Современные информационные технологии /1. Компьютерная инженерия

Аждер Т.Б.

Московский технологический университет, Россия

Применение формального концептуального анализа для решения задачи диагностики

Методы интеллектуального анализа данных (Data Mining) применяются для автоматического обнаружения эмпирических закономерностей и использования их при решении задач классификации, распознавания образов, прогнозирования и диагностики. Особенность этих методов состоит в их ориентации на задачи, для которых использование традиционных статистических методов вызывает большие затруднения.

Целью интеллектуального анализа данных является производство нового знания. К методам анализа данных относится формальный концептуальный анализ (ФКА). ФКА применяется к структурированию и формированию логических правил для установления причинно-следственных связей. Метод построения модели предметной области на основе интеллектуального анализа данных базируется на теории решеток Биркгофа.

Приведем пример построения решетки концептов для анализа причины отказа работы роторного оборудования. В таблице 1 задан формальный контекст K=(G, M, I), где G – множество причин отказа, M – их свойства, I – бинарное отношение между причинами и свойствами.

Таблица 1. Контекст к примеру

Атрибуты Объекты		При частоте 0..50Гц многократные скачки уровня СКЗ до 0,005 g	При частоте 0..50Гц разовые скачки уровня СКЗ до 0,006 g	При частоте 0..50Гц разовые скачки уровня СКЗ более 0,007 g	При частоте 0..50Гц разовые скачки уровня СКЗ более 0,018 g	При частоте 100..150Гц разовые скачки уровня СКЗ до 0,009 g	При частоте 100..150Гц разовые скачки уровня СКЗ более 0,007 g	При частоте 150..200Гц многократные скачки уровня СКЗ до 0,004 g	При частоте 150..200Гц разовые скачки уровня СКЗ до 0,006 g
		1	2	3	4	5	6	7	8
Состояние исправно	А		+			+	+	+
Разбаланс	Б		+	+	+	+	+	+	+
Искривление вала	В	+		+			+	+	+
Расцентровка осей	Г	+		+				+

На рисунке 1 изображена концептуальная решетка контекста.

Рисунок 1. Концептуальная решетка контекста

«определение причины отказа работы роторного оборудования»

Граф состоит из узлов, которые представляют собой концепты, и ребер, соединяющих эти узлы. Два узла и соединены тогда и только тогда, когда и нет такого концепта , что .

Каждый объект и атрибут введены в граф только один раз. Атрибуты и объекты располагаются вдоль граней графа, как своего рода наследование. Таким образом, высший элемент графа (верхние грани контекста) соответствует . Элемент основания графа (нижние грани контекста) соответствует . Для наглядности имена атрибутов отмечаются цифрами, а имена объектов отмечены буквами около узла графа.

По решетке можно проследить все свойства, которыми обладает та или иная неполадка роторного оборудования: это множество всех свойств, лежащих выше узла, помеченного названием поломки. Каждый узел решетки соответствует концепту.

Заметим, что если для всех объектов контекста, для которых справедливо некоторое свойство Х, справедливо также некоторое свойство Y, то импликация является истинной. Иными словами, если импликация истинна для контекста K=(G, M, I) и к любому объекту применим каждый признак из посылки Х, то к нему применим также признак из заключения импликации Y, где и .

Рассмотрев основные свойства и принцип работы формального концептуального анализа можно сделать вывод, что данный метод делая связи между понятиями (концепциями) явными служит для выявления причинно-следственных и диагностики технических систем при наличии неполной информации. При этом для расшифровки концептуальной решетки, получаемой в результате работы алгоритма, не требуется дополнительных знаний, т.к. она является довольно простотой и наглядной.

Литература:

1. Биркгоф Г. Теория решеток / Г. Биркгоф. – М.: Наука, 1984. – 337 с.

2. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Основные термины и определения. – М.: Изд-во стандартов, 1989.

3. Дюк В. Data mining / В. Дюк, А. Самойленко. – СПб, Питер, 2001. – 505с.