Nhà xuất bản của IKBFU. I. Kant, 2011. - 374 tr. - ISBN 978-5-9971-0140-4.
6. Kolesnikov A.V. , Soldatov S.A. Cơ sở lý thuyết giải quyết vấn đề phức tạp về lập kế hoạch vận hành và sản xuất có tính đến sự phối hợp // Vestnik Rossiiskogo đại học tiểu bang họ. Immanuel Kant. - Kaliningrad: Nhà xuất bản. RSU được đặt theo tên I. Kant, 2009. - Tập. 10: Ser. Khoa học vật lý và toán học. - trang 82-98.
7. Medsker L.R. Hệ thống thông minh lai. - Boston: Nhà xuất bản Học thuật Kluwer, 1995. - 298 tr.
8. Wermter S., Sun R. Hệ thống thần kinh lai. - Heidelberg, Đức: Springer-Verlag, 2000.
9. Negnevitsky M. Trí tuệ nhân tạo. Hướng dẫn về hệ thống thông minh. - Harlow, Anh: Addison-Wesley, 2005.
10. Castillo O., Mellin P. Hệ thống thông minh lai. - Springer-Verlag, 2006.
11. Jain L.C. , Martin N.M. Sự kết hợp giữa các mạng thần kinh, các hệ thống mờ và các thuật toán di truyền: các ứng dụng công nghiệp. - CRC Press, CRC Press LLC, 1998.

Hệ thống thông minh lai

Dưới hệ thống thông minh lai Người ta thường hiểu một hệ thống trong đó có nhiều phương pháp mô phỏng hoạt động trí tuệ của con người được sử dụng để giải quyết một vấn đề. Vì vậy, GIS là tập hợp của:

• mô hình phân tích
• những hệ thống chuyên gia
• mạng lưới thần kinh nhân tạo
• hệ thống mờ
• thuật toán di truyền
• mô hình mô phỏng thống kê

Hướng liên ngành “hệ thống thông minh lai” tập hợp các nhà khoa học và chuyên gia nghiên cứu khả năng ứng dụng không phải một mà là một số phương pháp, thường là từ các lớp khác nhau, để giải quyết các vấn đề về điều khiển và thiết kế.

Lịch sử của thuật ngữ

Thuật ngữ “hệ thống lai thông minh” xuất hiện vào năm 1992. Các tác giả đặt vào đó ý nghĩa là sự kết hợp của các phương pháp thông minh, chẳng hạn như hệ thống chuyên gia, mạng lưới thần kinh và thuật toán di truyền. Hệ thống chuyên gia mang tính biểu tượng, còn mạng lưới thần kinh nhân tạo và thuật toán di truyền là những phương pháp thích ứng của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, về cơ bản, thuật ngữ mới liên quan đến một lĩnh vực tích hợp khá hẹp - hệ thống chuyên gia và mạng lưới thần kinh. Dưới đây là một số cách giải thích về lĩnh vực hội nhập này của các tác giả khác.

Điều kiện tiên quyết

1. “Phương pháp tiếp cận kết hợp” giả định rằng chỉ có sự kết hợp tổng hợp giữa các mô hình thần kinh và biểu tượng mới đạt được đầy đủ các khả năng nhận thức và tính toán.

2. Thuật ngữ “hybrid” được hiểu là một hệ thống bao gồm hai hoặc nhiều hệ thống con tích hợp, mỗi hệ thống con có thể có ngôn ngữ trình bày và phương thức đầu ra khác nhau. Các hệ thống con được kết hợp với nhau về mặt ngữ nghĩa và trong hành động, mỗi hệ thống con có mỗi hệ thống con.

3. Các nhà khoa học tại Trung tâm Trí tuệ nhân tạo thuộc Đại học Cranfield (Anh) định nghĩa “hệ thống tích hợp lai” là hệ thống sử dụng nhiều hơn một công nghệ máy tính. Hơn nữa, công nghệ bao gồm các lĩnh vực như hệ thống dựa trên tri thức, mô hình kết nối và cơ sở dữ liệu. Tích hợp công nghệ giúp có thể sử dụng sức mạnh công nghệ riêng lẻ để giải quyết các phần cụ thể của vấn đề. Việc lựa chọn công nghệ đưa vào hệ thống hybrid phụ thuộc vào đặc điểm của vấn đề đang được giải quyết.

4. Các chuyên gia của Đại học Sanderland (Anh), thành viên của nhóm HIS (Hybrid Intelligence Systems), định nghĩa “hệ thống thông tin lai” là những hệ thống lớn, phức tạp “liền mạch” (liền mạch) tích hợp kiến ​​thức và xử lý truyền thống. Chúng có thể cung cấp khả năng lưu trữ, tìm kiếm và thao tác dữ liệu, kiến ​​thức và công nghệ truyền thống. Hệ thống thông tin lai sẽ mạnh hơn đáng kể so với phép ngoại suy của các khái niệm hệ thống hiện có.

Xem thêm

Văn học

• Gavrilov A.V. Hệ thống thông minh lai. – Novosibirsk: Nhà xuất bản NSTU, 2003. – 168 tr., Ill.
• Kirikov I. A. Phương pháp và công nghệ giải quyết các vấn đề phức tạp bằng phương pháp của hệ thống thông minh lai chức năng. - M.: IPI RAS, 2007. - 387 tr., ốm. - ISBN 978-5-902030-55-3
• Larry R.Medsker. Hệ thống thông minh lai. 1995.
• Stefan Wermter, Ron Sun, Hệ thống thần kinh lai. Springer-Verlag, Heidelberg, Đức. 2000.
• Negnevitsky M. Trí tuệ nhân tạo. Hướng dẫn về hệ thống thông minh. Addison-Wesley, 2005.
• Castillo, P. Mellin, Hệ thống thông minh lai, Springer-Verlag. 2006.
• Lakhmi C. Jain; N.M. Martin Fusion của Mạng lưới thần kinh, Hệ thống mờ và Thuật toán di truyền: Ứng dụng công nghiệp. - CRC Press, CRC Press LLC, 1998

Liên kết

• Hội nghị quốc tế về hệ thống thông minh lai
• Tạp chí quốc tế về hệ thống thông minh lai
• Trang web thông tin về hệ thống thông minh lai

Quỹ Wikimedia. 2010.

Xem “Hệ thống thông minh lai” là gì trong các từ điển khác:

Đừng nhầm lẫn với analog kỹ thuật số hệ thống máy tính. Hệ thống hệ thống tính toán lai với phần cứng không đồng nhất cấu trúc tính toán. Sự kết hợp của bất kỳ Thiết bị tính toán hoặc khối, chẳng hạn như tính toán với sử dụng CPU và... ... Wikipedia

Yêu cầu về "Hệ thống hộp thoại thông minh" được chuyển hướng đến đây. Cần có một bài viết riêng về chủ đề này. Hệ thống thông minh (IS, tiếng Anh... Wikipedia Wikipedia

Bài viết này nên được Wiki hóa. Vui lòng định dạng nó theo các quy tắc định dạng bài viết. Phương pháp JSM là một phương pháp tự động tạo ra các giả thuyết. Chính thức hóa sơ đồ cho một kết luận hợp lý và đáng tin cậy, n ... Wikipedia

- (AI) (tiếng Anh: Trí tuệ nhân tạo, AI) là ngành khoa học và phát triển các máy móc, hệ thống thông minh, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo chương trình máy tính nhằm mục đích tìm hiểu trí thông minh của con người. Trong trường hợp này, các phương pháp được sử dụng là không bắt buộc... ... Wikipedia

Trí tuệ nhân tạo (AI) là khoa học và phát triển các máy móc và hệ thống thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh, nhằm tìm hiểu trí thông minh của con người. Đồng thời... ... Wikipedia