- •Лекции по курсу «Системы обработки экономической информации»
- •Тема 1. Общее представление о Data Mining
- •1. Что такое Data Mining
- •2. Области использования Data Mining
- •3. Типы закономерностей
- •Классы систем Data Mining
- •Тема «Документальные (полнотекстовые) системы данных и знаний»
- •1. Назначение и основные понятия
- •Общая функциональная структура дипс
- •3. Формальное представление смыслового содержания текста
- •Тема «Обработка и поиск текстовой информации»
- •Обработка входящей текстовой информации
- •Поиск текстовой информации
- •Эффективность дипс
- •1. Обработка входящей текстовой информации
- •2. Поиск текстовой информации
- •Оценка качества дипс
- •Тема «знания и их представление»
- •Понятие о знании
- •Логические модели
- •3. Продукционные модели
- •4. Фреймовая модель представления знаний
- •5.Семантические сети
- •Тема «Особенности обработки информации у человека»
- •1. Основные понятия
- •2. Конструкт как единица мыслительной деятельности
- •3. Понятие как единица мыслительной деятельности
- •4. Мысленные модели
- •5. Когнитивные модели.
- •6. Объектно-схемные или качественные модели.
- •7. Синтез моделей с различными уровнями семантики и формализации
- •Тема «Нейросети»
- •Назначение и основные понятия
- •Одиночный нейрон
- •Простые нейросети
- •Назначение и основные понятия
- •2. Структура нейросетей
- •Тема «Нейросети»
- •1. Методы обучения нейронных сетей
- •2. Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки
- •1. Методы обучения нейронных сетей
- •Применение нейросетей
- •1) Общая характеристика нейросетевых технологий
- •2 Классы решаемых задач
- •3) Области использования нейросетей
- •Общая характеристика нейросетевых технологий
- •2. Классы решаемых задач
- •3. Области использования нейросетей
- •Тема «Генетические алгоритмы»
- •Классы задач оптимизации
- •Методы решения оптимизационных задач
- •Эволюционные вычисления
- •Основы теории генетических алгоритмов
- •Решение задач с помощью генетических алгоритмов
- •Генетические алгоритмы и нейросети
- •Тема «Метод группового учета аргументов»
- •Особенности моделирования экономических систем
- •Идеология и использование мгуа
- •Общее описание метода мгуа
- •Особенности моделирования экономических систем
- •Идеология и использование мгуа
- •Общее описание метода мгуа
- •Вопросы к 1 модулю «Системы обработки экономической информации»
- •1. Что такое Data Mining
- •Области использования Data Mining
- •Классы систем Data Mining
4. Мысленные модели
Под мысленными моделями в широком понимании этого слова понимаются все типы моделей, которые могут находиться в человеческом мышлении - от интуитивных, которые невозможно отобразить внешними средствами, до развитых формализованных (логико-математических), которые можно с высокой степенью адекватности отобразить внешними средствами (схемами, формулами и т.д.). В узком же смысле под мысленными моделями понимается класс моделей, находящихся в мышлении, и которые не могут быть достаточно полно формализованы с точки зрения требований задачи. К наиболее характерным классам мысленных моделей относятся:
- модели непосредственного действия;
- модели мира;
- модели предметных областей и (или) ситуаций.
Модели непосредственного действия - наиболее простой и автоматизированный тип мысленных моделей (подобный условным рефлексам, но возможно с более сложным содержанием). Это модель ответа на относительно простые и многократно повторяющиеся ситуации, т.е. модель стереотипных ситуаций. Сознание почти не участвует в принятии решения. Теория автоматического управления работает на уровне моделей этого типа. Основой для такого типа простейших моделей являются конструкты или аналогичные им мысленные инварианты.
Модель мира представляет собой определенным образом организованные знания о мире, свойственные когнитивной системе. Это наиболее общая возможная модель мышления. В нее входят все знания человека о мире, включая факты, знания (как способ организации фактов), семантику (ценности, мотивацию, смысл) и другие возможные когнитивные структуры, отражающие опыт индивида. Модель мира не является стройной системой. В ней возможны различные слои знаний и объяснений одних и тех же явлений, причем эти объяснения могут противоречить друг другу и приводить к совершенно различным выводам (алогичность мышления). В то же время для модели мира характерна и определенная степень организации психоэмоциональной сферы человека и его знаний, в результате чего она воспринимается как нечто целостное.
Сочетание изменчивости и целостности позволяет модели мира служить базой для создания более частных моделей, отражающих те или иные аспекты реальности - мысленных моделей предметных областей и ситуаций. Модели этого типа предназначены для решения конкретной проблемы или познавательной потребности. Они содержат относительно небольшое (порядка десяти) число понятий, включая и семантические (ценностные) аспекты. Мысленные модели этого типа имеют ряд важных преимуществ по сравнению с другими моделями: гибкость, возможность работы с самыми разнообразными данными, включая нечисловые, легко адаптируются к новым ситуациям. Большинство систем в философии, политике и литературе являются мысленными. В то же время эти модели обладают и существенными недостатками. Так, большие проблемы возникают в процессе объяснения мысленной модели одним человеком другому. Далеко не всегда это вообще удается, а если удается, то при этом неизбежно возникают искажения. Допущения, которые лежат в основе мысленных систем, обычно трудно сформулировать и проверить. Противоречия и неясности в мысленной системе не детектируются и не решаются. Мы также не очень хорошо понимаем сам процесс создания мысленной модели и использование ее для получения решения.
Эти недостатки мысленных моделей вызвали необходимость в создании формализованных моделей, к важнейшим типам которых относятся когнитивные или концептуальные модели, объектно-схемные модели (качественные) и формально-математические модели.