Ймовірнісна оцінка результатів інтерпретації даних та параметрів геофізичних досліджень

Abstract

Розроблено кейс-базовану методику набуття знань у ході імплементації діалогу «експерт - інтелектуальна система». Запропоновано стратегію темпорального представлення видобутих кейсів даних та знань про предметну область. Розроблено методику ініціалізації функції належності методом формальних оцінок кейсів, яка використовується для обробки результатів діалогу з групою фахівців з контенту. Застосовано розроблений формально-логічний апарат до обробляння кейсів реальних даних предметної області. Проаналізовано і узагальнено процес прогнозування вуглеводневих запасів інтелектуальною системою. Запропоновано практичну реалізацію архітектури бази кейсів інтелектуальної системи для прогнозування вуглеводневих покладів.Разработана кейс-базирующаяся методика получения знаний при имплементации диалога «эксперт- интеллектуальная система». Предлагается стратегия темпорального представления добытых кейсов данных и знаний о предметной области. Разработана методика инициализации функции принадлежности по методу формальных оценок кейсов, использующаяся для обработки результатов диалога с группой специалистов по контенту. Применен разработанный формально-логический аппарат к обработке кейсов реальных данных предметной области. Проанализирован и обобщен процесс прогнозирования интеллектуальной системой углеводородных запасов. Предлагается результат практической реализации архитектуры базы кейсов интеллектуальной системы для прогнозирования углеводородных залежей.The case-based method of acquiring knowledge during the implementation of the dialogue "expert-intellectual system" was developed. The strategy of temporal representation of the extracted case data and knowledge about the subject area is proposed. A method for initializing the membership function based on the method of formal case evaluations is developed, which is used to process the results of a dialogue with a group of content specialists. A formal logic has been developed to handle case data of real domain data. The process of prediction of hydrocarbon reserves by the intellectual system is analyzed and summarized. The practical implementation of the architecture of the case base of the intellectual system for prediction of hydrocarbon deposits is proposed.