к.т.н. Крючин О.В.

Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина, Россия

Разработка программного комплекса, использующего в качестве интеллектуального ядра аппарат искусственных нейронных сетей

В различных предметных областях часто возникают задачи для решения которых рационально использовать информационные системы (ИС) построенные на основе накопленной базы знаний о рассматриваемой задаче. Формирование такой базы знаний происходит при совместной работе пользователей и эксперта (специалиста в исследуемой предметной области задачи). При последовательном вводе информации пользователями (входные данные задачи) происходит ее оценка экспертом, при этом определяются соответствующие выходные состояния задачи. Таким образом, происходит накопление базы знаний о рассматриваемой задаче до необходимого объема. Затем происходит построение интеллектуальной модели задачи. Моделирование осуществляется с помощью построения и обучения искусственной нейронной сети (ИНС) на основе накопленных данных [1]. По мере поступления новой информации в базу знаний полученная интеллектуальная модель задачи совершенствуется. При накоплении некоторого критического объема базы знаний построенная модель способна самостоятельно определять решение задачи.

Бизнес-методы, реализующие описанную выше технологию могут быть разделены на несколько групп: установка моделируемого объекта, добавление новой строки обучающей выборки, построение ИНС-модели, обновление (дообучение) ИНС-модели и вычисление выходных данных модели от входных. При этом развернутый список бизнес-методов выглядит следующим образом:

· добавление нового пользователя - вносятся ФИО, логин, пароль, город,

· электронная почта и права доступа (пользователь или оператор);

· изменение прав доступа пользователя;

· удаление пользователя;

· вывод списка пользователей;

· добавление нового объекта исследования - вносятся название, описание, тип ИНС, задается количество входных и выходных параметров и их названия;

· редактирование объекта исследования - могут изменяться название, описание, тип ИНС, задается количество входных и выходных параметров и их названия;

· ввод новой строки обучающей выборки (входные и выходные данные);

· ввод новой строки входной обучающей выборки;

· установление в соответствие входной строки обучающей выборки выходной;

· вывод списка объектов исследования конкретного оператора;

· проведение экспертизы - вводятся входные параметры и номер объекта, выдаются значения выходных параметров;

· начало построения ИНС-модели для объекта.

·
Рис. 1. Архитектура информационной системы.

Программный комплекс, архитектура которого представлена на рис.1., состоит из 6 подсистем:

· Manager — подсистема управления [1];

· ANN-Builder — подсистема построения ИНС-модели [1-3];

· ANN-Executor — подсистема эксплуатации ИНС-модели;

· DB — подсистема хранения информации (база данных) [5];

· User-Mediator — подсистема взаимодействия с пользователями [6];

· Logger — подсистема сбора логов.

Для взаимодействия компонентов комплекса используются сообщения, передаваемые в формате CrVF (CreoVector Format). Сообщения, передаваемые между компонентами системы и интерфейсной частью состоят из конфиг-слов, разделенных символом «;». Каждое такое конфиг слово представляет собой пару ключ-значение (key=value). Значение конфиг-слова может самоявляться конфиг-словом, в этом случае служебные символы («=» и «;») экранируются.

Например, параметры запуска компоненты DBInteractor представляют собой набор конфиг-слов:

db=host\=127.0.0.1\;port\=5432\;login\=start\;password\=Rjj0Hvbel\;dbname

\=start;

port=3428

Как можно видеть, здесь значение конфиг-слова с ключем db представляет собой набор конфиг-слов (host, port, login, password, dbname). Поскольку они содержатся в значении конфиг-слова, то служебные символы экранируются.

Таким образом, разработана целостная интерактивная система, состоящая из взаимосвязанных компонентов, позволяющих осуществлять построение нейросетевых систем.

Литература

1. Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А., Крючин О.В., Квашенкин Д.О., Неудахин А.В. Автоматизированная технология и программно-технологический комплекс для построения экспертных систем с интеллектуальным ядром, основанным на нейросетевых моделях, поддержкой распределенного ввода данных и параллельных вычислений // Вестник Тамбовского Университета. Серия: Естественные и технические науки, - Т. 17, Вып. 3 – С. 948-978.

2. Крючин О.В., Арзамасцев А.А, Королев А.Н., Горбачев С.И., Семенов Н.О. Универсальный симулятор, базирующийся на технологии искусственных нейронных сетей, способный работать на параллельных машинах. // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. – Тамбов, 2008, Т. 13. Вып. 5. С. 372 – 375.

3. Крючин О.В. Экспертная система, базирующаяся на технологии искусственных нейронных сетей, способная к использованию внутри программного комплекса // Актуальные проблемы современной науки и образования. Естественные науки: Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Т.I. — Уфа: РИЦ БашГУ, 2010. – 336 с. C. 26-29.

4. Крючин О.В., Вязовова Е.В. Использование обучающей и расчетной выборки при построении моделей искусственных нейронных сетей универсальной моделирующей системой CrVSIS // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. 2014. – Т. 19, Вып. 2 – С. 600-603

5. Крючин О.В., Арзамасцев А.А, Вязовова Е.В., Квашенкин Д.О. Разработка интерфейса для универсальной моделирующей системы, базирующейся на аппарате искусственных нейронных сетей // Электронный журнал «Исследовано в России», 014/130905 , стр. 195-208, 2013 г. // Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2013/014.pdf , свободный. - Загл. с экрана.

6. Крючин О.В. Информационная система и функционирование ее компонентов согласно технологии SaaS // Электронный журнал «Исследовано в России», 009/130527 , стр.131-146 , 2013 г. // Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2013/09.pdf , свободный. - Загл. с экрана.