Нам хотелось бы в результате сравнения моделей со сценами получить для каждой области в сцене название занимающего эту область предмета. Существует несколько способов выполнения этой процедуры. Во-первых, возможен поиск по дереву, когда сначала выбираются наиболее вероятные кандидаты, затем исследуются вытекающие отсюда следствия и намечаются следующие выборы неудача побуждает пересмотреть выбор. Это, по существу, последовательный подход, поскольку исходный выбор определяет последующие. Во-вторых, существует параллельный подход, когда анализируются одновременно все возможные выборы и негодные исключаются. Эти два метода представляют символьный, нечисловой подход к решению проблемы контекста. В-третьих, можно применить статистический подход, при котором форма области охарактеризована вероятностями событий при условии, что область является носом , копытом , хвостом и т. д. Модели в данном случае выражаются через условные вероятности между областями, связанными отношениями. Например, вероятность того, что. / — дерево , если известно, что R2 — скала , равна 0,6. Чтобы достигнуть лучшего описания сцены, мы максимизируем вероятность того, что вся сцена является согласованной, пользуясь при этом моделями. В этой статье мы не обсуждаем последние два подхода, а рассматриваем только первый. [c.201]
В 1987 г. на Всероссийской научной конференции по проблемам внедрения на предприятиях художественных промыслов страны росписи по хохломской технологии, лаковой миниатюры, обсуждались результаты эксперимента - внедрения административным методом росписи по дереву методом хохломской технологии на многих предприятиях страны. Этот опыт был охарактеризован на конференции как негативный, порочный метод в работе художественных промыслов. Однако изделия фирмы Агидель с росписью по дереву и особенно лаковая миниатюра получили в заключительном документе конференции положительную оценку и были рекомендованы для дальнейшей работы. Подчёркивалось, что в башкирской росписи по дереву формируются собственные, художественно-стилистические черты. Особо отмечалась перспективность поисков в башкирской лаковой миниатюре, в той её части, которая связана исключительно с орнаментальным направлением, как несущая в себе высокую степень декоративности, характерную для искусства мусульманского Востока. [c.112]
Предпосылкой для построения системы гибкого планирования служит высокий уровень информации о частных альтернативах, которые могут быть реализованы, о возможных ситуациях и вероятности их появления, о воздействии альтернатив, ограничениях и т.д. Кроме того, нужно иметь эффективный алгоритм, чтобы быть в состоянии определить по дереву решений оптимальную цепочку частных планов. Особенно хороши для поиска решений по дереву решений приемы динамического расчета планов. Эти приемы позволяют составить общий план предприятия, ведущий к экстремальному решению обшей проблемы. [c.31]
В том случае, когда программа попадает на тупиковую ветвь лабиринта, т. е. в точку, откуда нет ни одного пути в другие точки, процедура поиска заканчивается неудачей . Рассмотрим блуждание в поисках ВЫХОДа по дереву, изображенному на фиг. 1. Применение теоремы в точке ВХОД порождает сопрограмму СП1, которая начинает поиск точек, в которые [c.520]
В процессе поиска данных по совпадению в упорядоченном бинарном дереве просматривается некоторый путь по дереву, начинающийся всегда в его корне. Искомое значение ключа q сравнивается со значением корня р(1). Если p(l)>q, просмотр дерева продолжается по левой ветви корня, если p(l)<=q - по правой. Для произвольной записи дерева с ключом p(i) результаты сравнения означают [c.163]
Для последовательного массива и упорядоченного бинарного дерева известен алгоритм поиска по совпадению. Как использовать этот алгоритм для поиска по условию p(i)>q [c.186]
Практически любой метод принятия решений, используемый в управлении, можно технически рассматривать как разновидность моделирования. Однако по традиции термин модель обычно относится лишь к методам общего характера, только что описанным выше, а также к многочисленным их специфическим разновидностям. В дополнение к моделированию, имеется ряд методов, способных оказать помощь руководителю в поиске объективно обоснованного решения по выбору из нескольких альтернатив той, которая в наибольшей мере способствует достижению целей. Под заголовок данного раздела попадают платежная матрица и дерево решений, описанные ниже. Для облегчения использования этих методов и вообще повышения качества принимаемых решений руководство пользуется прогнозированием. Наиболее распространенные методы прогнозирования рассмотрены в следующем разделе. Наша цель заключается в том, чтобы помочь понять суть этих инструментов, а не научить ими пользоваться. [c.236]
Построенное дерево взаимосвязей используют при поиске однородных групп элементов (по признакам преемственности). Для группировки элементов-аналогов можно использовать методы распознавания образов. [c.44]
По динамике цен активов на фондовых рынках имеется большая статистика. Неопределенности, связанные с поиском месторождений и добычей нефти и газа, моделируются методами дерева решений , имитационного моделирования или другими вычислительными средствами. [c.81]
В итоге задача сводится к генерации возможных решений и поиску наиболее эффективного пути (правила) - принимаемого решения по построенному дереву (таблице решении). Эксперт влияет здесь на результаты анализа ситуации и/или оценку последствий тех или иных событий в тех узлах дерева, где от него требуется принимать решение, формируя тем самым экспертные правила многоэтапного принятия решений [8.15, 8Л 6]. [c.275]
Вторая стадия предусматривает разработку технических предложений. Приступая к ней, конструктор вызывает программу поиска вариантов технических решений. По ней происходит обращение к массиву информации, представленной И—ИЛИ деревом технических решений или семантической моделью. И то и другое аккумулирует знания о технических системах определенного класса, включая сведения по уже созданным объектам, заключенные в проектах, авторских свидетельствах и патентах. При поиске вариантов по И—ИЛИ дереву программным путем будут составляться описания вариантов объекта в соответствии с алгоритмом, изложенным в п. 4.4. Используя программы графического отображения, описание можно представить в виде компоновки из включенных в него элементов на экране видеотерминала или на графопостроителе. При использовании семантического моделирования конструктору необходимо по концептуальному описанию, включающему цели проектирования и признаки объекта, составить описание функциональное, а по нему схему логических связок в соответствии с рекомендациями п. 4.4. По логической схеме связок будет выбрана из БД структурная схема, которая и составит вариант объекта проектирования. Здесь, как и в первом случае, описание варианта может быть представлено в виде графического отображения с указанием наименований составных элементов. [c.241]
Пусть xg—целевой узел, a gp — расстояние по минимальному пути от корневого узла дерева поиска до некоторого узла. Доказательство будет вестись от противного. [c.389]
В процессе планирования необходимо обеспечить некий механизм выделения вершин для определения направления дальнейшего развертывания дерева поиска. Вполне приемлемая стратегия состоит в том, чтобы прежде всего выделить наиболее обнадеживающий план в дереве, а затем выделить в нем вершину для развертывания. Планы могут быть оценены с помощью таких критериев, как вероятность вхождения в планы благоприятных и неблагоприятных вершин, оценка расстояния до цели от неразвернутой вершины дерева и т. д. Вершины внутри плана могут быть оценены по критериям расстояния до цели и вероятности вхождения. [c.427]
Она демонстрирует, как может быть получена способность к нетривиальному заключению по аналогии (AR) на основе технического метода, близкого к эвристическому программированию и использующего такие стандартные понятия, как дерево поиска, сопоставление, упрощение и т. п. [c.474]
Теперь каждому показателю присвоим номер, принадлежащий ему в дереве показателей по экономическому содержанию и логике. Так, надежность имеет номер 1.2, затраты на прикладные исследования — 2.2.2, экологичность — 1.3. Производительность является одним из показателей назначения оборудования, и этому показателю можно присвоить номер 1.1.1, затраты на патентный поиск являются частью затрат на фундаментальные исследования, и этому показателю можно присвоить номер 2.2.1.2 (если 2.2.1 — затраты на фундаментальные исследования, 2.2.1.1 — анализ проблемы и разработка технического задания). Технологичность имеет номер 1.5, совокупные затраты за жизненный цикл товара — 2, сохраняемость свойств качества товара — 1.2.4, полезный эффект — 1. Уровень вибрации относится к частному показателю эргономичности (1.4), и ему можно присвоить номер L4J. [c.162]
Для поиска равновесия этой игры используем обратную индукцию. Рассмотрим решение покупателя. Если v(s)>p, то покупатель покупает, если v(s]
Способ нахождения соседней справа записи очень простой. Если исключаемая запись имеет ключ q, то от нее происходит переход по правой ветви дерева и производится поиск от достигнутой записи значения q. Запись, на которой остановится поиск, будет соседней. Она пересылается на место исключаемой записи, а сама соседняя запись исключается. Это уже простая задача, так как соседняя запись не может быть полной. [c.165]
По времени поиска последовательный массив и бинарное дерево предпочтительнее цепного каталога. Минимальное время корректировки характерно для бинарного дерева, а минимальный объем дополнительной памяти - для последовательного массива. [c.168]
Поиск данных (например, значения q) начинается с корня В-дерева. Предположим, что k8
Практика создания традиционных интерфейсов показывает, что существует предел их применимости. Появление баз данных и баз знаний больших и сверхбольших объемов привело к тому, что дерево диалога (путь, по которому пользователь проходит в попытке отыскать требуемую ему информацию) стало необозримым. Пользователь часто теряет нить поиска и затрачивает на этот процесс много времени. Аналогичная ситуация возникает при работе с большими файлами помощи, которые являются составной частью современных сложных компьютерных систем. Традиционные интерфейсы разрабатываются в предположении фиксированной структуры информации, с которой предстоит работать пользователю. Изменения в структуре информации с неизбежностью ведет к изменениям в интерфейсе. Человек вынужден непрерывно переучиваться и приспосабливаться к новым условиям, что создает для него психологически дискомфортную ситуацию. Ситуация еще более усложняется, когда человеку приходится работать с динамически меняющейся информацией. Традиционные интерфейсы не способны меняться с изменением навыков и привычек пользователя. [c.69]
Структурное построение программы системы реализовано с использованием оригинальных процедур поиска, редактирования и ввода шестиуровневого дерева с возможностью обращения к нему из любого места системы. Впервые реализована многоуровневая система формирования запросов поиска информации по 20 полям всех входящих в систему баз данных, что даёт возможность построения сложных личных структурных запросов с помощью специальной трансфер-базы. [c.211]
Теперь мы должны рассмотреть, какие следует произвести модификации в системе STRIPS, чтобы она не порождала планов, включающих запрещенные состояния. Прежде всего, очевидно, необходимо проверять каждое новое состояние на допустимость, т. е. проверять, не окажется ли для данного состояния доказуемой формула отрицательной цели. Если состояние запрещено, поиск плана по этой ветви дерева должен быть прекращен и возобновлен где-нибудь в другом месте дерева. [c.413]
Чтобы облегчить поиск нужных файлов и сгруппировать их в соответствии с определенной классификацией, в файловой системе предусмотрена структура директориев (каталогов). Директорий — это группа файлов, объединенных по какому-либо признаку (по подразделениям, по номерам, по исполнителям, по названиям видов документов, по фирмам-контрагентам и т. п.). Директории организованы в иер рхи-ческую структуру, которую наглядно можно представить в виде дерева. В главном (корневом) директории могут содержаться как отдельные файлы, так и поддиректории. [c.167]
Дорога домой была близкой, но Санджар пришел к родному порогу только вечером. Самир, которого взволнованная мать отправила на поиски Санджара, нашел его сидящим под деревом у арыка, что рядом с большой дорогой. Сначала Самир хотел накричать на брата за те волнения, которые он доставил родителям, но как только увидел глаза Санджара, понял, что произошло что-то очень серьезное и, скорее всего, винить его не в чем. Самир обнял брата и, ничего не спрашивая, повел по дороге домой. [c.41]
Распознавание. Первейшая задача — построить деревья стоимости, которые выявляли бы систематическую связь оперативных элементов бизнеса (предприятия) с процессом создания стоимости. Желательно выразить эту связь математически, однако неколичественными параметрами тоже не следует пренебрегать. Полезно к тому же построить такие деревья по крайней мере тремя разными способами (см. рис, 6,4) это открывает простор для творческого поиска и способствует доскональности анализа, Затем менеджеры могут свести свои предварительные наметки в единое дерево стоимости, лучше отражающее их понимание бизнеса, Для того чтобы такая процедура бы л а плодотворной, в се менеджеры пред приятия должны напрямую участвовать в мозговой атаке и коллективном обсуждении. [c.119]
Многие начинающие бонсаисты интересуются разведением деревьев. Действительно, бонсаи можно вырастить самостоятельно из семян (по традиционной для данного вида растения схеме) и вегетативным способом. Однако нам видится более привлекательным другой метод — поиск миниатюрных растений в природе. Приглянувшееся деревце в течение нескольких лет можно содержать на грядке либо в большом деревянном ящике, направляя побеги и постепенно превращая его в миниатюру. [c.77]
Экспертная система (Expert system). Компьютерная система, которая пытается имитировать эксперта-человека. Дерево поиска и метод прослеживания в искусственном интеллекте. Эксперт передает свои знания в форме правил если — то , и программист реализует их в программном обеспечении Экспертная система определяет большое логическое дерево или несколько маленьких деревьев. Экспертная система состоит из двух частей — базы знаний и блока формирования выводов База знаний — это просто дерево или деревья, сформированные по правилам выбора из двух альтернатив. Блок формирования выводов — это некоторая схема для рассуждений или соединения этих правил в единую цепь. Нечеткие системы представляют собой разновидность экспертных систем, поскольку они также хранят знания в виде правил, но только в виде нечетких правил или нечетких связей Экспертные системы в своей работе пользуются черно-белыми логикой и символами. Нечеткие системы работают с нечеткими множествами, в основе их лежит вычислительный математический базис, который позволяет проводить как математический анализ, так и простое конструирование микросхем. [c.316]
Торговля по каталогам получила широкое развитие не только в США, Канаде, но и в Европе. Ее привлекательность — в быстром росте. Исследователи установили, что, например, в США объем торговли по каталогам вырастает примерно на 15% ежегодно, тогда как объем торговли через обычные магазины — всего на 3%. Торговля по каталогам создает определенные выгоды как для потребителя, так и для продавца. Потребителю она экономит время, а розничному торговцу — сокращает издержки на рабочую силу и уменьшает накладные расходы. Если раньше по каталогам продавались только товары широкого потребления, те сейчас в них можно найти рекламу любых, даже самых экзотических и экстравагантных товаров. Например, в американских каталогах 80-х годов можно увидеть рекламное предложение купить сделанные из дерева настоящие русские горы всего за 2 млн. 430 тыс. долларов, ванну, доверху наполненную алмазами, а универмаг Нейман-Маркус в то время предлагал отдельные самолеты для него и для нее . 90-е годы ознаменовались тем, что в каталогах стали предлагать женскую одежду от самых лучших кутюрье мира, в том числе и эксклюзивные модели. Это имело большой успех. В чем же причина Ведь для большинства женщин посещение магазинов модной одежды — это не просто поход за покупками, это почти священнодействие. Поиском ответа на этот вопрос занялись немецкие исследователи. Оказалось, что многие женщины стесняются из-за своей фигуры делать покупки в магазинах супермодной одежды, аналоги которой демонстрировали лучшие модели мира. Да и фигуры продавщиц, подобранных для продажи такой одежды, не способствуют улучшению настроения этих покупательниц. В то же время по каталогу можно, не выходя из дома, заказать любую понравившуюся модель любого размера. [c.65]