观控存储系统
专利汇可以提供观控存储系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及因特网或局域网的网络建设,是一种高级智能 网站 的核心技术 支撑 系统;具体涉及“化模糊为明晰”及其优化的观控技术的应用。本发明是运用泛系观控技术研制成的观控存储系统,旨在克服 现有技术 难以处理一般模糊系统的缺憾,强化完善网络功能,促进泛系观控技术的应用和发展,简化优化人们的所观所控,增进人类特别是相对弱势群体的智能、文明和幸福。观控存储系统主要包括观控寄存器和观控 数据库 ,以及由此形成的观控效应集。，下面是观控存储系统专利的具体信息内容。
1、一种观控存储系统(1)，其特征主要包括：观控数据库(2)、 观控寄存器(3)，以及由观控数据库(2)和观控寄存器(3)形成的观控效 应集(4)；
①运用隶属度公式F(I)＝Ln(max{I}+2-I)/Ln(max{I}+1)之方法 论及运算法则(式中，I是定性序，F(I)是第I个成员的隶属度)，实现(十进 制)定性定量转换；
②运用基于“比较收益”和隶属度公式F(I)之方法论及运算法则，评价广 义系统、广义关系；运用基于“离散度”和隶属度公式F(I)之方法论及运算 法则，评价广义系统、广义关系；运用风险熵与风险的强相关性，评估广义系 统、广义关系；
③基于①和②建立的数据库、寄存器、任何存储系统或其它系统。
2、实施权利要求1所述的观控存储系统的步骤，其特征是：
①储备有关原始信息成为观控数据库(2)；
②由用户动态地按模糊及自然方式输入观控权重序；
③把观控权重存入观控寄存器(3)；
④规范化处理原始资料，储存于观控数据库(2)；
⑤对观控权重进行定性定量转换，储存于观控寄存器(3)；
⑥计算“比较收益”(GBC)、“离散度”即风险(RISK)、最大熵(TI)、自由 信息(FI)、约束信息(BI)；
⑦对每个观控对象按揭示的GBC、RISK、TI、FI、BI给予足够确切的综合评 价；
⑧输出结果给因特网，供用户选用；
⑨利用观控存储系统作虚拟观控实验，直到足够“必要、可行、有效、乐 意”。
本发明涉及因特网或局域网的网络建设，是一种高级智能网站的核心技术 支撑系统；具体涉及“化模糊为明晰”及其优化的观控技术的应用。
据查询中国专利检索中心，有“数据存储系统”、“信息存储系统”等90种 存储系统已申办专利。已申办专利的存储系统都不具备本发明观控存储系统 (GKSS＝GuanKong Storage Systems)所独有的观控功能。至今，包括世界上 最先进的厂商研发的存储系统，都没有观控存储系统(GKSS)特有的观控功能。 所谓“观”，是指有意识有目的地感受、获取信息的动态过程及其功能表现；所 谓“控”，是对如何“观”和“观”的结果的处理进行恰当巧妙的控制。映射重 复地“观”与“控”的观控存储系统(GKSS)具有“化模糊为明晰”及其优化 的观控功能。
本发明是运用泛系观控技术研制成的观控存储系统(GKSS)，旨在克服现有 技术难以处理一般模糊系统的缺憾，强化完善网络功能，促进泛系观控技术的 应用和发展，简化优化人们的所观所控，增进人类特别是相对弱势群体的智能、 文明和幸福。
本发明的目的是这样实现的：从功能结构上看，观控存储系统(GKSS)主 要包括两大部分：观控数据库(GKD＝GuanKong Database)和观控寄存器(GKR ＝GuanKong Registers)，并由观控数据库(GKD)和观控寄存器(GKR)形成观 控效应集(GKES＝GuanKong Efficacy Set)。
从过程步骤上看，利用观控存储系统(GKSS)作为虚拟的观控实验室，可 以按给定的条件观控所论对象的优选序；可以按希望达到的某一目标或多个目 标，反求所必需的环境条件；还可以按最优目标优选最佳对象和与其相匹配的 最佳环境及其运行机制。
本发明具有以下优点和积极效果：
第一，观控导向方式可适应一般观控主体、观控对象、观控背景的需要， 观控导向软件是按“必要、可行、有效、乐意”多维目标的要求设计研制的，可 辨识和测度一般难以把握的模糊信息(如“真”、“善”、“美”的程度及其可信度)。
第二，在收敛处理离散信息的同时，切实遵循实验心理-物理学(物理刺 激量的变化引起心理量的变化)，简便有效地进行定性定量转换，在充分利用显在 的频数信息的同时巧妙利用潜在的具有泛序性的权重信息，使观控模型向实际原 型足够逼真地逼近。
第三，观控软件充分利用“评价者在评价他人他事他物的同时也在表现自 身”的“自动连锁机制”，揭示其观控水平，不断调整优化观控机制。
第四，利用观控存储系统(GKSS)之观控寄存器(GKR)和观控数据库(GKD)， 易于实现(映射)所论对象系统的抽象功能结构的显生(即泛优)。对于现实中居 多的模糊系统，观控目标是一组抽象符号s1，s2，…sn，其中每个目标都被赋予软 权重和硬权重，其值可存、可取、可调。通过简单的定性排序与定量转换，模糊 系统便成为一个明晰的工程系统；而通过改变所用寄存器的值，我们便可以“微 调”模糊系统，正如微调极高密度磁记录硬盘的PRML(Partial Response Maximal Likelihood)通道一样。
第五，应用观控存储系统(GKSS)揭示的信息简洁明了，确实能映射所论 对象系统的内在结构和绩效。可向期望的境界——“感庶物之机、悟万律之理、 索浮沉之秘、扬百家之义”——无限逼近。
下面结合附图和实例详细说明：
图1为观控存储系统(GKSS)的功能结构框图。
图2为“离散度”即风险(Risk)与约束信息(BI)的对应关系。
图3为不同观控对象(产品代码Hi，i＝1，2，3，4)的比较收益(GBC)。同时 还揭示了不同观控对象随观控权重(Wj，j＝1，2，……，6)的不同导致比较收益(GBC) 不同。
图1中：1—观控存储系统，2—观控数据库，3—观控寄存器，4—观控效 应集。
由图1可知，本发明观控存储系统(GKSS)1由观控数据库(GKD)2和观 控寄存器(GKR)3支撑，并由观控数据库(GKD)2和和观控寄存器(GKR)3 形成观控效应集(GKES)4。
这是观控存储系统(GKSS)独有而已申办专利的存储系统所没有的。其技 术Know-how包括泛对称、泛联想、泛模拟、泛协调、泛显生及优观、优设、优 选、优控等“要害在‘度’”的全新的技术和方法。
泛对称——遵循“变化中的不变和少变性”，将原始的、大致界定的模糊信 息进行规范化处理，形成与实际系统相映射的标准信息。
泛联想——新的观控，联想已进行的同类观控。
泛模拟——遵循泛对称原理，抽象所论对象系统的功能结构，使模拟模型 适度逼真地逼近实际原型。
泛协调——使所论对象与其密切相关的环境相适应；或使所论环境适应她 所密切关注的对全局有重大影响的对象。
泛显生——使所论对象系统尽可能在总体上趋向显生(优化)，而不趋向显 克(劣化)。
优观——按“快鸟瞰，深显微”程式，获取“必要、可行、有效、乐意” 的所观信息。
优设——按观控的结果和条件及“果——因——果”程式，进行优化设计。
优选——按选定环境优选对象；或按选定对象优选环境；或选择环境-对象 最优组合。
优控——对如何“观”和“观”的结果的处理进行优化控制；对优设、优 选的结果进行“必要、可行、有效、乐意”的优化控制。
观控存储系统(GKSS)主要用于因特网或局域网的网络建设，是高级智能 网站的核心技术支撑系统。有无观控存储系统，决定其是否具有“必要、可行、 有效、乐意”的高级观控功能。观控存储系统(GKSS)正在被用于兴建因特网 站http：∥www.aideas.com和http：∥www.guankong.com。
观控存储系统(GKSS)基于泛系理论。泛系(Pansystems)，是广义系 统、广义关系及其种种复合的简称。1976年，吴学谋首创这一概念，开始只是 在很限定的意义下使用；现在，Pansystems更多地成为一种研究倾向、一类立 场、观点与方法的代称，也可指在泛系概念或泛系框架下发展的专题群落。这 在国际上已形成共识，得到公认。泛系理论致力于探索科学大统一的真理，已 形成跨领域、多层次、网络型、多学科关联的科学实用性研究。泛系理论的中 国图书分类号是N941.6。
观控存储系统(GKSS)的技术基础是观控技术。
观控技术以泛系为观控对象，按比较收益导向，以认清现实、把握未来为 基本使命，是一种追求“真美好”的系统技术。观控技术要点：①观控主体； ②观控对象；③观控背景；④观控方式；⑤导向基准。
泛系观控技术认为，物质、能量、信息、空间、时间是现代科学技术的五 个基本要素，这五个科学基元中的任何一个都不能单独存在，只有包涵了物质 M、能量E、信息I、空间S、时间T的5维物理泛系才能客观地独立存在。因 为在物质M、能量E、信息I、空间 S、时间T之间存在“五互”，这一泛系原理 的变化易于证明。泛系“五互”包含互联、互转、互导、互生、互克。在一定 的条件下，物质M、能量E、信息I、空间S、时间T都能相互转化。与天生的 判断力及通常经验一致的上述5维物理泛系原理，就是基本的泛系科学观。
遵循5维物理泛系原理，泛系观控技术运用与概率或权重有关联的信息， 观控映射所论对象系统的抽象结构。所谓“观控”，就是重复地观测与控制。界 定软概率＝主观概率，硬概率＝客观概率，在软概率和硬概率之间存在“泛五互”。 例如，较高的硬概率将为软概率带来增益，并且软概率的增益将促进客观概率 更多的增益。在一定条件下，映射决策思想倾向的权重是一种特殊的泛系类别， 可用软权重和硬权重表达权重泛系：软权重＝主观权重，硬权重＝客观权重，在 软权重和硬权重之间也存在“泛五互”。概率和权重作为一种泛系，是泛系观控 技术的重要基础和独有的科学观点。
运用泛系观控技术研制的观控存储系统(GKSS)，定义“离散度”即风险 (Risk)：
Risk＝(ri)＝sqr(∑wj(yij-ei)^2) (1)
式中，i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n，yij是第i个观控对象第j个 观控目标的规范化处理后的标准值；ei是第i个观控对象诸多观控目标的主观 期望值；wi是第i个观控对象第j个观控目标的主观权重(概率)。
在涨落中自动趋向GBC(gains by comparison)最大化的方向，就是人类 进化的方向。其Know-how表达式为
GBC＝(gi)＝(ei/(1/(1-ri))) (2)
式中，GBC称为“比较收益”；i＝1，2，...，m。
若用n个指标观控对象，则有Know-how公式：
全信息量(TI＝Total Information)TI＝Log2(n) (3)
自由信息量(FI＝Free Information)FI＝∑pjLog2(1/pj)(4)
约束信息量(BI＝Bind Information)BI＝TI-FI (5)
这与信息理论相通：TI＝最大熵，FI＝申农熵；BI可称之为风险熵。
观控寄存器(GKR)和观控数据库(GKD)易于实现(映射)所论对象系统 的抽象功能结构的显生(即泛优)。对于现实中居多的模糊系统，观控目标是一 组抽象符号s1，s2，…，sn，其中每个目标都被赋予软权重和硬权重，其值可存、可 取、可调。通过简单的定性排序与定量转换，模糊系统便成为一个明晰的工程 系统；而通过改变所用寄存器的值，我们便可以“微调”模糊系统，正如微调 极高密度磁记录硬盘的PRML(Partial Response Maximal Likelihood)通道一 样。同样地，某个协调程序的结果，对于所用寄存器的值，观控目标是显生(泛 优)的。所论“离散度”即风险(Risk)、比较收益(GBC)、自由信息(FI)、 约束信息(BI)，作为适于观控的度量全被使用。基于实验心理-物理学(物理 刺激量的变化引起心理量的变化)，适于从定性排序到定量转换的Know-how公 式为
F(I)＝Ln(max{I}+2-I)/Ln(max{I}+1) (6)
式中，I是定性序，F(I)是第I个成员的隶属度。
实证研究表明，应用观控存储系统(GKSS)揭示的信息简洁明了，确实能 映射所论对象系统的内在结构和绩效。
观控存储系统实施步骤：
①储备有关原始信息成为观控数据库(GKD)；
②由用户动态地按模糊及自然方式输入观控权重序；
③把观控权重存入观控寄存器(GKR)；
④规范化处理原始资料，储存于观控数据库(GKD)；
⑤对观控权重进行定性定量转换，储存于观控寄存器(GKR)；
⑥计算“比较收益”(GBC)、“离散度”即风险(RISK)、最大熵(即全信息 TI)、自由信息(FI)、约束信息(BI)；
⑦对每个观控对象按揭示的GBC、RISK、TI、FI、BI给予足够确切的综合评 价；
⑧输出结果给因特网，供用户选用；
⑨利用GKSS作虚拟观控实验，直到足够“必要、可行、有效、乐意”。
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