Cтраница 2
В свете современных воззрений дедукция, абдукция и обобщение взаимосвязаны, дополняют друг друга и присутствуют в той или иной степени в интеллектуальных системах. В связи с большими объемами перерабатываемых данных и знаний, высокими требованиями к точности и времени обработки, необходимостью работы с неполной, противоречивой и неопределенной информацией проблема автоматизации процессов дедукции, абдукции и обобщения становится одной из наиболее важных проблем при создании интеллектуальных систем различного назначения. Так, в частности, при разработке динамических экспертных систем, характеризующихся неполной, противоречивой и меняющейся во времени информацией, большое значение приобретают исследования по немонотонным рассуждениям. В таких рассуждениях при получении дополнительной информации может потребоваться пересмотр ( ревизия) некоторых ранее сделанных заключений, которые окажутся несовместимыми с новой информацией. Правила немонотонного вывода относятся к правдоподобным выводам. [16]
Функция ftell возвращает значение индикатора текущей позиции в файле для указанного потока stream. Возвращаемое значение для бинарного потока равно числу символов от начала файла. Для текстового потока индикатор позиции файла содержит неопределенную информацию, которую может использовать функция fseek для возвращения индикатора текущей позиции в файле к значению позиции, полученному в результате вызова ftell; разность между двумя такими возвращаемыми значениями не обязательно равна числу записанных или прочитанных символов. В случае успешного завершения ftell возвращает значение индикатора текущей позиции в файле. При возникновении ошибки ftell возвращает значение - 1L и помещает в еггпо определенное в реализации системы программирования положительное значение. [17]
В свою очередь АСДУ энергосистемы на базе полученной со станций информации формирует собственный поток отчетных данных, передаваемых как на верхние уровни диспетчерского управления, так и в другие подсистемы отраслевой автоматизированной системы управления. Важной особенностью отчетной, а более точно - обменной информации АСДУ энергосистемы является наличие в ней не только измеряемых показателей, характеризующих состояние объекта, но и ряда статистических оценок, которые без дополнительной обработки могут быть использованы на верхних уровнях АСДУ для коррекции критериев, по которым осуществляется координация или, в частном случае, управление работой энергосистем. В состав этих статистических оценок могут входить показатели аварийности оборудования, эквивалентные характеристики надежности и экономичности отдельных групп элементов энергосистем, оценки эффективности ведения режимов и оправдываемое прогнозов вероятностной и неопределенной информации. [18]
Дедуктивные выводы в настоящее время хорошо изучены, и автоматическое доказательство теорем является старейшей ветвью искусственного интеллекта. Конечно, формальные, синтаксические методы дедуктивного вывода не способны обрабатывать сложные прикладные области с большим пространством поиска нужной информации. Необходимо разрабатывать эвристические методы управления таким поиском, применять ad hoc стратегии, которые использует человек при решении различных проблем. Таким образом, на первый план выдвигаются рассуждения здравого смысла, рассуждения, оперирующие с неполной, противоречивой, неточной, неопределенной информацией, где главную роль играет правдоподобный вывод. Но прежде чем переходить к основным методам правдоподобного вывода - абдукции и индукции, необходимо остановиться на основных особенностях данных и знаний, применяемых в интеллектуальных системах различного назначения. [19]