ний. В статье были рассмотрены принципы представления и использо-
вания информации, собираемой с датчиков, для анализа свойств пото-
ков и свойств мультиагентной системы, обрабатывающей эти потоки.
Проверка свойств осуществляется путем запросов к базам знаний (он-
тологиям). Онтологии хранятся не обязательно централизованно. Они
могут быть распределены по агентам, каждый из которых отвечает за
свою часть анализа свойств потоков или мультиагентной системы. Для
формирования онтологий предлагается использовать нечеткое модаль-
ное ситуационное исчисление. Все свойства представляются на языке
этого исчисления как теория, ответ на запросы является выводом в
этом исчислении.
Изложенные принципы были частично апробированы в описанной
мультиагентной системе анализа потоков.
Настоящая работа частично была выполнена по теме “Интегри-
рованный телекоммуникационный узел сбора, обработки и анализа
телеметрической информации для удаленного предоставления резуль-
татов анализа службам городского хозяйства” в рамках государствен-
ного контракта на выполнение работ по федеральной целевой про-
грамме “Интеграция науки и высшего образования России на 2002–
2006 годы”.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. E s t r i n D., G o v i n d a n R., H e i d e m a n n J., K u m a r S. Next century
challenges: Scalable coordination in sensor networks. ASM MOBICOM, 1999.
2. B o n n e t P., G e h r k e J. E., S e s h a d r i P. Towards sensor database
systems. ASM Mobile Data Management. 2001.
3. A k y i l d i z F., S u W., S a n k a r a s u b r a m a n i a m Y., Cayirci E. A servey
on Sensor Networks / Ieee Communication Magazine, August 2002, p. 102–114.
4. Д е в я т к о в В. В., М а к - К о р м и к М. Формирование алгоритмов
управления по элементам их поведения / Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Серия “Приборостроение”. – 1995. – № 1. – C. 14–23.
5. Д е в я т к о в В. В., Р у м б е ш т В. В. Динамическое прогнозирова-
ние и распознавание ситуации на основе аппарата нечеткой логики и конечно-
автоматной модели представления временных последовательностей / Вестник
МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия “Приборостроение”. – 1995. – № 1. – C. 66–74.
6. Д е в я т к о в B. В. Онтологии и их применение / Программные продукты и
системы. – 2000. – № 3.
7. Д е в я т к о в В. В. Системы искусственного интеллекта. -М.: Изд-во МГТУ
им. Н.Э. Баумана, 2001. – 350 с.
8. Д е в я т к о в В. В. Р у м б е ш т В. В. Нечеткое модальное ситуационное
исчисление для анализа сложных объектов / Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Серия “Приборостроение”. – 2001. – № 3. – C. 3–22.
9. Д е в я т к о в В. В. Мультиагентное иерархическое распознавание на основе
нечеткого ситуационного исчисления // Тр. ИПУ РАН. – Т.ХХ. – 2003. – С. 78–99.
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2005. № 4 83
