Моделирование процессов управления замедлителями на основе композиционных цепочек нечеткого вывода

Накладывая необходимые в конкретной ситуации ограничения на характер формирования групп веб-адресов, разбиваем гиперграф H на множество кластеров

, ,

исключаем.

Полученный в итоге гиперграф содержит кластеры веб-адресов, вызываемых совместно при схожих и связанных между собой транзакциях. На их основе происходит выдача рекомендаций пользователям.

Выбор метода кластеризации - транзакции или обращений - зависит от сферы торговой деятельности продавца, структуры веб-сайта и поставленных задач.

1. Cooley, R., Srivastava, J., Mobasher, B. Automatic personalization based on web usage mining // TR99-10, Department of Computer Science, Depaul University, 1999.

2. Anderberg, M.R. Cluster Analysis for Applications // New York: Academic Press, Inc., 1973.

3. Han, E.-H., Karypis, G., Kumar, V., Mobasher, B. Clustering based on association rule hypergraphs // Proceedings of SIGMOD’97 Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery, May, 1997.

УДК 658.512

CM. Ковалев, A.H. Шабельников

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ ЗАМЕДЛИТЕЛЯМИ НА ОСНОВЕ КОМПОЗИЦИОННЫХ ЦЕПОЧЕК НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА

Сортировочная горка является одним из наиболее сложных объектов автоматизации среди современных транспортных систем. Это вызвано рядом причин, главной из которых является высокая степень ответственности и сложности процессов управления замедлителями на тормозных позициях (Т.П.).

В работе предпринята попытка формализации действий горочного оператора в виде нечеткой моделирующей системы с целью выявления решающих правил для

. -венного использования классической схемы нечеткого регулятора в силу существенной нелинейности системы и изменчивости ее параметров во времени.

Основным критерием работы регулятора является такое "вытормаживание" отцепа в тормозной позиции замедлителем, при котором он свободно "докатывается" до ближайшего отцепа на пути следования при допустимой скорости соударения. Главными факторами, влияющими на процесс торможения, являются: скорость входа в ТП, длина отцепа, вес отцепа, расстояние между соседними отцепа.

путем последовательного включения одной из допустимых ступеней замедлителя,

C — C2,...,cn }, каждый элемент которого представляет собой набор совме-

стно вызываемых веб-адресов.

Связность вершин в кластере определяем как

ЛИТЕРАТУРА

.1. S - , -

временная шкала.

Степень вытормаживания отцепа на j - ом временном сегменте интервала Т определяется включенной ступенью торможения Sj И временем ее включения tj. Поэтому процесс регулирования во времени можно представить в виде вектора управления:

Ui = ((Si1 ti1), (Si2 ti2), ... (Sin tin)).

Анализ работы горочного оператора выявил в его действиях два уровня

: . общая оценка сложившейся ситуации, в соответствии с которой весь интервал регулирования разбивается на несколько временных отрезков, внутри которых действия оператора описываются достаточно стабильными правилами - эври-. -, , характеризуют зоны захвата отцепа, зону наблюдения и зону заключительного .

тактическим соображениям, причем применяемая ступень торможения Si и ti , -торов, зависят от степени замедления отцепа V в ТП.

С учетом сказанного было принято решение формировать модель регулирования в виде композиции двух уровней. На нижнем уровне она описывается классическим нечетким регулятором, определенным для каждого из временных интервалов т = [tH tK]. В основу построения регулятора положена система , .

"Если L

где L(V) - лингвистическое значение текущего замедления; L( P) - лингвистическое описание условий торможения; L(At,S) - лингвистическое описание управления, характеризуемое ступенью торможения S и временем её включения At.

композиционного вывода [1], модернизируя её на случай условного нечеткого

множества с целью учета условия L( P). В итоге приходим к нечеткому отображению

где V/ P - численное значение замедления V отцепа при условии численных

значений условий торможения P; S э s - значение используемой ступени замедлителя; Т э t - время включения ступени замедлителя.

т , (2) -

менного интервала т = (tH , tK) всей дискретной шкалы Т.

(2) S

для произвольного временного сегмента т нечеткое решение, пораждаемое

условиями L(V), L( P). Обозначим такой нечеткий регулятор через R (т).

- .

Как было отмечено выше, он базируется на первоначальном разбиении общего интервала торможения Т на несколько временных сегментов, например для конкретности на три сегмента Т1, т2, т3. На каждом из этих интервалов действия горочного оператора описываются соответствующим нечетким регулятором

R (т1 ). Поэтому для комплексного моделирования всего процесса торможения

необходимо "привязать" регуляторы R (т1 ) к единому интервалу Т на дискретной временной шкале. При этом необходимо учитывать как длительности , . каждого из временных сегментов т1 характеризуется нечеткой оценкой длительности Ьт1(и), определенной на целочисленной шкале N (п е М дискретов времени. Понятно, что изменение значения п прямо пропорционяльно изменению длительности временного сегмента, а следовательно для произвольного сегмента т = (1 | с границами 1 1 (1 < 1 справедливо соотношение Ь(1 1 ) = Ь(п), где п = 1 1 Это означает, что каждая из нечетких оценок Ьт1 (п) индуцирует в пространстве Т х Т нечеткое отношение длительности

RL ткъ | = ь

где Ь (1 - У - нечеткая оценка длительности временного сегмента (1 ^).

Пусть общий интервал регулирования Т состоит из трех следующих друг

т1 , т2 , т3 -

ностей Ьть Ьт2,

Ьт3 соответственно. В пространстве Т х Т определим композицию нечетких отношений

= ЯЬ т о RL т2 о RL т3 ,

где ЯЬ т 1 - нечеткое отношение длительности, определяемое в соответствии с

(3).

Используя принцип динамического программирования и замечательное свойство операции максиминного произведения можно показать, что композиционная цепочка (4) для любого интервала (^ ^) е Т х Т характеризует такое его подразбиение на три сегмента, при котором все они в наилучшей степени соответствуют своим нечетким оценкам длительности.

Для завершения процесса комплексного моделирования остаётся "наве-" (4) (2),

действия оператора на каждом из временных сегментов т1. Наиболее естественным представляется использование для этих целей операции нечёткого пе-.

нечеткого вывода

Я =

Предложенная композиционная модель нашла практическое применение в одной из подсистем горочной автоматизации, при моделировании во времени действий горочного оператора в ходе роспуска состава. Эта задача решалась с целью выявления устойчивых классов технологических ситуаций и разработки решающих правил автомата-регулятора.

ЛИТЕРАТУРЫ.

1. Карелин В.П. Ковалёв СМ. Метод построения модели, имитирующей алгоритм поиска управляющих решений оператором. // Изв. АН СССР. Техн.киберн. - 1983. -Вып.5.

УДК 621.391

С.М. Ковалёв

ИДЕНТИФИКАЦИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ НЕЧЁТКОГО

КОМПОЗИЦИОННОГО АНАЛИЗА ИХ ВИЗУАЛЬНЫХ ОБРАЗОВ

В настоящее время сложилось устойчивое мнение о том, что наиболее информативные признаки речевого сигнала заложены в его спектральном описании [1]. Опираясь на результаты эксперементальных исследований, автор предполагает, что с позиции выявления системы инвариант необходима более "грубая" визуализация, которая наиболее устойчива к возможным искажениям и помехам в речевом сигнале. Такую визуализацию можно провести на основе ЛПК-аншгаза, в результате которого выявляется набор коэффициентов а1 моделирующего фильтра. После решения характеристического уравнения а^-1 + а27-2 + ... + а^-п = 0 получаем комплексные корни, характеризующие мгновенное состояние голосового тракта. Они несут информацию о центральных частотах фильтра, моделирующего . - -

кость, получаем визуальный образ речевого сигнала. На рис. 1 приведен визуальный образ слова "ноль", на котором помимо названных центральных частот фильтра, перпендикулярными отрезками показаны интенсивности соот-.

Визуальные образы являются исходным материалом для экспертного анализа и выявления семейства инвариант в ре.

осуществляется грубое разбиение интервала анализа на несколько временных сегментов. При этом главным критерием разбиения является стабиль-

ность поведения формантных траекторий на сегменте.

Число таких сегментов для рассматриваемого словаря не превышало пяти. Длина сегмента для одной и той же морфемы колеблется достаточно в широких пределах в зависимости от темпа речи и характера произнесения. Количество таких сегментов характеризует ядерность слова и от реализации к реализации не меняется. Второй уровень анализа связан с оценкой образа внутри каждого из сег-

Рис.1 Визуальный образ слова "ноль" с выделением сегментов, формант и га интенсивностей