Методологические основы анализа и определения перспектив развития технологий мяса и мясных продуктов в условиях информационной неопределенности

• Автор: Красуля, Ольга Николаевна
• Шифр специальности: 05.18.04, 05.13.16
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 570 с. : ил.

Глава 1. Системный анализ и информационное обеспечение технологий мясных продуктов. Определение перспектив развития технологий с применением экспертных оценок и автоматизированных экспертных систем. Заключение по обзору литературы и задачи исследования 5 7 1 лава 2. Методология структурного анализа технологий. Формальная математическая модель технологий. Сравнение траекторий технологий в фазовом пространстве. Глава 3. Моделирование технологий мясных продуктов в условиях информационной неопределенности 2 8
етр. Методология преобразования количественно качественной информации для разработки датчиков нечетких потребительских свойств. Заключение по главе 3. Глава 4. Определение перспектив развития технологий мяса и мясных продуктов. Методология и алгоритм оценки перспективности технологий с применением информационной экспертной системы КСЖЕСАБТЕЯ. Методология и алгоритм оценки перспективности технического решения с применением автоматизированной экспертной системы СЕРВИС. Глава 5. Практические результаты исследований.

Следовательно, изменяется и взаим

мая зависимость между параметрами, т. Таким образом, модели первого уровня являются, как правило, малоинформатнвными и узконаправленными. Их можно считать только первой ступенью в познании объекта исследования. Модели первого уровня нашли широкое распространение в силу простоты и доступности их получения, а также некоторой их идеализации или приписывания им отсутствующих возможностей . Однако при правильном их использовании, т. Путм усовершенствования моделей первого уровня за счт улучшения методов и технических средств измерений и выбора необходимого числа измерений, можно построить модели второго уровня. К моделям второго уровня относятся модели, которые представляю гея в виде хорошо известных и изученных процессов и их моделей, но с введенными в них соответствующими экспериментальными или аналитическими поправочными коэффициентами. Это более узкий, чем предыдущий, класс моделей. Получаются они путм замены неизвестного исследуемого процесса другим, более простым и хорошо известным. Принципиальным отличием проводимых на этом уровне измерений является то, что они осуществляются в точном соответствии с принятой математической моделью. Результаты измерений обрабатываются по приближнной модели, получая при этом математическую модель исходного процесса. Таким образом, появляется возможность оценить влияние оборудования на конкретный процесс и достаточно глубоко его проанализировать, чего в принципе не обеспечивает модель первого уровня. Область применения модели второго уровня та же, что и первого, т.