Система как Семантическая модель
Цель автоматизации управления
В общем случае, систему управления можно рассматривать в виде совокупности взаимосвязанных управленческих процессов и объектов. Обобщенной целью автоматизации управления является повышение эффективности использования потенциальных возможностей объекта управления. Таким образом, можно выделить ряд целей:
1. Предоставление лицу, принимающему решение (ЛПР) релевантных данных для принятия решений
2. Ускорение выполнения отдельных операций по сбору и обработке данных
3. Снижение количества решений, которые должно принимать ЛПР
4. Повышение уровня контроля и исполнительской дисциплины
5. Повышение оперативности управления
6. Снижение затрат ЛПР на выполнение вспомогательных процессов
7. Повышение степени обоснованности принимаемых решений
Системный анализ. Основные понятия и определения
Системный анализ — научный метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными или элементами исследуемой системы. Опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов.
Системный анализ - совокупность понятий, методов, процедур и технологий для изучения, описания, реализации явлений и процессов различной природы и характера, междисциплинарных проблем; это совокупность общих законов, методов, приемов исследования таких систем.
|
|
|
Системный анализ - методология исследования сложных, часто не вполне определенных проблем теории и практики.
Системный анализ предоставляет к использованию в различных науках, системах следующие системные методы и процедуры:
1. абстрагирование и конкретизация;
2. анализ и синтез, индукция и дедукция;
3. формализация и конкретизация;
4. композиция и декомпозиция;
5. линеаризация и выделение нелинейных составляющих;
6. структурирование и реструктурирование;
7. макетирование;
8. реинжиниринг;
9. алгоритмизация;
10. моделирование и эксперимент;
11. программное управление и регулирование;
12. распознавание и идентификация;
13. кластеризация и классификация;
14. экспертное оценивание и тестирование;
15. верификация
16. и другие методы и процедуры.
Необходимые атрибуты системного анализа как научного знания:
1. наличие предметной сферы - системы и системные процедуры;
2. выявление, систематизация, описание общих свойств и атрибутов систем;
3. выявление и описание закономерностей и инвариантов в этих системах;
4. актуализация закономерностей для изучения систем, их поведения и связей с окружающей средой;
|
|
|
5. накопление, хранение, актуализация знаний о системах (коммуникативная функция).
Системный анализ базируется на ряде общих принципов, среди которых:
1. принцип дедуктивной последовательности - последовательного рассмотрения системы по этапам: от окружения и связей с целым до связей частей целого (см. этапы системного анализаподробнее ниже);
2. принцип интегрированного рассмотрения - каждая система должна быть неразъемна как целое даже при рассмотрении лишь отдельных подсистем системы;
3. принцип согласования ресурсов и целей рассмотрения, актуализации системы;
4. принцип бесконфликтности - отсутствия конфликтов между частями целого, приводящих к конфликту целей целого и части.
Состав задачи системного анализа в процессе создания информационных систем
В состав задач системного анализа в процессе создания информационных систем входят задачи декомпозиции, анализа и синтеза.
Задачи декомпозиции: означает представление системы в виде подсистем, состоящих из более мелких частей. Иногда эту задачу рассматривают как основную задачу системного анализа.
Задача анализа состоит в нахождении различного рода свойств системы или среды, окружающей систему. Целью анализа может быть определение закона преобразования информации, задающего поведение системы.
|
|
|
Задача синтеза противоположна задаче анализа. Здесь необходимо по описанию закона преобразования построить систему, фактически выполняющую это преобразование по определенному алгоритму. При этом предварительно должен быть определен класс элементов, из которых строится система, реализующая алгоритм функционирования.
52. Определение моделей
Модель - упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении.
Модель - это, как правило, искусственно созданный объект в виде схемы, математических формул, физической конструкции, наборов данных и алгоритмов их обработки и т.п.
Модель воспроизводит в специально оговоренном виде строение и свойства исследуемого объекта. Исследуемый объект, по отношению к которому изготавливается модель, называется оригиналом, образцом, прототипом.
Модель - это объект, используемый вместо другого объекта с какой-то целью.
Моделирование — это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей.
Каждый объект имеет большое количество различных свойств. В процессе построения модели выделяются главные, наиболее существенные, свойства. Так, модель самолета должна иметь геометрическое подобие оригиналу, модель атома — правильно отражать физические взаимодействия, архитектурный макет города – ландшафт и т.д.
|
|
|
Цели моделирования.
1. понять сущность изучаемого объекта,
2. научиться управлять объектом и определять наилучшие способы управления,
3. прогнозировать прямые или косвенные последствия,
4. решать прикладные задачи.
Классификация моделей
Основные признаки классификации моделей:
1. Область использования;
2. Учет в модели временного фактора (динамики);
3. Отрасль знаний;
4. Способ представления моделей.
Система как Семантическая модель
Семантическая модель - представление понятий в виде графа, в вершинах которого расположены понятия, в терминальных вершинах - элементарные понятия, а дуги представляют отношения между понятиями.
Семанти́ческая модель — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы[1]. Таким образом, семантическая модель является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а модель в математике представляет собой разновидность графа — набора вершин, соединённых дугами (рёбрами), которым присвоено некоторое число. В семантической модели роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задаютотношения между ними. Таким образом, семантическая модель отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.
Дата добавления: 2021-01-20; просмотров: 298; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!