Размещено на http://www.allbest.ru/

Принятие решений в организации

Студентка: Немаева Мария Андреевна



1. Понятия «проблема», «проблемная ситуация». Классификация проблем

Проблема (от греч. задача, вопрос, загадка, что предложено на разрешенье) - ситуация рассогласования между тем, что хочется, и тем, что есть.

Существуют два способа рассмотрения проблемы. Согласно одному, проблемой считается ситуация, когда поставленные цели не достигнуты. Другими словами, ты узнаешь о проблеме потому, что не случается то, что должно было случиться. Поступая так, ты сглаживаешь отклонения от нормы. К примеру, мастер может установить, что производительность его участка ниже нормы. Это будет реактивное управление, его необходимость очевидна.

Как проблему можно рассматривать также потенциальную возможность. Например, активный поиск способов повышения эффективности какого-то подразделения, даже если дела идут хорошо, будет упреждающим управлением. В этом случае ты осознаешь проблему, когда поймешь - кое-что можно сделать либо для улучшения хода дела, либо для извлечения выгоды из представляющейся возможности. Поступая таким образом, ты выступаешь в качестве менеджера-предпринимателя.

Далее перечислим ряд определений понятия «проблема».

Под проблемами обычно понимают противоречия, требующие разрешения, это своего рода трудности по преодолению трудностей.

Проблема - понятие, характеризующее разницу между действительным и желаемым состоянием объекта.

Проблема - теоретический или практический вопрос, требующий разрешения, исследования.

Проблема - это ведущее противоречие цели и ситуации, определяющее движение или изменение ситуации в направлении цели. Иначе говоря, проблема - это противоречие, требующее первоочередного разрешения.

Наличие проблемы - критическое рассогласование между желаемым положением и реальным. Это ситуация, когда недостаточно средств для достижения цели.

Проблема есть неудовлетворительное состояние системы (организации, подразделения и т.п.), противоречие, требующее разрешения.

В некоторых случаях руководители организаций склонны называть проблемами некие симптомы - признаки существования патологии, что в свою очередь и является проблемой, но сами по себе симптомы не содержат противоречий или выраженных причинно-следственных связей.

Проблема - это связь между двумя явлениями, содержащая противоречие и носящая деструктивный характер по отношению к целям организации.

Опираясь на определение понятия «стратегия» как модели достижения целей организации, дадим определение понятия «стратегическая проблема».

Стратегическая проблема - это неудовлетворительное состояние системы, вызванное противоречиями между целями организации как системы и целями внешней среды (местного сообщества, конкурентов, потребителей, поставщиков, компаньонов, государства).

Корректным будет и такое определение.

Стратегическая проблема - это разрыв между существующей (не соответствующей цели) стратегией и стратегией, гипотетически соответствующей целям организации, способной привести организацию к данным целям.

Стратегические проблемы - корневые по значимости, так как в большинстве случаев они причины целого комплекса проблем разного уровня.

Проблемное поле организации представимо в виде иерархической структуры.



Рис. Иерархия проблем организации по стратегическому, тактическому и оперативному уровням

На рисунке показано, в каком направлении идет анализ проблемного поля. Пунктирные стрелки направлены от результирующих проблем к корневым, т.е. определение причинно-следственных связей производится от частных проблем (оперативных) к более общим (стратегическим).

Проблемное поле может быть разбито по разным признакам проблем, например, по сфере возникновения возможно разбиение на следующие блоки: кадровый; финансовый; технологический; инновационный; маркетинговый; организационный.

Кадровый блок - включает проблемы, связанные с личным составом организации, нехваткой, а также избытком персонала, его обучением, уровнем квалификации и т.п.

Финансовый блок - включает проблемы, связанные с финансовыми ресурсами, их движением, распределением и перераспределением, применением, а также проблемы взаимодействия организации с внешней средой, имеющие своим предметом денежные расчеты, использование денег, их инвестирование и т.п.

Технологический блок - блок проблем, связанных с преобразованием вещества, энергии, информации в процессе изготовления продукции, обработки и переработки материалов, сборки готовых изделий.

Инновационный блок - проблемы, присутствующие в организации, связанные с введением новаций в области техники, технологии, организации труда и управления, основанных на использовании достижений науки и передового опыта.

Маркетинговый блок - проблемы, присутствующие в организации, связанные с широким спектром ее деятельности в области исследования рынка, динамики его развития, прогнозирования развития, планирования развития рынка, с одной стороны, с целью разработки и выпуска товаров, наилучшим образом удовлетворяющих потребности общества, а с другой - с целью получения прибыли и увеличения доли рынка.

Организационный блок - проблемы, связанные с координацией действий элементов организации, направленных на обеспечение требуемой функциональности подсистем организации и организации как системы в целом.

Разработка стратегии, направленной на решение стратегических проблем, сама по себе не гарантирует автоматическое решение всех тактических проблем. Но в случае, если детализация стратегии до политик, программ, проектов и т.д. будет подчиняться стратегии и опираться на результаты структуризации проблемного поля, можно предположить, что большинство оперативных проблем будут решены.

Масштаб стратегической проблемы с течением времени может существенно увеличиться. Это означает, что отклонение развития организации будет настолько велико, что в какой-то момент времени для разработки и реализации новой стратегии нужно будет задействовать больше ресурсов по сравнению с тем, как если бы необходимые изменения были внесены ранее.

Выявление стратегических проблем - это один из этапов анализа внутренней среды организации. Анализ внутренней и внешней среды предприятия необходим для того, чтобы лицо, принимающее решение, имело по возможности полный набор факторов, так или иначе воздействующих на деятельность предприятия.

Разнообразие, привнесенное в организацию, увеличивает ее потенциал, но вместе с тем понижает стабильность и приводит к отклонениям от нормы. Когда указанные отклонения приобретают уродливую форму, то говорят о патологии. Патологические изменения возникают не сразу, а в результате системных отклонений от нормы.

Организация претерпевает патологические изменения в силу неспособности работников адекватно воспринимать происходящие изменения. Неадекватность восприятия обусловлена как наличием у работников прошлого опыта и прочих социокультурных факторов, так и физиологическими способностями каждого работника.

Для лечения «заболевания» организации необходимо выяснить источник возникновения патологии и причины, которые способствуют ее сохранению. Как показывают наблюдения за организациями, подавляющее количество патологических изменений находится внутри самой системы, а не на границе раздела ее с внешней средой. Что касается внутренних патологий, то большая их часть сосредоточена на линиях связей между работниками организации.

Наличие признаков патологии на входе и выходе из организации обусловлено реакцией на внешнюю среду, которая может быть неадекватной, поспешной или, наоборот, запоздалой, а также формальной. Патология проявляется в формальном характере изменений в организации, наличии скрытых изменений при отсутствии явных, в отсутствии нововведений, предотвращающих старение организации.

Проблемы организации проявляются в исполнении функций, в реализации внутренних организационных связей и функционировании структуры, в осуществлении деятельности, в выработке решений и исполнении внутренних правил организации.

Особенность проблемных изменений в организациях заключается в том, что причина их возникновения - деятельность человека, который непрерывно создает себе и окружающим проблемы, без решения которых невозможно рассчитывать на «оздоровление организации» и развитие.

При описании проблемных ситуаций необходимо выявить полный объем знаний о потребности организации и возможных средствах ее удовлетворения. Сбор информации не может продолжаться до бесконечности и должен быть подчинен конечной цели - решению проблемы, поэтому в течение процесса сбора информации целесообразно корректировать понимание проблемной ситуации, что позволяет отсечь избыточную информацию и сократить поиск.

Процесс описания проблемной ситуации состоит из таких этапов:

· фиксация проблемной ситуации (недостаточная и неупорядоченная информация о ситуации)

· предварительное описание проблемной ситуации (упорядочение имеющейся информации и осознание ее недостаточности)

· информационный поиск (получение дополнительной информации приводит к ее разупорядочению)

· полное описание проблемной ситуации (получение достаточной и упорядоченной информации о ситуации).

Для корректной постановки проблемы необходимо понимание проблемной ситуации, которое трактуется как усвоение смысла и способность его воспроизведения. Здесь требуется адаптация общего знания к конкретному объекту. Перегруппировка и адаптация информации, как правило, выступают в виде переформулировке описания проблемной ситуации в силу того, что описание оказывается противоречивым.

При переформулировке следует учесть, что описание проблемной ситуации фиксирует не только элементы и структуру, но и эмпирический базис, целевые установки. Эмпирический базис - это совокупность накопленных данных в процессе непосредственного взаимодействия с объектами и явлениями изучаемой предметной области. В структуру эмпирического базиса обычно входят как отдельные результаты процедур наблюдения и эксперимента, выраженные в стандартном языке соответствующей научной дисциплины, так и описания всевозможных зависимостей между ними, представленные в виде так называемых «эмпирических обобщений» (примерами подобных обобщений могут быть закон Ома, закон всемирного тяготения, законы термодинамики и др.).

Полезно поставить вопрос: как еще можно составить описание проблемной ситуации, какими средствами, с учетом каких мотивов и установок?

В результате либо описание проблемной ситуации дополняется новыми вопросами, которые возникают в процессе анализа описания, либо совокупность вопросов систематизируется посредством выявления новых отношений между ними. Оперируя первым или вторым приемом, работники организации могут находить новые элементы и структуры проблемной ситуации.

Если представить проблему как иерархически упорядоченную совокупность вопросов, то ядро проблемной ситуации - противоречия, установить иерархию которых и выявить центральное противоречие удается, как правило, только на уровне теоретической схемы проблемы.

Наиболее важные факторы, определяющие процесс формулирования проблемы, - методологические установки (разграничение старого и нового, проблемного знания, содержащегося в описании проблемной ситуации) и ценностные ориентации, в которых методологические установки выступают в качестве принципов запрета или нормы.

Таким образом, генезис проблемы представляет собой последовательную реализацию следующих процедур:

· описание проблемной ситуации (создание исходной совокупности знаний о проблеме)

· осмысление описания проблемной ситуации (установление смысла проблемной ситуации в структуре человеческой деятельности)

· формирование теоретической схемы проблемы (построение системы теоретических конструктов)

· формулирование проблемы (соотнесение теоретической схемы проблемы со структурой проблемной ситуации).

Следует отдавать себе отчет в том, что на практике формулировки некоторых проблем не всегда позволяют увидеть причину и следствие, а также существо проблемы. В данном случае под проблемами понимаются противоречия, требующие разрешения; трудности по преодолению трудностей.

1.1 Этапы определения проблемы или возможности

Рассмотрим, как определяется проблема или возможность, на примере организации PR-кампании.

С чего начинается любая PR-кампания? Как правило, с получения «заказа» или «задания». С этим утверждением в принципе можно согласиться, если добавить к нему понятия «самозаказ» и «самозадание», выделяя ситуацию, когда инициатива проведения мероприятия исходит от PR-структуры (при этом очевидно, что в любом случае формальный заказ или задание утверждается руководством всей организации). Какие факторы побуждают те или иные структуры сформулировать заказ на PR-кампанию? Это те проблемы, которые стоят перед организацией и решение которых целесообразно именно в форме PR-активности, а также те возможности, которые организация может использовать в своих целях средствами связей с общественностью.

Для того чтобы понять, нужна или нет PR-кампания и если нужна, то каковы ее главные цели, необходимо определить, какие проблемы стоят перед организацией, провести анализ существующей на данный момент ситуации. Рассматривая ту или иную ситуацию, необходимо обращать внимание как на неблагоприятные обстоятельства (проблемы), так и на благоприятные обстоятельства (возможности), из которых можно извлечь пользу. То есть акцент делается на неразрывную связь операций, «анализ ситуации» - «выявление проблем или возможностей».

Проблема или возможность определяется в ходе общего анализа ситуации в организации, а затем требуется еще вторичный анализ - анализ условий, факторов, которые относятся непосредственно к подготавливаемой PR-кампании. Целью этого вторичного анализа ситуации применительно к конкретной PR-кампании будет определение того, осуществимо ли решение данной проблемы или использование данной возможности именно PR-средствами, достаточно ли у организации ресурсов для этого, какие благоприятные и неблагоприятные факторы могут повлиять на ход кампании и т.д.

Противопоставление понятий «проблема» и «возможность» является в определенной степени условным. Во-первых, как формулировка проблемы, так и выявление возможности непосредственно связаны с формулировкой цели PR-кампании и формальные требования к ним идентичны. Во-вторых, связь между проблемой и возможностью проявляется в том, что возможность (особенно нереализованная) может стать проблемой, и наоборот, выход из кризисной ситуации (проблемы) может открыть ряд возможностей для деятельности организации.

Классификацию проблем, потенциально являющихся поводом для PR-кампании, можно проводить по разным основаниям.

1. Проблемы разделяются на внешние и внутренние, по этому признаку Могут быть условно выделены соответственно «внешние» и «внутренние» PR-кампании.

2. Проблемы можно классифицировать по степени определенности их постановки. Принято выделять определенную постановку проблемы и неопределенную постановку проблемы.

Определенная постановка проблемы не требует длительного предварительного анализа ситуации и фокусированного исследования. Обычно этот вариант предусматривает крайне короткий аналитический этап, затем сразу следует переход к планированию и реализации кампании.

В ситуации неопределенной постановки проблемы предшествующие этапы значительно более длительны, возможна следующая схема разрешения ситуации: неопределенная постановка проблемы -> предварительный анализ и исследование -> определенная постановка проблемы (конкретизация проблемы) -> планирование решения и реализация.

Приведем пример. Заказчик ставит проблему: «Эффективна ли наша реклама?» Данная ситуация может быть охарактеризована как типичный вариант неопределенной постановки проблемы, так как неясно, что имеет в виду заказчик под понятием «эффективность рекламы». В ходе предварительного анализа и исследования в форме интервью ведущих специалистов организации выясняется, что под «эффективностью» понимается запоминаемость рекламы. Таким образом проблема конкретизируется, возможно планирование исследования по запоминаемости рекламы данной организации с последующей его реализацией.

И в случае неопределенной постановки проблемы, и в случае определенной результатом данной фазы является собственно формулировка проблемы. Существует ряд требований к формулировке проблемы:

· в ней должен содержаться вопрос «Что происходит сейчас?», и она должна быть построена в настоящем времени;

· в ней не должно упоминаться о виновниках (людях или обстоятельствах) проблемы;

· ее постановка не должна подразумевать возможность решения - это следует сделать на более позднем этапе формулировки цели и задач PR-кампании;

· она должна быть непосредственно связана с постановкой цели и задач, более того, можно сказать, что формулировка цели представляет собой «перевернутую» формулировку проблемы или возможности.

Например, формулировка «У организации существует проблема коммуникаций со спонсорами» является некорректной, так как коммуникация является не проблемой, а частью ее решения. Более точной будет формулировка «В течение последних трех лет финансовая поддержка организации со стороны спонсоров уменьшается». В этом случае формулировка цели как «перевернутая» формулировка проблемы может звучать так: «Увеличить финансовую поддержку организации со стороны спонсоров».

По-видимому, возможны и другие основания для классификации проблем (например, проблемы экономические, кадровые, имиджевые, организационные и т.д.).

Если проблема всегда связана с той или иной угрозой существованию организации (внешней или внутренней, реальной или потенциальной, настоящей или отдаленной по времени) и требует проактивной или реактивной деятельности организации, то возможность открывает перед ней новые перспективы, которые весьма целесообразно использовать для решения PR-задач, таких как «позиционирование организации», «возвышение ее имиджа», «отстройки от конкурентов» и т.д.

Очевидно, что по своему характеру возможности, как и проблемы, весьма разнообразны. Они могут быть внешними и внутренними, финансовыми и организационными, «событийными» и «несобытийными». Выделяют следующие группы основных факторов, связанных с возможностями:

· потенциал предприятия

· емкость потребительского рынка

· конкуренция и инвестиционный климат.

Возможности, связанные с потенциалом предприятия, можно классифицировать следующим образом:

· возможности управления

· финансовые возможности

· возможности производства

· кадровые возможности.

Анализ возможностей, связанных с потенциалом рынка, должен отвечать на вопрос: сколько и каких товаров необходимо иметь на рынке, чтобы наиболее полно удовлетворить существующие и возможные потребности покупателей? Среди факторов, формирующих возможности, связанные с емкостью рынка, для PR наиболее значимы:

· уровень доходов населения

· объем и условия предоставления потребительского кредита

· сумма сбережений населения

· уровень образования и профессиональный состав реципиентов

· общие требования потребителя к товару (новизна и технический уровень изделий, качество их изготовления, бесперебойность в эксплуатации, уровень послепродажного технического обслуживания и характер предоставляемых услуг, соотношение цены изделия и эффекта его использования)

· специфические требования потребителя к товару (ассортимент, качество изделия, его внешний вид, способ упаковки и маркировки, товарный знак, географические и климатические условия использования, действующие технические стандарты, привычки и вкусы потребителей, наконец, «имиджевые» требования к товару в целом).

Возможности, связанные с конкуренцией и инвестиционным климатом, непосредственно связаны с решением чисто PR-задач, которые упоминались выше (например, «отстройка от конкурентов»).

Анализ возможностей, связанных с конкуренцией, целесообразно проводить по следующей схеме.

1. Выделение основных групп конкурентов (например, фирмы, предлагающие аналогичный вид продукции на тех же рынках; фирмы, обслуживающие другие рынки аналогичной продукцией, выход на которые в данный момент является вероятным; фирмы, производящие товары-заменители, способные вытеснить данный продукт с рынка).

2. Анализ следующих моментов их деятельности:

· реальные цели рынка, занятого конкурентами

· жизненный цикл их товаров или услуг

· поведение конкурентов в проведении своих PR- и рекламных компаний

· используемые конкурентами методы продвижения своих товаров и услуг и стимулирования потребителей

· возможность проведения кампании по антирекламе (например, при реализации конкурентами товаров-заменителей обязательно проверяется их соответствие действующим нормам и стандартам).

3. Выделение тех характеристик товаров или услуг, которые могут отражать их отличия от товаров или услуг конкурентов либо по степени соответствия конкретной общественной потребности, либо по степени затрат на ее удовлетворение.

4. Возможное создание новостного информационного показа на основе выявленных конкурентных преимуществ.

Наиболее существенными составляющими инвестиционного климата являются:

· потенциальные возможности потребителя/инвестора

· потенциальные возможности рынка потребителя/инвестора

· общие и специальные требования потребителя/инвестора

· особенности законодательной базы в данный момент в данном регионе.

Таким образом, выявление возможностей в целом закономерно включает в себя следующие фазы: поиск (анализ) возможностей -> формулировка возможностей -> использование возможностей в рамках PR-кампаний. Фаза определения проблемы или возможности может считаться завершенной тогда, когда они сформулированы. После этого становится возможным переход к предварительной постановке цели и задач PR-кампаний.

1.2 Типология проблем

Проблемы подразделяются на встроенные, социокультурные и ситуативные, а формулировки проблем - на назывные, причинно-следственные и антитезные.

В ходе проведения интервью встречаются три типа формулировок проблем:

· назывные - состоят из констатации факта, не содержащего причинно-следственной связи или противоречия. Как правило, содержат только причинную часть, только следственную части или часть какого-либо противоречия;

· причинно-следственные - содержат четко выраженную причинно-следственную связь;

· антитезные - включают два явления, одновременное существование которых есть нонсенс или признак патологии системы.

К этому списку необходимо добавить сложную формулировку проблемы, суть которой заключается в том, что такая формулировка включает две и более причинно-следственные связи или противоречия, например: «На предприятии решено организовать отдел маркетинга, не изменив функций отдела сбыта, функции которого определялись сотрудниками самого отдела, а не вышестоящим руководством, что привело к дисфункции отдела сбыта как функционально подчиненного подразделения».

Так, первая часть фразы: «На предприятии решено организовать отдел маркетинга, не изменив функций отдела сбыта» - антитезный тип формулировки, а вторая часть - «функциональность подразделения была нарушена вследствие определения его функций работниками самого подразделения» - причинно-следственная формулировка.

Встроенные в организацию проблемы - это противоречия, присущие организациям:

· между стабильностью организации и ее развитием

· между целями субъектов целеполагания

· между формальными и неформальными отношениями.

Избавиться от данных противоречий полностью невозможно, да в этом и нет необходимости, поскольку именно наличие противоречий - основа развития организаций. Главная задача управления - снять остроту этих проблем, направить количественную энергию, возникающую на стыках организационных противоречий, в русло целевых качественных изменений.

Социокультурные проблемы - это проблемы, вызванные средой, в которой находится организация. Под средой в данном случае понимаются привычки, традиции, устоявшиеся взгляды, опыт и т. д. Преодоление этих проблем требует значительного времени, оно сродни воспитанию корпоративной культуры - системы ценностей, присущей данной организации.

Ситуационные проблемы - это проблемы, связанные с нарушением какой-либо функции или связи, они зависят от ситуации в организации и ее окружения, поэтому каждый раз разные.



2. Методы распознавания проблем

Распознаванием образов называются задачи построения и применения формальных операций над числовыми или символьными отображениями объектов реального или идеального мира, результаты, решения которых отражают отношения эквивалентности между этими объектами. Отношения эквивалентности выражают принадлежность оцениваемых объектов к каким-либо классам, рассматриваемым как самостоятельные семантические единицы.

Интенсиональные методы.

Отличительной особенностью интенсиональных методов является то, что в качестве элементов операций при построении и применении алгоритмов распознавания образов они используют различные характеристики признаков и их связей. Такими элементами могут быть отдельные значения или интервалы значений признаков, средние величины и дисперсии, матрицы связей признаков и т. п., над которыми производятся действия, выражаемые в аналитической или конструктивной форме. При этом объекты в данных методах не рассматриваются как целостные информационные единицы, а выступают в роли индикаторов для оценки взаимодействия и поведения своих атрибутов.

Группа интенсиональных методов распознавания образов обширна, и ее деление на подклассы носит в определенной мере условный характер:

- методы, основанные на оценках плотностей распределения значений признаков [10]

- методы, основанные на предположениях о классе решающих функций

- логические методы

- лингвистические (структурные) методы.

Методы, основанные на оценках плотностей распределения значений признаков. Эти методы распознавания образов заимствованы из классической теории статистических решений, в которой объекты исследования рассматриваются как реализации многомерной случайной величины, распределенной в пространстве признаков по какому-либо закону. Они базируются на байесовской схеме принятия решений, апеллирующей к априорным вероятностям принадлежности объектов к тому или иному распознаваемому классу и условным плотностям распределения значений вектора признаков. Данные методы сводятся к определению отношения правдоподобия в различных областях многомерного пространства признаков.

Группа методов, основанных на оценке плотностей распределения значений признаков, имеет прямое отношение к методам дискриминантного анализа. Байесовский подход к принятию решений и относится к наиболее разработанным в современной статистике так называемым параметрическим методам, для которых считается известным аналитическое выражение закона распределения (в данном случае нормальный закон) и требуется оценить лишь небольшое количество параметров (векторы средних значений и ковариационные матрицы).

К этой группе относится и метод вычисления отношения правдоподобия для независимых признаков. Этот метод, за исключением предположения о независимости признаков (которое в действительности практически никогда не выполняется), не предполагает знания функционального вида закона распределения. Его можно отнести к непараметрическим методам [9].

Другие непараметрические методы, применяемые тогда, когда вид кривой плотности распределения неизвестен и нельзя сделать вообще никаких предположений о ее характере, занимают особое положение. К ним относятся известные метод многомерных гистограмм, метод k-ближайших соседей, метод евклидова расстояния, метод потенциальных функций и др., обобщением которых является метод, получивший название «оценки Парзена». Эти методы формально оперируют объектами как целостными структурами, но в зависимости от типа задачи распознавания могут выступать и в интенсиональной и в экстенсиональной ипостасях.

Непараметрические методы анализируют относительные количества объектов, попадающих в заданные многомерные объемы, и используют различные функции расстояния между объектами обучающей выборки и распознаваемыми объектами. Для количественных признаков, когда их число много меньше объема выборки, операции с объектами играют промежуточную роль в оценке локальных плотностей распределения условных вероятностей и объекты не несут смысловой нагрузки самостоятельных информационных единиц. В то же время, когда количество признаков соизмеримо или больше числа исследуемых объектов, а признаки носят качественный или дихотомический характер, то ни о каких локальных оценках плотностей распределения вероятностей не может идти речи. В этом случае объекты в указанных непараметрических методах рассматриваются как самостоятельные информационные единицы (целостные эмпирические факты) и данные методы приобретают смысл оценок сходства и различия изучаемых объектов.

Таким образом, одни и те же технологические операции непараметрических методов в зависимости от условий задачи имеют смысл либо локальных оценок плотностей распределения вероятностей значений признаков, либо оценок сходства и различия объектов.

В контексте интенсионального представления знаний здесь рассматривается первая сторона непараметрических методов, как оценок плотностей распределения вероятностей. Многие авторы отмечают, что на практике непараметрические методы типа оценок Парзена работают хорошо. Основными трудностями применения указанных методов считаются необходимость запоминания всей обучающей выборки для вычисления оценок локальных плотностей распределения вероятностей и высокая чувствительность к непредставительности обучающей выборки.

Методы, основанные на предположениях о классе решающих функций. В данной группе методов считается известным общий вид решающей функции и задан функционал ее качества. На основании этого функционала по обучающей последовательности ищется наилучшее приближение решающей функции. Самыми распространенными являются представления решающих функций в виде линейных и обобщенных нелинейных полиномов. Функционал качества решающего правила обычно связывают с ошибкой классификации.

Основным достоинством методов, основанных на предположениях о классе решающих функций, является ясность математической постановки задачи распознавания, как задачи поиска экстремума. Решение этой задачи нередко достигается с помощью каких-либо градиентных алгоритмов. Многообразие методов этой группы объясняется широким спектром используемых функционалов качества решающего правила и алгоритмов поиска экстремума. Обобщением рассматриваемых алгоритмов, к которым относятся, в частности, алгоритм Ньютона, алгоритмы перцептронного типа и др., является метод стохастической аппроксимации. В отличие от параметрических методов распознавания успешность применения данной группы методов не так сильно зависит от рассогласования теоретических представлений о законах распределения объектов в пространстве признаков с эмпирической реальностью. Все операции подчинены одной главной цели - нахождению экстремума функционала качества решающего правила. В то же время результаты параметрических и рассматриваемых методов могут быть похожими. Как показано выше, параметрические методы для случая нормальных распределений объектов в различных классах с равными ковариационными матрицами приводят к линейным решающим функциям. Отметим также, что алгоритмы отбора информативных признаков в линейных диагностических моделях, можно интерпретировать как частные варианты градиентных алгоритмов поиска экстремума.

Возможности градиентных алгоритмов поиска экстремума, особенно в группе линейных решающих правил, достаточно хорошо изучены. Сходимость этих алгоритмов доказана только для случая, когда распознаваемые классы объектов отображаются в пространстве признаков компактными геометрическими структурами. Однако стремление добиться достаточного качества решающего правила нередко может быть удовлетворено с помощью алгоритмов, не имеющих строгого математического доказательства сходимости решения к глобальному экстремуму [9].

К таким алгоритмам относится большая группа процедур эвристического программирования, представляющих направление эволюционного моделирования. Эволюционное моделирование является бионическим методом, заимствованным у природы. Оно основано на использовании известных механизмов эволюции с целью замены процесса содержательного моделирования сложного объекта феноменологическим моделированием его эволюции.

Известным представителем эволюционного моделирования в распознавании образов является метод группового учета аргументов (МГУА). В основу МГУА положен принцип самоорганизации, и алгоритмы МГУА воспроизводят схему массовой селекции. В алгоритмах МГУА особым образом синтезируются и отбираются члены обобщенного полинома, который часто называют полиномом Колмогорова-Габора. Этот синтез и отбор производится с нарастающим усложнением, и заранее нельзя предугадать, какой окончательный вид будет иметь обобщенный полином. Сначала обычно рассматривают простые попарные комбинации исходных признаков, из которых составляются уравнения решающих функций, как правило, не выше второго порядка. Каждое уравнение анализируется как самостоятельная решающая функция, и по обучающей выборке тем или иным способом находятся значения параметров составленных уравнений. Затем из полученного набора решающих функций отбирается часть в некотором смысле лучших. Проверка качества отдельных решающих функций осуществляется на контрольной (проверочной) выборке, что иногда называют принципом внешнего дополнения. Отобранные частные решающие функции рассматриваются далее как промежуточные переменные, служащие исходными аргументами для аналогичного синтеза новых решающих функций и т. д. Процесс такого иерархического синтеза продолжается до тех пор, пока не будет достигнут экстремум критерия качества решающей функции, что на практике проявляется в ухудшении этого качества при попытках дальнейшего увеличения порядка членов полинома относительно исходных признаков.

Принцип самоорганизации, положенный в основу МГУА, называют эвристической самоорганизацией, так как весь процесс основывается на введении внешних дополнений, выбираемых эвристически. Результат решения может существенно зависеть от этих эвристик. От того, как разделены объекты на обучающую и проверочную выборки, как определяется критерий качества распознавания, какое количество переменных пропускается в следующий ряд селекции и т. д., зависит результирующая диагностическая модель.

Указанные особенности алгоритмов МГУА свойственны и другим подходам к эволюционному моделированию. Но отметим здесь еще одну сторону рассматриваемых методов. Это - их содержательная сущность. С помощью методов, основанных на предположениях о классе решающих функций (эволюционных и градиентных), можно строить диагностические модели высокой сложности и получать практически приемлемые результаты. В то же время достижению практических целей в данном случае не сопутствует извлечение новых знаний о природе распознаваемых объектов. Возможность извлечения этих знаний, в частности знаний о механизмах взаимодействия атрибутов (признаков), здесь принципиально ограничена заданной структурой такого взаимодействия, зафиксированной в выбранной форме решающих функций. Поэтому максимально, что можно сказать после построения той или иной диагностической модели - это перечислить комбинации признаков и сами признаки, вошедшие в результирующую модель. Но смысл комбинаций, отражающих природу и структуру распределений исследуемых объектов, в рамках данного подхода часто остается нераскрытым.

Логические методы. Логические методы распознавания образов базируются на аппарате алгебры логики и позволяют оперировать информацией, заключенной не только в отдельных признаках, но и в сочетаниях значений признаков. В этих методах значения какого-либо признака рассматриваются как элементарные события.

В самом общем виде логические методы можно охарактеризовать как разновидность поиска по обучающей выборке логических закономерностей и формирование некоторой системы логических решающих правил (например, в виде конъюнкций элементарных событий), каждое из которых имеет собственный вес. Группа логических методов разнообразна и включает методы различной сложности и глубины анализа. Для дихотомических (булевых) признаков популярными являются так называемые древообразные классификаторы, метод тупиковых тестов, алгоритм «Кора» и другие. Более сложные методы основываются на формализации индуктивных методов Д.С. Милля. Формализация осуществляется путем построения квазиаксиоматической теории и базируется на многосортной многозначной логике с кванторами по кортежам переменной длины [9].

Алгоритм «Кора», как и другие логические методы распознавания образов, является достаточно трудоемким, поскольку при отборе конъюнкций необходим полный перебор. Поэтому при применении логических методов предъявляются высокие требования к эффективной организации вычислительного процесса, и эти методы хорошо работают при сравнительно небольших размерностях пространства признаков и только на мощных компьютерах.

Лингвистические (синтаксические или структурные) методы. Лингвистические методы распознавания образов основаны на использовании специальных грамматик порождающих языки, с помощью которых может описываться совокупность свойств распознаваемых объектов [13]. Грамматикой называют правила построения объектов из этих непроизводных элементов.

Если описание образов производится с помощью непроизводных элементов (подобразов) и их отношений, то для построения автоматических систем распознавания применяется лингвистический или синтаксический подход с использованием принципа общности свойств. Образ можно описать с помощью иерархической структуры подобразов, аналогичной синтаксической структуре языка. Это обстоятельство позволяет применять при решении задач распознавания образов теорию формальных языков. Предполагается, что грамматика образов содержит конечные множества элементов, называемых переменными, непроизводными элементами и правилами подстановки. Характер правил подстановки определяет тип грамматики. Среди наиболее изученных грамматик можно отметить регулярные, бесконтекстные и грамматики непосредственно составляющих. Ключевыми моментами данного подхода являются выбор непроизводных элементов образа, объединение этих элементов и связывающих их отношений в грамматики образов и, наконец, реализация в соответствующем языке процессов анализа и распознавания. Такой подход особенно полезен при работе с образами, которые либо не могут быть описаны числовыми измерениями, либо столь сложны, что их локальные признаки идентифицировать не удается и приходится обращаться к глобальным свойствам объектов.

Например, Е.А. Бутаков, В.И. Островский, И.Л. Фадеев[12] предлагают следующую структуру системы для обработки изображений (рис. 3), использующую лингвистический подход, где каждый из функциональных блоков является программным (микропрограммным) комплексом (модулем), реализующим соответствующие функции.

Рисунок 3. Структурная схема распознающего устройства

Попытки применить методы математической лингвистики к задаче анализа изображений приводят к необходимости решить ряд проблем, связанных с отображением двумерной структуры изображения на одномерные цепочки формального языка[13].

Экстенсиональные методы.

В методах данной группы, в отличие от интенсионального направления, каждому изучаемому объекту в большей или меньшей мере придается самостоятельное диагностическое значение. По своей сути эти методы близки к клиническому подходу, который рассматривает людей не как проранжированную по тому или иному показателю цепочку объектов, а как целостные системы, каждая из которых индивидуальна и имеет особенную диагностическую ценность [14]. Такое бережное отношение к объектам исследования не позволяет исключать или утрачивать информацию о каждом отдельном объекте, что происходит при применении методов интенсионального направления, использующих объекты только для обнаружения и фиксации закономерностей поведения их атрибутов.

Основными операциями в распознавании образов с помощью обсуждаемых методов являются операции определения сходства и различия объектов. Объекты в указанной группе методов играют роль диагностических прецедентов. При этом в зависимости от условий конкретной задачи роль отдельного прецедента может меняться в самых широких пределах: от главной и определяющей и до весьма косвенного участия в процессе распознавания. В свою очередь условия задачи могут требовать для успешного решения участия различного количества диагностических прецедентов: от одного в каждом распознаваемом классе до полного объема выборки, а также разных способов вычисления мер сходства и различия объектов. Этими требованиями объясняется дальнейшее разделение экстенсиональных методов на подклассы:

· метод сравнения с прототипом;

· метод k-ближайших соседей;

· алгоритмы вычисления оценок ("голосования");

· коллективы решающих правил.

Метод сравнения с прототипом. Это наиболее простой экстенсиональный метод распознавания. Он применяется, например, тогда, когда распознаваемые классы отображаются в пространстве признаков компактными геометрическими группировками. В таком случае обычно в качестве точки - прототипа выбирается центр геометрической группировки класса (или ближайший к центру объект).

Для классификации неизвестного объекта находится ближайший к нему прототип, и объект относится к тому же классу, что и этот прототип. Очевидно, никаких обобщенных образов классов в данном методе не формируется.

В качестве меры близости могут применяться различные типы расстояний. Часто для дихотомических признаков используется расстояние Хэмминга, которое в данном случае равно квадрату евклидова расстояния. При этом решающее правило классификации объектов эквивалентно линейной решающей функции.

Указанный факт следует особо отметить. Он наглядно демонстрирует связь прототипной и признаковой репрезентации информации о структуре данных. Пользуясь приведенным представлением, можно, например, любую традиционную измерительную шкалу, являющуюся линейной функцией от значений дихотомических признаков, рассматривать как гипотетический диагностический прототип. В свою очередь, если анализ пространственной структуры распознаваемых классов позволяет сделать вывод об их геометрической компактности, то каждый из этих классов достаточно заменить одним прототипом который, фактически эквивалентен линейной диагностической модели.

На практике, конечно, ситуация часто бывает отличной от описанного идеализированного примера. Перед исследователем, намеревающимся применить метод распознавания, основанный на сравнении с прототипами диагностических классов, встают непростые проблемы. Это, в первую очередь, выбор меры близости (метрики), от которого может существенно измениться пространственная конфигурация распределения объектов. И, во-вторых, самостоятельной проблемой является анализ многомерных структур экспериментальных данных. Обе эти проблемы особенно остро встают перед исследователем в условиях высокой размерности пространства признаков, характерной для реальных задач.

Метод k-ближайших соседей. Метод k-ближайших соседей для решения задач дискриминантного анализа был впервые предложен еще в 1952 году. Он заключается в следующем.

При классификации неизвестного объекта находится заданное число (k) геометрически ближайших к нему в пространстве признаков других объектов (ближайших соседей) с уже известной принадлежностью к распознаваемым классам. Решение об отнесении неизвестного объекта к тому или иному диагностическому классу принимается путем анализа информации об этой известной принадлежности его ближайших соседей, например, с помощью простого подсчета голосов.

Первоначально метод k-ближайших соседей рассматривался как непараметрический метод оценивания отношения правдоподобия. Для этого метода получены теоретические оценки его эффективности в сравнении с оптимальным байесовским классификатором. Доказано, что асимптотические вероятности ошибки для метода k-ближайших соседей превышают ошибки правила Байеса не более чем в два раза.

Как отмечалось выше, в реальных задачах часто приходится оперировать объектами, которые описываются большим количеством качественных (дихотомических) признаков. При этом размерность пространства признаков соизмерима или превышает объем исследуемой выборки. В таких условиях удобно интерпретировать каждый объект обучающей выборки, как отдельный линейный классификатор. Тогда тот или иной диагностический класс представляется не одним прототипом, а набором линейных классификаторов. Совокупное взаимодействие линейных классификаторов дает в итоге кусочно-линейную поверхность, разделяющую в пространстве признаков распознаваемые классы. Вид разделяющей поверхности, состоящей из кусков гиперплоскостей, может быть разнообразным и зависит от взаимного расположения классифицируемых совокупностей.

Также можно использовать другую интерпретацию механизмов классификации по правилу k-ближайших соседей. В ее основе лежит представление о существовании некоторых латентных переменных, абстрактных или связанных каким-либо преобразованием с исходным пространством признаков. Если в пространстве латентных переменных попарные расстояния между объектами такие же, как и в пространстве исходных признаков, и количество этих переменных значительно меньше числа объектов, то интерпретация метода k-ближайших соседей может рассматриваться под углом зрения сравнения непараметрических оценок плотностей распределения условных вероятностей. Приведенное здесь представление о латентных переменных близко по своей сути к представлению об истинной размерности и другим представлениям, используемым в различных методах снижения размерности.

При использовании метода k-ближайших соседей для распознавания образов исследователю приходится решать сложную проблему выбора метрики для определения близости диагностируемых объектов. Эта проблема в условиях высокой размерности пространства признаков чрезвычайно обостряется вследствие достаточной трудоемкости данного метода, которая становится значимой даже для высокопроизводительных компьютеров. Поэтому здесь так же, как и в методе сравнения с прототипом, необходимо решать творческую задачу анализа многомерной структуры экспериментальных данных для минимизации числа объектов, представляющих диагностические классы.

Алгоритмы вычисления оценок (голосования). Принцип действия алгоритмов вычисления оценок (АВО) состоит в вычислении приоритете (оценок сходства), характеризующих «близость» распознаваемого и эталонных объектов по системе ансамблей признаков, представляющей собой систему подмножеств заданного множества признаков.

В отличие от всех ранее рассмотренных методов алгоритмы вычисления оценок принципиально по-новому оперируют описаниями объектов. Для этих алгоритмов объекты существуют одновременно в самых разных подпространствах пространства признаков. Класс АВО доводит идею использования признаков до логического конца: поскольку не всегда известно, какие сочетания признаков наиболее информативны, то в АВО степень сходства объектов вычисляется при сопоставлении всех возможных или определенных сочетаний признаков, входящих в описания объектов [9].

Коллективы решающих правил. В решающем правиле применяется двухуровневая схема распознавания. На первом уровне работают частные алгоритмы распознавания, результаты которых объединяются на втором уровне в блоке синтеза. Наиболее распространенные способы такого объединения основаны на выделении областей компетентности того или иного частного алгоритма. Простейший способ нахождения областей компетентности заключается в априорном разбиении пространства признаков исходя из профессиональных соображений конкретной науки (например, расслоение выборки по некоторому признаку). Тогда для каждой из выделенных областей строится собственный распознающий алгоритм. Другой способ базируется на применении формального анализа для определения локальных областей пространства признаков как окрестностей распознаваемых объектов, для которых доказана успешность работы какого-либо частного алгоритма распознавания.

Самый общий подход к построению блока синтеза рассматривает результирующие показатели частных алгоритмов как исходные признаки для построения нового обобщенного решающего правила. В этом случае могут использоваться все перечисленные выше методы интенсионального и экстенсионального направлений в распознавании образов. Эффективными для решения задачи создания коллектива решающих правил являются логические алгоритмы типа «Кора» и алгоритмы вычисления оценок (АВО), положенные в основу так называемого алгебраического подхода, обеспечивающего исследование и конструктивное описание алгоритмов распознавания, в рамки которого укладываются все существующие типы алгоритмов [9].

Нейросетевые методы.

Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных НС для распознавания образов и изображений [1]:

· применение для извлечение ключевых характеристик или признаков заданных образов,

· классификация самих образов или уже извлечённых из них характеристик (в первом случае извлечение ключевых характеристик происходит неявно внутри сети),

· решение оптимизационных задач.

3. Аналитические инструменты для принятия решений. Дерево событий (состояний); дерево причин; дерево решений

В качестве вспомогательного аналитического инструмента для принятия решений можно использовать различного рода многоступенчатые структуры - деревья.

Дерево событий (состояний).

Построение начинается с некоторого возможного события (например, удар молнии в линию электропередачи), за которым могут следовать дальнейшие события. В итоге мы получаем множество взаимно исключающих последствий. Вероятность их может быть определена перемножением всех вероятностей на соответствующем пути. При этом за исключением вероятности первого события, все остальные вероятности представляют собой условные вероятности.

Дерево причин.

Идея его противоположна дереву событий. Здесь исходят из определенного конечного состояния (например, автомобиль не заводится) и отвечают на вопрос, за счет чего оно могло возникнуть и так далее по цепочке.

Дерево решений.

Это средство наглядного представления многоступенчатых альтернатив. Оно может иметь следующие элементы: решения, представляемые обычно прямоугольниками, события, представляемые кружками или овалами, и последствия (результаты), представляемые треугольниками.

...