Проверяемый текст
Николаев, Алексей Витальевич. Теоретические основы применения грамматических сетей для распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний в распределенных системах управления (Диссертация 2006)
[стр. 24]

24 содержащих большое число разнородных компонентов и сложных алгоритмов, управляющих взаимодействием компонентов системы с внешней средой.
В общем случае модель представлена, в виде подмножества декартового произведения соответствующих множеств: B=B(Q*W*S*E*L*A).
Анализ структурной сложности данной модели показал, что большое разнообразие элементов, существенные различия их для конкретных предметных областей и групп, высокая мощность множеств Q и W, а также сложность их взаимосвязей, особенно при реализации комплексных методов обучения, определяют необходимость использования при формировании стратегий и программ адекватного ситуации набора взаимосвязанных методов и автоматизированных технических комплексов и средств обучения и интегральных, масштабируемых, динамично реконфигурируемых частных стратегий и программ обучения, определяемых множествами Q,W,S,E,L,A и их подмножествами.
Высокая размерность
В= B(Q*W*S*E*L*A) для реальных СУ АОС определяет необходимость поиска адекватных ситуации вариантов генерации и усечения множеств перебираемых вариантов, в том числе учитывающих возможность наращивания ряда входящих в произведение множеств и их многослойной структуризации в рамках реализации концепции создания АОС с многоуровневой расширяемой архитектурой.
[стр. 32]

32 В целом, большое разнообразие элементов, существенные различия их от региона к региону и высокая мощность для современных экономических и социальных систем множеств КО Q и РСС W, а также сложность их взаимосвязей, особенно при реализации комплексных методов управления в региональных подсистемах РСУ, определяют необходимость использования в подсистемах РСУ адекватного ситуации набора взаимосвязанных автоматизированных технических комплексов и средств распознавания и обработки РСДЗ и созданных с их использованием интегральных, масштабируемых, динамично реконфигурируемых подсистем информационноаналитической обработки мониторинговой информации, учитывающих особенности множеств Q,W,S,E,L,A и их подмножеств.
Высокая размерность
B=B(QxWxS*ExLxA) для реальных РСУ определяет необходимость поиска адекватных ситуации подходов и методов решения задач РО РСДЗ в основных подсистемах РСУ, в первую очередь с учетом существенного усложнения структуры и разнообразия массивов мониторинговых данных и получаемых на их основе знаний, а также существенного повышения требований по полноте, оперативности и достоверности их информационно-аналитической обработки [16, 37, 53-58, 78].
1.3.
Показатели эффективности функционирования и общие требования к подсистемам распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний распределенных систем управления В рамках общей методологической схемы проведения исследований по рассматриваемой проблематике важнейшей составной частью решения общей проблемы создания перспективных РСУ рассматриваемых классов является задача оценки качества решения задач РО РСДЗ соответствующими подсистемами РСУ как целенаправленного процесса (его эффективности) [1,3].
Эффективность как комплексное операционное свойство определенной

[Back]