Аннотация:
Неполностью описанные объекты могут встретиться в самых разных предметных областях и приложениях - от медицины до управления космическими кораблями. Начиная работу по проектированию и разработке системы поддержки принятия решений, которая должна работать с неполностью описанными объектами, необходимо предварительно выбрать один из альтернативных подходов. В основе одного из двух подходов, рассматриваемых в этой статье, находится логический вывод по заранее зафиксированным правилам. В таком подходе интенсивно используются продукции вида "ЕСЛИ-ТО". Другой подход, который часто называется прецедентным, предполагает наличие базы прецедентов, наполненной реальными и/или искусственными (модельными) случаями. Для этого второго подхода правила и модели объектов не являются необходимыми, но он значительно ближе к модели принятия решений, которая используется человеком в процессе мышления.
Ключевые слова:
неполностью описанные объекты, поддержка принятия решений, логический вывод на основе порождающих правил, деревья решений, вывод на основе прецедентов, база прецедентов, метрика случаев, мера близости случаев, дифференциальный ряд случая, информативность признаков случая.