- •1. Задача распознавания и её формальное описание. Проблема распознавания.
- •Обсуждение задачи опознавания.
- •Общая постановка задачи.
- •Язык распознавания образов.
- •Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
- •3. Исходные данные для задачи распознавания
- •2 . Геометрическая интерпретация задачи распознавания.
- •4. Структура таблицы «объекты-свойства»
- •6. Анализ данных с целью выбора постановки задач и методы решения.
- •5. Прямые и косвенные свойства в задачах распознавания.
- •7. Основные этапы анализа данных.
- •8. Анализ расположения объектов в пространстве свойств с целью выбора алгоритма распознавания.
- •9. Этапы решения задач распознавания.
- •10. Классификация алгоритмов распознавания.
- •15. Задача разбиения образа на однородные группы.
- •12. Область применения алгоритма Дискриминантная функция.
- •11. Алгоритм распознавания «Дискриминатная функция».
- •13. Мера сходства и ее свойства.
- •14. Метрика и ее свойства.
- •16. Алгоритм «Гол n»
- •26. Шкалы измерения свойств.
- •17.Способы вычисления типичного представителя в алгоритме «Гол n»
- •18. Решающее правило в алгоритме «Гол n»
- •20. Условия применения алгоритма «Гол 1»
- •22. Исследования представительности мо
- •21. Различия между алгоритмами “Гол n” и «Гол 1»
- •19. Алгоритм распознавания «Гол 1»
- •23. Распознавание с отказами и без отказов
- •24. Алгоритм распознавание «Энтропия»
- •25. Решающее правило в алгоритме «Энтропия»
- •30. Общая схема постановки и решения задачи распознавания.
- •28. Алгоритм распознавания «Тесты».
- •27. Алгоритм распознавания «Кора 3»
- •32. Основные понятия системы массового обслуживания.
- •40. Постановка задачи оптимизации при нескольких критериях.
- •41. Математическая модель многокритериальной задачи.
- •29. Алгоритм распознавания «Направление опробования»
- •31. Принципы построения и функционирования сппр.
- •32. Основные понятия системы массового обслуживания.
- •47. Способ лексикографической оптимизации.
- •48. Построение обобщенного критерия в многокритериальной задаче.
- •45. Способ указания нижних границ критериев.
- •42. Отношение доминирования по Парето
- •38. Модель производственных поставок.
- •39. Модель поставок со скидкой.
- •43. Геометрическая интерпретация доминирования по Парето
- •52. Логическая модель представления знаний
- •Продукционная модель представления знаний
- •Фреймовая модель представления знаний
- •Модель семантических сетей
- •Классификация систем Business-to-business (b2b-систем)
- •61. Понятие логистической системы
- •Основные отличия знаний от данных
- •Классификация информационно-поисковых систем
- •Основные модели представлений знаний
31. Принципы построения и функционирования сппр.
Системы поддержки принятия решений (СППР). СППР – это компьютерная система, позволяющая лицу, принимающему решения (ЛПР), в процессе принятия решений…
1.сочетать собственные субъективные предпочтения с компьютерным анализом ситуации.
2. оценить возможные альтернативы решения с точки зрения цели задачи.
3. ответить на вопрос «а что будет, если».
4. задать экспертные предпочтения.
5. оценить чувствительность принимаемого решения к изменению объективных и субъективных составляющих.
Выделяются критерии, влияющие на результат, их взаимозависимости и т.п. Определяются границы проблемной области. Сокращается размерность исходного описания. Этап формулирования и формализации выполняется независимо от типа решаемой задачи.
32. Основные понятия системы массового обслуживания.
Основные понятия: требование на обслуживание, поток заявок и канал обслуживания. Поток заявок имеет случайный закон распределения. Системы бывают одноканальные и многоканальные. Каналом обслуживания называется “устройство”, которое в любой момент времени может обслуживать только одно требование. СМО бывает с отказами и с ожиданием. СМО с ожиданием бывает трех типов: упорядоченное обслуживание, случайное обслуживание, приоритетное обслуживание. Характеристики СМО с отказами: абсолютная пропускная способность – это среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени; относительная пропускная способность – это средняя доля поступивших заявок, обслуженных системой. Основные характеристики СМО: число каналов n; λ интенсивность потока заявок (среднее число заявок, поступивших в единицу времени); μ производительность каналов (среднее число заявок, обслуженных в единицу времени) Поток заявок и время обслуживания.
λ(t) интенсивность потока заявок предположения.
1. cтационарность λ(t)=λ= const; 2. отсутствие последействия (после обслуживания заявка не возвращается); 3. ординарность (заявки ходят по одиночке случайным образом).
Если выполняются условия с 1 по 3, то такой поток наз.простейшим или стационарным Пуассоновским. Если выполняются 2 и 3 и не выполняется 1, то поток наз. нестационарным Пуассоновским.
33. СМО с отказами.
Набор состояния системы:
Каждая система характеризуется своим набором вероятностей.
q(t)=1-Pn(t) вероятность застать хотя бы один свободный канал (отн. проп. спос-сть).
34. СМО с ограниченной длинной очереди.
Это такая СМО, где кол-во заявок не больше заданного параметра m. Если заявка пришла l-й, где l>m, то она получит отказ, потому что m – предельная длина очереди.
35. СМО с ограниченным временем ожидания.
Такая СМО наиболее приближена к реальности. Теоретически, длина очереди может быть любой, но время ожидания заявки в очереди ограничено величиной TОЖ. Эта величина случайная.
44. Различные подходы к решению многокритериальных задач.
1. выдел. Все Парето-оптимал. Исходы и дальнейш. решение предоставляется эксперту.
2. сужение мно-ва Парето-оптимальных исходов(решений) до одного. Это возможно только при доп. Информации об относительной важности критерия.
36, 37. Основная модель задачи управления запасами.
Цель: определение оптимальной величины целевого (конечного) остатка запасов с целью расчета планового баланса движения запасов на планируемый период.
46. Способ субоптимизации.
Выделяем один из критериев, а по всем остальным критериям назначаем нижние границы. Оптимальным при этом считается исход, максимизирующий выделенный критерий на множестве исходов, оценки которых по остальным критериям не ниже назначенных.
С помощью метода субоптимизации задача многокритериальной оптимизации превращается в задачу «обычной» (скалярной) оптимизации на суженном допустимом множестве.
Недостатки:
- субъективизм
- плохой учет остальных критериев