ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ НЕЧЕТКИХ ДИНАМИЧЕСКИХ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ С ЛИНГВОЛОГИЧЕСКИМИ МОДЕЛЯМИ СИСТЕМ ПРЕДПОЧТЕНИЙ ЛПР

February 15, 2013 by admin Комментировать »

Силов В. Б.

Компания «Дата С», НТИЦ «Меркурий М» г. Севастополь, Украина e-mail: cosmos5@yandex.ru

Аннотация – На основе формального представления когнитивных карт в терминах «воздействия – консонанса» разработано изоморфное преобразование «нечеткая когнитивная карта – лингвологическя модель системы предпочтений ЛРП». Рассматривается нестационарная когнитивная модель стратегий управления подготовкой специалистов для когнитивной системы моделирования стратегий (КоСМоС).

I.                                       Введение

Существующие разработки стратегий подготовки специалистов в ВУЗе [1,2] осуществляются, как правило, на экспертном эвристическом уровне без учета всех аспектов подготовки специалистов (под понятием «специалист» следует понимать выпускников всех стадий обучения [2]). Известные методики и методы разработки стратегий [2,3,4] базируются, в основном, на методах иерархического анализа АНР (Analytic Hierarchy Process) и «смешанных» вычислительных методах искусственного интеллекта – DSS (Decision support systems) (СППР – система поддержки принятия решений) [4].

Важное место среди методов, лежащих в основе функционирования СППР, занимают концептуальные и когнитивные методы моделирования стратегий управления [5,6], в частности, методы когнитивного моделирования, способные работать с нечеткими когнитивными картами (FCM – Fuzzy Cognitive Map) или динамическими нечеткими когнитивными картами [6] (DFCM – Dynamic Fuzzy Cognitive Map). Модели DFCM имеют двойственною природу – с их помощью можно представлять знания о стратегиях управления и принятия решений и одновременно они являются (в информационном аспекте) основой для методов когнитивного обучения. Используя когнитивный подход, можно органически связать как методы когнитивного обучения, так и представление знаний о стратегическом управлении системой подготовки специалиста на всех этапах, а также получить оценки уровней достижимости целей подготовки. В этом случае модель системы предпочтений (МСП) лица, принимающего решения (ЛПР) задается нечеткой лингвологичиской моделью [5]. При этом возникает ряд проблем взаимодействия динамических нечетких когнитивных моделей с лингвистическими моделями системы предпочтений ЛПР.

Общей целью работы является показать возможности разработки моделей стратегий управления образовательными системами с помощью СППР «КоСМоС» (Когнитивная Система Моделирования Стратегий) [5,6], ориентированной на когнитивное моделирование стратегий на базе нечетких когнитивных карт (DFCM) и многокритериального лингвистического описания принципов выбора [6].

II.                              Основная часть

Нечеткая когнитивная карта (PN-FCM) представляет собой причинно-следственную сеть, в которой отношения влияния (одновременно позитивного и негативного) принадлежат [ОД]х[ОД] [6].

Пусть–               мно

жество концептов, характеризующих одновременно позитивную и негативную стороны проблемы; W – множество связей;              w.ExE^                                                                    [ОД]            х [ОД];

В когнитивной карте связи Ρ-Ν-влияния типа; «А является причиной В» в логическом аспекте рассматриваются

как «А имплицирует В», т. е.                          и           ^   В   ,

и А^ ^                               . Окончательное   представление

исходной когнитивной карты может быть более «экономичным»; множество связей W кодируется двойной матрицей позитивных – негативных (positive – negative (P-N)) влияний как;

Поведение автономной когнитивной системы определяется вектором Ρ-Ν-весов концептов

Для построения алгоритмов принятия решения по когнитивной карте используются показатели влияния и консонанса. Формальное преобразование Ρ-Νвлияния (а+,а^)е(ОД)х(ОД) в выражение воздействия – консонанса; (α<‘\α<‘*) е (-1Д) х (ОД) (impact- consonance (1-0). С учетом Г61 примет вид;

образование примет вид;

где–     прямая и     псевдообратная  архимедовы

генераторные функции [6]; v=ma; A=mir; – КОН- сонанс;–              диссонанс;           Т             –              t-норма

^x,y,ze[Q,\\.псевдооб

ратная операция

Таким образом P-N-FCM изоморфна I-C-FCM.

Преобразования в DFCM осуществляются в терминах матричных идемпотентных полуколец. Поэтому удобно для согласования базовых множеств лингвистических переменных (ЛП) для МСП ЛПР и I-C- FCM при преобразовании шкал оперировать в эти же терминах.

Обозначим,                 и оп

ределим изоморфизм ^ : [ОД] ^ [а,Ь] , где 0^{v,a}, ® Ξ {7,5} – операции T-(S) – нормы.

Полукольцо < [ОД],0,®,е,£ > изоморфно полукольцу

Формальное преобразование когнитивных векторов в вектора функций принадлежности.

Лингвологические модели базируются на лингвистических переменных (ЛП) с функциями принадлежности (ФП) (или их аппроксимации на основе LR-представления) и определяется вектором ЛП. Метод построения лингвологических МСП ЛПР рассмотрен в [5].

Для когнитивных моделей нечеткие векторы типа 1 кодирующие информацию о Ρ-Ν-влиянии (весе) могут иметь изоморфное представление в виде пары – воздействие (вес) и консонанс (обычно трактуется как уровень определенности).

В терминах вес (значение) – консонансе (неопределенность) I-C-FCM) аналогию можно увидеть в представлении нормальных, выпукпых, симметричных функций принадлежности, где максимум соответствует параметру веса (значения), а консонанс определяет степень неопределенности функции принадлежности. Применяя принцип двойственности [6] для аппроксимации LR-функций можно функцию принадлежности нечеткого подмножества а представить в виде

где а е                          –  значение аргумента функции со

ответствующее ее максимуму, aeR – коэффициент нечеткости

Функция принадлежности (1) определенна на базовом множестве лингвистической переменной X е      с 7?. Значения аргумента этой функ

ции с точностью до изоморфизма можно преобразовать к [-U] с помощью       (например

линейная функция шкалирования)

Можно показать, что терминах Ρ-Ν-влияний выражение для функции принадлежности можно записать в виде:

Таким образом, преобразование Ρ-Ν-влияния в параметры симметричных LR-функций (и наоборот) связывает два класса моделей: лингвологические МСП ЛПР и когнитивные модели на основе DFCM, что предполагает применение известных методов анализа и синтеза нечетко-целевых систем [5].

Построение когнитивной карты стратегий подготовки специалиста. Построению DFCM предшествовал анализ методов подготовки специалиста по специальности 7.090601 «Электрические станции» и критериев его подготовки. Исходными данными являлись учебные планы по специальности 7.090601, квалификационные требования Мин ВУЗа Украины и Заказчика (НАЭК). Был проведен анализ:

базисных категорий:          педагогических, научнотехнических, социальных, экономических, политических, экологических, культурологических, этических, психологических, этнических, военных и т. п., характеризующих суть проблемы подготовки;

•       структуры предметов, дисциплин и курсов обучения с учетом их динамики;

•       характер качественного взаимодействия между структурно-логической схемой технологического процесса обучения и целевыми, неформальными критериями подготовки специалиста.

DFCM характеризует процессы обучаемости и подготовку специалиста на протяжении пяти лет; социально-экономические, психологические, «методические окружение» системы подготовки; описывает интересы ЛПР разных уровней иерархии, их информационное взаимодействие и психологические установки; различные аспекты внешнего и внутреннего информационного воздействия.

Например, «ядро» DFCM, описывающее подготовку специалиста электрика (специальность 7.090601 «Электрические станции»), вкпючает в себя 199 концептов. Условно они разделены на следующие взаимовлияющие блоки. 1. Гуманитарных и социально-экономических дисциплин. 2. Интегрированных знаний. 3. Фундаментальных дисциплин. 4. Профессионально-ориентированных дисциплин. 5. Блок обучаемости. 6. Специальных дисциплин. 7. Апьтернативы военной подготовки. 8. Учебнометодический блок. 9. Целевые концепты. 10. Входные концепты (цели подготовки разного уровня иерархии). 11. Информационный блок.

Анализ когнитивной модели. Концептуальное представление когнитивных карт обеспечивалось системным анализом нормативной модели подготовки специалиста, а также:

–    анализом «взаимно-системных» кластеров для кон

цептов, характеризующих дисциплины, (взаимный консонанс, взаимный диссонанс, взаимно положительное и отрицательное влияние);

–      анализом взаимодействия концептов, характеризующих дисциплины и кпастеры взаимовлияния DFCM процесса обучаемости (в нормативном аспекте);

–     анализом уровня достижимости стратегий по отдельным целям когнитивной модели;

–     определением системой динамики конфликтов, показателями устойчивости коалиций, уровней равновесия коалиций и иерархически кпастерным анализом системы подготовки.

Прогноз. Прогноз поведения модели системы подготовки специалиста в системе «КоСМоС» производится при экспертном задании предполагаемых (возможных) зависимостей по начальным состояни

ям и входным стратегиям (усиления или ослабления «весов» концептов), при этом есть возможность задавать одновременно как положительные, так и отрицательные тенденции в действиях стратегий.

III.                                  Заключение

Синтез стратегий. Задача синтеза информационных стратегий решается с помощью обратных операторов для эффективных наборов правил МСП ЛПР. Синтез стратегий, как возможность вычисления по заданным стратегическим целям поведения во времени весовых функций входных стратегий, реализуется в системе «КоСМоС» при нулевых входных условиях (по весам) концептов вектора состояния. Изменение стратегий во времени предполагает изменение каждого пути ведущего от концепта стратегического входа к целевым концептам. СППР «КоСМоС» обладает возможностью такого анализа в каждой точке связи DFCM. Построение информационных стратегий управления (точнее ее модели) «путем изменения системы» предполагает использование механизма поиска «путей» взаимовлияния между связанными концептами. В этом случае – снова используется кластерный анализ.

Динамические стратегии позволяют синтезировать стратегические планы для иерархической динамики целей подготовки специалиста. «Ядром» стратегий является комплекс мероприятий по подготовке специалиста, синтез «модулей» обучения для технологии обучения в LLL, комплекс мероприятий обеспечивающих информационную безопасность системы подготовки и внешние стратегии «поведения» системы подготовки по взаимодействию с «Заказчиком», бюджетными и коммерческими организациями, осуществляющими поддержку системы подготовки.

IV.                           Список литературы

[1]  Pearce IIJ. А., Robertson R. В. Jr Strategic IVIanagement.//

2nd ed. Homewood, III: /Richard D. Irwin. – 1985.

[2]  A Strategic Planning Primer for Higher Education//By Alexandra L. Lerner/ Research Associate. College of Business Administration and Economics, California State University, Northridge. July 1999.

[2]  Степко M. Ф., Клименко Б. В., Товажнянский Л. П. Болонский процесс и учеба на протяжении жизни. – Харьков: Изд-во «ХПИ», 2004. – 112с.

[3]  Saaty Т. Decision Making with dependence and Feedback. «The Analitic Network Process. / 2nd ed.»- Pittsburg: RWS Publ. 2001.

[4]  Jen-I4er Wu, and others. A methodology for designing form- based decision support systems// Decision Support Systems 36 (2004)313- 335 pp.

[5]  Силов В. Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке (в политике, макроэкономике, социологии, менеджменте, медицине, экологии). – М.: ИНПРО РЕС 1995. -228с.

[6]  Силов В. Б. Когнитивное моделирование стратегий управления процессом подготовки специалистов // Информационные технологии и безопасность. Вып.6., Материалы IV межд. конф. – Киев: ИПРИ НАН Украины – 2004 г-с. 140-149 с.

INTERACTION OF FUZZY DYNAMIC COGNITIVE TRAINING MODELS WITH LINGVOLOGICAL PREFERENCE PATTERN MODELS

SilovV. B.

Data С Co. Ltd.,

STIC Mercury M, Ltd Rybakov 5/315, Sevastopol, 99014, Ukraine e-mall: cosmos5@yandex.ru

Abstract – Isomorphous transformation of fuzzy cognitive maps into the models of decision making preference systems has been developed. Considered in this paper are new possibilities for Cognitive System of Modelling Strategies («CoS- MoS») under the analysis of dynamic fuzzy cognitive maps. System algorithms are illustrated by information strategies simulation.

Источник: Материалы Международной Крымской конференции «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии», 2006г. 

Оставить комментарий

микросхемы мощности Устройство импульсов питания пример приемника провода витков генератора выходе напряжение напряжения нагрузки радоэлектроника работы сигнал сигнала сигналов управления сопротивление усилитель усилителя усиления устройства схема теория транзистора транзисторов частоты