Эвристическая метода

Cтраница 1

Эвристические методы могут осуществляться при активном участии учителя. В качестве примера можно привести эвристическую беседу о выявлении сравнительной активности галогенов, в которой поиск учащихся постоянно корректируется учителем. Демонстрируя опыт, приливают в раствор иоди-да калия крахмальный клейстер - окраски не наблюдается. [1]

Эвристические методы могут осуществляться при активнс участии учителя. В качестве примера можно привести эври тическую беседу о выявлении сравнительной активности г логенов, в которой поиск учащихся постоянно корректируе ся учителем. [2]

Эвристические методы предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение. К данной категории методов относятся методы социологических исследований и экспертные методы. Причем опрашиваемые, давая свои оценки, могут основывать свои суждения как на голой интуиции, так и используя определенные причинно-следственные связи, данные статистики и расчетов. [3]

Эвристические методы ( аналогий, контрольных вопросов, репродукций, прецедента, модификаций и др.) развивают интуицию разработчика на основании рассмотрения объектов живой и неживой природы прошлого и настоящего. [4]

Эвристические методы основаны на логике, здравом смысле и опыте при РУР, при которых выявляется новая существенная информация. Они используют метод Сократа - извлекать скрытую в человеке информацию с помощью искусных наводящих вопросов. Методы применяются при недоступности или отсутствии условий для использования формализованных методов РУР. Основу эвристических методов составляет метод индукции, т.е. переход от частного к общему. При этом проблема разделяется на несколько относительно простых подпроблем. Для каждой подпроблемы формируются набор задач и набор соответствующих решений. Считается, что при успешном выполнении всех решений проблема будет разрешена в целом. Данные методы практически целиком относятся к искусству в управленческой деятельности. Эти методы эффективны, если руководитель смог так разделить проблему, что получившиеся подпроблемы являются типовыми ( штатными) для конкретной компании и имеется типовая методика их реализации. [5]

Эвристические методы основаны на логике, здравом смысле и опыте, при которых выявляется новая существенная информация для РУР. В них используется метод Сократа - извлекать скрытую в человеке информацию с помощью искусных наводящих вопросов. [6]

Эвристические методы также используются в системах искусственного интеллекта ( А. [7]

Представление данных и способы решения проблем с точки зрения традиционной обработки данных и искусственного интеллекта. [8]

Эвристические методы не всегда приводят к цели, даже когда решение существует, или они могут привести к неверному решению. [9]

Эвристические методы являются наиболее старыми методами прогнозирования. Они основываются на предвидениях высококвалифицированных специалистов той отрасли, к которой относится объект прогнозирования. Хотя суждения экспертов подлежат математической обработке, сами эксперты не пользуются математическими методами. При эвристических методах прогнозирования мнение каждого эксперта является субъективным. [10]

Эвристические методы рождаются в результате анализа уже выполненных проектных разработок. Некоторые из них являются сугубо индивидуальными, связанными с образом мышления конкретной личности. Передаваемые от учителей к ученикам, они зачастую не приносят последним тех результатов, которых добился учитель. Другие приемы и методы несомненно полезны всем, помогают преодолеть инерцию мышления, служат ориентирами в поиске технических решений. [11]

Эвристические методы характеризуются тем, что разработка альтернативных вариантов решений основана на логике, суждениях и умозаключениях, не связанных с точными расчетами. При этом используются профессиональные знания, высокий уровень квалификации, творческие способности специалистов различных областей. Эвристические методы с успехом используются при разработке неструктурированных или непрограммных решений. Они в основном применяются при выработке решений на высшем уровне иерархии управления, поскольку непрограммные решения часто настолько важны, сложны и комплексны, что высшее руководство компании принимает их иногда с участием специалистов среднего уровня. [12]

Эвристические методы могут использоваться на стадии планирования, ТЗ, и в особенности на стадии утверждения. В последнем случае применение эвристических методов наиболее целесообразно - они позволяют учесть возможные последствия за пределами сроков действия стандартов. [13]

Эвристические методы обычно применяют, когда нет достаточного объема данных для получения надежных статистических оценок, характеризующих рассматриваемую модель, а имеется большое число измеряемых признаков. Если значения признаков меняются несущественно ( или при известной и однозначной тенденции их изменения), то удобно представить ситуации в виде эталонов. В этих случаях также необходимо применять эвристические методы распознавания. В условиях буровой эталоны удобно использовать для автоматического распознавания начала возникновения осложнений по отклонениям технологических параметров от нормы. [14]

Эвристические методы представляют собой совокупность часто не строгих, с точки зрения теории, вычислительных процедур и правил, при помощи которых достигается минимизация числа ошибок или ( с учетом стоимости ошибок) риска ошибок распознавания. К наиболее развитым эвристическим методам относится метод потенциальных функций, в котором ситуации разделяют на классы, и метод численных оценок [4], основанный на анализе близости объектов. Эти методы позволяют сравнивать и выбирать оптимальные модели распознавания, минимизируя риск ошибок распознавания, который зависит как от вероятности появления ситуаций, так и от стоимостных потерь, связанных с ошибками при классификации. Наибольшее распространение эвристические процедуры получили в геологических задачах, в которых исходные распределения обычно не аппроксимируются тем или иным законом, имеется небольшое количество часто разнородных данных и требуется привлечение значительного числа признаков, часто качественного характера, поэтому в бурении применение таких методов наиболее перспективно. [15]

Страницы: 1 2 3 4