Cтраница 4
Совершенно новыми являются нредставления о нечетких алгоритмах ( раньше алгоритм определялся как система четко сформулированных правил действия) и о размытых конечных автоматах. Указано на возможность их использования для описания нечетких, забитых шумами изображений. Предложено использовать методы теории размытых множеств при разработке систем машинного представления речевых сигналов. Белл мана, о которой рассказывалось so вторъй части нашей книги, теория размытых, множеств является основой для разработки методов принятия решений при нечетко определенных условиях. [46]
Количественный учет этого фактора весьма затруднен. В работе [89] сделана попытка описать человеческую ненадежность наряду с неполнотой информации, используя теорию размытых множеств и элементы вероятностной логики. При этом подход, основанный на теории размытых множеств, противопоставлен вероятностно-статистическому подходу. Однако основы теории размытых множеств могут быть полностью описаны в рамках аксиом теории вероятностей. С этой точки зрения теория размытых множеств представляет собой лишь ветвь теории вероятностей с несколько необычной терминологией. Если есть возможность описать человеческие факторы в рамках математических моделей, то естественным аппаратом для этого служит теория вероятностей ( включая теорию случайных процессов), теория статистических решений и, возможно, некоторые разделы теоретической кибернетики. Первоочередная задача состоит все же в том, чтобы на основе научного анализа причин и последствий аварий разработать систему технических, организационных, воспитательных и эргономических мероприятий, сводящих до минимума фактор человеческих ошибок. [47]
Отсюда следует, что стиль познания будет оказывать заметное влияние на процесс построения модели и ее определение во всех сложных и неясных случаях. Таким образом, различные стили могут привести к созданию совершенно разных моделей одного и того же явления. Говоря иначе: познавательные стили могут оказывать влияние на характеристику функции принадлежности размытых множеств. Основная предпосылка состоит в том, что разные стили познания проявляют существенно отличающиеся функции принадлежности, которые, по сути, отражают различия значений одних и тех же слов естественного языка. Это может привести к созданию различных моделей нечетко определенных проблем и к разным решениям. [48]
Количественный учет этого фактора весьма затруднен. В работе [89] сделана попытка описать человеческую ненадежность наряду с неполнотой информации, используя теорию размытых множеств и элементы вероятностной логики. При этом подход, основанный на теории размытых множеств, противопоставлен вероятностно-статистическому подходу. Однако основы теории размытых множеств могут быть полностью описаны в рамках аксиом теории вероятностей. С этой точки зрения теория размытых множеств представляет собой лишь ветвь теории вероятностей с несколько необычной терминологией. Если есть возможность описать человеческие факторы в рамках математических моделей, то естественным аппаратом для этого служит теория вероятностей ( включая теорию случайных процессов), теория статистических решений и, возможно, некоторые разделы теоретической кибернетики. Первоочередная задача состоит все же в том, чтобы на основе научного анализа причин и последствий аварий разработать систему технических, организационных, воспитательных и эргономических мероприятий, сводящих до минимума фактор человеческих ошибок. [49]
Формально это обеспечивается тем, что вначале ищется глобальный оптимум на области компромисса для наиболее важного критерия, который далее задается как дополнительное ограничение. Затем ищется глобальный экстремум на трансформированной области компромисса второго по важности критерия и так далее. Данный подход становится бесполезным, если оптимизация по первому ( или первым) наиболее важному критерию уже приводит к единственному оптимальному решению. В этом случае он дает хорошие результаты при использовании квазиоптимизации, когда ищется некоторая область решений, близких к оптимальному. Но здесь возникает проблема формального выражения понятия решение, близкое к оптимальному, или, в терминах теории размытых множеств, - задания функции принадлежности к расплывчатому множеству оптимальных решений. [50]
Количественный учет этого фактора весьма затруднен. В работе [89] сделана попытка описать человеческую ненадежность наряду с неполнотой информации, используя теорию размытых множеств и элементы вероятностной логики. При этом подход, основанный на теории размытых множеств, противопоставлен вероятностно-статистическому подходу. Однако основы теории размытых множеств могут быть полностью описаны в рамках аксиом теории вероятностей. С этой точки зрения теория размытых множеств представляет собой лишь ветвь теории вероятностей с несколько необычной терминологией. Если есть возможность описать человеческие факторы в рамках математических моделей, то естественным аппаратом для этого служит теория вероятностей ( включая теорию случайных процессов), теория статистических решений и, возможно, некоторые разделы теоретической кибернетики. Первоочередная задача состоит все же в том, чтобы на основе научного анализа причин и последствий аварий разработать систему технических, организационных, воспитательных и эргономических мероприятий, сводящих до минимума фактор человеческих ошибок. [51]