Cтраница 2
Модели второго типа ( и тем более модели первого типа) - информационноч ункциональные модели интеллекта - не копируют физиологических структур мозга. Иначе говоря, подход, реализуемый в моделях второго типа, означает моделирование процессов интеллектуальной деятельности человека с одной определенной стороны: с точки зрения выявления принципов переработки информации человеком - информационных структур человеческого мозга. [16]
К моделям первого типа относятся модели авторегрессии и модели с распределенным лагом, в которых значения переменной за прошлые периоды времени ( лаговые переменные) непосредственно включены в модель. Модели второго типа учитывают динамическую информацию в неявном виде. [17]
ММ третьего типа соединяют в себе как достоинства, так и недостатки первых двух. Положительными чертами при построении ММ является возможность учесть физико-химические закономерности протекания процесса, получение аналитических решений, простота моделей. В то же время диапазон из применения так же узок, как и у моделей второго типа в связи с необходимостью идентификации ряда параметров по достаточно узкой ( полученной в результате пассивного эксперимента) статистике. Часто трудно идентифицировать нелинейно входящие параметры, например, энергию активации. [18]
В приложениях стохастическое программирование используется для решения задач двух типов. В задачах первого типа прогнозируются статистические характеристики поведения множества идентичных в том или ином смысле экстремальных систем. Модели второго типа предназначены дл построения методов и алгоритмов планирования и управления в условиях неполной информации. [19]