Исследование логических алгоритмов как методов построения системы поддержки принятия решений в целях идентификации и классифика

Август 29, 2022

Главная
Алгебра
Исследование логических алгоритмов как методов построения системы поддержки принятия решений в целях идентификации и классифика

Содержание

2. Актуальность В условиях роста объемов внешней торговли и возрастающей нагрузки на таможенные органы применение информационных систем
3. В настоящее время экспертными системами наиболее широко применяемого типа являются системы, основанные на правилах. В системах,
4. Дерево вывода – это множество объединенных правил, отражающих условия выполнения некоторого процесса. Правила представляют собой языковую
5. Формирование решений в условиях неопределенности Риск (измеримая неопределенность). Риск вычисляется на основе статистических данных (вероятностей) Неопределенность.
6. Коэффициент определенности лежит в диапазоне от 0 до 1. В правиле эксперт указывает значения в этом
7. Рис.1. Фрагмент дерева вывода 10.04.2014г.
8. Реализация алгоритма
9. В более упрощенной форме это будет выглядеть так: продукционные правила выражаются в виде предложений типа «ЕСЛИ
10. Проблема использования данного метода. Невозможность учета всех признаков, присущих товарам и как последствие вероятность получения недостоверных
11. Деревья решений – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный
12. Структура Места, где принимаются решения Места появления исходов Возможные решения Возможные исходы Объект Некоторый пример, действие,
13. Для детальной и полной классификации необходимо рассматривать в каждом случае индивидуальный набор признаков, характерный для того
14. Недостатки использования деревьев решений Проблема получения оптимального дерева решений является неполной с точки зрения некоторых аспектов
15. В ходе научно- исследовательской работы были разработаны следующие предложения 17.09.2013г.
17. Скачать презентацию

Слайд 2

Актуальность
В условиях роста объемов внешней торговли и возрастающей нагрузки на таможенные

органы применение информационных систем и технологий приобретает все большее значение для таможенного дела

применение информационных технологий таможенного декларирования и контроля;

развитие внешней и внутренней информационно-таможенных сред и обмена информацией в них;

моделирование таможенных процессов;

Развитие упрощенных систем определения кода ТНВЭД ТС

Слайд 3

В настоящее время экспертными системами наиболее широко применяемого типа являются системы,

основанные на правилах. В системах, основанных на правилах, знания представлены не с помощью относительно декларативного, статического способа (как ряд истинных утверждений), а в форме многочисленных правил, которые указывают, какие заключения должны быть сделаны или не сделаны в различных ситуациях.

В том числе и при принятии решения по выбору кода ТНВЭД ТС для конкретного товара

Слайд 4

Дерево вывода – это множество объединенных правил, отражающих условия выполнения некоторого

процесса.
Правила представляют собой языковую конструкцию вида:

Дерево Вывода

Слайд 5

Формирование решений в условиях неопределенности
Риск (измеримая неопределенность).
Риск вычисляется на основе

статистических данных (вероятностей)

Неопределенность.
Не вычисляется, ее величина устанавливается на основе субъективных знаний человека.
Источниками неопределенности служат либо неполнота знаний о фактах или событиях, либо свойство объекта, которое принципиально невозможно измерить.

10.04.2014

Слайд 6

Коэффициент определенности лежит в диапазоне от 0 до 1.
В правиле эксперт

указывает значения в этом диапазоне

Коэффициент равный 0, указывает на полную неопределенность.

Коэффициент равный 1, указывает на полную определенность.

Множество правил объединяются в дерево вывода.

Слайд 7

Рис.1. Фрагмент дерева вывода
10.04.2014г.

Слайд 8

Реализация алгоритма

Слайд 9

В более упрощенной форме это будет выглядеть так:
продукционные правила выражаются в

виде предложений типа «ЕСЛИ (условие), ТО (действие)».
Условий (идентификационных признаков круглых лесоматериалов) и действий может быть несколько, при этом они объединяются логическими связками:

ЕСЛИ (условие) ИЛИ (условие);

ТО (действие) И (действие)

«действие» будет выполнена в том случае, если утверждение окажется истиной.

если утверждения будут представлять ложь, то не будет выполняться условие.

истина

ложь

Слайд 10

Проблема использования данного метода.
Невозможность учета всех признаков, присущих товарам и как

последствие вероятность получения недостоверных решений( то есть код товара)
Для устранения данной проблемы в ходе научно-исследовательской работы предложены следующие решения:

17.09.2013г.

Слайд 11

Деревья решений – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре,

где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.

Под правилом понимается логическая конструкция, представленная в виде "если ... то ...".

Слайд 12

Структура
Места, где принимаются решения
Места появления исходов
Возможные решения
Возможные исходы
Объект
Некоторый пример, действие, шаблон,

наблюдение

Атрибут

Признак, свойство

Узел

Внутренний узел дерева, узел проверки

Лист

Конечный узел дерева, узел решения

Слайд 13

Для детальной и полной классификации необходимо рассматривать в каждом случае индивидуальный

набор признаков, характерный для того или иного товара

Так, не смотря на большое количество современных IT-технологий, используемых при таможенном контроле достоверности заявленного кода в соответствии с ТН ВЭД ТС, не имеется программного продукта, который учитывал бы все признаки товара.

позволяют определить только один из множества возможных признаков древесины

Слайд 14

Недостатки использования деревьев решений
Проблема получения оптимального дерева решений является неполной с

точки зрения некоторых аспектов оптимальности даже для простых задач

Те, кто изучает метод дерева принятия решений, могут создавать слишком сложные конструкции, которые недостаточно полно представляют данные.

Существуют концепты, которые сложно понять из модели, так как модель описывает их сложным путем.

Для данных, которые включают категориальные переменные с большим набором уровней (закрытий), больший информационный вес присваивается тем атрибутам, которые имеют большее количество уровней

Слайд 15

Исследование логических алгоритмов как методов построения системы поддержки принятия решений в целях идентификации и классифика

Содержание

АктуальностьВ условиях роста объемов внешней торговли и возрастающей нагрузки на таможенные

В настоящее время экспертными системами наиболее широко применяемого типа являются системы,

Дерево вывода – это множество объединенных правил, отражающих условия выполнения некоторого

Формирование решений в условиях неопределенности Риск (измеримая неопределенность).Риск вычисляется на основе

Коэффициент определенности лежит в диапазоне от 0 до 1.В правиле эксперт

Рис.1. Фрагмент дерева вывода10.04.2014г.

Реализация алгоритма

В более упрощенной форме это будет выглядеть так:продукционные правила выражаются в

Проблема использования данного метода.Невозможность учета всех признаков, присущих товарам и как

Деревья решений – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре,

СтруктураМеста, где принимаются решенияМеста появления исходовВозможные решенияВозможные исходыОбъектНекоторый пример, действие, шаблон,

Для детальной и полной классификации необходимо рассматривать в каждом случае индивидуальный

Недостатки использования деревьев решенийПроблема получения оптимального дерева решений является неполной с

В ходе научно- исследовательской работы были разработаны следующие предложения17.09.2013г.

Похожие презентации