Для возможности получения числовых значений использующихся характеристик системы в процессе моделирования применяются аппроксимирующие функции. Оценка модели проводится на основе оценки достоверности изложенных концепций модели. Такой метод проверки включает следующие процедуры: проверка поставленных задач; проверка достоверности исходной информации; проверка построения модели, анализ параметров переменных, входящих в структуру модели интеллектуальной ИИС . Для достижения поставленной цели в интеллектуальной ИИС оперативного, точного и достоверного определение свойств объектов предлагается модель с формализованным описанием процесса принятия решений. Дтя построения модели принятия решений в интеллектуальной системе мониторинга необходимо наличие трех составляющих: цели, окружающей среды и внутреннего состояния. Модели принятия решений в интеллектуальной системе включают: формирование структуры и алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем в целом; разработку элементов структуры, алгоритмов их функционирования; механизма взаимодействия между собой и с окружающей средой; построение алгоритмов обработки информации. Оценка модели проводится на основе оценки достоверности изложенных концепций модели. Такой метод проверки включает следующие процедуры: проверка поставленных задач; проверка достоверности исходной информации: анализ полученных аппроксимаций; проверка построения модели, анализ параметров переменных, входящих в структуру модели интеллектуальной ИИС. Представим модель интеллектуальной мониторинговой системы следующим образом: M={I9D,U,N,R}, где /множество входных воздействий; D множество дестабилизирующих факторов; U множество выходных параметров; N — множество применяемых интеллектуальных методов; R множество методов принятия решений. К интеллектуальным системам, реализующим функцию принятия решений, используя базу знаний, предъявляются следующие требования [27]: 17 |
выбрать совокупности критериев оценки эффективности в функции параметров и переменных системы с учетом воздействующих дестабилизирующих факторов. Для возможности получения числовых значений использующихся характеристик системы в процессе моделирования применяются аппроксимирующие функции. Оценка модели проводится на основе оценки достоверности изложенных концепций модели. Такой метод проверки включает следующие процедуры: проверка поставленных задач; проверка достоверности исходной информации; проверка построения модели, анализ параметров переменных, входящих в структуру модели интеллектуальной ВОИИС . Для достижения поставленной цели в интеллектуальной ВОИИС оперативного, точного и достоверного определение свойств объектов — предлагается модель с формализованным описанием процесса принятия решений. Для построения модели принятия решений в интеллектуальной системе мониторинга необходимо наличие трех составляющих: цели, окружающей среды и внутреннего состояния. Модели принятия решений в интеллектуальной системе включают: формирование структуры и алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем в целом; разработку элементов структуры, алгоритмов их функционирования; механизма взаимодействия между собой и с окружающей средой; построение алгоритмов обработки информации. Оценка модели проводится на основе оценки достоверности изложенных концепций модели. Такой метод проверки включает следующие процедуры: проверка поставленных задач; проверка достоверности исходной 139 информации: анализ полученных аппроксимаций; проверка построения модели, анализ параметров переменных, входящих в структуру модели интеллектуальной ВОИИС. Представим модель интеллектуальной мониторинговой системы следующим образом: М= {I,D,U,N,R}, где 7множество входных воздействий; D множество дестабилизирующих факторов; U множество выходных параметров; N множество применяемых интеллектуальных методов; Л множество методов принятия решений. К интеллектуальным системам, реализующим функцию принятия решений, используя базу знаний, предъявляются следующие требования [27]: учет временного фактора при поиске решения, получение достоверных результатов при возможной неполноте поиска с учетом потерь точности и оперативности; возможность нахождения оптимального решения при анализе точности получаемых результатов и затратами вычислительных ресурсов на его получение; использование методов вывода с учетом временного фактора при использовании информации, поступающей от внешних источников и содержащейся в базе знаний системы; использование новейшей процессорной технологии обработки информации; принятие решений на высоком уровне; способность принимать решения на основе символьных преобразований; способность определить класс исследуемого материала, предметную область, измерительную ситуацию, используя базу знаний; 140 |