Неопределенность - знание - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2
Богат и выразителен русский язык. Но уже и его стало не хватать. Законы Мерфи (еще...)

Неопределенность - знание

Cтраница 2


В свою очередь, в детальную разведку, при отсутствии достаточного выбора, включаются почти все открываемые поисковым бурением месторождения, в том числе малоперспективные на обнаружение экономически рентабельных для разработки запасов нефти. Осуществление предлагаемого мероприятия должно способствовать повышению общегеологической изученности недр и, следовательно, снижению неопределенности знаний о будущем положении с ресурсами нефти, а также содействовать росту эффективности геологоразведочных работ.  [16]

Подобное определение состояния объекта не есть диагностика, ибо в данном случае диагноз был поставлен после получения исчерпьюающей информации о состоянии автомобиля. Точно так же не является диагностикой знаменитое умозаключение богомола по поводу состояния Буратино - героя одноименной сказки: пациент или жив, или мертв, ибо это справедливое утверждение не изменяет неопределенности знания участников эпизода о действительном положении дел.  [17]

Эти гипотезы используются для порождения других гипотез, которые либо подтверждаются, либо используются для изменения исходных гипотез. В процессе поиска решения используются знания о таксономии болезней и о причинных взаимоотношениях между ними. В рассуждениях системы учитывается фактор неопределенности знаний.  [18]

Наконец, еще одним эффектом является предсказываемый теорией Эйнштейна медленный дополнительный не объясняемый гравитац. Наиб, величину этот эффект имеет для орбиты Меркурия-43 в столетие. На точность проверки этого эффекта влияет неопределенность знания величины квадруполъно-го момента Солнца.  [19]

Следовательно, в процессе обслуживания системы доступа она должна подвергаться таким изменениям, чтобы степень неопределенности знаний о ней во внешнем мире оставалась бы не ниже заданной. Например, должно оставаться неизвестным содержание массивов данных системы доступа.  [20]

Значение измеряемой величины может с равной вероятностью находиться в любой точке отрезка [0,1], следовательно, отрезок [0,1] делится на две части. В процессе измерения выполняются операции сравнения значений, измеряемой и известной величин. Каждая выполненная операция сравнения уменьшает исходную неопределенность знаний о значении измеряемой величины, и в конце процесса измерения отыскивается участок, в котором находится значение измеряемой величины. Эта зона неопределенности А зависит от количества выполненных операций сравнения и от алгоритма формирования значений образцовой величины.  [21]

Значение измеряемой величины может с равной вероятностью находиться в любой точке отрезка [0,1], следовательно, отрезок [0,1] делится на две части, одна из которых заполняется измеряемой величиной, другая - является пустой. В процессе измерения выполняются операции сравнения значений измеряемой и известной величин. Каждая выполненная операция сравнения уменьшает исходную неопределенность знаний о значении измеряемой величины, и в конце процесса измерения отыскива ется участок, в котором находится значение измеряемой величины. Эта зона неопределенности А зависит от количества выполненных операций сравнения и от алгоритма формирования значений образцовой величины.  [22]

Появление нетрадиционных логик связано также с прикладными аспектами создания различного рада интеллектуальных систем, в частности, экспертных систем. Эти системы служат для решения диагностических и классификационных проблем, проблем управления и принятия решений. Чтобы подчеркнуть экспертный характер таких продукций, в них добавлен так называемый фактор определенности, подчеркивающий степень неопределенности данного условия и заключения. Неопределенность знания, таким образом, обрабатывается с помощью распространения факторов определенности от условий продукций к их заключениям. Хотя здесь в явной форме исключения не обрабатываются, неопределенность в продукциях предполагает существование исключений. Факторы определенности выражаются численно с привлечением теории вероятностей или аппарата нечеткой логики. Однако такой подход сталкивается с большими трудностями в силу отсутствия строгой семантики при взвешивании продукций факторами определенности. Здесь проявляется проблема обоснования ( подтверждения) численного значения фактора определенности, которая усугубляется конфликтными ситуациями в продукциях, приводящих к конфликтным заключениям. Наглядным примером является хорошо известная система MYCIN, в которой факторы определенности, распространяемые дедуктивно по цепочке вывода, определяются в терминах относительной разницы между апостериорной и априорной вероятностями.  [23]

Алгоритмы адаптивного стохастического управления делятся на активно-адаптивные и пассивно-адаптивные. Остановимся кратко на этих понятиях. Для стохастической системы управления характерно наличие в модели объекта случайных ненаблюдаемых переменных состояния, неизмеряемых параметров объекта, которые характеризуются вероятностными распределениями [ см. например, величины 9 - в выражении ( IV-2) J. В процессе управления эти вероятностные характеристики уточняются, что уменьшает неопределенность наших знаний об объекте управления. Системы, в которых темп уменьшения неопределенности знаний об объекте зависит от выбора стратегии управления называют активно-адаптивным. Если темп не зависит от стратегии управления, то мы имеем дело с пассивно-адаптивными системами.  [24]

Это означает, что математическая модель должна быть адекватна содержанию описываемых ею процессов. Так как любая модель способна дать лишь приближенное описание реальных процессов, то возникает вопрос о том, насколько полно специальное математическое обеспечение удовлетворяет потребности управления. Процессы управления, как правило, протекают в условиях значительной неопределенности. Неопределенность проявляется в неполном знании на момент принятия решения состояния объектов управления и условий их функционирования. Она проявляется в вероятностном характере развития последующих событий. Поэтому, чтобы специальное математическое обеспечение могло правильно выполнять свои функции, оно должно обладать способностью вырабатывать рекомендации в процессе управления в условиях различной степени неопределенности знаний об обстановке.  [25]



Страницы:      1    2