ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ БІЛІМ ЖӘНЕ ҒЫЛЫМ МИНИСТРЛІГІ

Қ.И. СӘТБАЕВ АТЫНДАҒЫ ҚАЗАҚ ҰЛТТЫҚ ТЕХНИКАЛЫҚ УНИВЕРСИТЕТІ

Cүлейменов Б.А., Өмірбекова Ж.Ж.

Басқару ЖҮйеСінде жасанды интеллект әдістері

Оқу құралы

Университеттің Ғылыми әдістемелік кеңесі оқу құралы ретінде ұсынылған

Алматы, 2012

ЖОК 004.8(075.8)

Сулейменов Б.А., Омирбекова Ж.Ж. Басқару жүйесіндегі жасанды интеллект әдістері: Оқу құралы.-Алматы: ҚазҰТУ, 2012 ж -200 б

ISBN 978-601-228-343-3

Бұл оқу құралында интеллектуалды басқару жүйеcіндегі интеллектуалдаудың негіздері сонымен қатар интеллектуалды жүйелердің әр бөлімдері ашып жазылған: айқын емес алгоритмдер, нейронды жүйелер, генетикалық алгоритмдер, интеллектуалды жүйелерді іске асыру үшін инструменталды құрылғылар.

Интеллектуалды жүйелерді зерттеудің нақты әдістері мен гибридтік жүйелерінің классикалық басқару жүйелеріне арналған іске асырылған нақты нәтижелері берілген.

Технологиялық үрдістерді автоматтандыру және басқару жүйелерің өңдеушілер, автоматтандыру және басқару, аспаб жасау, ақпараттық жүйелер, есептеуіш техника және бағдарламалық қамтама мамандықтары бойынша оқитын студенттер, магистранттар, докторанттар үшін пайдалы.

ЖОК 004.8(075.8)

ISBN 978-601-228-343-3

Пікір жазушылар:

Утепбергенов И.Т.,

М Тынышбаев атындағы Қазақ көлік және коммуникациялар академиясының «ЕТжАЖ» кафедрасының профессоры, техн.ғыл.докторы;

Биттеев Ш.Б.,

М Тынышбаев атындағы Қазақ көлік және коммуникациялар академиясының «АжБ» кафедрасының профессоры, техн.ғыл.докторы;

Шоланов Қ.С.

Қ.И. Сәтбаев атындағы Қазақ ұлттық техникалық университетінің РжАТҚ кафедрасының меңгерушісі, техн.ғыл.докторы., профессор.

Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігінің 2012 жылғы жоспары бойынша басылды

©-ҚазҰТУ, 2012 ж

Мазмұны

КІРІСПЕ		5
1	САРАПШЫ ЖҮЙЕ	7
1.1.	Жасанды интеллекттің даму тарихы	12
1.2	Сарапшы жүйенің құрылымы мен класификациясы	12
1.2.1	Сарапшы жүйенің құрылымы	15
1.2.2	Сарапшы жүйелердің классификациясы	17
1.3	Айқын емес жиындардың теориясы	19
1.3.1	Айқын емес жиындардың теориясына кіріспе	19
1.3.2	Айқын емес жиындардың амалдарысы	21
1.3.3	Айқын емес және лингвистикалық айнымалылар	24
1.3.4	Қорытындының композициондық ережесі	31
1.4.	Анықталмаған шығыс жүйелері (4 сағат)	31
1.4.1	Анықталмаған шығыс жүйелерінің базалық архитектурасы	47
1.4.2	Айқын емес тұжырым алгоритмдері	52
1.4.3	Басқару мәселелерінде Айқын емес тұжырым жүйелерін қолдану мысадары	57
1.5	Айқын емес алгоритмдердің орындалуының инструменталды құралдары	59
1.5.1	MATLAB ортасында айқын емес модельдеу	59
2	НЕЙРОН ЖЕЛIЛЕРI	63
2.1	Нейрон және оның үлгiсi	63
2.1.1	Құрылымы және жеке нейронның жұмыс жасауы	63
2.1.2	Персептрон	65
2.1.3	Хебба нейронының моделі	76
2.2	Бір бағытты көп қабатты желіліер	80
2.2.1	Желіліер құрылымы және қызметі	82
2.2.2	Қатенің кері таралу алгоритмі	84
2.2.3	Кезеңке қатысты қатенің кері таралуының алгоритмі	90
2.2.4	Айнымалы метрика алгоритмі	91
2.2.5	Левенберг-Марквардт алгоритмі	94
2.2.6.	Аз квадраттардың рекурентті әдісі	96
2.2.7	Желі архитектурасын таңдау	102
2.3	Рекурентті желі	109
2.3.1	Хопфилд желісі	109
2.4	Басқару жүйесіндегі нейро-тақ желілер	112
2.4.1	Гибридті интеллектуалды жүйелер	114
2.4.2	Нейро тақ желілер	114
3	ГЕНЕТИКАЛЫҚ АЛГОРИТМДЕР	115
3.1	Интеллектуалдық технологиялардағы генетикалық алгоритмнің орны	115
3.2.	Табиғаттағы кәдімгі сұрыптау	117
3.3.	Генетикалық алгоритмдердің қолдану мысалы	117
3.4	Генетикалық алгоритімнің ерекшеліктері	119
3.5	Генетикалық алгоритм көмегімен мақсаттық функцияның экстремумын табу	119
4	MATLAB ОРТАСЫНДА ИНТЕЛЕКТУАЛДЫ ЖҮЙЕЛЕРІН ІСКЕ АСЫРУ МЫСАЛДАРЫ	121
4.1	Интерактивті режимдегі айқынталмаған шығыс жүйесін жасаудың әдіс-тәсілдерін игеру	121
4.2	Су қоспасыпен басқарудың айқын емес емес моделін зерттеу	130
4.3	Бөлмедегі ауаны кондиционермен басқаратын айқын емес модельді зерттеу	134
4.4	Контейнерлік жүк көтергішпен басқарудың айқын емес моделін зерттеу және өңдеу	143
4.5	Банк қарамағынан клиенттердің қаржылық жағдайына баға берудің айқындалмаған моделін жасау	150
4.6	«НЕМЕСЕ–ЖӘНЕ» логикалық функциясын орындайтын нейтронды желіні құру	159
4.7	Нейрондық желі құрастыру, аппроксимациялық есепті орындау	168
4.8	Бірбағытты желі құру	171
4.9	Айқын емес алгоритм және нейронды желі көмегімен құрылған басқару моделінің салыстырмалы анализі	175
4.10	.Тәжірибені жобалау әдісін қолдану арқылы сарапшыті модельді басқаруды құру	182
4.11	Мақсаттық функцияныңэкстремумын іздеудің генетикалық алгоритмін зерттеу	190
ҚОРЫТЫНДЫ		198
ҚОЛДАНҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ		199

КІРІСПЕ

Компьютерлік техниканың соңғы ұрпақтарының ғылыми-техникалық жүзеге асуы, бағдарламалық өнімдердің жетілдірілуі және дамуы әртүрлі проблемалық аймақтарда жасанды интеллект жүйелерінің, интеллектуаландырылған ақпараттық-есептеуіштер кешендерінің, сараптық жүйелерінің дамуына әкеліп соқты. Осындай жүйелерді ғылыми қамтамасыз ету және техникалық ендіру қажеттігі көптеген тәсілдердің, әдістердің, қарастардың дамуына, олар бірте-бірте жинақталынып, модификацияланып, қорытындыланып, нәтижесінде интеллектуалдық технологиялар құрылды.

Басқару мен бақылаудың, оңтайластыру мен модельдеудің, ізденістер мен таңдаудың, анықтану мен саралаудың және т.б. проблемаларды шешумен байланысты тәжірибелік іс-әрекеттердің түрлі аймақтарының әлсіз формализацияланған жағдайлардағы және шектеулі ресурстардағы қиындықтарды жеңу үшін интеллектуалдық қамтама қажеттілігі өзекті мәселе болып тұрды.

Қазіргі интеллектуаландырылған бағдарламалар сенсорлық жүйелермен қосылып, жоғары деңгейлі робототехникалық кешендерді құрайды. Жасанды интеллект (ЖИ) жүйелері бұрыңғы табиғи интеллектінің басты мақсаты құзіретін атқаруға қабілетті еді, яғни математикалық теоремаларды дәлелдеу, мәтінді бір тілден екінші тілге аудару, ауруды диагностикалау, пайдалы қазбалардың кенорындарын тану, күрделі технологиялық үрдістерді басқару.

Жасанды интеллектінің әдістері мен құралдары материализацияланған және тұтынушыға интеллектуалдық технологиялар түрінде жеткізіледі, ал олар түрлі проблемалық салалармен практикада инвариантты болып келеді.

Ұсынылып отырған оқу құралы қазіргі интеллектуалдық технологияларды (ИТ) практикада қолдану мәселелерін қарастыруға арналған. Интеллектуалдық технологияларға дәстүрлі айқын емес логиканы (АЛ), генетикалық алгоритмдерді (ГА) және нейрондық желілерді (НЖ) жатқызады.

Оқу құралының бірінші бөлімінде сараптық жүйелердің (СЖ) құрылу теориясы мен тәжірибесі, олардың білімдерге, әртүрлі өндірулердегі айқын емес алгоритмдерге және айқын емес логикаға (АЛ) негізделуі қарастырылған. СЖ, АЛ-ның қалыптасуының теориялық негіздемесі ретінде америкалық математик Лотфи Заденің айқын емес жиындар теориясы алынған. Аталған теорияның элементтері де оқу құралының бірінші бөлімінде қарастырылған.

Екінші бөлімде әртүрлі архитектураның нейрондық жүйелерін құрудың математикалық негіздері қарастырылған. Қазіргі бағдарламалық құралдардың қолданылу әдістемесі толық сипатталған, нейрондық жүйелерді жасау, оқыту және жүзеге асыру үшін олардың қолданылуына мысалдары келтірілген.

Үшінші бөлімде – генетикалық алгоритмдердің құрылу негіздері мен олардың қолдану облыстары қарастырылған. Мақсаттық функцияның шеттемесін іздестіру үшін генетикалық алгоритмнің қолдануына нақты мысал берілген.

Алғашқы үш бөлім – білімдік сипатта және IT-технологияларымен байланысты барлық мамандықтардың білімгерлері мен магистранттары үшін пайдалы.

Оқу құралының төртінші және бесінші бөлімдері техникалық және технологиялық нысандарды басқару жүйелерінің жинақталуында интеллектуалдық технологияларды қолдануға байланысты мәселелерді қарастыруға арналған.

Соңғы зерттеулер көрсеткендей, интеллектуалдық технологиялар басқарудың күрделі жүйелерін құруда ойдағыдай пайдаланылуда. Қазіргі басқарудың құрылымы нысананы басқарудың түрлі жұмыс режимдерінде оны сенімді басқаруды қамтамасыз ету, басқару жүйесі параметрлерінің кенеттен өзгеруін, сондай-ақ баяу деградациясына тұрақты болуын, алдынала қарастырылған және қарастырылмаған сыртқы әсерлерді және мүмкін болатын шуларды ескеру керек. Осы мәселелер оқу құралының төртінші бөлімінде қарастырылған, ол материалдар ТМД-ғы жетекші инженерлік жоғары оқу орны – Н.Бауман атындағы Мәскеу мемлекеттік техникалық университетінің жетекші мамандарының жұмыстарына негізделген.

Бесінші бөлімде автордың әр уақытта жасаған кейбір технологиялық үрдістерді басқаруда гибридтік жүйелерді құрудағы интеллектуалдық технологияларды пайдалану мысалдары келтірілген. Мұнда, біздің пікірімізше, дәстүрлі әдістердің, тәсілдердің және алгоритмдердің (математикалық модельдеу, оңтайлы басқарудың алгоритмдері, теңіректік басқару жүйелерінің жинақталуы т.б.) интеллектуалдық технологиялардың математикалық аппаратымен қатар қолдану тиімді болатыны дәлелденді. Мұндай жүйелерді авторлар басқарудың гибридтік жүйелері (БГЖ) деп атаған.

Бесінші бөлімде бес күрделі технологиялық үрдістер үшін басқарудың гибридті жүйелерін құрудың әдістемесі көрсетілген.

Оқу құралының төртінші және бесінші – бөлімдері басқару жүйелерін жасаушыларға, сондай-ақ автоматтандыру және басқару мамандықтар магистранттары мен докторанттарына пайдалы.