Моделирование рассуждений когнитивного агента на основе неклассических логик

Целью работы было создание логической системы, объединяющей в себе концепции активной логики и логического программирования, для формализации мета-рассуждений когнитивного агента, решающего задачи в условиях жёстких временных ограничений, а также разработку новых методов вывода для неклассических логик, таких, как индуктивные логики (обобщение), вывод на основе прецедентов, вывод с аргументацией. При выполнении НИР было выполнено следующее. Разработан формализм расширенных шаговых теорий активной логики, позволяющий анализировать процессы, протекающие во времени. Доказаны полнота и семантическая непротиворечивость данной логической системы, которая подходит для решения проблем управления сложными объектами. В рамках создания систем Активной Логики разработан и программно реализован прототип Решателя для Расширенных Шаговых Теорий логики высказываний, получено свидетельство о государственной регистрации программного комплекса. Нечеткие рассуждения когнитивного агента реализованы на основе пропозициональной логики LE, использующей систему нечетких оценок. Предложен метод логического вывода для введённой логической системы, доказаны её полнота и состоятельность. В основе процедуры вывода в логической системе LE, использующей систему нечетких оценок, положена теория аналитических таблиц. Разработаны метод и алгоритм обобщения, использующий нечеткие деревья решений. Алгоритм UD3 строит обобщенные понятия на основе анализа больших массивов данных, содержащих зашумленные, неполные, противоречивые данные. Алгоритм реализован программно, получено свидетельство о государственной регистрации программного комплекса. Предложена онтологическая модель для успешного выбора прецедентов в системе Case-Based reasoning. Онтологическая модель представляет собой иерархию концептов онтологии, и диагностики сложных технических объектов и позволяет успешно извлекать прецеденты а также формировать решения на их основе. Предложенная онтологическая модель прошла проверку на примере решения задачи классификации медицинских данных, представленных в структурированном виде. Онтологический подход использовался при создании иерархии когнитивных образов в задаче диагностики патологий зрения (сетчатки) на основе анализа электроретинограмм. На построенной онтологии была организована система нечеткого вывода с использованием нечетких продукционных правил. На основе разработанных методов и алгоритмов выполнена реализация модели когнитивного агента – цифрового сотрудника (ЦС), использующие накопленный опыт, представленный в Базе прецедентов. Организация обращений пользователей к Цифровому сотруднику и их взаимодействия потребовала создания средств, методов и алгоритмов хранения и обработки темпоральных прецедентов. Механизм принятия решений ЦС продемонстрирован на примерах работы ЦС в Системе управления задачами и заявками и в системе Дистанционного обучения, где ЦС реализует механизм поддержки человека – преподавателя (Цифровой ассистент). Таким образом, при выполнении проекта были реализованы эффективные механизмы поиска решений на основе накопленного когнитивным агентом опыта, предложена система оценок для нечётких утверждений с целью поддержки методов логического и абдуктивного выводов, предложены методы разрешения конфликтов и противоречий в системах нечётких утверждений. Разработана база знаний когнитивного агента, включающая прецеденты и поддерживающая механизмы рассуждений на основе накопленного опыта. Пополнение такой базы знаний требует использования методов и алгоритмов обобщения, поэтому созданы и реализованы алгоритмы обобщения, позволяющие эффективно обрабатывать данные при неоднозначных значениях отдельных показателей. Получены два свидетельства о Государственной регистрации программных систем. Разработанные методы и алгоритмы реализованы программно, экспериментально подтверждена их эффективность. Созданные методы и алгоритмы способны обеспечить построение высокопроизводительных интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР) реального времени, ориентированных на открытые и динамические проблемные области.