Для обеспечения эксплуатации автоматизированных систем управления предполагается использовать новую методологию прецедентного анализа. Количественный поиск ситуаций-аналогов осуществляется методами автоматического последовательно скользящего просмотра ретроспективных данных, представленных в виде многомерных временных рядов в специализированных базах данных. Используя статистическую меру близости между текущей и просматриваемой ситуацией, выбирается множество количественных прецендентов, каждому из которых соответствуют качественные описания соответствующего периода времени. Специалист получает качественные данные прецедентов и селектирует наиболее правдоподобные прецеденты. Последующие за прецедентами ситуации на временном интервале образуют набор прецедентов прогнозируемой ситуации, позволяющей формировать качественно новый математический прогноз, заведомо учитывающий весь исторический опыт, хранящийся в памяти ЭВМ, и скорректированный с учетом знаний и интуиции специалиста. Таким образом, идеалогия прецедентного анализа предоставляет возможность гармонично интегрировать усилия специалиста в области эксплуатации и машины и вплотную подойти к формированию технологий гибридного интеллекта. Предлагаемая концепция прецедентного анализа не требует от специалиста в области эксплуатации дополнительной математической подготовки, не предъявляет исключительно высоких требований к его личному опыту. Специалист может пользоваться традиционными качественными методами анализа ситуаций, уже выбранными для него методами машинного поиска. Это позволяет построить новый тип интерфейса, "Доброжелательный" к предметному специалисту и удовлетворяющий вышеописанным требованиям.

To ensure the operation of automated control systems, a new methodology of precedent analysis is supposed to be used. The quantitative search for the situation-analogues is carried out by methods of automatic sequentially sliding review of retrospective data, presented in the form of multidimensional time series in specialized databases. Using a statistical measure of proximity between the current situation and the viewed situation, a set of quantitative precedents is selected, each of which corresponds to qualitative descriptions of the corresponding time period. The specialist obtains qualitative precedent data and selects the most plausible precedents. The situations following the precedents on the time interval form a set of precedents of the predicted situation, allowing to form a qualitatively new mathematical forecast, knowingly considering all historical experience, stored in the memory of the computer, and corrected with the knowledge and intuition of a specialist. Thus, the ideology of precedent analysis provides an opportunity to harmoniously integrate the efforts of a specialist in the field of operation and machine and to come close to the formation of hybrid intelligence technologies. The proposed concept of precedent analysis does not require additional mathematical training from an operational specialist, nor does it impose exceptionally high requirements to his personal experience. The specialist can use traditional qualitative methods of situation analysis, machine search methods already selected for him. This allows to build a new type of interface, “Friendly” to the subject specialist and satisfying the above requirements.