Тема 9. Задачи области интеллектуальной обработки информации.

Во всем множестве задач, решаемых в области интеллектуальной обработки информации (ИОИ), принято выделять такие типы, как классификация, распознавание образов, выбор, принятие решений, формирование выводов, построение прогноза, кластерный анализ (формирование классов).

На первый взгляд все они существенно различаются между собой и являются вполне самостоятельными задачами. Однако, если проанализировать сущность перечисленных задач и характер процессов в ходе их решения, то можно увидеть ряд общих черт. Все эти задачи носят ярко выраженный интеллектуальный характер и основаны на манипулировании знаниями. В ходе решения указанных задач приходится иметь дело со сложными объектами, описанными значительным количеством атрибутов (³7±2).

Под сложным объектом понимается широкий класс сущностей, к которым относятся объекты и различные процессы реального мира, которые описываются своими свойствами, ситуации, характеризующие состояние объектов или процессов, модели реальных объектов и процессов. Существенными при этом есть два основных момента, - сложным является объект

1) описывается числом свойств, превышает 7±2, и

2) в состав описания объекта входят как количественные, так и качественные свойства

В основе решения перечисленных задач лежит анализ и оценка объектов. Таким образом, существует реальная возможность унифицировать перечисленные задачи и предложить обобщенный подход к их решению.

Многообразие сред, в которых возникают задачи ИОИ, сводится к двум четко разграниченным типам. Это среды, образованные непрерывными объектами, и среды, в которых преобладает антипод непрерывности - дискретность. Для сред первого типа характерны количественные отношения и вычислительные процедуры. В средах другого типа обрабатывается качественная, смысловая информация. В непрерывных средах для решения задач используются вычислительные модели, в дискретных - логико-лингвистические, в которых объекты и ситуации представляются атрибутивными (признаковых) описаниями, а процессы решения задач являются процессами обработки атрибутивных описаний.

Рассматриваем такие типы задач:

Оценка сложного объекта - это вычисление количественного показателя, характеризующего анализируемый объект, на основании его свойств.

Классификация - это отнесение анализируемого объекта, к одному из заданных классов (категорий) в соответствии с его свойствами, структурой, функциями и т.п.

Прогнозирование - это определение таких неизвестных характеристик объекта исследования, которые могут возникнуть в результате его дальнейшего развития или при наличии определенных условий. Целью прогнозирования является повышение качества принятия решений и определения стратегии адекватных действий.

Обычно в ходе классификации выполняются следующие действия: сравнение анализируемого объекта в терминах его свойств с эталоном каждого класса и оценка степени подобия эталона. Последним этапом решения задачи классификации является отнесение объекта к классу, для которого обнаружено наибольшее совпадение с эталоном.

Нетрудно заметить, что в основе задачи классификации лежит оценка анализируемого объекта. Количественный показатель, который формируется как результат оценки, является в данном случае степенью принадлежности объекта к некоторому классу.

Итак, с этой точки зрения, задачи классификации и оценки весьма схожи. Основным отличием является тип результата, формируется. Как правило, в задаче классификации формируется результат символьного типа - наименование класса принадлежности. В задачи оценки результат - это количественная мера численного типа.

 

Тема 10. Таксономия.

Одной из основных задач интеллектуального анализа данных является таксономия, также называемая кластерным анализом, кластеризацией, группировкой объектов, автоматической классификацией.

Решение других задач ИАД, таких, как распознавание образов, квалиметрия, прогнозирование часто требует проведения предварительного кластерного анализа.

Распределение множества объектов в соответствии с их формализованным описанием на систему классов (таксонов) называется - таксономией

В простейшем случае задача таксономии может быть сформулирована следующим образом

Дано: множество  объектов, каждый из которых представлен множеством значений признаков.

Требуется: сформировать дополнительное свойство, характеризующее разделение объектов на множество классов   в соответствии с их расположением в пространстве признаков P.