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 |
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 |