Вы на НеОфициальном сайте факультета ЭиП

На нашем портале ежедневно выкладываются материалы способные помочь студентам. Курсовые, шпаргалки, ответы и еще куча всего что может понадобиться в учебе!
Главная Контакты Карта сайта
 
Где мы?

Реклама


четвертая часть

Просмотров: 3131 Автор: admin
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Под термином «принятие решений» понимают множество видов деятельности- это определение проблемы, выяснение ценностей и целей акционеров, предложение вариантов, определение ключевых факторов неопределенности и возможных последствий, оценка вариантов и, наконец, выбор и осуществление линии поведения. Вопрос принятия решений –одна из важнейших функций менеджмента, лежащая в основе всех функциональных областей экономики. Хорошие решения основанные на систематической аргументации и точной информации, скорее всего, выльются в какой-то позитивный результат и, в конце концов, внесут определенный вклад в конкурентное преимущество фирмы.
В современной всемирной быстро меняющейся среде с высокой конкуренцией и интенсивным использованием информации менеджеры сталкиваются с новыми проблемами при принятии решений. По мере того как объемы собираемых данных продолжают расти, а время и внимание становятся дефицитными ресурсами, менеджерам приходится решать как проблемы, связанные с чрезмерным объемом информации, так и обе указанные выше проблемы. Первая из них связана с тратой времени на то, что не важно (ошибки I рода) - это означает, что требуются соответствующие фильтры для исключения посторонней информации из среды организации. Вторая проблема заключается в том, что нельзя пренебрегать реальными проблемами (ошибки II рода)- это означает, что людям нужна такая система, которая предупреждала бы их о потенциальной важности определенной информации, скрытой среди остальных данных. 
Системы поддержки принятия решений (СППР) призваны помочь современным менеджерам как можно быстрее превратить огромные объемы запутанных данных в полезную информацию — и, в конце концов, в хорошие решения. Процесс принятия решений необратим и имеет далеко идущие последствия для всей организации, и его значение нельзя недооценивать. Принятие решений по существу равнозначно управлению. Этот раздел посвящен рассмотрению разных классов СППР, их инструментов и ИТ, которые содействуют принятию решений.
1. Определение СППР
На основе введенных ранее определений (Alter, 1980; Bonczek et al., 1981; Keen & Scott-Morton, 1978; Sprague & Carlson, 1982) [1-4] СППР была представлена как автоматизированная интерактивная человеко-машинная система поддержки при¬нятия решений, которая:
1. Поддерживает деятельность принимающих решения лиц, но не замещает их.
2. Использует данные и модели.
3. Решает задачи различной степени структурированности:
• неструктурированные (неструктурированные или с некорректной структурой) (Bonczek et al,, 1981);
• полуструктурированные (Keen & Scott-Morton, 1978);
• полуструктурированные и неструктурированные (Sprague & Carlson, 1982).
Под инструментальной средой поддержки принятия решений будем понимать совокупность информации и информационных техноло¬гий, необходимых (лицу, принимающему решение) ЛПР для выполнения своих должностных обязан¬ностей. ЛПР обладает некоторым инструментарием, т.е. совокупностью методов поддержки отдельных этапов принятия решений, которые обеспечивают использование информационных технологий.
Если выделить среди них технологии, ориентированные на ре¬шение задач из экономической сферы, то полученный класс систем можно назвать экономическими системами поддержки решений. На современном этапе развития под СППР понимают любой программный продукт, от¬ражающий экономические знания специалиста-профессионала, его навыки и опыт и используемый в процессе выдачи пользователю сове¬та-решения [6].
 Одной из главных целей СППР является поддерж¬ка всех стадий процесса принятия решения (Sprague & Carlson) [4]. Модель процесса приня¬тия решений человеком, описанная Саймоном [5], включает три основные ступени: интеллектуальную ступень, конструирование и выбор. Термин «поддержка» под¬разумевает различные шаги и задачи на каждом этапе процесса принятия реше¬ний.
2. Обзор развития фундаментальных методов представления знаний
Многолетний опыт создания СППР позволил автору [6] достаточно ясно увидеть две крайности в сочетании формальных и неформальных методов:
1) предпочтение отдается формальным (как правило, оптимизаци¬онным) моделям принятия решений; при этом человек малоактивен;
2) предпочтение отдается неформальным (эвристическим) моде¬лям принятия решений; при этом компьютер вместе с мощным аппа¬ратом математики используется в качестве подсобного средства.
Усилия ученых направлены на поиски инструментальных сред, которые в зависимости от специфики предметной области, а также целей и возникающих проблем, позволили бы указать на достаточ¬но эффективное сочетание формального и неформального в СППР.
Вначале формирования представления о системах поддержки принятия решений предполагалось, что если вложить в них необхо¬димые знания о некоторой предметной области, а также правила их обработки, то этого будет вполне достаточно для получения прием¬лемого инструмента для поддержки принятия решений. Основная проблема, возникшая при этом, заключалась в необходимости со¬здания способов эффективного отражения знаний экспертов-специ¬алистов в памяти компьютера. Данная проблема впоследствии при¬обрела свои способы решения в рамках появившегося научного на¬правления - инженерии знаний.
В русле этого направления общепринято различать две формы представления знаний: декларативную и процедурную. Декларатив¬ные знания отражаются с помощью множества утверждений, т.е. фак¬тов, характеризующих состояния объектов или процессов. Для об¬работки фактов применяются процедурные знания. На их основе осуществляется вывод новых знаний, выполняются поиск и обработ¬ка фактов. В результате появилось понятие базы знаний, где помеща¬ются факты из предметной области и правила их обработки ( база фактов и база правил). Отличие базы фактов от базы правил состоит в том, что в первой отношения между объектами указывается явным образом с помощью предикатов первого порядка, тогда как во вто¬рой - отношения задаются задачей, формулируемой пользователем.
Очень скоро стало понятно, что знания человека, закладываемые в базу знаний, как правило, приблизительны и часто противоречивы. В связи с этим достаточно быстро возникло новое направление, получившее название компьютерная логика. В рамках этого направления были созданы средства борьбы с подобного рода трудностями логики, базирующиеся на различных видах дедуктивного вывода.
Однако не все задачи можно решать средствами дедуктивной логики. Существуют ситуации, когда подобного рода средства бес¬сильны, например, распознавание цвета. Кроме того, со всей остро¬той возникла проблема принципиальной неполноты и устаревания знаний. Знания, вкладываемые в СППР, по существу, являлись од¬номоментной фотографией, "слепком" того положения дел, которое существовало в момент их формализации. Со временем, из-за отсут¬ствия средств самоадаптации к изменяющимся внешним условиям, неполнота и устаревание знаний неизбежно вели к разрушению сис¬темы либо к непомерному росту затрат на их адаптацию к новым информационным потребностям.
Постепенно пришло понимание того, что классические дедуктив¬ные методы обработки знаний должны дополняться эволюционны¬ми методами моделирования, хорошо известными генетикам. Пере¬смотр взглядов на создание СППР вполне согласуется с природой: моделировать следует не только и не столько готовый интеллект че¬ловека, сколько процесс развития его интеллекта.
Изменение взглядов на объект моделирования можно объяснить общими законами и принципами развития живой и неживой при¬роды. Академик П.К.Анохин по этому поводу отмечает: "Явления в таких различных классах, как машины, организмы и общество, раз¬виваются и действуют на основе одних и тех же всеобщих принци¬пов функционирования" [7]. Отсюда наследование прин¬ципов развития живых существ в построении искусственных интел¬лектуальных систем вполне закономерно. Инструментом, призван¬ным реализовывать эти принципы, в настоящее время является ин¬тенсивно развиваемое во многих отраслях науки эволюционное мо¬делирование. Новое направление в моделировании, по существу, яв¬ляется ускоренным воспроизведением некоторых фундаментальных процессов естественной эволюции.
В рамках направления искусственного интеллекта существует множество информационных технологий и систем, призванных по¬мочь в деле управления обществом, производством, торговлей, кре¬дитной и финансовой сферами и т.д. Наиболее популярными назва¬ниями таких систем являются: экспертные системы, советующие сис¬темы, системы поддержки принятия решений, системы исполнения решений, интеллектуальные системы. Общей чертой перечисленных систем и технологий является использование в них знаний челове¬ка-эксперта.
3. Классификация СППР по видам воспроизводимых знаний
Описанные выше фундаментальные направления развития ме¬тодов (принципов) представления знаний позволяют классифици¬ровать СППР по способу отражения знаний [6]. 


 

Рис 5.1. Классификация СППР по видам воспроизводимых знаний человека
Обратимся к рис. 5.1, на котором все СППР разделены на два класса: воспроизводящие мыслительные процессы человека - осоз¬нанные и неосознанные. Такое деление вытекает из двух форм психи¬ческого отражения у человека: сознательного и бессознательного.
3.1. СППР, воспроизводящие мыслительные усилия человека
Поскольку первый класс СППР охватывает довольно широкий спектр информационных технологий. Для того чтобы выяснить, ка¬кие из них относятся к этому классу, нужно вычленить типичные мыслительные процедуры, выполняемые только человеком-экспер¬том и выполняемые не только человеком, но и системой, претендую¬щей на получение названия советующей (чем больше таких проце¬дур она может выполнить, тем больше у неё оснований называться таковой).
Специалисты, принимающие решения, обычно осуществляют следующие мыслительные процедуры:
• делают выводы на основе анализа полных, неполных и нена¬дежных знаний;
• объясняют свои решения и могут обосновать, почему они при¬шли к тому или иному выводу;
• пополняют свои знания, заново их систематизируют, обуча¬ются на своем и чужом опыте;
• делают исключения из правил, используют противоречивую и неправдоподобную информацию;
• определяют уровень своей компетентности, т.е. определяют, могут ли они принимать решение в данном случае или нет.
Перечисленные процедуры редко выполняются специалистом в полном объеме, как правило, он ограничивается первыми тремя. В связи с этим принципиальным отличием СППР от специалиста счи¬тается их способность воспроизводить и манипулировать обрывоч¬ными, неточными и противоречивыми знаниями. Эти системы дол¬жны быть способными к рассуждениям не столько на основе формаль¬ной (математической) логики, сколько на основе компьютерной ло¬гики, т.е. на основе логики, приближенной к человеческой. Причем система должна уметь объяснять, почему она пришла к тому или иному выводу. СППР, воспроизводящие большинство перечислен¬ных процедур, составляют первый класс систем. Характерной чертой систем этого класса является статическое отражение осознанных умственных действий человека. Такое отражение осуществляется либо с помощью детерминированных зависимостей (уравнения, неравенства, алгеб¬раические или иные выражения), либо с помощью логических пра¬вил, основанных на исчислении предикатов первого порядка.
На рис. 5.1 показано, что СППР первого класса делятся на два подкласса:
• расчетно-диагностические СППР;
• экспертные системы приближенных рассуждений. 
3.2. Расчетно-диагностические системы
Подкласс «Расчетно-диагностические системы» можно назвать мониторинговыми, так как цель их создания заключается в наблю¬дении за состоянием объектов или процессов, в своевременной сиг¬нализации о появлении негативных явлений, в оценке последних и выдаче рекомендаций для их ликвидации.
Особого развития эти системы достигли в таких сферах, как эко¬логический и технический мониторинг. В задачу экологического мониторинга входит отслеживание отклонений параметров окружа¬ющей среды от их ожидаемого состояния. Технический мониторинг обеспечивает контроль за состоянием технических систем. Мониторинговые системы осуществляют поиск быстрого решения в случае отклонения ха¬рактеристик от нормы. К этому подклассу СППР можно отнести информационные системы, сопровождающие непрерывное производ¬ство (например, работу электростанций), системы, контролирующие движение транспортных средств. Менее развитыми являются систе¬мы мониторинга социальной сферы, призванные отслеживать обще¬ственные явления и контролировать последствия принятия тех или иных социально значимых решений. Что касается экономического мониторинга, то общественная потребность в подобных систе¬мах до недавнего времени не была сформулирована. Ведь такие по¬нятия, как инфляция, дисконт, биржевой курс, эмиссия и др., прак¬тически отсутствовали в качестве показателей, используемых для управления социалистическим предприятием.
В период построения социалистической экономики конкуренции не существовало, поэтому осознание необходимости в средствах, способных помочь в принятии решений в мире рыночных отноше¬ний, пришло сравнительно недавно. Со сменой экономических от¬ношений стали востребованными системы, способные вовремя предупреждать об изменениях, происшедших в динамике биржевых цен, а также способных просчитать возможные последствия таких изме¬нений в ближайшем и отдаленном будущем. Методологией экономического мониторинга рассматриваются следующие классы систем, осуществляющих:
• производственный мониторинг, предназначенный для выявления отклонений в финансовых (бухгалтерских) показателях, отражающих работу предприятий и товарно-фондовых бирж;
• институциональный мониторинг, предназначенный для выявления реакции предприятия на изменения законодательства и действия властных структур.
Если в мировой практике мониторинг товарно-фондовых бирж уже освоен, то финансовый мониторинг предприятий пока остается недостаточно развитым. Его цель состоит в выявлении сложившейся ситуации и отыскании достаточно эффективного решения по ее улучшению.
3.3. СППР расчетного характера
Системы расчетного характера базируются на детерминированных зависимостях, задаваемых для достижения хорошо сформули¬рованных целей управления предприятием. Выявление глубинных причин неэффективности работы того или иного предприятия существенно зависит от умения эксперта проанализировать состояние производства и управления, сформулировать диагноз и выработать соответствующий "рецепт" - перечень мероприятий. Поскольку такой анализ затрагивает различные функции предприятия, отразить его результаты в базе знаний довольно трудно. Перечень компонентов СППР, которые должны обеспечить ЛПР соответствующей ин¬формацией, определяются основными функциями системы поддержки решений данного класса:
• распознавание сложившейся экономической ситуации, ее анализ, формирование диагноза и ближайших целей, достижение которых обеспечит возврат к желаемой траектории развития пред¬приятия;
• выработка путей достижения сформулированных целей с уче¬том имеющихся у предприятия ресурсов;
• пополнение, модификация и ликвидация устаревших эксперт¬ных знаний;
• обеспечение дружественного пользовательского интерфейса. 
Функция распознавания и решения проблемы реализуется в СППР с помощью блоков диагностирования объекта управления и поиска возможных путей для достижения поставленных целей.
Центральное место в обеспечении пополнения и модификации знаний системы занимает блок базы знаний, который может пред¬ставлять собой интеграцию дерева целей и графа показателей. Та¬кая интеграция позволяет, с одной стороны, задавать конечную цель управления (например, увеличивать рентабельность, снижать себестоимость, сокращать объем незавершенного производства и т.д.), а с другой - представлять данную цель в виде набора рас¬четных формул. При этом терминальные вершины графа указы¬вают на конкретные действия должностных лиц, принимающих участие в достижении цели. Особое место здесь занимает блок рас¬чётов, заполнения матрицы решений и выбора альтернатив. С его помощью устанавливается состояние, в котором находится пред¬приятие, и отыскивается путь для выхода из сложившейся эконо¬мической ситуации.
Рассмотренный подкласс систем достаточно сложен в практичес¬кой реализации, и кроме того, в нем не до конца решены некоторые теоретические вопросы [ 6]:
• обоснование степени детализации целей, достаточной для адекватного реагирования системы на внешние флуктуации, от¬сутствует;
• выработка альтернатив, достаточных для принятия эффектив¬ного решения, является проблематичной;
• разработка функции предпочтения (оценивающей выработан¬ные альтернативы) - сложная, а часто и невозможная процедура;
• наложение (синтез) расчетных формул на дерево целей оказы¬вается проблематичным, что затрудняет применение данного класса систем в практике создания СППР;
• информация о внешней среде используется системами этого класса в ограниченных объемах, что существенно обедняет выдава¬емые результаты.
3.4. СППР оценочного характера
К системам оценочного характера [8,9] относятся консуль¬тативно-советующие аудиторские системы, главной функцией кото¬рых является оценка действий администрации предприятия (менед¬жера) за отчетный период. Кроме того, эти системы осуществляют поиск путей повышения эффективности управления в последующие периоды. В оценке действий администрации заинтересованы следу¬ющие субъекты: акционеры, кредиторы, сотрудники, а также проф¬союзы, налоговая служба, страховые компании, органы правосудия и другие субъекты.
Так, акционеры заинтересованы в правильном начислении диви¬дендов и увеличении стоимости акций предприятия, а профсоюзы - в сохранении рабочих мест и увеличении заработной платы своих членов.
Как правило, оценке подлежат:
• гибкость стратегии развития предприятия и дивидендная по¬литика;
• эффективность стратегии получения и использования заёмных средств;
• устойчивость платежеспособности предприятия.
Для решения задач оценки финансового состояния предприятия и определения путей его улучшения применяют методы поиска наибольшего и наименьшего значений целевой функции, отражающей финансовый или производственный рычаги, устойчи¬вость работы предприятия или его платежеспособность и т.д. При этом ограничения, очерчивающие область поиска неизвестных, линейны. При наличии непрерывной целевой функции в большинстве случаев обеспечивается получение наибольшего (наименьшего) из всех ее зна¬чений. Особенностью рассматриваемого класса систем является их спо¬собность не только к оценке действий руководителей за прошлый пе¬риод, но и к выработке рекомендаций на ближайшее будущее.
Эти системы достаточно просты в создании и применении. Од¬нако их модификации обладают рядом недостатков, снижающих темпы распространения этих систем. В первую очередь следует отметить два момента [6]:
Оценка деятельности предприятий на базе ограниченного мно¬жества показателей (обычно не более десяти) односторонняя, ибо эти расчеты выполняются локально, без ка¬кой-либо взаимосвязи с другими показателями. 
Зарубежные методики оценки предприятия не могут без какой-либо модификации использо¬ваться в отечественной практике. Такая модификация для них необ¬ходима, так как имеет место несовпадение форм и методов составле¬ния бухгалтерской отчетности. Это существенным образом изменяет экономический смысл оценки, выполняемой по единой методике, но основанной на различных показателях бухгалтерской отчетности.
3.5. СППР диагностического характера
К подклассу расчетно-диагностических систем относятся «диаг¬ностические» системы, являющиеся наиболее сложными, так как они включают в себя черты некоего "лекаря", способного поставить ди¬агноз и выписать рецепт от "болезни". Такие системы создаются для контроля за внутрихозяй¬ственными затратами, правильностью их учёта, для диагностиро¬вания финансового состояния предприятия и выдачи рекомендаций по улучшению финансовых показателей.
На различных предприятиях используются разные методы оценки и анализа экономической ситуации, существуют сло¬жившиеся воззрения о способах её улучшения, поэтому разработать типовую систему диагностирующего характера довольно трудно. Для менеджеров различных предприятий особенно специфичными являются:
• главная и подчиненные цели, которые они преследуют в про¬цессе выполнения своих функций;
• оценочные показатели, выбираемые ими для выяснения истинного состояния предприятия;
• правила анализа финансовых ситуаций и оценка достовер¬ности полученных результатов;
• процедуры формирования путей выхода из создавшихся ситу¬аций и оценка доверия к полученным вариантам принятия решений;
• методы оценки качества системы учета;
• объективность оценки своих действий за отчетный период.
Перечисленные особенности определяют блоки, из которых дол¬жна состоять СППР диагностирующего характера. Автора [184] считают, что такая система состоит из блоков:
• диагноза финансового состояния предприятия;
• выработки общих рекомендаций;.
• выработки количественных рекомендаций;
• расчетов;
• базы данных и базы правил;
• ввода и корректировки данных и знаний.
Система формирует диагноз на основании формализованных знаний экспертов обычно с помощью конструкций «если - то». На¬пример, правило, позволяющее прийти к одному из диагнозов, мо¬жет иметь вид: ЕСЛИ показатель А уменьшился на 5%,
И показатель В увеличился на 10%, 
И показатель С уменьшился на 7%,
ИЛИ показатель А уменьшился на 5%,
И показатель В увеличился на 20%,
И показатель С равен 20%,
ИЛИ показатель А уменьшился,
И показатель уменьшился,
И показатель увеличился на 5%, ТО диагноз № 5.
Рассмотренные характерные функции систем диагностического характера обнаруживают ряд существенных недостатков, иногда делающих их применение невозможным. Основным недостатком можно считать исключительно большую размерность задач, возни¬кающую за счет многочисленных возможных состояний объекта диагностирования [6]. Число состояний определяет и число диагнозов. Предложенная в работе [8] иерархическая классификация состоя¬ний, по замыслу авторов, должна, если не сократить их число, то хотя бы структурировать эти состояния для снижения уровня слож¬ности. 
3.6. Экспертные системы
Применение жестких правил обработки знаний возможно в тех областях, где удается установить детерминированные или стохасти¬ческие зависимости между объектами и их свойствами. Довольно часто связи такого рода описать или невозможно, или затруднитель¬но. Распространенность подобной ситуации потребовала создания иного класса СППР, характерной чертой которых является спо¬собность манипулирования зависимостями.
Интерес к подобного рода системам объясняется несколькими причинами:
• существует множество задач, решения которых не известны;
• ряд задач манипулирует исключительно обрывочной, непол¬ной, «зашумленной» информацией, представляющей качественную характеристику объектов или их состояний;
• тиражирование знаний экспертов высокого профессиональ¬ного уровня является экономически выгодным.
Экспертные системы (ЭС) приближенных рассуждений созданы в качестве средства борьбы с перечисленными трудностями. Они яв¬ляются основной частью систем, воспроизводящих осознанные мыс¬лительные усилия человека. В отличие от СППР расчетного харак¬тера, цели в них не формулируются. Они заменяются на гипотезы, доказательство которых базируется на правилах, оцениваемых с точ¬ки зрения достоверности. Правила, в свою очередь, манипулируют неточными данными. Неопределенность, возникающая в результате полученного от ЭС совета-решения, оценивается в заранее установленном диапазоне. В какой-то мере ЭС напоминают системы расчет¬ного характера. Разница между ними состоит в следующем:
• системы расчетного характера строятся на основе примене¬ния дерева целей, синтезированном с расчетами экономических по¬казателей, а экспертные системы строятся на деревьях вида И-ИЛИ, и расчеты выполняются на основании нечеткой математики;
• системы расчетного характера базируются на четко сформулированных целях, тогда как экспертные материалы - на раз¬мытых гипотезах, нечетких правилах, недостоверной исходной ин¬формации;
• вычисления в системах расчетного характера выполняются "сверху вниз» и «слева направо» по дереву целей, а в экспертных системах - «снизу вверх».
Структурно экспертные системы состоят из блока логического вывода, блока объяснений и блока приобретения знаний, работа которых основана на базе знаний. База знаний может обеспечивать процесс вывода как самостоятельно, так и в паре с базой данных. Более развитые системы содержат базу фактов, оформленную в виде семантической сети.
Основным блоком в системе является блок логического вывода, предназначенный для расчетов коэффициентов достоверности тех гипотез пользователя, знание которых требуется для принятия реше¬ния. Для этого используется дерево И-ИЛИ, синтезированное из пра¬вил «если-то».
Анализ эксплуатации экспертных систем, воспроизводящих приближенные рассуждения, показывает, что они не способны или пло¬хо умеют:
• рассуждать исходя из здравого смысла;
• распознавать границы своей компетентности;
• использовать противоречивые знания;
• представлять знания о времени и пространстве;
•распознавать ситуации, где невозможно применить ни одно из правил дедуктивного вывода (например, отличить один цвет от другого).
Рассмотренные СППР расчетно-диагностического харак¬тера воспроизводят осознанные мыслительные процессы челове¬ка, что позволяет использовать богатый арсенал математических и логических методов представления и обработки знаний. Подход, основанный на подобного рода знаниях, относят к классическому, его характерная черта - дискретность обрабатываемой информации.
Основной недостаток такого рода СППР заключается в неспо¬собности к самоадаптации к изменяющимся внешним условиям (на¬пример, к изменяющимся информационным потребностям пользо¬вателя) и самообучению
3.7. СППР, воспроизводящие неосознанные усилия человека
В настоящее время интенсивно развивается новый класс СППР, характерной чертой которого является (в отличие от первого) воспроизведение неосознан¬ных умственных усилий человека. Подобно животному миру, эти системы способны обучаться на примерах, динамически приспосаб¬ливаясь (эволюционируя) к изменяющейся внешней среде. Такие си¬стемы, согласно классификации, представленной на рис, состо¬ят из двух подклассов:
• системы нейросетевых вычислений;
• системы, ориентированные на естественно-языковые запросы.
В последнее время стало очевидным, что осознанные знания явля¬ются лишь небольшой частью от общего объема знаний, которыми оперирует человек в своей повседневной жизни. Существует огром¬ное число операций, которые выполняются им неосознанно или полу¬осознанно. Например, человеку трудно объяснить, как он выделяет знакомую мелодию или знакомое лицо среди других мелодий или лиц. Классические дедуктивные модели оказываются в данном случае со¬вершенно бесполезными, ибо предполагают наличие четко или нечет¬ко сформулированных правил. В результате появившихся новых тре¬бований пользователя систем возникает иной эволюционный подход к созданию СППР. В отличие от дедуктивных СППР (первый класс), данный подход ориентирован на индуктивное обобщение и вывод.


Информация

Комментировать статьи на нашем сайте возможно только в течении 60 дней со дня публикации.

Популярные новости

Статистика сайта






 
Copyright © НеОфициальный сайт факультета ЭиП