1.7. Загальна постановка задачі інформаційного синтезу ІС, що  навчається

 

З метою звуження проблеми будемо розглядати тільки найважливішу складову загальної ефективності  функціональну ефективність навчання системи, яка характеризується інформаційною спроможністю системи. Тоді має місце така постановка задачі загального інформаційного синтезу ІС, що навчається.

Нехай відома багатовимірна навчальна матриця типу «об’єкт-властивість», яка характеризує  m-й функціональний стан ІС – клас розпізнавання  :

 

               .             (1.7.1)

 

У матриці (1.7.1) рядок є реалізацією образу  , де  N  кількість ознак розпізнавання, а стовпчик матриці  випадкова навчальна вибірка  ,  де  n  обсяг вибірки. Дано структурований вектор просторово-часових параметрів функціонування   g=<g1, …, g , …, >,  які прямо або непрямо впливають на функціональну ефективність ІС, що навчаються, з відповідними на них обмеженнями  R (g1, …,) .  Необхідно визначити  оптимальні значення параметрів функціонування  , які забезпечують максимум КФЕ:

 

,

 

де  Еm  КФЕ процесу навчання розпізнавати реалізації класу  ; G  область допустимих значень параметрів функціонування ІС.

При цьому розв’язком задачі часткового інформаційного синтезу системи може бути визначення оптимального значення, наприклад, параметра    як

 

,

 

де   – область допустимих значень параметра  .

Метод інформаційного синтезу ІС, що навчається, повинен відповідати таким основним вимогам:

прямо та об’єктивно характеризувати функціональну ефективність системи;

бути в рамках методології аналізу даних об’єктно-орієнтованим методом проектування;

у рамках детерміновано-статистичного підходу корегувати математичний опис на вході нечіткого регулятора з метою побудови класифікатора, який забезпечує на екзамені повну достовірність рішень, наближену до максимальної асимптотичної, що визначається ефективністю навчання ІС;

забезпечувати високу функціональну ефективність навчання ІС при прийнятті гіпотез як чіткої, так і нечіткої компактності реалізацій образу, яка допускає перетин класів розпізнавання, що має місце на практиці;

оптимізувати просторово-часові параметри функціонування ІС, що навчається, за інформаційним КФЕ;

розв’язувати задачі прогнозування зміни функціональної ефективності та надійності ІС;

бути універсальним для здатних навчатися ІС різної природи та призначення.

Таким чином, задача загального інформаційного синтезу ІС, що навчається, потребує для її розв’язання оптимізації за КФЕ всіх параметрів функціонування системи, які впливають на її ефективність. Такі параметри можуть задаватися як тактико-технічним завданням на проектування системи (наприклад, параметри якості перехідного процесу, точності, надійності та інші директивні параметри), так і визначатися безпосередньо розробником ІС при пошуку інформаційно-технічних рішень забезпечення виконання системою поставленої задачі.