
- •Глава 1. Интеллектуальные информационные системы: понятие и классификация
- •Эволюция развития информационных систем
- •1.2. Основные разновидности иис и характеристики решаемых задач.
- •1.3. Классификация иис
- •Глава 2. Структура и этапы проектирования экспертных систем
- •2.1. Структура статической и динамической эс
- •2.2. Характеристики, стадии существования и этапы проектирования статических эс
- •Глава 3. Модели представления знаний
- •3.1. Продукционная модель
- •3.2. Формально-логическая модель
- •3.3. Фреймовая модель
- •3.4. Семантические сети
- •Глава 4. Методы обработки знаний в интеллектуальных системах. Нечеткие знания
- •4.1. Интерпретатор правил и управление выводом
- •4.2. Нечеткие знания и нечеткая логика
- •Глава 5. Теоретические основы инженерии знаний
- •5.1. Процедура извлечения знаний
- •5.2. Основные аспекты извлечения знаний
- •5.3. Методы извлечения знаний
- •Глава 6. Нейронные сети
- •6.1. Искусственный нейрон и функции активации
- •6.2. Нейронные сети с прямой связью
- •6.3. Алгоритмы обучения нейронных сетей
- •Глава 7. Технология создания экономических советующих систем
- •7.1. Определение и виды информационных технологий
- •7.2. Технология «Ресурс – Обучение – Цель»
- •7.3. Определение коэффициента важности целей
- •Глава 8. Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях
- •8.1. Цели и принципы технологии разработки программных средств
- •8.2. Технология и инструментарий разработки программных средств
- •Глава 9. Интеллектуальные Интернет-технологии
- •9.1. Интеллектуальные агенты
- •9.2. Мультиагентные системы
- •Глава 10. Новые тенденции инженерии знаний,
- •10.1. Методы извлечения глубинных пластов экспертного знания
- •10.2. Хранилища данных
- •10.3. Управление знаниями
- •10.4. Технология создания систем управления знаниями
- •Глава 11. Интеллектуальные информационные системы в условиях неопределенности и риска
- •11.1. Понятие риска в сппр слабоструктурированных проблем
- •11.2. Реализация эс инвестиционного проектирования
- •* Эс определения целей инвестирования капитала.
- •Глава 12. Системы, ориентированные на естественно-языковые запросы. Машинное обучение
- •12.1. Естественно-языковые интерфейсы
- •12.2. Машинное обучение
- •Библиографический список
* Эс определения целей инвестирования капитала.
Каждый тип инвестиционных средств характеризуется определенным профилем в части доходности риска, срочности, типа дохода. Суть ЭС заключается в объективном выявлении профиля инвестора (на что он может претендовать) и сопоставлении полученного профиля с профилем инвестиционного средства. При полном или частичном совпадении клиенту выдается список подходящих типов инвестиционных средств. ЭС может работать в двух режимах: автономном и ручном. Решение задачи разбивается на этапы:
– определение целей;
– определение возможностей размещения инвестиций;
– выбор типа инвестиций.
Каждый из этапов реализуется в виде самостоятельного набора правил (БЗ). Переход от одного этапа к другому управляется метаправилами, содержащимися в специальном наборе правил.
Суть правил заключается в следующем: последовательно проверяется известность значений переменных о требуемых налоговых льготах, типе рынка, типе получаемого дохода, финансовом основании клиента. В случае неизвестности значений клиенту выдается список возможностей (Putform), из которых он выбирает конкретные варианты (Getform).
Для запуска набора правил, определяющего цели инвестирования, должна быть выполнена проверка следующего метаправила:
IF: KNOWN (“Цели инвестиции определены”) = false
/ *не известны* /
THEN: Consult Purpose of investment
/ * выполнить набор правил “Определение целей инвестиции”* /
Набор правил “Purpose of investment” содержит следующие правила:
IF: KNOWN (“Налоговые льготы”) = true AND
KNOWN (“Тип рынка”) = true AND
KNOWN (“Финансовое основание”) = true AND
KNOWN (“Тип дохода”) = true
THEN: Определение целей инвестиций = true
IF: KNOWN (“Налоговые льготы”) = false
THEN: PUTFORM Налоговые льготы;
GETFORM Налоговые льготы
IF: KNOWN (“Тип рынка”) = false
THEN: PUTFORM Тип рынка;
GETFORM Тип рынка и т.д.
(В нотации ЭС Intelligence Service (Франция))
Для каждого профиля выполняется некоторое подмножество правил. Обобщенное дерево целей определения каждого из профилей инвестиционных средств (потребностей клиента) может быть представлено в виде графа (рис.11.2).
Перечисленные факторы участвуют в правилах в различных комбинациях. Они могут быть скорректированы с учетом таких факторов как возраст, социальный статус, семейное положение.
* ЭС проектирования портфеля инвестиций
Одной из первых ЭС в области формирования портфеля инвестиций является система Plan-Power, архитектура которой включает три основные подсистемы (рис. 11.3):
диагностика существующей ситуации и целей;
разработка плана инвестиций;
формирование плановой документации.
Рис.11.2.Дерево целей «Оценка профиля клиента»
Рис.11.3.Архитектура ЭС Plan-Power
Исходная информация вводится во фреймы БЗ через экранные формы. В БЗ динамически поддерживается множество фреймов, описывающих инвестиционные средства. Во фреймах БЗ отражается также макроэкономическая ситуация: степень инфляции, налоговые ставки, процентные ставки по кредитам, ГКО и пр. Фреймы организованы в иерархическую систему с наследованием свойств.
Диагностическая подсистема анализирует финансовую ситуацию клиента, прогнозирует ее развитие и формирует список достоинств и недостатков. По этим данным формируются возможные цели инвестирования, которые сопоставляются с введенными пользователями.
Подсистема планирования (планировщик) включает модули размещения активов, страхования, налоговых платежей, продажи активов, которые в процессе планирования координируются между собой.
Подсистема оформления плановой документации включает:
– результаты диагностики клиентской ситуации;
– рекомендации по действиям;
– объяснения рациональности этих действий.
ЭС функционирует как посредством прямого вывода планируемых рекомендаций, так и обратного вывода для проверки конкретных финансовых целей.
* ЭС мониторинга портфеля инвестиций
Для решения задач мониторинга портфеля инвестиций чаще всего используются методы технического анализа и прогнозирования рыночных цен, по которым можно предсказывать изменение доходности и надежности конкретных финансовых инструментов – ценных бумаг, валюты, драгоценных металлов. В техническом анализе рассматриваются тенденции в движении цен, например, предполагается периодическое колебание цен. Технический анализ осуществляется на основе:
– гистограмм цен и оборота ценных бумаг;
– диаграмм скользящих средних;
– графиков моделей движения цен.
В результате анализа различных графиков пользователю выдаются обобщенные рекомендации.
Для более оперативного анализа рынка в течение торгового дня могут использоваться ЭС реального времени, например J2.
В системе FOREX-94 используемые нейронные сети прогнозируют решения о покупке/продаже валюты на основе их обучения по изменениям курсов валют за определенные периоды времени.