Интеллектуальный анализ данных

 ИАД-3:

1. Традиционный анализ <данных> с предшествующим ему или совмещенным с ним поиском, выбором, синтезом моделей, методов, средств, технологий сбора, обработки, анализа и интерпретации с учетом поставленных целей и ограничений.

2. Вариативное (вариантное) моделирование, в том числе вектор-моделирование, и поливариантный выбор других средств моделирования.

3. Самоорганизация моделей.

4. Когнитивное моделирование.

5. Автоматизация синтеза моделей, алгоритмов, техпроцессов и т.п.

Вариативное моделирование

1. Вариативное моделирование:

Вариативное, или вариантное, моделирование (VM) есть метод исследования, основанный на замене исследуемого объекта-оригинала набором разнообразных моделей его, на одновременной совместной работе с ними и переносе полученных результатов на объект-оригинал.

Вариативное моделирование

2. Вектор-модель:

Вектор-модель объекта – это система из минимального набора родственных по назначению, как можно более простых и близких по сложности моделей, отражающих в совокупности все интересующее исследователя многообразие существа (сути), закономерностей, свойств и особенностей состояния, строения и функционирования (поведения) объекта-оригинала на требуемом (согласно ее назначению) уровне и обеспечивающих появление системного свойства эмергентности (эмерджентности).

3. Причины, приводящие к необходимости вариативного моделирования

1. Неопределенность или необходимость изменения целей моделирования.

2. Необходимость удовлетворять нескольким критериям качества моделирования и системным принципам:

а) критерии: адекватности (достоверности), истинности (точности), верности (идентичности);

б) критерии: синтактические, семантические, прагматические;

в) принципы: целостности, структуризации, динамизма, эффективности, истинности, осуществимости, поливариантности.

3. Априорная неопределенность и неточность знаний о моделируемом объекте, об условиях его функционирования и экспериментирования с ним  класс моделей.

4. Природа обрабатываемых данных (точечные или интервальные; негруппированные или группированые; однородные или неоднородные; ансамблевые или траекторные; колличественные или качественные; полные или неполные и т.п.).

5. Способ возникновения модели: эвристические (феноменологические, логические); аналитические, оптимизационные, предельные; "физические"; априорные или апостериорные, ...

6. Необходимость полноты моделирования.

1 (целенаправленные – программно управляемые; целеустремленные – самоуправляемые, перенастраиваемые, …)

1Стандарты и качество, 2011. – № 8. – С. 89–91.

1 Д.В. Смолин. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 264 с.

1 Д.В. Смолин. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 264 с.

21