Введем дополнительную детерминированную переменную Хо О. Простейшая постановка задачи идентификации объекта представляет собой следующую модель стохастического программирования с жесткими ограничениями. Требуется вычислить матрицу А и скаляр хо, при которых [c.47]
Менее жесткая постановка задачи идентификации объекта может быть представлена в виде следующей задачи стохастического программирования с вероятностными ограничениями. [c.47]
При моделировании производственно-экологических объектов ь третьей ситуации при решении задачи идентификации используется подход, предложенный Н. Винером, и известный как метод черного ящика . В качестве черного ящика рассматривается объект в целом, вследствие его сложности. Так как внутреннее устройство объекта неизвестно, мы можем изучить черный ящик , найдя входы и выходы. Сопоставляя входы и выходы, можно написать соотношение [c.24]
Для описания объекта в виде математической зависимости в задачах идентификации используются методы регрессивного анализа. При этом возможно описание объекта множеством математических моделей, так как нельзя вынести обоснованного суждения о его внутреннем устройстве. [c.24]
Этап 1. Постановка задачи — включает постановку цели оценки определение искомого вида стоимости идентификацию объекта Н. установление оцениваемых имущественных прав определение даты оценки. [c.158]
Предполагается, что подобный путь может быть использован в некоторых приложениях расплывчатой статистики (например, распознании и классификации) [133]. Определенное распространение (например, в задачах идентификации [176]) получили так называемые случайные нечеткие множества, характеризующие сложные процессы или объекты, качественные оценки состояния которых меняются случайным образом. [c.27]
Таким образом, можно сформулировать основные принципы создания информационного обеспечения системы, которыми являются разработка единой методики обозначений (идентификации) объектов и событий обеспечение одноразового определения состава объектов и процедурных характеристик обеспечение однократности формирования и точности измерения, восприятия, фиксации и передачи на обработку исходной информации независимость ввода данных для обработки от времени решения и количества решаемых задач представление в исходных документах данных в виде, пригодном или приспособленном для дальнейшей их обработки разработка типовой схемы обмена данными между системой и людьми, а также формирования массивов, их корректировки и выдачи выходной информации разработка единой схемы хранения и поиска информации обеспечение максимального единства кодов информационных совокупностей на предприятии, в объединении, отрасли, стране обеспечение возможности поэтапного и непрерывного наращивания емкости информационного фонда обеспечение информационного взаимодействия с другими системами и др. [c.61]
Пренебрежение вопросами идентификации объектов является серьезной проектной ошибкой. Отсутствие идентифицирующих свойств объектов помешает расширению перечня решаемых задач, затруднит совместимость с другими ЭИС, сделает невозможными некоторые виды информационного поиска. [c.27]
Работа построена следующим образом. Во втором разделе приводится структурная теорема [12], позволяющая описать структуру формы вход-выход с помощью индексов наблюдаемости, даётся понятие матрицы частотных параметров и способ экспериментального определения их оценок. В разделе 3 формулируется задача идентификации. В разделе 4 формируются частотные уравнения и приводится алгоритм их решения. В разделе 5 предлагается подход к идентификации при более неопределенной структуре модели объекта. Пример в разделе б иллюстрирует предложенный в разделе 4 алгоритм идентификации. [c.16]
Рассмотрим задачу идентификации нелинейного динамического объекта (1) с входом x(s) eX(s) и выходом y(f) еУ(/), модель которого ищется в виде [c.101]
Теоремы 1-3 дают формальное теоретическое решение задачи идентификации нелинейного объекта в классе систем, описываемых уравнениями вида (14). Однако, изложенный выше МФП иногда не учитывает влияние систематической составляющей, особенно нестационарных процессов, описываемой математическим ожиданием этих процессов. Поэтому представляет интерес использование идей статистической линеаризации в сочетании с МФП. Для простоты изложения результатов предположим, что в классе моделей (14) существует обратный оператор 5 , а сама модель системы (1) ищется в классе моделей (15). Рассмотрим теперь задачу идентификации нелинейной системы по первому и второму критериям статистической линеаризации. [c.105]
Классификация счетов по экономическому содержанию дает ответ на вопрос что учитывается на бухгалтерских счетах (информация о каких объектах бухгалтерского наблюдения зафиксирована на счете и как связан конкретный счет с другими счетами информационной системы бухгалтерского учета) Классификация бухгалтерских счетов по структуре и назначению не увязывает признаки идентификации счетов с отражаемыми на них экономическими показателями, а исследует и группирует номенклатуру счетов по их назначению в системе бухгалтерских счетов, строению, способам расчета показателей оборотов и конечного сальдо, организации аналитического учета. Таким образом, можно обобщить цели и задачи классификации счетов по структуре и назначению выяснить, как организован и ведется учет на определенных группах счетов. [c.338]
Переход на компьютерную форму организации бухгалтерского учета выдвигает задачи защиты информации от чужого вторжения. К средствам защиты относят идентификацию субъектов и объектов, разграничение доступа к информации на компьютере, регистрацию действий. [c.144]
Распознавание объектов и систем фактически является задачей классификации. В отличие от классических схем идентификации, при реализации которых каждый класс содержит только один объект, в схемах распознавания производственных ситуаций к одному классу относится множество объектов, имеющих различные численные значения идентифицируемых координат, принадлежащих некоторым подмножествам интервалов, отнесенных в качестве признаков принадлежности к тому или иному классу. [c.202]
В настоящее время технико-криминалистическое исследование документов представляет собой очень сложную многоцелевую отрасль криминалистики, решающую разнообразные задачи на основе использования многочисленных методов исследования для самых разнородных объектов. К компетенции технико-криминалистической экспертизы относится разрешение вопросов, связанных с установлением дописок, подчисток, травления записей в документах, восстановлением первоначальных записей угасших текстов. Кроме того, ее задачами являются исследования машинописных текстов, оттисков печатей и штампов, документов, изготовленных средствами оперативной полиграфии, с целью их идентификации. Довольно большой круг вопросов решается в связи с задачами исследования бумаги, чернил и др. красителей (тонера для ксерокопировальных аппаратов и лазерных принтеров, специальные краски для струйных печатающих устройств), клея, а также исследования ценных бумаг, денежных знаков и технических средств, с помощью которых они изготавливаются. [c.88]
Последняя задача — отыскание в сцене конкретного понятия— представляет собой еще открытую проблему. В настоящее время мы в нашу программу сопоставления сетей просто вводим одновременно модель (концепцию) и большую сеть (сцены). Если некоторые объекты сопоставляются с соответствующими частями модели, их стрелки к другим посторонним объектам забываются и применяется программа идентификации. Остается еще много сделать, чтобы управление выбором части сцены, сопоставляемой с моделью, могло сообразовываться с контекстом. [c.77]
Особенностью кодирования технико-экономической информации является то, что коды должны отражать структуру этой информации, идентифицировать объекты и описывать связи между объектами. Основной задачей кодирования технико-экономической информации следует считать обеспечение идентификации элементов классифицируемых множеств и их классификационных признаков. В этом прослеживается взаимосвязь между методами классификации и кодированием технико-экономической информации. [c.27]
В теории управления с неполной информацией важное место принадлежит задачам, в которых неизвестные параметры объекта управления заданы с точностью до априорных оценок, а процессы управления и идентификации должны происходить одновременно. [c.9]
Анализ применяемых методов информационного моделирования позволил сформулировать требования, которым должен удовлетворять соответствующий аппарат моделирования, а также достоинства и недостатки этих методов. Так, в рассмотренных разработках не дается семантической интерпретации моделируемых экономических категорий, не осуществляется их однозначная идентификация. Это влечет невозможность построения удобной и эффективной классификации исследуемых объектов, а также не позволяет решить задачу поиска требуемых сведений, удовлетворяющих заданным отношениям, включая кванторы существования и всеобщности. Исследуемые подходы к построению моделей не обеспечивают возможности создания удовлетворительной базы знаний относительно различных аспектов экономических систем и не имеют удобного инструментария для работы с этой базой. [c.54]
Таким образом, задача идентификации объекта планирования с помощью аппроксимирующей гиперплоскости сводится к задаче построения агрегированной модели на основе информации, порождаемой неагрегированной моделью. [c.23]
Во многих случаях задача идентификации представляет самостоя тельный интерес. По-видимому, экспериментальное получение аэродинамических характеристик новой модели самолета по результатам испытаний в аэродинамической трубе является не менее экономным и надежным источником информации о поведении летательного аппарата в турбулентной атмосфере, чем априорный теоретический анализ. Во всяком случае, идентификация характеристик самолета по результатам моделирования полета позволяет проверить и уточнить теоретические предсказания. Характеристики самолета нужны для решения многих различных задач. Однако часто встречаются также ситуации, в которых не имеет смысла отделять задачу идентификации динамического объекта от задачи управления объектом. Целесообразность совместного или раздельного решения задач идентификации и управления устанавливается в каждом отдельном случае по результатам оценки и сравнения дополнительных затрат и выгод от объединения идентификации и собственно управления. Ниже задача идентификации рассмотрена как самостоятельная задача и как составная часть задачи управления. [c.47]
В технических проблемах автоматического регулирования разделение задачи управления на задачи идентификации и собственно управления обычно не вытекает из существа дела. Искусственное расчленение задачи, как правило, упрощает расчеты и организацию управления, однако нередко снижает при этом качество решения общей проблемы. Стохастическое управление, при котором в процессе регулирования устанавливаются и постепенно уточняются характеристики управляемого объекта—существенно более сложная задача. Она описывается многоэтапной моделью стохастического врограммирсвания. [c.49]
При многоуровневом процессе индентификации возникает непростая задача описания изображения и эталонной модели, с которой производится сравнение. Выбор в качестве основы описания наиболее элементарного алфавита делает описание составных объектов более высокого уровня громоздким и усложняет задачу идентификации. Перспективной поэтому кажется иерархизация описания за счет использования алфавитов разного уровня сложности. [c.35]
Сценарный план, а значит, и экранное действие, строится по-эпизодно, с указанием содержания эпизода, его участников, с обозначением объекта и учетом использования технических средств, а также примерным хронометражем каждого эпизода. Поэтому наряду с задачей идентификации содержания сценарный план решает и производственно-управленческие задачи. Текст комментария готовится в тезисной форме [c.141]
Все это создает методическую основу для раскрытия научного содержания стратегии управления рисками. Анализируется структура службы риск-менеджмента, основные стратегические направления снижения риска, современные требования к спектру управленческих действий, идеология контроля за процессом управления рисками, Управление рисками — это часть более общего процесса управления бизнесом. А оно возможно только при условии своевременного получения достаточно качественной информации об объекте управления — о предпринимательской деятельности. Поэтому в главе 6 анализируются содержание и основные методы решения задачи идентификации и прогнозирования рисков в предпринимательской деятельности. Обсуждается понятие цены и ценности информации. Согласно системному принципу 20/80 проведено номинирование факторов риска и информации о них (как ведущих и второстепенных). В номинациях факты—мнения дана концептуальная классификация источников информации о рисках. Особое внимание обращается на обязательное отделение мнений от фактов. Два отдельных параграфа специально отведены для раскрытия существа технического и фундаментального анализа рынка ценных бумаг. [c.13]
Возрастание требований к эффективности систем управления влечет за собой повышение требований к точности и адекватности моделей управляемых объектов. При этом требования по точности предъявляются как к прямой, так и обратной модели, а сама модель в общем случае понимается как обобщенная модель по Эйкхоффу [1].Особенно остро эта задача встает при создании систем прямого цифрового управления нелинейными объектами. Поскольку реальные объекты обычно характеризуются нелинейной, сложной структурой, а также неполнотой математического описания и информации как о самом объекте так и сигналах и помехах, действующих на него, существуют два подхода к решению задачи идентификации. Первый подход связан с аппроксимацией объекта набором (цепочкой) элементарных звеньев известной структуры, а построение модели сводится к оценке характеристик этих звеньев по данным нормальной эксплуатации. Сущность второго подхода состоит в желании ослабить зависимость результата решения задачи идентификации от ограничений, накладываемых априорными предположениями, и создании более общего унифицированного подхода к решению задачи идентификации. Примерами такого подхода являются разработки методов статистической линеаризации [2,3], метода функциональных преобразований [4,5] и информационных методов идентификации [6,7]. [c.96]
Проблемы теории и практики. Решение задачи синтеза цели требует разработки методов и средств получения информации об окружающей среде и эффективной идентификации собственного состояния, как объекта управления, так и самой системы. При формировании цели возникает проблема достаточности базы знаний, а следовательно, и памяти, возможности их реализации как на содержательном, так и на конструктивном уровне. Динамическая экспертная система выполняет расчет, оптимизацию, прогноз и моделирование результатов, поэтому должна обладать высоким быстродействием. Потенциал, накопленный при разработке алгоритмов принятия решений и выработки управления, может успешно использоваться в интеллектуальных системах, однако потребуется распараллеливание алгоритмов и их мультитранспьютерная реализация и, конечно, не исключается синтез новых, эффективных параллельных алгоритмов. Источником возмущающего воздействия для интеллектуальной системы является окружающая среда, а функционирование системы должно обеспечить в конечном итоге компенсацию этого воздействия. И.П. Павлов писал Вся жизнь — от простейших до сложнейших организмов, включая, конечно, и человека, есть длинный ряд все усложняющихся до высочайшей степени уравновешиваний внешней среды. Придет время, пусть отдаленное, когда математический анализ, опираясь на естественнонаучный, осветит величественными формулами уравнений все эти уравновешивания, включая в них и самого себя (Павлов И.П. Поли. собр. соч. Т.З. С.124-125). [c.9]
Ранее было продемонстрировано, что такие языки обработки изображений, как СОМРАХ и PAX II, служат эффективным средством задания и генерации сцен с простым семантическим содержанием. В настоящей работе рассмотрена обратная задача, состоящая в анализе таких сцен. Показано, что и в этой задаче языки СОМРАХ и PAX II позволяют эффективно осуществлять грамматический разбор сцены и идентификацию отдельных объектов, а также регенерацию сцены после удаления из нее объектов. Рассмотрены сцены, представляющие собой изометрические проекции конфигураций прямоугольных блоков. [c.244]
Место имитационного моделирования в составе экономико-математических методов. 2.Мысленные и машинные модели социально экономических систем. 3.Социально-экономические процессы как объекты моделирования. 4. Структура и классификация имитационных моделей. 5.Основные этапы процесса имитации. 6.Определение системы, постановка задачи, формулирование модели и оценка ее адекватности. 7.Экспериментирование с использованием ИМ, механизм регламентации, интерпретация и реализация результатов. 8.Организационные аспекты имитационного моделирования. 9.Основные компоненты динамической мировой модели Форрестера. 10.Концепция петля обратной связи . И.Структура модели мировой системы. 12. Каноническая модель предприятия. 13.Моделирование затрат предприятия. 14.Моделирование налогообложения. 15.Использование имитационного моделирования для планирования. 16.Содержание процессов стратегического и тактического планирования. 17.Основные модули системы поддержки принятия решений. 18.Сущность статистического ИМ. 19.Метод Монте-Карло. 20.Идентификация закона распределения. 21.Классификация систем МО. 22.Сущность метода экспериментальной оптимизации. 23.Формирование концептуальной модели. 24.Принципы выбора критерия оптимальности, разработка алгоритма оптимизации. 25.Эвристические алгоритмы поиска решений. 26.Управленческие имитационные игры, их природа и сущность. 27. Структура и порядок разработки управленческих имитационных игр. [c.121]
Эмпатия является одной из форм идентификации и как таковая представляет собой перцептивный процесс. Юнг описывает ее как движение либидо к объекту с целью его ассимиляции (Jung, 1971, par. 871). Я считаю эмпатию мысленной установкой, при которой супервизор решает задачу отделения своего внутреннего супервизора от аналитической вершины в контексте асимметрии супервизор-ских взаимоотношений. Термин вершина заимствован мной у Биона, чтобы указать на те взгляды, с которыми я идентифицируюсь. Если я рассматриваю себя как вершину , то другие вершины представляют собой [c.35]