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:
Школа как координатор совместной деятельности школы и семьи
В ходе изложения теоретических и методических основ обучения и воспитания неоднократно подчеркивалось, что их успешное осуществление происходит только при условии объединения воспитательных усилий школы, семьи и общественности. Не следует забывать, что влияние семьи на развитие и формирование детей ...
Болонский процесс: сущность и содержание
25 мая 1998 г. с подписанием «Совместной декларации о гармонизации архитектуры европейской системы высшего образования» на праздновании 800-летия Университета Сорбонныначался новый этап европейского интеграционного строительства в сфере высшего образования. Впервые за всю историю европейской интегр ...
Типы и структуры уроков
Одна из первых наиболее обоснованных классификаций уроков принадлежит советскому дидакту И.Н.Казанцеву, предложившему группировать уроки по двум критериям: 1) содержанию и 2) способу проведения. По первому критерию, например, уроки математики расчленяются по своему содержанию на уроки арифметики, а ...