Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Методы и технологии моделирования. Требования к моделированию
Методы моделирования Методы моделирования зависят от типов применяемых моделей и разделяются на: Предметное моделирование, в ходе которого исследование ведется на модели, воспроизводящей основные геометрические, физические и функциональные характеристики «оригинала»; Физическое моделирование состоит в замене изучения некоторого объекта или явления экспериментальным исследованием его модели, имеющей ту же физическую природу; Аналоговое моделирование основано на аналогии (изоморфизме) явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемые одинаковыми математическими уравнениями; Знаковое моделирование, при котором моделями служат знаковые образования: схемы, графики, чертежи, графы, слова и предложения в некотором алфавите; Мысленное («интуитивное») моделирование – разновидность знакового, при котором реальное построение модели может заменяться мысленно-наглядным представлением знаков или операций над ними. Этапы информационного моделирования 1 Этап: Определение целей моделирования. Они таковы: понимание – модель нужна для того, чтобы понять, как устроен конкретный объект, какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействие с окружающим миром; управление – модель нужна, чтобы научиться управлять объектом (или процессом) и определить наилучшие способы управления при заданных целях и критериях; прогнозирование – модель нужна для того, чтобы научиться прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект. Ответить на вопросы: Что будет, если…? – цель, определение последствий воздействия на объект и принятия правильного решения. Как сделать, чтобы…? – цель, создание объекта с заданными свойствами. 2 Этап: Ранжирование – разделение входных параметров по степени важности влияния их изменений на выходные. Выбор наиболее существенной информации при создании модели и ее сложность обусловлены целью моделирования. 3 Этап: Поиск математического описания, разработка алгоритмов, выбор программного средства и составление программы для ЭВМ. Компьютерная модель – модель, реализованная средствами программной среды. 4 Этап: Тестирование программы, исправление ошибок, численный эксперимент. Тестирование – процесс проверки правильности модели. Тест – набор исходных данных, для которых заранее известен результат. Порядок решения задач на компьютере (пример): Интеллектуальные системы Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности витала в воздухе с древнейших времен (Луллий, Лейбниц, Декарт, Н.Винер). Интеллект – способность человека мыслить, предусматривать возможные последствия своей и чужой деятельности, находить оптимальные варианты, создавать новые знания. Термин искусственный интеллект предложен в 1956 г. в США на семинаре с аналогичным названием. Искусственный интеллект – способность прикладного процесса обнаруживать свойства, ассоциируемые с разумным поведением человека. Искусственный интеллект – раздел информатики, занимающийся вопросами имитации мышления человека с помощью компьютера. Интеллектуальная система – система или устройство с программным обеспечением, имеющие возможность с помощью встроенного процессора настраивать свои параметры в зависимости от состояния внешней среды. Знания Знания в информатике – вид информации, отражающей опыт специалиста (эксперта) в определенной предметной области, его понимание множества текущих ситуаций и способы перехода от одного описания объекта к другому. Существуют десятки моделей представления знаний для различных предметных областей. Основой любой интеллектуальной системы является база знаний – исключительно дорогие информационные массивы. Экспертная система (ЭС) – система искусственного интеллекта, аккумулирующая знания специалистов в определенной узкой предметной области и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей, т.е. способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения. Экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы объяснений. В настоящее время все больше возрастает интерес к ЭС среди экономистов, финансистов, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, программистов, лингвистов. Date: 2015-11-13; view: 1023; Нарушение авторских прав |