Для ЛПР данные должны предост-ся в виде инф-ии, на основе к-ой могут быть приняты решения и опред.действия. Инф.обесп-ие ППР выполняет АИС, к-ая исп-ет имеющийся инф.ресурс. В наст.время сформ-лось новое научное напр-ие, в к-ом рассм-ются различные методы и способы формир-ия знаний на основе данных, получения новых знаний на основе имею-щихся инф.ресурсов в АИС.
Разл.виды знаний (конструктивные, процедурные или алгоритмич-е, поня-тийные или системные, фактографич-е (Фактографическая инф-ия – рез-ты изм-ий, описаний и иного способа фиксирования в чистом виде, под-дающиеся метрологическому анализу, аналогично рез-ам экспер-ов.) хранятся в БД и БЗ АИС. Для их создания исп-ся также мат.модел-ие и вычисл.эксп-т. В этом случае исключается трудоемкий натурный эксп-т и реализуется подход “модель-алгоритм-программа”. Концептуальная мо-дель АИС, вкл-щая в себя фактогр, понят-е и констр-ые знания , явл-ся основой для форм-ия алг-кой модели, к-ая базир-ся на процед-ые знания. Реализация алгор.модели – это создание прогр-о обесп-ия. Цепь “модель-алгоритм-программа” – это путь пол-ия новой инф-ии: вместо объекта исп-ся модель, на основе модели создается алг-м пол-ия хар-ик объекта и прогр-но реализуется этот процесс.
Соврем.ИТ позволяют по новому орг-ть инф.процесс как на стадии полу-чения новой инф-ии, так и на стадии исп-ия инф.ресурса для упр-ия объ-ектом. Непрерывно происходит преобр-ие инф-ии в данные, данных – в инф-ию и новые знания. Инф.ресурсы концентрируются в БД, БЗ, ХД (Хранилище Данных). Эффект-ть формирования и исп-ия инф.ресурса за-висит от решения проблемы представления инф-ии в этих базах, сост-щих основу АИС.
Сущ-ют след.методы интел-го анализа данных для получения новых знаний и построения ХД, сод-их обобщенные пок-ли.
Поиск ассоциаций. Ассоциации как привязка значений к какому-либо одно-му событию или выявление взаимосвязей в данных .
Поиск последовательностей. Поиск последовательных во времени собы-тий.
Поиск скрытых закономерностей. Определяются причинно-следственные связи между значениями определенных косвенных параметров исследуе-мого объекта (ситуации, процесса) и распознаваемым свойством.
Оценка важности (влияния) параметров на события и ситуации. Извест-но, что на наступление некоторого события или ситуации влияет некоторый набор параметров. Необходимо оценить степень этого влияния для пере-численных параметров.
Классификация. Рассматривается конечное число классов объектов, кото-рыми могут быть, в том числе, события, ситуации или процессы. Объекты должны быть описаны количественными значениями свойств.
Классы описаны с помощью набора объектов, принадлежность которых данному классу априорно известна. Требуется найти критерии, по которым можно было бы отнести объект к тому или иному классу.
Кластеризация. Кластеризация напоминает классификацию, за тем ис-ключением, что критерии классификации не заданы.
Прогнозирование. Оценка состояния объектов на основе ретроспективного анализа их свойств. По истории развития объекта управления определя-ются обобщенные показатели на некоторое время вперед.
