Конкретизация: различия между версиями

Материал из КУБИМАТИКА
Перейти к навигацииПерейти к поиску
Усилил конкретизацию якорными цепями.
ссылка на Простота-Сложность доб.
 
Строка 2: Строка 2:




'''Конкретизация''' -  операция преобразования над [[абстрагирование|абстрактной]] моделью внутри [[интеллектуальная система|интеллектуальной системы]], в результате которой [[элемент]]ы модели, заменяются на системы, эффективнее выполняющие функции элементов и сама [[модель]] становится многократно сложнее, приобретая дополнительные признаки реального [[прототип]]а, с которого создавалась исходная абстрактная [[модель]].  
'''Конкретизация''' -  операция [[преобраз]]ования над [[абстрагирование|абстрактной]] [[модел]]ью [[внутри]] [[интеллектуальная система|интеллектуальной системы]], в результате которой [[элемент]]ы модели, заменяются на [[систем]]ы, эффективнее выполняющие функции [[элемент]]ов, но сама [[модель]] становится многократно [[сложность|сложнее]], приобретая дополнительные [[признак]]и реального [[прототип]]а, с которого [[созд]]авалась исходная [[абстра]]ктная [[модель]].  


'''Конкретизация''' является обратной операцией по отношению к [[абстрагирование|абстрагированию]] и при её выполнении необходимо ориентироваться на объекты-прототипы, на основании которых создавались многоуровневые абстрактные модели.
'''Конкретизация''' является обратной операцией по отношению к [[абстрагирование|абстрагированию]] и при её выполнении необходимо ориентироваться на объекты-прототипы, на основании которых создавались многоуровневые абстрактные модели.
Строка 11: Строка 11:
Любая [[Интеллектуальная система]] в процессе моделирования должна постоянно использовать многоступенчатые абстрагирования и '''конкретизации''' по [[якорная цепь модели|якорным цепям моделей]] для экономии времени построения моделей взаимодействия сложных систем.  
Любая [[Интеллектуальная система]] в процессе моделирования должна постоянно использовать многоступенчатые абстрагирования и '''конкретизации''' по [[якорная цепь модели|якорным цепям моделей]] для экономии времени построения моделей взаимодействия сложных систем.  


Различные уровни Абстрактных моделей окружающей реальности и способы '''конкретизации''' их по "якорной цепи", подобно использованию готовых наборов карт местности различного масштаба, позволяют Интеллектуальным системам ориентироваться в окружающей среде.
Различные уровни Абстрактных моделей окружающей реальности и способы '''Конкретизации''' их по "якорной цепи", подобно использованию готовых наборов карт местности различного масштаба, позволяют Интеллектуальным системам ориентироваться в окружающей среде, быстро заменяя [[сложн]]ые модели [[прост]]ыми и наоборот.

Текущая версия от 13:32, 6 августа 2012


Конкретизация - операция преобразования над абстрактной моделью внутри интеллектуальной системы, в результате которой элементы модели, заменяются на системы, эффективнее выполняющие функции элементов, но сама модель становится многократно сложнее, приобретая дополнительные признаки реального прототипа, с которого создавалась исходная абстрактная модель.

Конкретизация является обратной операцией по отношению к абстрагированию и при её выполнении необходимо ориентироваться на объекты-прототипы, на основании которых создавались многоуровневые абстрактные модели.

Конкретизация - важный инструмент проверки создаваемых абстракций на соблюдение установленного способа абстрагирования. Кроме того, конкретизация позволяет создавать объекты типа "якорная цепь модели", позволяющие с любого уровня абстрактной модели быстро находить исходные объекты-прототипы, использованные для создания последовательности абстрактных моделей различного уровня.


Любая Интеллектуальная система в процессе моделирования должна постоянно использовать многоступенчатые абстрагирования и конкретизации по якорным цепям моделей для экономии времени построения моделей взаимодействия сложных систем.

Различные уровни Абстрактных моделей окружающей реальности и способы Конкретизации их по "якорной цепи", подобно использованию готовых наборов карт местности различного масштаба, позволяют Интеллектуальным системам ориентироваться в окружающей среде, быстро заменяя сложные модели простыми и наоборот.