Слайд 1Лекция №11
Модели решения функциональных и
вычислительных задач. Методы и технологии
моделирования
Слайд 2Операции над моделями
1. Линеаризация
2. Идентификация
3. Агрегирование
4. Декомпозиция
5. Сборка
6. Макетирование
7.
Экспертиза
8. Вычислительный эксперимент
Слайд 31. Линеаризация
Пусть М=М(X,Y,A), где X – множество входов,
Y –
выходов, А – состояний системы. Схематически можно это изобразить: X
=> A => Y
Если X, Y, A – линейные пространства (множества),
то система (модель) называется линейной. Другие системы (модели) – нелинейные. Нелинейные системы трудно поддаются исследованию, поэтому их часто линеаризуют – сводят к линейным каким-то образом.
Слайд 42. Идентификация
Пусть М=М(X,Y,A), A={ai}, ai=(ai1,ai2,...,aik) - вектор состояния объекта (системы).
Если вектор ai зависит от некоторых неизвестных параметров, то задача
идентификации (модели, параметров модели) состоит в определении по некоторым дополнительным условиям, например, экспериментальным данным, характеризующим состояние системы в некоторых случаях. Идентификация - решение задачи построения по результатам наблюдений математических моделей, описывающих адекватно поведение реальной системы.
Слайд 53. Агрегирование
Операция состоит в преобразовании (сведении) модели к модели (моделям)
меньшей размерности
(X, Y, A).
Слайд 64. Декомпозиция
Операция состоит в разделении системы (модели) на подсистемы (подмодели)
с сохранением структур и принадлежности одних элементов и подсистем другим.
Слайд 75. Сборка
Операция состоит в преобразовании системы, модели, реализующей поставленную цель
из заданных или определяемых подмоделей (структурно связанных и устойчивых).
Слайд 86. Макетирование
Эта операция состоит в апробации, исследовании структурной связности, сложности,
устойчивости с помощью макетов или подмоделей упрощенного вида, у которых
функциональная часть упрощена (хотя вход и выход подмоделей сохранены).
Слайд 97. Экспертиза
Операция или процедура использования опыта, знаний, интуиции, интеллекта экспертов
для исследования или моделирования плохо структурируемых, плохо формализуемых подсистем исследуемой
системы.
Слайд 108. Вычислительный эксперимент
Это эксперимент, осуществляемый с помощью модели на ЭВМ
с целью распределения, прогноза тех или иных состояний системы, реакции
на те или иные входные сигналы. Прибором эксперимента здесь является компьютер (и модель).
Слайд 11Основные функции компьютера
при моделировании
• выполнять роль вспомогательного средства для
решения задач, решаемых обычными вычислительными средствами, алгоритмами, технологиями;
• выполнять
роль средства постановки и решения новых задач, не решаемых традиционными средствами, алгоритмами, технологиями;
• выполнять роль средства конструирования компьютерных обучающе-моделирующих сред;
• выполнять роль средства моделирования для получения новых знаний;
• выполнять роль "обучения" новых моделей (самообучающиеся модели).
Слайд 12Экспертные системы (ЭС)
Экспертная система – компьютерная программа, способная частично заменить
специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.
Классификация ЭС по решаемой задаче
Интерпретация данных
Диагностирование
Мониторинг
Проектирование
Прогнозирование
Сводное
Планирование
Обучение
Управление
Ремонт
Отладка
Слайд 13Экспертные системы (ЭС)
Если среда, в которой будет функционировать эксперт (человек
или система), труднодоступна или представляет собой опасность для человеческой жизни
или здоровья, то существенно возрастают затраты на доступ и обеспечение безопасности. Поэтому в таких ситуациях целесообразно использовать механизмы и вычислительные системы, реализующие программу некоторой экспертной системы.
Слайд 14Экспертные системы (ЭС)
Ядро экспертной системы является некоторой программой, обрабатывающей знания,
представленные в виде некоторых структурированных единиц – онтологий (например, с
помощью языка разметки гипертекста HTML).
Сходство экспертных систем с прочими прикладными программами заключается в том, что они предназначены для решения определенного круга задач.