Cтраница 3
При использовании теоретического подхода модель строится на основе соотношений, вытекающих из физических законов; при использовании формального подхода на основе принципов черного ящика. Поэтому первый подход применяют в тех случаях, когда известны законы, которым подчиняются процессы, протекающие в объекте моделирования, второй - в случае отсутствия такой информации. [31]
Во многих реальных задачах основной трудностью оказывается то, что нейронная сеть не может достаточно ясно показать причинно-следственные связи и выдает какое-то решение по принципу черного ящика. При этом в финансовом анализе для оценки состояния дел предприятий уже давно используются специально подобранные комбинаций различных показателей, а качество модели оценивается с помощью критериев согласия без учета структуры модели. [32]
Обратим внимание читателя на недостаток производственных функций народного хозяйства, описанных в этом параграфе. Все они строятся на принципе черного ящика и поэтому являются проектированием в будущее тенденций, имевших место в прошлом. [33]
Поэтому при построении настояшей главы принят принцип черного ящика: сначала мы постараемся пробудить интерес читателя, показав ему, с какой удивительной легкостью удается идентифицировать соединения всего лишь по нескольким линиям спектра, и только после этого рассмотрим теоретические основы метода. Для этого, однако, необходимо прежде всего ознакомиться с четырьмя важнейшими параметрами, несущими всю информацию ЯМР, и с соответствующими терминами, точное определение и объяснение которым будут даны позднее. [34]
Из обзора зарубежной и отечественной литературы [2-4,15,25,26] следует вывод о том, что из предложенного чрезмерного обилия, исчисляемого несколькими сотнями, преимущественно эмпирических методов расчета ФХС практически ни один не удовлетворяет современным и перспективным требованиям информационной технологии по теоретической обоснованности, степени адекватности и универсальности применения. Разумеется, что чисто эмпирическим подходом по принципу черного ящика с регрессионным анализом массива данных, т.е. без учета физико-химической сущности функционирования ( поведения) химических веществ, нельзя конструировать универсальные высокоадекватные математические модели их ФХС. Методы математического моделирования, основанные на теориях подобия [15,16], позволившие добиться исключительно высоких успехов в ряде нехимических отраслей наук ( аэро -, газо - и гидродинамике, тепло - и электротехнике, механике и др.), применительно к химии не оправдали оптимистичных прогнозов. Как будет показано в этой работе, главной причиной неудач вышеперечисленных теоретических представлений применительно к химическим системам является игнорирование или неадекватный учет влияния молекулярной массы, молекулярной структуры и химического состава веществ на их ФХС. [35]
Когда достигается ультраустойчивое состояние, усилитель останавливается, и тогда можно определить значения двух оптимальных заданий и принять их в дальнейшем в качестве оптимального решения. Следует отметить, что усилитель моделирует некоторую ограниченную функцию мозга по принципу черного ящика. Он представляет собой кибернетическую машину, которая способна эффективно воспринимать и перерабатывать огромное разнообразие, оценивать вероятности, характеризующие реальную действительность, и которая в то же время является саморегулирующейся. Разум без соответствующей помощи не может достигнуть такого результата, так как он не в состоянии запомнить и оценить каждую пару заданий, не в силах достаточно быстро сопоставить все возможные пары заданий между собой, не может мысленно построить модель с необходимыми вероятностными характеристиками и не обладает механизмом для достижения ультраустойчивости при решении задач такого типа. Мозг может выполнять и действительно выполняет все эти операции при условии, что задача является очень и очень узкой. Именно на этом и строится кибернетическая модель осуществляемой мозгом функции выбора. [36]
Разработка алгоритмов управления является значительно более трудоемким процессом, чем составление алгоритмов контроля. При больших размерностях моделей не приходится серьезно говорить об использовании для адаптивных систем принципов черного ящика в чистом виде. [37]
Мысль о том, что разница мсжд предсказанием и объяснением ( этот термин Фридмен, Самуэльсон н многие их коллеги предпочитают не использовать без кавычек, считая ер крайне аморфным) носит чисто семантический характер, имела широки хождение в философии науки того времени. Отождествление этих пони тий значительно облегчает работу ученого, позволяя получать предсказа ния по принципу черного ящика, то есть опираясь на корреляцию меж ду явлениями, освобождая себя от необходимости доказывать наличие при чинно-следственных связей. [38]
Она связана с тем, что, благодаря такому естественному эксперименту, каким являются различные патологические изменения мозга, удается преодолеть многие принципиальные ограничения, которые существуют в изучении здоровых людей. Основная трудность при изучении нормально функционирующего мозга, психики здорового человека связана с ограниченными возможностями со стороны исследователей при воздействии на конструкцию, состояние изучаемой системы. Принцип черного ящика, господствующий при изучении психики человека, означает, что исследователи вынуждены изучать закономерность психической деятельности путем варьирования входов, регистрации соответствующих изменений на выходе, не имея сколько-нибудь достаточных возможностей варьировать конструкцию и состояние отдельных звеньев самой структуры психической деятельности. [39]
Под гибридной нейронной сетью в данном случае понимается сеть, выходы которой соответствуют промежуточным ( неизмеряемым) переменным. Кроме этого, сеть дополняется известными соотношениями ( уравнениями баланса, основными термодинамическими соотношениями), связывающими промежуточные переменные с интересующими выходными величинами. Подобные гибридные нейронные сети работают уже не по принципу черного ящика, но в силу заложенных в них фундаментальных соотношений обладают значительной прогнозирующей способностью. [40]
Как уже указывалось ранее, язык формального описания LOTOS разработан в ИСО подгруппой С целевой рабочей группы МФО. Метод, используемый в языке, основан на концепции временного упорядочения примитивов взаимодействия. Такой подход дает возможность описывать только наблюдаемое поведение объекта спецификации ( принцип черного ящика) без определения его внутренней структуры. [41]
Воспроизведение реальных режимов на моделях требуется для целей управления. Управление же проводится в соответствии с текущими замерами - информацией о параметрах потока. Следовательно, расчетная модель должна быть соотнесена с качеством замеров. В соответствии с принципом черного ящика в основе построения моделей лежит статистическая информация. [42]
Неизученность самих элементов и функций их взаимосвязи - серьезное препятствие для разработки оптимальных алгоритмов управления. Причем достичь полной изученности, как известно, невозможно вследствие непрерывности процесса познания, однако управлять процессами необходимо повседневно. Поэтому важно использовать имеющийся научный задел и управлять при неполном знании процесса. Использование кибернетических моделей и принципа черного ящика в ряде случаев более эффективно, чем традиционные методы, основанные на моделях с физико-техническим обоснованием, но с большими погрешностями из-за неполноты изученности и математического описания процесса. [43]
Фантастические результаты штампованных программ бессмысленны, так как их получают подгонкой новых правил к старым данным. Компьютеру не трудно показать, какие правила работали в прошлом. Черные ящики привлекают новичков, которым они внушают ложное чувство надежности. Система, созданная по принципу черного ящика, перестает работать, как только меняется обстановка на рынке, даже если в систему заложена функция самооптимизации. [44]
Специалисты по исследованию операций называют этот метод моделирования методом Монте-Карло из-за необходимости введения в систему чистой случайности. Те, кто говорит, что понимая метод, не понимает названия, показывают тем самым, что в действительности не понимают именно метода. Отсюда и необходимость в этом, возможно, слишком пространном пояснении. Для кибернетика такая игра представляет собой весьма существенный метод принципа черного ящика. Неопределенность господствует в естественных системах, которые изучает кибернетика, так как в этих системах неопределенность используется как источник необходимого разнообразия. Для этой же цели в кибернетических исследованиях вводится черный ящик, несущий в себе неопределенность. [45]