17. Экспертные знания в задачах классификации с явными признаками
Имеются объекты, описываемые многими признаками. Необходимо отнести эти объекты к определенным классам решений. Наиболее важная характеристика таких задач принятия решений — их повторяемость: люди решают данные задачи многократно, вырабатывая навыки наиболее успешного, эффективного решения. Количество повторных решений различно для разных областей профессиональной деятельности.
Признаки, значения которых характеризуют объект и позволяют отнести его к тому или иному классу, заданы так, что их измерения могут, как правило, осуществляться либо другим человеком, либо прибором.
Назовем задачами классификации с явно заданными признаками такие задачи, в которых искусство эксперта проявляется в основном в умении «увидеть» через заданную совокупность значений отдельных признаков целостный образ объекта.
- 1. Анализ риска
- 3. Виды и классификация рисков
- 4. Методы анализа риска
- 5. Направления исследований при анализе риска
- 6. Измерение риска
- 8. Аварии и их анализ
- 10. Анализ риска, как необходимость
- 1 Этап: Выделение района исследования
- 11. Идентификация опасностей для человека и окружающей среды
- 12. Уровни риска, обусловленные разными опасностями
- 13. Понятие профессиональный риск
- 14. Оценка риска с учетом ущерба
- 15. Концепции и критерии приемлемого риска
- 16. Время и условия становления эксперта
- 17. Экспертные знания в задачах классификации с явными признаками
- 18. Построение баз знаний
- 19. Решающие правила экспертов
- 20. Управление риском. Миф или реальность.
- 21. Системный подход к управлению риском
- 24. Техногенные аварии и катастрофы
- 25. Медленные техногенные воздействия
- 26. Факторы техногенной опасности и анализ опасностей
- 28. Выявление последовательности опасных ситуаций
- 29. Построение дерева событий
- 30. Основные символы, используемые при построении дерева событий
- 31. Построение дерева отказов
- 32. Построение дерева отказа при помощи таблиц решений
- 33. Логический анализ дерева отказов
- 34. Понятие случайного события и вероятности
- 35. Теоремы сложения вероятностей
- 36. Теорема умножения вероятностей
- 37. Формула полной вероятности