11. Процедурные знания. Определение, характеристики.

Алгоритмы и процедуры относятся к категории операционных знаний, которые представлены информацией о способах изменения фактуальных знаний. Иначе говоря, эти знания задают процедуры преобразования. Часто для обозначения этих знаний используется термин «процедурные знания», однако следует иметь ввиду, что операционные знания могут быть представлены как в процедурной, так и в декларативной формах.

Алгоритм – предписание, однозначно задающее процесс преобразования исходной информации в виде последовательности элементарных дискретных шагов, приводящих за конечное число их применений к результату.

Под процедурой понимается блок с наличием или отсутствием формальных параметров, выполнение которого может быть организовано с помощью вызова.

Выделяют три крупных группы алгоритмов:

- Вычислительные. Как правило работают со сравнительно простыми видами информации, но сам процесс вычисления может быть долгим и сложным.

- Информационные. Представляют собой набор различных процедур, работающих с большими объемами информации (асинхронные, вложенные, внешние, встроенные, главные, командные, присоединенные, рекурсивные и др.).

- Управляющие. Характеризуются тем, что информация к ним поступает от внешних процессов, которыми она управляет (вешние, каталогизированные, присоединенные, регистрации, управляющие и др.). Результаты работы этих алгоритмов представляют собой различные управляющие воздействия.

Также, как правило, алгоритмы могут быть «жесткими» и «мягкими». Главный принцип «мягких» вычислений – терпимость к неточностям и частичной истинности для достижения интерпретируемости. «Мягкие» вычисления дополняют друг друга и используются для решения задач при работе с неопределенностью.

12. Эмпирические закономерности. Определение, характеристики.

Эмпирическая закономерность – это существенная и постоянно повторяющаяся, неочевидная, практически полезная и доступная интерпретации взаимосвязь информационных единиц, необходимая для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Неочевидность в определении означает, что найденные закономерности не обнаруживаются стандартными методами обработки информации или экспертным путем. Практическая полезность означает, что выводы имеют конкретное значение, которому можно найти практическое применение. Выделяются 5 типов эмпирических закономерностей:

1) Ассоциация – структурная связь, показывающая, что объекты одного класса некоторым образом связаны с объектами другого или того же самого класса. С понятием ассоциации связаны четыре важных дополнительных понятия: имя, роль, кратность и агрегация.

Во-первых ассоциации может быть присвоено имя, характеризующее природу связи. Смысл имени уточняется указанием направления, в котором должно читаться имя. Другим способом именования ассоциации является указание роли каждого класса, участвующего в этой ассоциации. Кратностью роли ассоциации называется характеристика, учитывающая, сколько объектов класса с данной ролью может или должно участвовать в каждом экземпляре ассоциации. Наиболее распространенным способом задания кратности роли ассоциации является указание конкретного числа или диапазона. Агрегатные ассоциации необходимы в том случае, если между двумя (или более) классами имеет место отношение «часть-целое». Если в ассоциации «объект-часть» последняя компонентная часть только одного объекта-целого, то такая агрегатная ассоциация называется компонентной

2) Последовательность – определяемая высокой степенью вероятности цепочка связанных по времени событий, фактов, ситуаций. С этой позиции ассоциация является частным случаем последовательности с временным лагом, равным нулю.

Правило последовательности: после события (факта, ситуации) Х через определенное время произойдет событие (факт, ситуация) У.

3) Кластер – это объединенное в группу множество схожих объектов. Кластер можно охарактеризовать как группу объектов, имеющих общие свойства. Цель кластеризации – поиск структур, имеющих внутреннюю однородность и внешнюю изолированность. Кластеры могут быть непересекающимися (эксклюзивными) или пересекающимися.

4) Предиктор – шаблон, адекватно отображающий динамику поведения целевых показателей (прогнозирования, предсказания). Термин может быть истолкован в «широком» и «узком» смысле. В «широком» смысле это та исходная характеристика объекта, по которой можно с большим или меньшим основанием предсказать другую целевую характеристику этого объекта. В «узком» смысле понятие «предиктор» приобретает дополнительные ограничения, связанные с количественным выражением и оценкой статистической достоверности прогноза.

5) Опорное множество – подмножество признаков (свойств, атрибутов), характеризующих группу, к которой принадлежит тот или иной объект классификации. Основные типы опорных множеств:

- всевозможные подмножества множеств признаков N;

- всевозможные комбинации признаков (свойств, атрибутов) из K элементов по всему дескриптору;

- все варианты локального – максимального сжатия признакового пространства, при условии различимости описаний объектов классов, тупиковые тексты;

- все варианты локально-максимального сжатия признакового пространства, при условии сходства описаний объектов одного класса – тупиковые связки;

- другие возможные комбинации признаков.