|
28 1.4. Анализ применимости известных методов для решения задач управления выбором стратегий и программ обучения иностранному языку в автоматизированных обучающих системах, обоснование и выбор основной и частных задач исследований В настоящее время в теории и практике управления для АОС достаточно широкое применение нашли эвристические, статистические, алгебраические и структурные методы управления выбором стратегий и программ обучения [1-17, 23, 45, 52], основанные на анализе эвристических посылок, количественных и структурных параметров, отражающих характеристики используемых СиПО, процессов обучения и тестовых данных. Разработаны и находят широкое применение методы принятия решений, основанные на байесовских, последовательных, дискриминантных и метрических решающих процедурах. Важным достоинством этих методов является наличие разработанного математического аппарата принятия решений, возможности учета статистических взаимосвязей между различными элементами СиПО и повышения на этой основе достоверности оценивания параметров принимаемых решений, относительная простота вычисления решающих правил для несложных в структурном плане ситуаций и возможность их быстрой адаптации к изменению условий управления на основе применения рекуррентных процедур формирования и уточнения эталонов управляющих воздействий [18]. В настоящее время применение существующих статистических методов для управления в АОС характерно в первую очередь при решении |
42 В целом, реализация данных принципов является дополнительной отправной точкой при выборе подходов к решению рассматриваемого класса задач в современных условиях. 1.5. Анализ применимости известных методов для распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний, обоснование и выбор основных задач исследований В настоящее время в теории и практике управления для распознавания и обработки слабоструктурированных данных достаточно широкое применение нашли статистические и алгебраические методы предобработки данных и распознавания образов [1-7, 9-20, 28, 31, 97, 99, 111, 112, 115-118], основанные на анализе количественных признаков, отражающих статистические характеристики распознаваемых классов данных. Разработаны и находят широкое применение как параметрические , так и непараметрические методы распознавания, основанные на байесовских, последовательных, дискриминантных и метрических решающих процедурах. Важным достоинством этих методов является наличие разработанного математического аппарата обучения, классификации и оценивания достоверности распознавания, возможности учета статистических взаимосвязей между различными признаками и повышения на этой основе достоверности оценивания параметров данных, простота вычисления решающих правил и возможность их быстрой адаптации к изменению условий управления на основе применения рекуррентных процедур формирования и уточнения эталонов признаков. Необходимо также отметить, что в ряде работ [99, 111] рассмотрена и решена задача оптимизации систем распознавания, использующих в качестве процедурной основы распознавания упомянутые выше методы, и разработаны принципы реализации созданных оптимальных алгоритмов распознавания для соответствующего широкого класса систем управления. |