Проверяемый текст
[стр. 129]

но и выполнить его отнесение к одному или нескольким классам решений, или, другими словами, дать прогноз поведения объекта.
Как и ранее, здесь может оказаться полезным использование компьютерной метафоры, которая тем более продуктивна ввиду актуальности задачи создания компьютерных экспертных систем, а, в более широком плане, интеллектуальных систем, теория разработки и внедрения которых интенсивно разрабатывается в самых различных отраслях науки и практики.

Приведем основные идеи метода экспертной классификации: 1.
Структуризация проблемы.
Чтобы передать знания компьютеру, нужен общий язык, характеризующий конкретную предметную область.
Удобен язык признаков (или характеристик), описывающий объект исследования.
Результатом этого этапа является совокупность признаков, необходимых для полной классификации объектов определенного типа, все возможные значения этих признаков, а также перечень классов решений.
2.
Предъявление эксперту описаний объекта в привычном виде.
Представленные выше характерные особенности экспертных знаний позволяют считать адекватным способом получения информации от эксперта тот, при котором эксперт решает привычную для себя задачу.
Описание проблемы вводится в компьютер.
Комбинируя признаки, компьютер «предлагает» эксперту выполнить их сравнения; кроме того, эксперту представляется перечень классов решений, из которых он выбирает свой ответ.
3.
Проверка информации эксперта на непротиворечивость.
Не ошибающихся экспертов не бывает
[94, с.
131].
Информацию эксперта следует подвергать проверке, основанной на той или иной концепции.
У О.И.
Ларичева это гипотеза о характерности, предполагающая независимость оценок эксперта по отдельным признакам.
Альтернативной концепцией может быть
гипотеза транзитивности или согласованности оценок [163, с.
54] и др.
Алгоритм проверки должен быть реализован программно, причем желательной
129
[стр. 45]

шения.
Эксперт — человек, способный не только «увидеть через заданную совокупность значений отдельных признаков целостный образ объекта» [75, с.
158], но и выполнить его отнесение к одному или нескольким классам решений, или, другими словами, дать прогноз поведения объекта.
Как и ранее, здесь может оказаться полезным использование компьютерной метафоры, которая тем более продуктивна ввиду актуальности задачи создания компьютерных экспертных систем, а, в более широком плане, интеллектуальных систем, теория разработки и внедрения которых интенсивно разрабатывается в самых различных отраслях науки и практики
[61; 107; 148].
Приведем основные идеи метода экспертной классификации: 1.
Структуризация проблемы.
Чтобы передать знания компьютеру, нужен общий язык, характеризующий конкретную предметную область.
Удобен язык признаков (или характеристик), описывающий объект исследования.
Результатом этого этапа является совокупность признаков, необходимых для полной классификации объектов определенного типа, все возможные значения этих признаков, а также перечень классов решений.
2.
Предъявление эксперту описаний объекта в привычном виде.
Представленные выше характерные особенности экспертных знаний позволяют считать адекватным способом получения информации от эксперта тот, при котором эксперт решает привычную для себя задачу.
Описание проблемы вводится в компьютер.
Комбинируя признаки, компьютер «предлагает» эксперту выполнить их сравнения; кроме того, эксперту представляется перечень классов решений, из которых он выбирает свой ответ.
3.
Проверка информации эксперта на непротиворечивость.
Не ошибающихся экспертов не бывает
[75, с.
163].
Информацию эксперта следует подвергать проверке, основанной на той или иной концепции.
У О.И.
Ларичева это — гипотеза о характерности, предполагающая независимость оценок эксперта по отдельным признакам.
Альтернативной концепцией может быть


[стр.,46]

гипотеза транзитивности или согласованности оценок 1115, с.62-671 и др.
Алгоритм проверки должен быть реализован программно, причем желательной
является дружественность интерфейса, «помогающего» эксперту самостоятельно устранять возможные ошибки [162].
4.
Эффективная стратегия опроса эксперта.
Здесь возможны два варианта.
В первом стратегия опроса является относительно жестко заданной, соответствующей, например, предлагаемой самим экспертом иерархии уровней решения задачи.
Представляется более эффективным другой вариант, когда эксперт выбирает удобный для него порядок ответов на серии вопросов для того или иного уровня.
Компьютерная система должна быть достаточно гибкой и соответствовать его индивидуальным особенностям.
Метод экспертной классификации, основанный на этих принципах, «открывает путь к точной имитации оценок эксперта и является средством преодоления существенных трудностей, связанных с приобретением экспертных знаний» [75, с.
171].
Подавляющее большинство методов принятия решений предназначено для решения задач, относящихся к этапу сравнения заданных альтернатив и выбора наилучшей из них.
На этом этапе важно выбрать научно обоснованный метод и соответствующую ему информационную технологию, отвечающие сформулированным требованиям.
Как правило, задача выбора стратегии предприятия сводится именно к этому этапу, и, с точки зрения теории оптимизации [54; 60; 149; 172], она может быть сформулирована как задача многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности.
Существует две группы задач принятия решений [75, с.110].
В задачах первой группы осуществляется анализ заданных альтернатив.
В задачах второй группы находится решающее правило, позволяющее оценить как заданные, так и новые альтернативы.
Разработаны многокритериальные методы решения задач обеих ipynn.
Для решения задач стратегического планирования предприятий, в зависимости от их постановки, применимы многокрите

[Back]