Индуктивные системы

Обобщение примеров по принципу от частного к общему сводится к выявлению подмножеств, относящихся к одним и тем же подклассам и определению для них значимых признаков. Процесс классификации осуществляется следующим образом:

1) выбирается признак классификации;

2) по значению выбранного признака множество разбивается на подмножества;

3) выполняется проверка (принадлежит ли подмножество одному классу);

4) осуществляется проверка;

5) для подмножества примеров с несовпадением классообразующего признака процесс классификации продолжается с пункта 1.

Процесс классификации можно представить с помощью дерева решений табл. 2.

Анализ новой ситуации сводится к выбору ветви действия, которая полностью определяет эту ситуацию. Поиск решения осуществляется в результате последовательной проверки признаков классификации, каждая ветвь дерева соответствует одному правилу решения.

Таблица 2

Признаки классификации

Классифицирующий признак	Признак классификации
Цена	Спрос	Конкуренция	Издержки	Качество
Низкая	Низкий	Маленькая	Маленькие	Низкое
Высокая	Низкий	Маленькая	Большие	Высокое
Высокая	Высокий	Маленькая	Большие	Низкое
Высокая	Высокий	Маленькая	Маленькие	Высокое
Высокая	Высокий	Маленькая	Маленькие	Низкое
Высокая	Высокий	Маленькая	Большие	Высокое

Лекция № 3 ИИС

Когнитивные технологии в жизненном цикле интеллектуальных информационных систем

Когнитивные технологии применяются в жизненном цикле интеллектуальных информационных систем для поддержки принятия управленческих решений, а также при когнитивном анализе и моделировании сложных ситуаций.

Сложности анализа процессов принятия управленческих решений в таких областях как экономика, экология, социология, обусловлены рядом особенностей, которые присущи этим областям:

1. Многоаспектность происходящих в них процессов и их взаимосвязанность;

2. Отсутствие достаточной количественной информации о динамике процессов, вынуждающее переходить к качественному анализу таких процессов;

3. Изменчивость характера процессов во времени.

В силу указанных особенностей экономические, социальные и другие объекты относят к слабоструктурированным системам. Под текущей ситуацией понимается состояние слабоструктурированной системы в рассматриваемый момент времени. Число факторов в такой ситуации может измеряться десятками.

Все они зависят от времени, а также между ними есть причинно-следственные отношения. В этом случае увидеть и осознать логику развития в такой ситуации крайне трудно.

На многие сложные вопросы, относящиеся к слабоструктурированным системам, можно ответить, если использовать компьютерные средства познавательного (когнитивного) моделирования ситуаций.

Например, модуль моделирования и прогнозирования в технологической платформе «ПРОГНОЗ» предназначается для определения и прогнозирования ситуаций на основе проводимого формального описания доступных данных.

Специфика прикладных средств когнитивного моделирования заключается в их ориентированности на конкретные условия развития ситуации в той или иной стране, регионе, городе.