Характеристики задачи в значительной степени влияют на способ и возможность ее решения. Для задач оценки главной характеристикой является сложность ее решения. Определение сложности задачи неоднозначно. На основе анализа подходов к понятию сложности выделены следующие характеристики задач, по которым определяется их сложность: размерность, доступность информации, динамичность, детерминированность, характер входных показателей.
Аналитические зависимости, или формулы, можно использовать для решения задач малого и среднего размера. Построение формулы для большого количества показателей затруднено. Доступность информации косвенно влияет и на динамику изменения (с появлением более полной информации настройку метода нужно уточнять), и на детерминированность связей, поэтому формулы можно применять при решении задач, вся информация о которых легко доступна. Функциональная зависимость может отразить только задачи с определенным (детерминированным) механизмом функционирования
Продукционные экспертные системы могут решать и более сложные задачи. Их тип сложности можно охарактеризовать как разрешимые и трудно разрешимые. Они могут быть использованы и для решения простых задач, однако затраты на создание базы знаний будут не сопоставимы с эффектом.
Экспертные системы лучше использовать для решения задач среднего размера, поскольку при большом числе правил, модификация базы знаний сильно затруднится. Способность экспертных систем к наращиванию базы знаний в процессе эксплуатации позволяет использовать их при решении изменчивых задач. Внесение изменений в базу знаний производится экспертом, что может занять значительное время, поэтому решение нестабильных задач в рамках экспертной системы затруднено. Наличие коэффициентов уверенности внутри системы позволяет решать стохастические задачи, а структура правил базы знаний работать с качественными показателями.
Нейронные сети позволяют решать задачи, для которых нет информации о методах решения, но есть статистический материал. Таким образом, нейронные сети можно использовать для решения трудно разрешимых задач, а при наличии достаточного статистического материала – и неразрешимых. Нейронные сети могут оперировать большим числом показателей. Качественные признаки можно представить для нейронных сетей посредством введения отдельного входного показателя для каждого значения качественного признака и обозначения его наличия/отсутствия через "1" или "0". Нейронные сети легко модифицируются, дообучаются, т.е. пригодны для решения изменчивых и нестабильных задач. Для обучения нейронных сетей задачник может быть построен экспертом на основании предположений и может быть уточнен позже при появлении информации, нейронная сеть в этом случае дообучается по измененному задачнику.
Кроме характеристик задач и методов решения при выборе агрегатов играют роль предпочтения пользователя, например, о степени прозрачности решения.
Материалы по педагогике:
Работа с видеоматериалами на уроках истории в 7-9 классах
Одним из средств активизации познавательной мотивации обучающегося на уроках истории является учебно-исследовательская деятельность. Под учебно-исследовательской деятельностью следует понимать форму организации учебно-воспитательной работы, включающую постановку творческих, исследовательских задач ...
Биогеоценоз
и его компоненты
Группа популяций разных видов, населяющая определенную территорию, образует сообщество. Березовые леса отличаются от дубрав не только древесным составом, но и подлеском и травяным покровом. Каждое растительное сообщество населено свойственными ему сообществами животных, грибов и микроорганизмов. Вс ...
Эмпирическое исследование развития произвольного внимания у старшего
дошкольника средствами занимательного математического материала
Данная работа написана на основе экспериментальной работы, проводимой в ДОУ №19 «Солнышко» г. Кирово-Чепецка. Нами была предпринята попытка изложить исследования деятельности педагога-психолога по развитию произвольного внимания у старшего дошкольника посредством занимательного математического мате ...