|
знаковое пространство, то методы сопоставления этих процессов, основанные на едином признаковом пространстве, неприемлемы. Сопоставлять эти процессы можно (и просто необходимо для целей управления) на более высоком уровне абстракции, где эти процессы имеют общие точки соприкосновения: оба процесса имеют предельные состояния, которые хорошо отражают значимость данного процесса в системе, позволяют определить стадию каждого из процессов и в случае доминирования какого-либо процесса принять меры по борьбе с ним. В настоящее время многими исследователями отмечается необходимость использования новых математических методов в процессе принятия решений в диагностике и планирование мероприятий по управлению процессом. Но математические методы, эффективные сами по себе, могут оказаться бесполезными при наличии неясной терминологии и описании процессов. Поэтому необходимо все основные понятия сформулировать более точно и на их основе создать адекватный язык для принятия решений в разработке. Для распознавания образов в настоящее время наиболее характерен "экстраполяционный" подход. Возможность его применения для решения нашей задачи ограничена в связи со слабыми "обобщающими" возможностями этого метода. Он также не позволяет получить количественную оценку для текущего состояния процесса по небольшому числу экспериментальных данных. Дтя нахождения оценок сложных процессов по небольшому числу опытных данных необходимо привлечение априорных данных о физике процессов и свойствах восстанавливаемых правил оценки. Процесс переработки исходного описания в образ процесса должен идти последовательно. Необходимо определить понятие процесса, и в связи с большой сложностью процесса в целом использовать для его определения на разных стадиях различные признаки и характеристики процесса. Полученные на уровне исходного описания параметры системы довольно слабо связаны с интуитивными понятиями и образами сложных явлений и с их лингвистиче20 |
позволяющие количественно оценить эти показатели. Одно из основных требований к системе контроля состоит в том, чтобы она не только описывала состояние системы, но и позволяла выявить необходимость и виды воздействия на состояние системы и получить количественные оценки результатов таких воздействий. Правильно обработав данные (т.е. сформировав обобщенные образы процессов в динамике и статике) и имея начальный временной фрагмент, мы сможем получить оценки состояния процессов и дать прогноз наиболее вероятного хода этих процессов. Особенности создания понятийных моделей сложных процессов При принятии решения о проведении того или иного вида управляющего воздействия мы сталкиваемся с необходимостью сравнивать состояния системы между собой с точки зрения разных процессов и моделей. Но если гетерогенны по своей природе, т.е. имеют различные признаки, разное признаковое пространство, то методы сопоставления этих процессов, основанные на едином признаковом пространстве, неприемлемы. Сопоставлять эти процессы можно (и просто необходимо для целей управления) на более высоком уровне абстракции, где эти процессы имеют общие точки соприкосновения: оба процесса имеют предельные состояния, которые хорошо отражают значимость данного процесса в системе, позволяют определить стадию каждого из процессов и в случае доминирования какого-либо процесса принять меры по борьбе с ним. В настоящее время многими исследователями отмечается необходимость использования новых математических методов в процессе принятия решений в диагностике и планирование мероприятий по управлению процессом. Но математические методы, эффективные сами по себе, могут оказаться бесполезными при наличии неясной терминологии и описании процессов. Поэтому необходимо все основные понятия сформулировать более точно и на их основе создать адекватный язык для принятия решений в разработке. Для распознавания образов в настоящее время наиболее характерен "экстраполяционный" подход. Возможность его применения для решения нашей задачи ограничена в связи со слабыми "обобщающими" возможностями этого метода. Он также не позволяет получить количественную оценку для текущего состояния процесса по небольшому числу экспериментальных данных. Для нахождения оценок сложных процессов по небольшому числу опытных данных необходимо привлечение априорных данных о физике процессов и свойствах восстанавливаемых правил оценки. Процесс переработки исходного описания в образ процесса должен идти последовательно. Необходимо определить понятие процесса, и в связи с большой сложностью процесса в целом использовать для его определения на разных стадиях различные признаки и характеристики процесса. Полученные на уровне исходного описания параметры системы довольно слабо связаны с интуитивными понятиями и образами сложных явлений и с их лингвистическими определениями. Разрыв между параметрами и образом сложного процесса можно устранить двумя путями: переводом исходного описания на естественный язык и управления системой в рамках естественного языка; размыванием образа (его лингвистического описания), построением функции принадлежности состояния системы к тому или иному классу. Каждый из подходов имеет свои преимущества и недостатки. Так, первый подход позволяет |