Системный анализ как методология решения проблем кратко

Обновлено: 05.07.2024

Системный анализ возник исходя из объективной необходимости решения сложных проблем, необходимости изучения и проектирования сложных систем, управление этими системами в условиях неполноты информации, ограниченности ресурсов, дефицита времени. В энциклопедическом представлении системный анализ есть совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам различного характера. Идеологической основой системного анализа является диалектика, что позволяет представлять системный анализ в прикладной качестве диалектики, т.е. как реализацию диалектического метода в решении прикладных задач. Сила и эффективность прикладной диалектики наиболее ярко проявляется при анализе действительно сложных задач, что и наблюдается в практике системного анализа. Данный метод познания обеспечивает согласования системности знаний и системности мира на любом уровне абстрагирования. Исходя из этого общая теория систем выстраивает по отношению системному анализу как основная методологическая база. Интегрируя достижения различных научных направлений теория систем формирует основные категории и закономерности, посредством которых достигается эффективность системного анализа сложных проблем. Наиболее убедительно эффективность данного метода проявляется в процессе принятия решений в условиях неопределённости, обусловленной наличием факторов, не поддающихся строгой количественной оценке. Процедуры и методы системного анализа направлены на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявлений масштабов неопределённости по которому из вариантов и сопоставление вариантов по тем или иным критериям эффективности.

Методологический статус системного анализа весьма необычен: с одной стороны, он располагает детализированными методами и процедурами, созданными специально для него, с другой - в рамках системного анализа применяются нестрогие основанные на интуиции качественные суждения, оценки и методы, необходимость использования которых в каждом случае специально обосновывается. В связи с этим в системном анализе тесно переплетены элементы науки и практики, математических методов и операции и эвристических.

Другое системное свойство – структурированность определяет необходимость ключевой процедуры системного анализа – декомпозиции, суть которой заключается в таком разложении целого на части, которое позволяет, разрешив частные проблемы, обеспечить решение задачи в целом. В процессе декомпозиции определяется структура системы, которая формирует единство (целостность отдельных частей (подсистем, элементов) системы).

Значительное место в системном анализе отводится процессу целеполагания, утверждающему основные принципы данной методологии:

– процесс принятия решений должен начинаться с выявления и четкого формулирования конечных целей;

– необходимы выявление и анализ возможных альтернативных путей достижения цели;

– цели отдельных подразделений не должны вступать в конфликт с целями всей программы.

И наконец, такое свойство как иерархичность фактически лежит в основе всего системного анализа. Благодаря закономерностям иерархического порядка удаётся наиболее корректно выполнять процедуры системного анализа, имеющие в значительной степени субъективный характер.

В целом, используя системные правила, задачи системного анализа, их содержание и порядок выполнения можно проиллюстрировать следующей схемой:

Рис. 4.1. Схема декомпозиции проблемы (а), цели (б), функции (в),

средств реализации (г)

Данная схема даёт очевидное представление сути системного анализа в пространстве. Здесь обозначены основные атрибуты систем. Так в верхней части схемы отображена в соответствующем виде основная цепочка атрибутов системы, начиная с потребностей U, вызванных недостатком (дефицитом) ресурса R, и заканчивая продуктом P, направленным на ликвидацию возможного (или предполагаемого) дефицита ΔR. Данная цепочка позволяет обозначить порядок выполнения основных этапов системного анализа (во времени). Вертикаль схемы отражает основной метод системного анализа – декомпозицию, приводящую к разложению целого на составляющие части, к снятию неопределённости сложной проблемы (цели, функции системы как средства). Декомпозиция проблемы (цели, функции, система) приводит к её структуризации, к формированию структуры на соответствующем уровне иерархии j. Процесс декомпозиции осуществляется в соответствии с закономерностями иерархического порядка. В процессе декомпозиции сложная проблема (цели, функции, система) детализируется и конкретизируется, тем самым снимается неопределённость проблемы (цели, функции, системы). В силу энерджентости процесс декомпозиции, а, следовательно, структуризации не может иметь строгого алгоритма, строгой детерминации, что приводит к неоднозначности формирования структуры, вызванной субъективностью принимаемого решения на каждом шаге декомпозиции. Объективность процесса декомпозиции всецело зависит от опыта и интуиции аналитика.

В первоочередном и обобщенном плане в системном анализе выступает декомпозиция проблемы. Этой процедуре предшествует процедура выявления и обособления проблемы, имеющая различные подходы и методы реализации. Однако, для успешного выполнения этой процедуры необходимо в основе её содержания придерживаться следующих системных принципов:

1) любая проблема возникает в результате несоответствия F j -1 ↔F j ;

2) любая проблема проявляется как следствие возникшего или предполагаемого дефицита ресурса ΔR (или потребности U);

4) любая проблема предполагает определение путей её решения (цепь Z), способа решения (функция F) и средства решения (система S);

5) любая проблема имеет своё качество, отражаемое в конечном счёте субъективно установленными признаками и/или параметрами;

6) любая проблема в своём решении предполагает наличие соответствующего ресурса;

Для успешного выполнения задачи формирования цели функционирующей системы полезными могут оказаться следующие системные правила.

Правило 1.Цель представляется как предполагаемый результат P функционирования системы S, способный удовлетворить существующую и/или предполагаемую потребность среды, которая способна в свою очередь компенсировать затраты системы S, связанные с получением P, путём предоставления необходимого дня удовлетворения потребностей системы S ресурса R.

Такая постановка цели позволяет более конкретно обозначить путь её достижения, где предполагается и функция F (необходимые действия) и средства её реализации S сходя из имеющихся или предполагаемых ресурсов R. Данное правило может быть дополнено правилом 2.

Правило 2. Цель возникает из сопоставления и согласования внешних и внутренних потребностей (принцип целесообразности), из анализа внешних и внутренних ресурсов.

Правило 3. Цель не должна подменяться способом (F) и средством (S) её достижения; она должна их предусматривать исходя из существующих или предполагаемых ресурсов и потребностей.

Правило 4.Цель должна быть направлена на повышение эффективности системы за счет увеличения эффекта и/или снижения затрат (ресурсов).

Выполнение этого правила позволяет обеспечивать прогрессивное развитие системы.

Правило 5. Глобальность (детальность) цели сопоставимо со сроками ее достижения и неопределенностью (конкретностью) ее формулировки.

В соответствии со сроками достижения цели бывают долгосрочными и краткосрочными, текущими, оперативными и стратегическими. Долгосрочные цели формулируются более неопределенно, краткосрочные – более конкретно. Глобальные цели требуют более глобальных, менее определенных способов и средств реализации (большая альтернативность), а также используемых ресурсов. Глобальные цели конкретизируются в процессе их декомпозиции и соответствующей структуризации.

Правило 6. Цель всегда должна быть измерима то есть оценена по той или иной измерительной шкале.

Системный анализ — научный метод, который отличается междисциплинарным подходом к решению сложных проблем. Объектом системного анализа выступают практические проблемы, которые связанны с созданием новых и модернизацией существующих систем. Это организационные, экономические, технические, информационные, военные и другие системы.

Системный анализ используют для выяснения причин существующих сложностей, постановки целей, выработки методов и вариантов устранения проблем. Он выступает в роли организатора и координатора. Опирается на междисциплинарный подход, с помощью которого эффективно объединяет и концентрирует усилия группы специалистов на решении конкретной проблемы. Системное объединение достижений различных областей знаний, позволяет решать такие проблемы, которые не могут быть разрешены в рамках отдельных дисциплин и частных подходов.

Системный анализ создавался как метод поддержки принятия стратегических решений. Он позволял обоснованно выбирать наилучшие стратегии в сложных ситуациях. Сегодня системный анализ из метода, рекомендующего руководителю выбор оптимальной линии поведения, развился в прикладной научный подход, который реализует системный подход к исследованиям.

Системный анализ — научный метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными или элементами исследуемой системы. Опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов.

Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена.
Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники.
Эта отметка установлена 14 мая 2011.

Содержание

Истоки системного анализа

Сущность системного анализа

Ценность системного подхода состоит в том, что рассмотрение категорий системного анализа создает основу для логического и последовательного подхода к проблеме принятия решений. Эффективность решения проблем с помощью системного анализа определяется структурой решаемых проблем.

Классификация проблем

Согласно классификации, все проблемы подразделяются на три класса:

хорошо структурированные (well-structured), или количественно сформулированные проблемы, в которых существенные зависимости выяснены очень хорошо;
неструктурированные (unstructured), или качественно выраженные проблемы, содержащие лишь описание важнейших ресурсов, признаков и характеристик, количественные зависимости между которыми совершенно неизвестны;
слабо структурированные (ill-structured), или смешанные проблемы, которые содержат как качественные элементы, так и малоизвестные, неопределенные стороны, которые имеют тенденцию доминировать.

Методы решения

Для решения хорошо структурированных количественно выражаемых проблем используется известная методология исследования операций, которая состоит в построении адекватной математической модели (например, задачи линейного, нелинейного, динамического программирования, задачи теории массового обслуживания, теории игр и др.) и применении методов для отыскания оптимальной стратегии управления целенаправленными действиями.

Системный анализ предоставляет к использованию в различных науках, системах следующие системные методы и процедуры:

абстрагирование и конкретизация
анализ и синтез, индукция и дедукция
формализация и конкретизация
композиция и декомпозиция
линеаризация и выделение нелинейных составляющих
структурирование и ре структурирование
макетирование
реинжиниринг
алгоритмизация
моделирование и эксперимент
программное управление и регулирование
распознавание и идентификация
кластеризация и классификация
экспертное оценивание и тестирование
верификация

и другие методы и процедуры.

Процедура принятия решений

Для решения слабо структурированных проблем используется методология системного анализа, системы поддержки принятия решений (СППР). Рассмотрим технологию применения системного анализа к решению сложных задач.

Процедура принятия решений согласно [2] включает следующие основные этапы:

формулировка проблемной ситуации;
определение целей;
определение критериев достижения целей;
построение моделей для обоснования решений;
поиск оптимального (допустимого) варианта решения;
согласование решения;
подготовка решения к реализации;
утверждение решения;
управление ходом реализации решения;
проверка эффективности решения.

Для многофакторного анализа, алгоритм можно описать и точнее:

описание условий (факторов) существования проблем, И, ИЛИ и НЕ связывание между условиями;
отрицание условий, нахождение любых технически возможных путей. Для решения нужен хотя бы один единственный путь. Все И меняются на ИЛИ, ИЛИ меняются на И, а НЕ меняются на подтверждение, подтверждение меняется на НЕ-связывание;
рекурсивный анализ вытекающих проблем из найденных путей, то есть п.1 и п.2 заново для каждой подпроблемы;
оценка всех найденных путей решений по критериям исходящих подпроблем, сведенным к материальной или иной общей стоимости.

См. также

Источники

Ссылки

Кибернетика
Информационные технологии
Системный анализ
Менеджмент
Решение задач

Wikimedia Foundation . 2010 .

Полезное

Смотреть что такое "Системный анализ" в других словарях:

системный анализ — СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ совокупность методов и средств, используемых при исследовании и конструировании сложных и сверхсложных объектов, прежде всего методов выработки, принятия и обоснования решений при проектировании, создании и управлении… … Энциклопедия эпистемологии и философии науки

системный анализ — Совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам различного характера. Он опирается на системный подход, а также на ряд математических методов и современных методов управления. Основная … Справочник технического переводчика

Системный Анализ — (systems analysis) Изучение или анализ задач и проблем системы, направленные на развитие и усовершенствование этой системы путем внедрения компьютеров. Системный анализ завершается точными рекомендациями того, что надо сделать, определением… … Словарь бизнес-терминов

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ — СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам политического, военного, социального, экономического, научного и технического характера. Опирается на системный подход … Современная энциклопедия

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ — совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам политического, военного, социального, экономического, научного и технического характера. Опирается на системный подход, а также на ряд… … Большой Энциклопедический словарь

Системный анализ — СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам политического, военного, социального, экономического, научного и технического характера. Опирается на системный подход … Иллюстрированный энциклопедический словарь

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ — (от греч. systema целое, составленное из частей и анализ) совокупность методов и средств исследования сложных, многоуровневых и многокомпонентных систем, объектов, процессов, опирающихся на комплексный подход, учет взаимосвязей и взаимодействий… … Экономический словарь

системный анализ — Исследование функциональных и структурных взаимосвязей природных явлений, рассматриваемых в качестве системы, в которой определяются границы, возможности использования, а также положение и роль в следующей по рангу природной системе. Syn.:… … Словарь по географии

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ — СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, метод анализа процесса или операции для улучшения производительности, в частности, с помощью КОМПЬЮТЕРА, который способен оперировать большим числом независимых действий, объединенных в одну сложную операцию … Научно-технический энциклопедический словарь

Исследование каждой системы проводится с использованием любых необходимых методов и операций системного анализа (как формальных, в том числе с применением математических методов и компьютеров, так и эвристических), а их конкретная последовательность определяется ведущим исследование системным аналитиком и во многом носит индивидуальный, приспособленный к данному случаю характер. Поэтому в системном анализе переплетаются особенности, присущие как науке, так и искусству.

ЭТАПЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

Общая схема процесса решения проблемы с использованием методологии системного анализа

Общая схема алгоритма имеет несколько контуров 1-2-3-4-5-6-7-9-1, 1-2-10-11-5-6-7-9-1, 3-4-5-12-13-14-3, 5-12-13-14-15-10-11-5.

К примеру, используя данный алгоритм можно более эффективно решить задачу классификации в машинном обучении, которая ставится в следующих проблемах:

— Спам-фильтрация
— Определение языка
— Поиск похожих документов
— Анализ тональности мелодии
— Распознавание рукописных букв и цифр
— Определение подозрительных транзакций

В данном случае мы уже видим пример применения одного из методов системного мышления – метода анализа. Совместные составляющие мышления – анализ и синтез и взаимосвязанность этих частей являются ключом решения любой проблемы.

Представленная блок-схема кратко описывает алгоритм решения проблемы с использованием методологии системного анализа. Рассмотрим далее все этапы более подробно.

1. Формулирование проблемы

На этом этапе системного анализа выполняется первичный анализ проблемы :

1. Обнаружение проблемы
2. Точное формулирование проблемы.
3. Анализ развития проблемы (в прошлом и в будущем).
4. Определение внешних связей проблемы (с другими проблемами).
5. Выявление принципиальной разрешимости проблемы

Методы: сценариев, диагностический.

Правильное и четкое формулирование проблемы исследований является наиболее ответственным этапом системного анализа. Ведь для решения проблемы затрачиваются затем трудовые, материальные и временные ресурсы, и использование их для исследования несущественных проблем приносит обществу большой материальный и моральный ущерб.

На стадии первоначального формулирования и упорядочения проблем в системном анализе часто используют метод сценариев, который получил свое наименование по аналогии с тщательно отработанным процессом написания киносценариев. План сценария составляет группа высококвалифицированных специалистов различных областей знаний — системотехники, технологи, программисты, экономисты, маркетологи, юристы. Привлечение специалистов разных специальностей к написанию сценария обеспечивает разностороннее рассмотрение проблемы, выяснение взаимосвязей данной проблемы с другими.

Дальнейший анализ сценария позволяет понять проблему в целом, наметить практические пути ее реализации, отмежеваться от несущественных задач.

В соответствии с методологией системного анализа, например при создании автоматизированной системы управления, на этом этапе разрабатывается концептуальная модель системы, т.е. формулируются цели системы и пути их реализации.

Разработка концептуальной модели включает определение глобальной или общей цели системы, а также локальных целей (критериев) системы и путей достижения поставленной цели (содержательные постановки задач управления). Общая цель системы определяется ее назначением: оптимизация различных технико-экономических показателей проекта.

2. Анализ предметной области

На этом этапе системного анализа выполняется всесторонний анализ объекта и существующей системы управления. Он включает:

1. Выявление всех выполняемых системой функций и установление связей между ними. Возможно, что кроме основной функции, система выполняет и ряд других функций (некоторые из них могут быть близкими к основной).

2. Изучение структуры системы.

3. Изучение процесса функционирования системы.

К примеру, в результате анализа области классификации в машинном обучении – разделить объекты по заранее известному признаку (платья по цветам, книги по стилям литературы, документы по языкам, музыку по жанрам ) можно прийти к выводу, что подобная задача может решаться следующими известными алгоритмами:

Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes classifier) – простой вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса со строгими (наивными) предположениями о независимости. Несмотря на наивный вид и, несомненно, очень упрощенные условия, наивные байесовские классификаторы часто работают намного лучше во многих сложных жизненных ситуациях. Достоинством наивного байесовского классификатора является малое количество данных необходимых для обучения, оценки параметров и классификации.

Логистическая регрессия или логит-регрессия (англ. logit model) – это статистическая модель, используемая для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события путём подгонки данных к логистической кривой.

Метод k k-ближайших соседей (англ. k-nearest neighbors algorithm, k-NN) — метрический алгоритм для автоматической классификации объектов или регрессии.

Пример классификации k-ближайших соседей. Тестовый образец (зелёный круг) должен быть классифицирован как синий квадрат (класс 1) или как красный треугольник (класс 2). Если k = 3, то он классифицируется как 2-й класс, потому что внутри меньшего круга 2 треугольника и только 1 квадрат. Если k = 5, то он будет классифицирован как 1-й класс (3 квадрата против 2 треугольников внутри большего круга)

Метод опорных векторов (англ. SVM, support vector machine) — набор схожих алгоритмов обучения с учителем, использующихся для задач классификации и регрессионного анализа. Принадлежит семейству линейных классификаторов и может также рассматриваться как специальный случай регуляризации по Тихонову. Особым свойством метода опорных векторов является непрерывное уменьшение эмпирической ошибки классификации и увеличение зазора, поэтому метод также известен как метод классификатора с максимальным зазором.

Несколько классифицирующих разделяющих прямых (гиперплоскостей), из которых только одна соответствует оптимальному разделению

3. Формирование целей и выбор критерия оценки

Формулирование основной цели разрабатываемой системы, выявление потребностей в ресурсах, выбор критерия оценки эффективности системы. Сформулировать основную цель. Произвести выбор критерия, по которому будет оцениваться эффективность предлагаемых подходов решения проблемы. Выбор критерия необходимо подробно обосновать.

1. Определение целей, требований надсистемы.

2. Определение целей и ограничений среды.

3. Формулирование общей цели.

4. Определение критерия.

5. Декомпозиция целей и критериев по подсистемам.

6. Композиция общего критерия из критериев подсистем

На предыдущих этапах при разработке концептуальной модели системы определяется общая (глобальная) цель и определяются пути ее достижения, характеризующиеся локальными целями.

Однако общая цель системы — это не совокупность локальных целей ее подсистем. Для каждой подсистемы, зная глобальную цель системы в целом, надо сформулировать такую локальную, чтобы они в совокупности обеспечивали оптимум глобальной цели.

ОПАСНОСТЬ СМЕШЕНИЯ ЦЕЛЕЙ

Различие между целями не всегда очевидно, и существует опасность ошибочно принять одни за другие. Например, такая ситуация возникает обычно, когда специалисты-профессионалы, участвующие в решении проблем, навязывают свое видение мира и тем самым подменяют главные цели своими.

Для эффективного проведения работ по формулированию локальных целей в системном анализе используется метод дерева целей.

При составлении схемы дерева целей должны быть выполнены два требования:

Полнота дерева целей должна обеспечить разностороннее рассмотрение общей цели системы.

Непротиворечивость дерева целей предполагает отсутствие на нем циклов и означает, что достижение одной частной цели помогает в достижения другой. В дереве целей не могут быть изолированные, не связанные с другими, цели.

Формирования и построения обобщенных критериев. Критерий должен удовлетворять следующим основным условиям:

• критерий должен отражать основную, а не второстепенную роль операции;

• критерий должен быть критичным к варьируемым параметрам, т.е. он
должен изменяться при изменении параметров, зависящих от принятого
решения;

• критерий должен быть единственным, т.к. только тогда возможно строгое математическое решение задачи оптимизации.

К примеру, если решать задачу классификации в машинном обучении наивным байесовским классификатором, то во многих практических приложениях для оценки параметров для наивных байесовых моделей используют критерий максимального правдоподобия.

Метод максимального правдоподобия (англ. maximum likelihood estimation) в математической статистике – это метод оценивания неизвестного параметра путём максимизации функции правдоподобия. Основан на предположении о том, что вся информация о статистической выборке содержится в функции правдоподобия.

Пример о нерациональном выборе критерия для приемника системы связи

В системах связи при приеме сигнала используются критерии для различения полезных сигналов на фоне шумов. Одними из самых популярных являются критерий максимального правдоподобия (МП) и критерий максимума апостериорной вероятности (МАВ).

В теории статистических решений показано, что система обнаружения с правилом выбора решения по критерию МАВ минимизирует число ошибочных решений. Сумма числа ложных тревог и пропусков сигнала в достаточно длительной последовательности решений, то есть вероятность ошибки минимальна по сравнению с системой, использующей правило с любым другим критерием.

Всегда ли критерий максимума апостериорной вероятности лучше критерия максимального правдоподобия или какого-нибудь другого правила решения?

Когда в 1946 г. в докторской диссертации В. А. Котельникова критерий идеального наблюдателя (идеального приемника) был использован для решения задач теории связи, практически все специалисты считали его единственно разумным, откуда, собственно говоря, и возникло его название. В самом деле, что требуется еще от дискретной системы связи, кроме того, чтобы ошибки встречались как можно реже? Так вот, если выбран критерий идеального наблюдателя, то оптимальным правилом решения является правило МАВ и на поставленный вопрос нужно безоговорочно ответить положительно.

Однако практика зачастую дает другой ответ. И математика здесь не причем. Дело в том, что разумность критерия идеального наблюдателя в некоторых условиях оказывается сомнительной. Пример этого можно извлечь из беседы, приведенной в предыдущем параграфе. Рассмотрим один простой, хотя и искусственный, пример из области связи.

На спутнике установлена аппаратура для обнаружения некоторой чрезвычайно редкой элементарной частицы. В момент пролета этой частицы с точностью до 1 мс на Землю должен посылаться сигнал, запускающий регистрирующее устройство и звонок. Проектирование этой системы сигнализации поручено инженеру А., который получил задание минимизировать мощность сигнала, обеспечив при этом вероятность ошибки не свыше 10 -6 . Инженер А. выбрал удобную форму сигнала, изучив помехи в канале, разработал решающую схему и подсчитал необходимую мощность передатчика сигнала, при которой вероятность пропуска сигнала и вероятность ложной .тревоги меньше 10 -6 .

– Ну что же – ответил Б., – эти данные я могу вам дать. Известно, что в среднем за каждый час пролетает примерно одна частица.

– Хорошо, – сказал на это А.– Я берусь, не сходя с места, существенно снизить мощность передатчика и упростить приемник, если только вы подтвердите, что будете оценивать верность по критерию идеального наблюдателя.

– Конечно, я это подтверждаю,–ответил Б.– Ведь это самый разумный критерий для систем связи.

Тогда инженер А. взял карандаш и вычеркнул в схеме передатчика источник питания, снизив тем самым его мощность до нуля, а в схеме приемника оборвал провода, ведущие к регистрирующему устройству и звонку.

– Я перевыполнил задание/ Теперь мощность передатчика равна нулю, а вероятность ошибки приблизительно равна 2,8∙10 -7 , т. е. в 3,5 раза меньше заданной. Действительно, час содержит 3,6∙10 6 мс. В среднем один раз за час нужно передать сигнал, т. е. он передается с вероятностью 2,8∙10 -7 . Я иду на то, что всякий раз, когда частица пролетает, в моей системе возникает ошибка и пролет не регистрируется. Зато всякий раз, когда частицы нет, моя система точно и безошибочно регистрирует ее отсутствие. Полная вероятность ошибки поэтому равна 2,8∙10 -7 , и, следовательно, по критерию, идеального наблюдателя моя система лучше заданной.

Из этого примера видно, что критерий идеального наблюдателя перестает быть разумным, когда априорные вероятности сигналов резко различаются. В данном случае подошел бы критерий Неймана–Пирсона. Для этого нужно было бы задать допустимую вероятность пропуска частицы и минимизировать вероятность ложной тревоги, или наоборот.

Таким образом, даже при выборе критерия оценки эффективности системы необходимо применять системный подход.

Читайте также: