Проверяемый текст
Ананьев Николай Сергеевич. Методы и средства анализа данных в системах поддержки принятия решений (Диссертация 2005)
[стр. 52]

ГЛАВА 2.
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ С ЦЕЛЬЮ УЧЕТА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ В ИСХОДНЫХ ДАННЫХ 2.1.
Основное содержание методического обеспечения В методическом плане совершенствование обработки многомерных разнородных данных в интересах поддержки принятия решения предполагает решение следующих задач: а) формулировку и обоснование целей и задач, решаемых средствами обработки и анализа данных в условиях их неполноты, противоречивости и неоднозначности, сопутствующих описанию сложных объектов в БД; б) конкретизацию требований к результатам анализа; в) обоснование и выбор методов агрегирования характеристик объектов, позволяющих снимать неопределенность в исходных данных, в обобщенные характеристики объектов; г) разработку описательных моделей объектов, в т.
ч., учитывающих внешние факторы и условия поведения; д) построение обобщенных характеристик объектов в рассматриваемых вариантах ситуаций и сценариев; е) сравнительную оценку результатов обработки данных в задачах прогнозирования и оценки качества при использовании известных методов и предлагаемых, базирующихся на использовании принципа максимальной энтропии для снятия неопределенности.
Ключевым элементом предлагаемых методов является учет различного вида неопределенностей, что должно позволить в более адекватной постановке решать перечисленные выше задачи, а также частные задачи в интересах поддержки принятия решения в конкретных предметных областях.
Необходимо отметить, что известные методы позволяют в той или
52
[стр. 49]

Глава 2.
Совершенствование методического обеспечения обработки информации с целью учета неопределенности в исходных данных 2.1.
Основное содержание методического обеспечения В методическом плане совершенствование обработки многомерных разнородных данных в интересах поддержки принятия решения предполагает решение следующих задач: а) формулировку и обоснование целей и задач, решаемых средствами обработки и анализа данных в условиях их неполноты, противоречивости и неоднозначности, сопутствующих описанию сложных объектов в БД; б) конкретизацию требований к результатам анализа; в) обоснование и выбор методов агрегирования характеристик объектов, позволяющих снимать неопределенность в исходных данных, в обобщенные характеристики объектов; г) разработку описательных моделей объектов, в т.
ч., учитывающих внешние факторы и условия поведения; д) построение обобщенных характеристик объектов в рассматриваемых вариантах ситуаций и сценариев; е) сравнительную оценку результатов обработки данных в задачах прогнозирования и оценки качества при использовании известных методов и предлагаемых, базирующихся на использовании принципа максимальной энтропии для снятия неопределенности.
Ключевым элементом предлагаемых методов является учет различного вида неопределенностей, что должно позволить в более адекватной постановке решать перечисленные выше задачи, а также частные задачи в интересах поддержки принятия решения в конкретных предметных областях.
Необходимо отметить, что известные методы позволяют в той или
иной степени решать описанную выше задачу построения обобщенных 49

[Back]