12

Вопросы по курсу «Системы обработки экономической информации»

1. Что такое Data Mining

2. Области использования Data Mining

3. Типы закономерностей в Data Mining

4. Классы систем Data Mining

5. Назначение и основные понятия текстовых систем данных и знаний

6. Общая функциональная структура ДИПС

7. Формальное представление смыслового содержания текста

8. Обработка входящей текстовой информации

9. Поиск текстовой информации

10. Эффективность ДИПС

11. Понятие о знании

12. Логическая модель представления знаний

13. Продукционная модель представления знаний

14. Фреймовая модель представления знаний

15. Семантические сети

16. Основные понятия по обработке информации у человека

17. Конструкт как единица мыслительной деятельности

18. Понятие как единица мыслительной деятельности

19. Мысленные модели

20. Когнитивные модели

21. Объектно-схемные и количественные модели

22. Специфика моделирования у человека

23. . Назначение и основные понятия нейросетевых технологий

24. Одиночный нейрон

25. Простые нейросети

26. Методы обучения нейронных сетей

27. Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки

28. Общая характеристика нейросетевых технологий

29.. Классы решаемых нейросетями задач

30. Области использования нейросетей

31. Классы задач оптимизации

32. Методы решения оптимизационных задач

33. Эволюционные вычисления

23. Основы теории генетических алгоритмов

24. Решение задач с помощью генетических алгоритмов

25. Генетические алгоритмы и нейросети

37. Особенности моделирования экономических систем

38. Идеология и использование МГУА

26. Общее описание метода МГУА

27. Многослойный итеративный МГУА

28. Оптимальное число слоев (уровней) обработки входной информации в методе МГУА

29. Физические и нефизические модели

30. Комбинаторный МГУА

44. Основные принципы использования продукционных моделей

45. Точность и полнота логических правил

31. Методы обнаружения логических закономерностей

32. Принятие решений и человек

33. Альтернативы и критерии принятия решения

49. Этапы и типовые задачи принятия решения

50. Понятие рационального выбора

34. Деревья решений

35. Нерациональное поведение

36. Понятие о многокритериальности

37. Общая постановка многокритериальной задачи

38. Методы поиска решений в многокритериальных задачах

39. Представление экономической системы на концептуальном уровне

40. Сущность преобразователя экономической системы

41. Трансформация сущности преобразователей экономических систем

42. Эффективность работы экономической системы

43. Кибернетическое подход к описанию неоптимального функционирования ЭС

44. Моделирование влияния надсистемы

45. Общая схема моделирования экономических систем

46. Понятие базовой схемы

47. Разрешающие механизмы

48. Конфигуратор и его роль в процессе моделирования

1.Что такое Data Mining

Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

В основу современной технологии Data Mining положена концепция шаблонов (паттернов), отражающих фрагменты многоаспектных отношений в данных. Поиск шаблонов производится методами, не ограниченными рамками априорных предположений (как это делается в статистике) о структуре распределения и виде распределения значений анализируемых показателей.

Важная особенность Data Mining – нетривиальность разыскиваемых шаблонов. Это означает, что найденные шаблоны должны отражать неочевидные, неожиданные регулярности в данных, составляющие так называемые скрытые знания. Сырые данные (raw knowledge) содержат глубинный пласт знаний, при грамотной раскопке которого могут быть обнаружены настоящие самородки.

Сущность Data Mining можно определить следующими положениями:

Data Mining – это процесс обнаружения в сырых данных:

• ранее неизвестных;

• нетривиальных;

• практически полезных;

• доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.