Лекция 4 Классификация систем

Многообразие систем настолько велико, что и в нестоящее время отсутствуют формальные методы классификации систем (не алгоритмизирована процедура). В основу любой классификации положен тот или иной принцип или признак.

Классификация это сеть декомпозиции множества систем по определенному признаку. Три проблемы любой классификации:

• выбор признака – способа декомпозиции;

• отсутствие формальных методов классификации;

• оценка степени полноты и конкретности.

Далее рассмотрим лишь некоторые подходы к классификации систем.

Классификация систем по субстанциональному (по основному, по сущности вещей и явлений) признаку

По этому признаку выделяют три класса систем:

а) материальные – системы, существующие в объективной действительности (живой и неживой природе, обществе).

Примеры: атоммолекулаживая клеткаорганизмпопуляции обществоцивилизации

б) концептуальные (идеальные) системы – системы, отражающие представления о реальной действительности, объективном мире.

Примеры: научные теории, гипотезы, результаты восприятия или представления окружающего мира, выраженные в той или иной форме (знаковой, символьной, музыкальной, художественной и т.д.). Среди концептуальных систем различают: абстрактные, гипотетические, логические, символические и т.д.

в) искусственные системы – материальные системы, созданные человеком с определенной целью.

Примеры: простейшие механизмы, сложные технические комплексы, организации (кафедры, университеты, министерства).

Примечание 1. Некоторые авторы выделяют класс смешанных систем, которые состоят из естественных и искусственных подсистем.

Примеры: организационная система, человеко-машинные системы, роботизированные системы, пилот – ЛА, автомобили на солнечных батареях, оператор-ПЭВМ.

Примечание 2. Для естественных систем характерны объективные цели (будущее реальное состояние системы), а для искусственных систем – субъективные цели (будущее идеальное планируемое (в нашем сознании) состояние системы и среды).

Примечание 2. Данная классификация систем обладает полнотой, т.к. охватывает все известные (и даже неизвестные) человеку системы. Но обладая большой общностью, не обладает в достаточной степени конкретностью.

Два системных свойства:

• с  общности   степень полноты   конкретность

• с  конкретности степень полноты    общность.

Классификация искусственных систем (ИС) по уровню автоматизации (по степени влияния на производительность труда)

Рассмотрим класс ИС, который связан с трудовой деятельностью человека, и разобьем его на подсистемы по уровню автономности (самостоятельности) функционирования систем. Некоторые авторы называют данный признак – по уровню автоматизации. Итак, можно указать на следующие классы систем.

1. орудия – системы, предназначенные для расширения функциональных возможностей человека при выполнении ручного труда (садовый инвентарь, плотницкий и т.д.)

2. механизмы и машины – системы, предназначенные для замены (исключения) человека при выполнении тяжелого физического труда или трудновыполнимых действий (экскаваторы, подъемные механизмы и краны, бурильные установки, прессы, швейная машина и т.д.)

3. автоматы и автоматические системы – системы, предназначенные для исключения человека (ввиду ограниченности его физических возможностей) из производственного процесса или процесса управления (станки-автоматы с ЧПУ, САУ температурой, давлением, скоростью, высотой полета, положением и т.д.)

4. интеллектуальные системы – системы, созданные для помощи (или исключения) человеку в интеллектуальной деятельности, связанной с распознаванием ситуации, принятием решения и эффективным выполнением сложных операций в средах, опасных для жизни человека или в быстроизменяющихся ситуациях, требующих для анализа обработки больших потоков информации

роботы (автономные, мобильные) (подводные роботы, роботы-пожарники, роботы-сборщики, обезвреживание бомб), программные системы (ЭС), робот-шахматист, ЭВМ и т.д.

Интеллектуальными системаминазывают такие человеко-машинные системы, которые обладают способностью выполнять (или имитировать) какие-либо интеллектуальные процедуры, например, автоматически классифицировать, распознавать объекты или образы, обеспечивать естественный интерфейс, накапливать и обрабатывать знания, делать логические выводы. Используют и другой, более старый термин - “система искусственного интеллекта”. В информатике актуальна задача повышения интеллектуальности компьютерных и программных систем, технологий и обеспечения интеллектуального интерфейса с ними. В то же время интеллектуальные системы базируются на неполных и не полностью формализуемых знаниях о предметной области, правилах вывода новых знаний, поэтому должны динамически уточняться и расширяться (в отличие от, например, формализуемых и полных математических знаний).