WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 7 |

Хотя у нас перед глазами пример биологических ИУС, которые вполне успешно справляются с задачей кластеризации любых априорно неопределенных ПО. Встает вопрос: "Могут ли современные инженеры повторить результат естественно эволюционировавших ИУС " Рассмотрим демонстрационный пример комплекса "ПО-ИУС". Допустим, что в ПО всего три объекта: { ai, aj, ak }. Далее предположим, что при их попарном взаимодействии: (ai * aj ), (ai * ak ), (aj * ak ), порождаются процессы, которые в текстовой форме имеют вид: <МАК>, <ЛЕН>, <РИС>. Когда взаимодействуют все три объекта (ai * aj * ak ), то порождается процесс – <ДУБ>. Предположим, что эти четыре равновероятных процесса отображающихся в текстовых формах, сливаются в непрерывный символьный поток (ТФ), см. рис. 12.

ТФ) Этот демонстрационный пример полностью укладывается в предлагаемый в статье формальный аппарат и показывает достаточность ТФ для адекватного отображения в ИУС любых физических процессов ПО. В качестве некоторого бытового аналога данного примера можно предположить, что:

объекты – это шары, текстовая форма – это звук процессов их соударения, символьный поток – это непрерывный гул, порождаемый соударяющимися шарами.

aj ПО ИУС ЛЕН МАК Символьный поток СМАКРИСРИСМАКДУБЛЕН ДУБ "Генетич.

ak ai РИС программа" Закрашенный поток Рис. 12.

Минимально необходимая задача любой ИУС – сформировать "толковый" словарь кодовых последовательностей (структур) ПО и соответствующих им семантических образов ИУС, однозначно отображающих процессы ПО. Восприятие символьного потока (ТФ) должно быть без каких-либо пропусков, т.е. полностью покрывающим ("закрашивающим") весь символьный поток. Напомним, что в нашем случае, ИУС должна выполнить эту задачу самостоятельно на априорно неизвестной ПО.

Для приближения к реальности взаимодействия ИУС (биологических организмов) с ПО (внешней средой) и для формализации ряда определений информатики дополнительно введем некоторую "биологизацию" этого взаимодействия, которая будет заключаться в "энергетической" оптимизации процессов ИУС.

Для этого будем оценивать "энергетическое" состояние ИУС усреднено на 12-ти символьном (тактовом) интервале текстового потока (ТФ). Примем, что:

- время обработки одного символа ТФ в ИУС - один такт Т;

- "энергетические" затраты (E(O)) при распознавании на обработку одного образа равны -1Е;

- каждые 12 тактов в ИУС на "энергетическое" самообеспечение (E(N)) каждого образа словаря потребляется по -0,5Е;

- за каждый точно прогнозируемый символ текстового потока ИУС получает "энергетическое" подкрепление в +1Е.

Энергетический баланс ИУС на каждые 12 тактов определяется как:

Е+ = -12(обработка) -1/2N(хранение) + f(Т)(прогнозирование) где: N – число образов словаря ИУС; (7) Т – число прогнозируемых ИУС символов в ТФ Таким образом, задача ИУС заключается в том, чтобы в непрерывном потоке, с произвольных символов ТФ (t01, t02, …) сформировать словарь в N-образов, которые бы без разрывов закрашивали текстовой поток и, в соответствии с (7), максимизировали величину Е+, за счет прогнозирования будущих символом ТФ, см. рис. 13. Фактически, Е+ - эта величина характеризует эволюционный потенциал ИУС (см. выше).

Закрашенный поток АКР ИУС ПО МАКРИСРИСМАКДУБЛЕН ИСМ КД УБЛ t01 t02 tЕНД N … Рис. 13.

Результаты экспериментов. Первая структуризация словаря ИУС.

Начнем с самой простейшей ИУС. Процедура формирования словаря предельно упрощена, и ИУС строит односимвольные образы словаря (L=1), т.е.

размер образа не превышает одного символа: <М>, <А>, <К>, <Р>, <И>, <С>, <Л>, <Е>, <Н>, <Д>, <У>, <Б>.

При этом "энергетический" баланс данной ИУС на каждом символьном интервале потока, по 12 символов, будет следующим:

- затраты на распознавание 12 символьного интервала потока E(O) = -12E;

- затраты на обслуживание словаря ИУС каждые 12 тактов E(N)=12*(0,5Е-) = -6E;

- потенциальное преимущество от прогнозирования E(Т)=0E (т.к. образы состоят только из одного символа);

Итог: для односимвольного словаря E(O) + E(N) + E(Т) = -18E.

Вторая структуризация словаря ИУС. Усложним ИУС. Теперь образы словаря не должны превышать двух символов (L 2). Отметим, что при этом, в зависимости от начала разбиения символьного потока (t01, t02, t03, см. рис.13) на образы, ресурсные затраты ИУС могут существенно различаться. Среди них можно выбрать как минимальные, так и максимальные словари.

а) Минимальная форма словаря: <МА>, <К>, <РИ>, <С>, <ЛЕ>, <Н>, <ДУ>, <Б>:

- E(O) = -8E;

- E(N) = 8*(-0,5Е) = -4E;

- прогнозирование E(Т) = ((двухсимвольный образ = 1E) + (односимвольный образ = 0E))*4 = +4E, или по +0,5E на образ ИУС.

Итог а2): -4Е -8E +4E = -8E.

б) Максимальная форма (без перекрытия): <МА>, <КЛ>, <КР>, <КД>, <КМ>, <ЛЕ>,…, <БД>:

- E(O) = -20E;

- E(N) = 20*(-0,5Е) = -10E;

- прогнозирование E(Т) = +4E.

Итог б2): -20E -10E +4E = -26E.

В результате, для двухсимвольной структуризация словаря качество ИУС, а точнее, ее эволюционный потенциал лежит в интервале от -8E до -26E (и до бесконечности при дублировании или перекрытии образов).

При третьей структуризации словаря образы словаря не должны превышать трех символов (L 3).

а) Минимальная форма словаря: <МАК>, <РИС>, <ЛЕН>, <ДУБ>:

- E(O) = -4E;

- E(N) = 4*(-0,5Е) = -2E;

- прогнозирование E(Т) = (трехсимвольный образ = 2E)*4 = +8E, или по +2E на образ ИУС.

Итог а3): -4Е -2E +8E = +2E.

б) Максимальная форма (без перекрытия = 36 образов): <АКР>, <ИСР>, <ИСМ>, <АКД>, <УБЛ>, <ЕНД>, … <АКМ>:



- E(O) = -36E;

- E(N)=36*(-0,5Е) = -18E;

- прогнозирование E(Т) = +4E.

Итог б3): -36E -18E +4E = -50E.

В итоге, опять имеем множество различных словарей, с введенной нами "энергетической" мерой от +2E до -50E (и далее). Естественно, что минимальная форма словаря: <МАК>, <РИС>, <ЛЕН>, <ДУБ> наиболее эффективна для функционирования ИУС. Так как у ИУС всего четыре образа памяти, то затраты на их обслуживание при распознавании символьного потока минимальны. Минимальны как по вещественным ресурсам (всего четыре образа), так и по "энергетике" обслуживания и по времени обработки входных символов. При этом, по своей функциональности, минимальная форма словаря не уступает максимальной форме.

Четвертая структуризация словаря (размер образа не превышает четырех символов, т.е. L 4).

а) Минимальная форма словаря: <МАК>, <РИС>, <ЛЕН>, <ДУБ>.

Итог а4): -4Е -2E +8E = +2E.

б) Максимальная форма (без полного перекрытия = 48 образов):

<АКРИ>, <ИСРИ>, <ИСМА>, <АКДУ>, <ЕНДУ>, …, <АКМА>.

Итог б4) = -78E.

Пятая и другие структуризации словаря в нашей модели дают следующие значения эволюционного потенциала:

а5,6,7…): = +2E.

б5,6,7…): = -96E, -128E, … -.

Общий итог структуризации:

а) лучший итоговый эволюционный потенциал = +2E ;

б) худший = -E ! Рассмотренные нами результаты эксперимента показывают, что эволюционный потенциал ИУС обратно пропорционален размеру словаря. Это и очевидно, исходя из логики эволюции биологических организмов и развития технических систем. Минимальная форма словаря наиболее эффективна для функционирования ИУС как по времени, так и по всем другим значимым для ИУС ресурсам.

Анализ результатов эксперимента указывает, что размеры минимальных аj и максимальных вj словарей ИУС, отображающих символьный поток из ПО, соотносятся как минимум, как величины в первой и в третьей степенях:

o(N) и o(N3) (8) где: N – размер минимального словаря ИУС и исходного числа процессов в ПО Соотношение (8) позволяет строить множество несложных "вычислительных" процедур в ИУС, находящих минимальный словарь. Более точные оценки малого аj и большого вj словарей, в зависимости от длин ТФ процессов (), их числа (N) и длин образов (L) приведены на рис. 14.

ИУС МАКРИСРИСМАКДУБЛЕН АКР ИСР РИС t01 t02 tПО ИСМ ДУБ АКД МАК МАК УБЛ РИС N=ЛЕН N ЕНД ЛЕН … ДУБ АКМ min аj = N N2(L-1)= L/ + max бj N L=Рис.Из анализа проведенных экспериментов следует, что минимальная форма словаря ИУС может достигаться только при его гомоморфности структуре исходных процессов в ПО. Сформулируем достаточно очевидную теорему.

Теорема 1 (анализа): минимальная форма словаря ИУС может достигаться только при ее гомоморфности исходной структуре процессов в ПО.

Доказательство: Представим равномерно случайное формирование ТФ двумя посимвольно непересекающимися процессами А (t1,t2) и Б (t1+1,t3), см. рис. 15.

t1 t2 t2+1 tпроц. А проц. Б …УКЛОНУКЛОНЭРМИТАЖУКЛОНЭРМИТАЖ… образ А образ Б Рис.Предположим, что мы строим образы словаря на отрезках [t1, t2] и [t2+1, t3]. Два эти образа в ИУС имеют общую длину t3-t1+1, и так как символы образов различны, то данная простая линейная структура образов словаря, полностью закрашивающая поток ТФ, будет минимальна. Отметим, что при этом структура словаря ИУС гомоморфна структуре процессов ПО (см.

рис. 14).

Если же границы образов словаря будут сдвинуты хотя бы на 1 от t1, t2, t2+1 или t3, то возрастет количество образов словаря и его размер, и при этом, существенно уменьшиться эволюционный потенциал данной ИУС (см.

выше результаты эксперимента). При этом, естественно, что структура словаря ИУС уже будет отлична от структуры процессов в ПО. Таким образом, только словарь, гомоморфный структуре процессов ПО, полностью закрашивает поток ТФ, являясь одновременно минимальным и с максимально возможным эволюционным потенциалом, в соответствии с (7).

Утверждение теоремы 1 верно и для отображения сложных иерархических процессов ПО. Для установления данного утверждения заменим процессы-образы вышеприведенного доказательства иероглифами (номерами), переводя их в ТФ следующего уровня, и сводим задачу к уже рассмотренному доказательству. Тем самым доказывая справедливость утверждения теоремы 1 и для иерархических сложных процессов ПО, см. рис. 16.

ИУС Подл. Сказ. Допол.

ПО …ДА КОЛЯ ЛОВИТ РЫБУ СА… {…}{…}{…} Подл. Сказ. Допол.

иерархическая структура {…}{…}{…} словарей образов иерархические процессы Рис. 16.

Для построения гомоморфного отображения (словаря ИУС) в соответствии (7) и условием (8) можно использовать достаточно широкий набор разнообразных методов и вычислительных алгоритмов. Результаты многочисленных экспериментов подтверждают этот вывод. Так, строя минимальный словарь на символьных потоках, например, на конкретных ТФ: , легко находятся исходные слова-процессы: , , , ; - на потоке <ДОМЗЕБРЫСКИТНАДОМДОМВНАДОМВСКИТВНАСКИТВВЗЕБ РЫ>, правильно выделяются слова-процессы (семантические единицы) ПО:

<ЗЕБРЫ>, <СКИТ>, <ДОМ>, <НА>, <В>, из которых и был сформирован этот поток ТФ. Отметим, что из ТФ, полученной из предыдущей ТФ, сдвигом текста ее алфавита А в кодах ASCII на +1 <ЕПНИЖВСЬТЛЙУОБЕПНЕПНГ ОБЕПНГТЛЙУГОБТЛЙУГЖВСЬОБГОБ>, были выделены те же самые семантические единицы, но также сдвинутые на +1 в новой нотации (<ИЖВСЬ>, …, <Г>,).





Из теоремы 1 следует и объяснение явления "единогласия" биологических ИУС по кластеризации окружающего мира на отдельные образы, см.

рис. 10. Минимальные структуры образов в различных биологических ИУС(НСС), построенные на одной и той же ПО, оказываются топологически эквивалентными на уровне причинно-следственных подструктур. Поэтому они и "понимают"друг друга в кластеризации окружающего мира, т.к. это объективный процесс. К тому же, минимальный словарь дает ИУС эволюционные преимущества. Вообще, принципы минимизации затрачиваемых материальных ресурсов (вещество, время, энергия), при максимизации прогностического отображения внешней среды (ПО) – это основной принцип направленности эволюции ИУС. Который совпадает по направленности с эволюционным потенциалом (см. выше).

Естественно, что автокластеризация открывает большие перспективы и для перехода разработки технических информационных систем с обманчиво легкого "контрабандного" пути (см. рис. 11), на проверенный биологической эволюцией, - нейросемантический (см. рис. 10).

Под технической информационной системой мы будем понимать систему, у которой раз и навсегда заданна целевая функция "поведения" (функционирования). Для ИС - целевая функция постоянна и не зависит от времени и пространства. Например, ИС – замок и ключ. В отличие от ИС у ИУС имеется возможность модификации целевой функции в зависимости от последовательности ситуаций (процессов) и их контекста (траектории) при взаимодействии ИУС с ПО. При этом, полное число возможных вариантов состояния ИУС не может быть опробовано (пройдено) за время существования Вселенной, т.е. ИУС не детерминированная строго система. В качестве примера ИУС можно привести адаптивную систему распознавания образов.

Свойство гомоморфности, вытекающее из теоремы 1, открывает широкие перспективы по автоматизации построения баз данных и АСУ для сложноструктурированных крупномасштабных и априорно неизвестных ПО. А это один из трудоемких этапов в процессе существующих технологий построения автоматизированных систем управления (20-30%% от стоимости АСУ). Т.е., эксплуатируя соотношения (7) и (8), можно быстро и дешево проводить автоматический анализ структуры ПО, для разработки и постройки автоматизированных систем управления, см. рис. 17.

Номера Предметная область слоев НСС N-элементы Связи Алгоритм Семантика, тексты ПО, "0" "1" содержание процессов НСС 1 2 3 4 5 Текстовая форма Номера элементов в слоях Рис. 17.

Нейросемантическая форма представления информации (НСС). Как уже было показано, на ТФ можно построить минимальный покрывающий ее словарь. Если же закрашенные участки ТФ заменить индексами (номерамиименами), соответствующих им образов словаря, то получим новую, более короткую ТФ2. Строя аналогичным образом новый словарь на ТФ2 и, заменяя ее индексами, получим ТФ3, и т.д., пока длина ТФm не будет равна 1. В результате, исходная ТФ превращается в структуру иерархически взаимосвязанных словарей, которую мы назвали нейросемантической структурой (НСС). Исходная ТФ и НСС взаимопереводимы, но НСС обладает большей информативностью [7].

Как пример, на рис. 17 показана ТФ и соответствующая ей НСС. Если представить, что все возможные процессы изучаемого объекта преобразуются в ТФ и затем переходят в НСС, то в НСС мы получаем препарированную причинно-следственную семантическую модель произвольного исследуемого объекта. Допустим, что исследуемый объект - это некое предприятие. Тогда в многодольном иерархическом графе (НСС), мы находим подписанные в алфавите А (A={0,1}) объекты-процессы с понятным для нас смыслом.

Например, вершина №1 слоя №1 <01>, а вершина №1 слоя №2 <0110> и этот образ-процесс входит в вершины (образы-процессы) №1, №2 и №4 слоя №2 НСС. Допустим, что для специалиста данной ПО это значит, что "продукция" <0110> поступает в "цеха" №1, №2 и №4, и т.д. Т.е. все, что было отображено в ТФ, для специалиста переходит в графовую модель НСС. И эта большая часть работ по автоматизации, причем она выполняется оперативно и автоматически. На НСС, как гипертекстовом графе [16], пользовательспециалист может надстроить топологическую копию, но уже с интересующими его операциями (например, сбор в список образов-процессов слоя №- будет "номенклатурным списком продукции данного предприятия", а сложение значений определенных образов-процессов, - "суммарный выпуск продукции данным предприятием" и т.д.) и АСУ данного предприятия готова к эксплуатации.

НСС – это пример формального преобразования статистических (количественных) характеристик ТФ, отражающей процессы в ПО, в качественно новую форму – причинно-следственную структуру образов-процессов ИУС.

Алгоритм этого преобразования эффективно выполняется на нейроподобных N-элементах [7,9,10]. В результате его работы физические процессы ПО через ТФ целостно переходят в НСС, в которой каждый процесс, в зависимости от своего уровня сложности, отображается соответствующей вершиной (N-элементом, см. рис. 17) определенного иерархического уровня НСС. Т.е.

формируется взаимнооднозначное соответствие:

Процесс ПО (ЭСЕ) N-элемент (образ НСС) (9) И так как физический процесс – это семантическое понятие (если он значим для ИУС, то он обязательно имеет имя), и он отображается в нейроподобных N-элементах НСС [7], то эта структура и называется нейросемантической формой представления информации.

Хотя в рамках поставленной перед нами задачи, нас будет интересовать только свойство (9) - взаимно-однозначная локализация семантических единиц в физических объектах, но это свойство лежит в основе всего направления, названного нейросемантикой.

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 7 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.