Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://www.iki.rssi.ru/ehips/QandQ.htm
Дата изменения: Thu Jan 15 12:55:38 2009
Дата индексирования: Mon Oct 1 22:42:22 2012
Кодировка: Windows-1251
Поисковые слова: р п р п р п р п р п р п р п р п р п р п
(EHIPS) Совместная обработка количественной и качественной информации
сложный материал

СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА КАЧЕСТВЕННОЙ И КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ

 EHIPS - система СРЕДА-ЗДОРОВЬЕ

   Система использует, наряду с количественной, также качественную (логическую) информацию, содержащуюся в экспертных знаниях. Она применяется для коррекции данных мониторинга, для создания логических моделей влияния различных факторов на здоровье и т.д. Алгоритмы анализа должны предусматривать использование такой информации совместно с количественными данными.
   Логическое представление информации для ЛПР ("если - то") - часть сценария. Его цель - дать ЛПР возможность легче ориентироваться в сети возможных решений и их последствий. Под любое такое логическое описание может быть выдано количественное обоснование.
   Для обеспечения указанных возможностей параметры модели должны быть как числового, так и логического типа, например в виде качественных суждений: "сильный стресс организма", значения да/нет для каких-то признаков и т.д. Кроме того, используемые моделями алгоритмы должны включать, наряду с количественной, логическую часть. Она состоит из правил логического вывода. Вывод должен быть как прямым ("если - то"), так и обратным ("что нужно для того, чтобы...").
   Коррекция логической модели сводится к добавлению в новых правил логического вывода. При этом новые правила не отменяют старые, а лишь детализируют их.
   Совместное использование количественной и качественной информации осуществляется в процессе коррекции модели, в частности, ее адаптации к данным наблюдений. Для этого в режиме отладки модели эксперт задает правила, определяющие, какие логические значения получаются в результате "сложения" текущих логических значений с коррективами от качественных данных, и смешанные логико - количественные правила, определяющие, как меняются числовые поля соответственно логическим полям (например, как объект интерпретирует понятия "намного больше" и "намного меньше"). Это дает возможность использовать логическую экспертную информацию для ликвидации неопределенностей в количественных моделях, в частности, для борьбы с пробелами и ошибками в количественных данных мониторинга.
   Паттерн, описывающий типичную конфигурацию загрязнений, заболеваний и т.д., может включать ассоциацию логических, вербальных полей с количественными полями. В этом случае система позволяет адресовать весь паттерн только по этим полям. Эта возможность предназначена, чтобы облегчить работу эксперта с объектами и понимание ЛПР сценариев, включающих объекты.
Оглавление
© ИКИ РАН, 1998-2001