Пополнение описаний ситуаций

ПОПОЛНЕНИЕ ОПИСАНИЙ СИТУАЦИЙ  [c.96]

ГЛ. 3. ПОПОЛНЕНИЕ ОПИСАНИИ СИТУАЦИИ  [c.100]


I Л. 3. ПОПОЛНЕНИЕ ОПИСАНИЙ СИТУАЦИЙ  [c.102]

ГЛ. 3. ПОПОЛНЕНИЕ ОПИСАНИЯ СИТУАЦИЙ  [c.104]

Мы не будем увеличивать число примеров. Поясним только на последнем из них, как производится пополнение описания ситуации. Пусть, как и ранее, на вход системы поступил текст Самолет совершил посадку, пассажиры ожидают багаж . Эти два факта свидетельствуют о том, что имеются результаты, локализованные во фреймах ПОСАДКА и ПЕРЕХОД В БАГАЖНОЕ ОТДЕЛЕНИЕ. Это позволяет, пользуясь сетью фреймов, показанной на рис. 3.9, двигаясь от имеющихся результатов к условиям последующих фреймов, узнать, что имелись условия для операций, связанных с высадкой пассажиров, а также для реализации всего сценария. Если теперь двигаться по сети фреймов от конца к началу, от условий к результатам, которые определяли данные условия, то мы получим всю нужную нам совокупность фактов.  [c.106]

ГЛ. 3. ПОПОЛНЕНИЕ ОПИСАНИИ СИТУАЦИЙ  [c.110]

ГЛ. 3. ПОПОЛНЕНИЕ ОПИСАНИЙ СИТУАЦИИ  [c.120]


ПОПОЛНЕНИЕ ОПИСАНИИ СИТУАЦИЙ  [c.124]

ГЛ. 3. ПОПОЛНЕНИЕ ОПИСАНИЯ СИТУАЦИИ  [c.134]

Когда Классификатор сформирован, то его работа заключается в следующем. Если на вход системы управления поступает некоторая конкретная ситуация, то она обогащается за счет работы процедур пополнения описаний ситуаций и поступает на нулевой уровень слоеного пирога . С помощью вертикальных связей она обобщается до наивысшего возможного уровня. Если на этом уровне ей соответствует решение по управлению, то оно поступает из Классификатора в Коррелятор. Если же при невозможности дальнейшего обобщения данному уровню не соответствует никакого решения, то Классификатор переходит в стадию обучения.  [c.206]

Между описанием ситуаций на естественном языке и внутренними представлениями информации о них в управляющей системе имеется явный разрыв. Поэтому одной из трудных проблем, которые приходится решать при создании систем ситуационного управ ления, является проблема преобразования словесных описаний во внутренние представления. Эта проблема тесно связана с задачей построения диалоговых систем, базирующихся на естественном языке. Однако для ее решения недостаточно воспользоваться готовыми лингвистическими процессорами, обеспечивающими диалог. Требуется еще получать специфическую информацию, связанную с функционированием Анализатора, показанного на рис. 1.7. Напомним, что его задача состоит в классификации поступившей информации в соответствии с теми задачами, которые должна решать система управления. Эти задачи могут быть трех типов пополнение системы новой информацией об объекте управления или способах управления, формирование ответа на некоторый запрос на основе информации, уже хранящейся в системе, поиск решения в ситуации, описание которой уже поступило в систему. Первые две задачи — вспомогательные, третья — основная. Но разделение их на три класса нужно производить при преобразовании входного текста во внутренние представления. Именно на этом этапе система должна понять , что от нее требуется. Поэтому Анализатор может рассматриваться как составная часть лингвистического процессора.  [c.83]


При построении слоеного пирога , составляющего сущность Классификатора, выполняется следующая последовательность процедур. Сначала исходное описание текущей ситуации пополняется всеми дополнительными сведениями за счет работы процедур пополнения описаний, о которых шла речь в гл. 3. Затем к полученным описаниям применяются процедуры обобщения. Полученные результаты, относящиеся к первому уровню слоеного пирога , рассматриваются снова, как исходное описание. К ним вновь применяются методы пополнения и происходит очередной шаг обобщения. Так продолжается до тех пор, пока на очередном уровне к полученным фрагментам нельзя будет применить ни процедур пополнения, ни процедур обобщения, не приводящих к противоречивым управленческим решениям.  [c.206]

Выбор систем контроля состояния запасов является действенным механизмом повышения эффективности функционирования логистической системы. Решение данной задачи требует опыта, умения моделировать процесс пополнения и расходования запаса, знания коммерческой ситуации и должно основываться на понимании эксплуатационных различий между описанными системами.  [c.307]

Затем мы рассмотрим процедуры классификации, столь важные для ситуационного управления. Опишем методы пополнения описаний ситуаций за счет использования знаний относительно объекта управления и методов управления им, хранящихся в памяти системы. В связи с этим мы обсудим специальные псевдофизические логики, используемые для пополнения описаний и процедуры индуктивного вывода, позволяющие получать в процессе управления новые знания.  [c.42]

Разные системы пополнения описаний отличаются друг от друга тем, как организованы продукции и как выглядит стратегия их применения к исходному описанию и получающимся в процессе пополнения промежуточным описаниям. Система продукций, в частности, может образовывать некоторую логическую систему. Такая система должна отражать закономерности, присущие данной проблемной области и способам построения решений на основании описания ситуаций в ней. При этом можно разделить продукции на три типа дедуктивные, индуктивные и традуктивные. В продукциях первого типа факт (5 — частный, вытекающий из выполнения условия у и одновременного наличия факта а в преобразуемом описании. Для индуктивных продукций факт р1 — более общий чем факт а,  [c.97]

В приведенном выше примере брокер оценил шансы на запрет импорта как равные. А каковы они будут через некоторое время Ведь здесь неприменимы вышеизложенные нами представления о человеке как об интуитивном статистике , который вносит поправки в свои оценки в случае пополнения или изменения информации. На самом деле, как установили психологи (А. Тверски, Д. Канеман), налицо явные искажения в логической компетентности человека [29]. Эти искажения обусловлены тем, что человек использует некие эвристические принципы построения умозаключений. Например, уверенность в суждении относительно какого-либо сценария увеличивается по мере детализации сценария снабженные деталями описания будущего кажутся ему существенно более вероятными. Проявляется эффект так называемой субъективной репрезентативности . В результате сценарии, насыщенные событиями, кажутся достовернее, чем их недетализированные, схематичные образы. Детали, даже если они не имеют отношения к сути излагаемого, делают события в сознании людей более репрезентативными, поскольку такие ситуации субъективно легче представить — целостный, подробный образ запоминается ярче, проще, быстрее, чем любая сухая схема.  [c.268]