Алгоритмізація бази знань при обслуговуванні легкових автомобілів
DOI:
https://doi.org/10.31649/2413-4503-2021-14-2-80-88Ключові слова:
автомобіль, мультиагентна система, case-система, агент, інтелектуальні системи, програмний продукт, діагностування, обслуговуванняАнотація
У статті розглянуто архітектуру концептуального моделювання бази знань, в результаті чого створюється модель предметної області у вигляді безлічі понять і зв’язків між ними. В основі цього підходу закладається поняття мобільного програмного агенту, який реалізується і функціонує як самостійна спеціалізована комп'ютерна програма або елемент штучного інтелекту.
Забезпечення можливості використання знань предметної області стало однією з рушійних сил недавнього сплеску в вивченні штучного інтелекту. Наприклад, для моделей багатьох різних предметних областей необхідно сформулювати поняття часу. Це уявлення включає поняття тимчасових інтервалів, моментів часу, відносних заходів часу і т.п. Якщо одна група вчених детально розробить базу знань, то інші можуть просто повторно використовувати її в своїх предметних областях використовуючи свою базу даних. Створення явних припущень в предметній області, що лежать в основі реалізації, дає можливість легко змінити припущення при зміні наших знань про предметну область.
Процес концептуалізації ТО і Р, в першу чергу, передбачає розробку баз в дослідних областях для формалізації і систематизації знань про характерні для цієї області сутностей та явищах. Тобто використовування понять з області технічного обслуговування несуперечливим чином по відношенню до теорій знань.
В кінцевому підсумку в роботі виконана актуалізація математичного моделювання, алгоритмізації та впровадження інтелектуальних систем у сферу технічного обслуговування, що допоможе автоматизувати процес діагностики та перевірки усіх систем автомобіля, полегшити попередження несправностей та вдосконалить процес обслуговування та модернізувати саму систему технічного обслуговування. Розглянутий в роботі підхід алгоритмізації бази знань стану автомобіля в кожний момент часу дає можливість скоротити час перебування автомобіля у сервісному центрі та значно зменшити затрати на проходження ТО при обслуговуванні легкових автомобілів.
Посилання
Бази знань інтелектуальних систем [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://lib.alnam.ru/book_bki.php?id=57 (дата звернення 01.11.2021).
Скворцов Н. А. Калиниченко Н. А. Ковалев Д. Ю. Концептуальное моделирование предметных областей с интенсивным использованием данных, ФИЦ ИУ РАН. – Москва, 2016. – С. 7 – 15.
Быстров И. И., Тарасов Б. В., Хорошилов А. А., Радоманов С. II. «Основы применения онтологии и компьютерной лингвистики при проектировании перспективных автоматизированных информационных систем» Системы и средства информации. – 2015. – С. 128 – 149.
Управление на базе мультиагентных систем. Информационные технологии в управлении предприятием [Электронный ресурс]. – Режим доступу: https://www.intuit.ru/studies/courses/13833/1230/lecture/24081 (дата звернення 01.11.2021).
В.П. Волков, В.М. Павленко, В.П. Кужель, «Дослідження агентного підходу контролю технічного стану транспортних засобів» Вісник Машинобудування та транспорту. №2(10), 2019. с. 16-23. DOI: https://doi.org/10.31649/2413-4503-2019-10-2.
В.П. Волков, В.М. Павленко, В.П. Кужель, Є.В. Калашніков «Аналіз програмного забезпечення для формування онтологічного простору обслуговування автомобілів» Вісник Машинобудування та транспорту. №2(8), 2018. – С. 15 – 24.
В.М. Павленко, В.П. Кужель, М.С. Хорін «Сутність автомобільної діагностики при впровадженні експертних систем» Вісник машинобудування та транспорту. №2(12), 2020 – С. 85-92 – Вінниця, DOI: https://doi.org/10.31649/2415-3486-2020-12-2. [8] В.М. Павленко, В.М. Мануйлов, В.П. Кужель «Сase-системи для розробки мультиагентної системи (МАС) в системі діагностування та технічного обслуговування автомобілів» Вісник машинобудування та транспорту. 1(13) 2021 – С. 87-93 – Вінниця, DOI: https://doi.org/10.31649/2413-4503-2021-13-1-87-93.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 152