Интегрированные системы поддержки принятия решений сложных трудноформализуемых задач : По прогнозированию, управлению и диагностике

Интегрированные системы поддержки принятия решений сложных трудноформализуемых задач : По прогнозированию, управлению и диагностике

Автор: Токарев, Вячеслав Леонидович

Шифр специальности: 05.13.09

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2000

Место защиты: Тула

Количество страниц: 345 с. ил.

Артикул: 288661

Автор: Токарев, Вячеслав Леонидович

Стоимость: 250 руб.

Интегрированные системы поддержки принятия решений сложных трудноформализуемых задач : По прогнозированию, управлению и диагностике  Интегрированные системы поддержки принятия решений сложных трудноформализуемых задач : По прогнозированию, управлению и диагностике 

1. АНАЛИЗ, КЛАССИФИКАЦИЯ И ОБОБЩЕНИЕ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
1.0. Введение.
1.1. Проблема принятия решения сложных задач
1.2. Сложные системы и их свойства
1.3. Классификация трудноформализуемых задач
1.4. Проблемы поддержки решения сложных задач.
1.5. Общие структуры ИРС
1.6. Структура ИСППР
1.7. Теоретический базис и место теории обеспечения рациональности решений в общей системе научных дисциплин
1.8. Выводы.
2. ОСНОВЫ ПРИБЛИЖЕННОЙ ФОРМАЛИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ.
2.0. Введение.
2.1. Задача приближенной формализации.
2.2. Представление данных.
2.3. Представление критериев
2.4. Представление моделей сложных систем.
2.5. Частные приближенные модели
2.6. Концепция формализации сложных систем
2.7. Уточнение частной приближенной модели
2.8. Выводы.
3. ФОРМИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ ДЛЯ ИСППР
3.0. Введение.
3.1. Представление знаний в ИСППР.
3.2. Общая задача формирования знаний для ИСППР.
3.3. Общий алгоритм формирования знаний.
3.4. Алгоритм формирования закономерностей
3.5. Формирование фактических знаний
3.6. Выводы.
4. МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ ЧАСТНЫХ ПРИБЛИЖЕННЫХ МОДЕЛЕЙ.
4.0. Введение.
4.1. Построение функциональной модели .
4.2. Построение логической модели.
4.3. Построение функциональнологических моделей
4.4. Построение нечетких моделей
4.5. Построение лингвистических продукционных моделей 3
4.6. Моделирование алгоритмов построения приближенных моделей.
4.7. ВыводыР
5. АЛГОРИТМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯЩШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ, ПРОГНОЗИРОВАНИЮ И ДИАГНОСТИКЕ.
5.0. Введение.
5.1. Задача получения решения на основе приближенной модели
5.2. Поддержка решений но управлению на основе приближенной модели
5.3. Поддержка решений по диагностике на основе приближенной модели
5.4. Прогнозирование состояния сложной системы
5.5. Экспериментальная проверка предложенных алгоритмов.
5.6. Выводы.
6. КОМБИНАТОР 1АЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИСППР И ОЦЕНКА РАЦИОНАЛЬНОСТИ РЕШЕНИЙ.
6.0. Введение.
6.1. Формализация и решение комбинаторных задач.
6.2. Оценка полезности вариантов решения
6.3. Выводы.
7. ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЙ НЕКОТОРЫХ ЗАДАЧ СРЕДСТВАМИ ИСППР
7.0. Введение.
7.1. Поддержка решений по медицинской диагностике.
7.2. Поддержка решений в задачах анализа изображений
7.3. Поддержка решений в задаче обнаружения сигнала.
7.4. Применение ИСППР для поддержки решения задач управления технологическими процессами.
7.5. Выводы.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
ЛИТЕРАТУРА


Для дискретных задач, решение которых сводится к выбору по многим количественным и качественным критериям какойлибо альтернативы из заданного множества на основе имеющихся данных, относящихся к данной предметной области, число М обычно невелико М. I информация, заключающаяся в массиве фактографических данных и хранящаяся в базе данных ИРС символ нечеткого отношения примерно меньше. Для поддержки решения таких задач с успехом используются ИРС типа СППР . Дискретные задачи с большим количеством альтернатив М требуют для решения, отвечающего принципу оптимальности, привлечения дополнительной информации, например, в виде некоторого набора эвристических правил типа i, определяемого экспертами специалистами в данной предметной области. ИРС символ нечеткого отношения примерно больше. Для поддержки решения таких задач с успехом используются ИРС типа экспертных систем ЭС 1. Такие системы позволяют эффективно применять ЭВМ в тех предметных областях, где знания представлены в описательной форме и где затруднительно, а иногда и невозможно, использовать математический аппарат. Область применения таких систем существенно шире, чем область применения СГ1Р. Эго поиск рациональных решений в задачах планирования, компоновки, размещения, распознавания, диагностики и т. Причем, данные и критерии могут быть заданы не только в количественном виде, но и в качественном семантическом виде. Более широкая область применения объясняется следующими факторами наличием связи с внешним миром использование знаний, представленных в описательном виде.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.197, запросов: 243