Оптимизация принятия решений в интеллектуальных системах, ориентированных на применение в проблемных и междисциплинарных областях. Рассмотрение интеллектуальных систем, основанных на тестовых методах распознавания образов, последовательность этапов.
Аннотация к работе
В работе описываются основы принятия субоптимальных решений в интеллектуальных системах с матричным представлением знаний и основанных на тестовых методах распознавания образов.В статье [Янковская, 2000] в число закономерностей включены диагностические тесты (ДТ) и ряд подмножеств признаков с определенными свойствами, которые используются при построении ДТ. Естественно, что при оптимизации решения в рамках каждого этапа (подэтапа) без учета требований, предъявляемых к конечному результату - принятию решения - решение в целом может быть далеко от оптимального. Таким образом, задача заключается в том, чтобы на более ранних этапах при построении интеллектуальной системы, учесть требования, предъявляемые на конечном этапе - принятии итогового решения, а именно, требование устойчивости к ошибкам измерения (занесения) значений характеристических признаков; минимального количества признаков, используемых при принятии решений; максимального суммарного веса признаков, участвующих в принятии решений и вычисленного на основе различных подходов, минимальной стоимости и минимального ущерба (риска) при принятии решений и др. В данной работе приводятся основные понятия и определения; матричная модель представления данных и знаний; критерии, предъявляемые к принятию решений; предлагается конвергенция наук и научных направлений при принятии решений и трансформация требований, предъявляемых к конечному результату, на более ранние этапы, а также излагаются основы принятия субоптимальных решений. К числу закономерностей относятся константные, устойчивые, неинформативные, альтернативные, зависимые, несущественные, обязательные (входящие во все ББДТ), псевдообязательные (не являющиеся обязательными, но входящие во все ББДТ, участвующие в принятии решений), минимальные и все безызбыточные логические тесты (диагностические) и ряд других закономерностей, указанных в статье [Янковская, 2000], а также ДТ, устойчивые к числу t ошибок измерения значения признака (признаков) [Янковская, 2009c], сигнальные признаки 1-города.В интеллектуальных системах, основанных на тестовых методах распознавания образов, предложено принятие субоптимальных решений осуществлять путем трансформации требований, предъявляемых на конечном этапе - принятии итогового решения, на более ранние этапы, начиная от анализа данных и знаний на непротиворечивость.