Використання нечітких правил для подання знань в інтелектуальних системах нафтогазової предметної області

Abstract

В пропонованому дослідженні проаналізовано структуру реалізації знань в формі правил для інтелектуальних інформаційних систем нафтогазової предметної області, а також інформаційних систем на основі баз даних та знань. Поряд з існуючими формами подання чітких правил, правил з невизначеністю, правил з коефіцієнтами впевненості, обґрунтовано переваги використання нечітких правил з лінгвістичними входженнями. Визначено структуру формального підходу побудови інтелектуальних систем на основі нечітких множин з реалізацією механізму логічного висновку на основі методів та засобів нечіткої логіки. Структуровано функціональність етапу фазифікації вхідних чітких даних про нафтогазові об’єкти, оцінено складність організації процедури нечіткого логічного висновку, особливостей композиційних операцій та вибір методу дефазифікації результатів роботи інтелектуальної системи для їх виведення користувачеві в чіткій формі. Основною складністю реалізації інтелектуальних систем на основі нечіткого підходу виділено завдання вилучення знань в експертів нафтогазової предметної області, що гарантовано включає в себе фактор суб’єктивних оцінок. Вирішення даної проблеми пропонується шляхом побудови засобів контролю та розподілу структурованих і неструктурованих (слабоструктурованих) даних, виділення відповідних класів чітких та нечітких даних, забезпечення автоматичних методів генерації правил з лінгвістичними входженнями, побудови засобів перевірки бази знань на повноту та несуперечливість, а також використання методів верифікації функцій належності.

In the paper it is analyzed how to represent the structure of knowledge about oil and gas subject area in the form of rules for intelligent systems as well as databases or knowledge bases for information systems. The benefits of using fuzzy logic rules with linguistic entry, alongside with common approaches such as clear-cut rules, uncertainty rules, and rules with confidence factors, are reasoned. The formal approach to developing intelligent systems employing fuzzy sets and inference engine based on the methods and means of fuzzy logic is described. The fuzzification process of the input crisp data concerning oil and gas related objects is structured, difficulties of the output fuzzy inference making are defined, compositional operations features are described, choice of defuzzification method for intelligence system to present realistic and accurate output is proved. Since any knowledge is surely backed by subjective evaluations, extracting crisp knowledge from oil and gas subject area experts is defined to be the main challenge facing intelligent systems developing while employing fuzzy approach. Following ways to solve the investigated issue are offered: developing tools for structured and unstructured (poorly structured) data control and distribution; clear out sorting data into crisp and fuzzy; providing automated methods for generating linguistic rules of entry; developing tools for verifying knowledge bases as to their completeness and consistency; using the membership function verification.