Государственное казенное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Российская таможенная академия»
Ростовский филиал
Кафедра информационных таможенных технологий и информатики
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
по самостоятельной работе студентов
и проведению практических занятий
по дисциплине
«Современные информационные технологии
в экономической науке и практике»
Направление подготовки:
080100.68 Экономика
Квалификация выпускника:
«магистр»
Ростов-на-Дону
2011
Государственное казенное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Российская таможенная академия»
Ростовский филиал
Кафедра информационных таможенных технологий и информатики
|
|
УТВЕРЖДЕНО на заседании кафедры информационных таможенных технологий и информатики (протокол от 21 мая 2011 г. № 11) |
|
|
|
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
по самостоятельной работе студентов
и проведению практических занятий
по дисциплине
«Современные информационные технологии
в экономической науке и практике»
Направление подготовки:
080100.68 Экономика
Квалификация выпускника:
«магистр»
Ростов-на-Дону
2011
Авторы:
П.Н. Башлы, профессор кафедры ИТТ и информатики Ростовского филиала Российской таможенной академии, доктор технических наук, доцент.
И.И. Никитченко, доцент кафедры информатики и информационных таможенных технологий Российской таможенной академии, кандидат технических наук, доцент.
Т.И. Белоусова, доцент кафедры организации таможенного контроля и технических средств таможенного контроля Владивостокского филиала Российской таможенной академии, кандидат экономических наук, доцент.
Ответственный за выпуск:
С.П. Крицкий, заведующий кафедрой ИТТ и информатики, кандидат технических наук, доцент
Рецензенты:
Н.И. Чернышева, доцент кафедры экономической теории РГЭУ (РИНХ), кандидат экономических наук, доцент
Л.Б. Кудрявцева, старший преподаватель кафедры ИТТ и информатики
© Российская таможенная академия
Ростовский филиал, 2011
Самостоятельная работа студентов. Практические занятия
Модуль 1. Интеллектуальные информационные технологии в экономической науке и практике
Тема 1.1. Современные интеллектуальные информационные технологии
Задания для самостоятельной работы
1*1. Изучить основные классы экономических интеллектуальных информационных систем (ИИС).
2*. Рассмотреть эволюцию информационных систем.
3. Ответить на вопрос – цели и современные технологии разработки интеллектуальных информационных систем.
4. Изучить процесс проектирования интеллектуальной информационной системы в экономической сфере.
5*. Ознакомится с подходами объектно-ориентированного проектирования интеллектуальной информационной системы.
План практического занятия
Тема: Интерфейс программ разработки интеллектуальных информационных систем
(Форма обучения очная (4 часа) и заочная (2 часа))
1*. Изучение основ работы с программой Matlab.
2*. Запуск и знакомство с интерфейсом редактора моделей нечеткой логики.
3. Проектирование простейших функций принадлежности для нечеткой интеллектуальной системы.
4. Разработка нечеткой системы логического вывода по типу Мамдани.
Рекомендации по выполнению заданий и подготовке к практическому занятию
Fuzzy Logic Toolbox1 – это пакет прикладных программ, входящих в состав среды MatLab. Он позволяет создавать системы нечеткого логического вывода и нечеткой классификации в рамках среды MatLab.
Базовым понятием Fuzzy Logic Toolbox является FIS-структура - система нечеткого вывода (Fuzzy Inference System). FIS-структура содержит все необходимые данные для реализации функционального отображения «входы-выходы» на основе нечеткого логического вывода согласно схеме, приведенной на рис.1.
Рисунок 1. Нечеткий логический вывод
Обозначения:
X - входной четкий вектор;
-
вектор нечетких множеств, соответствующий
входному вектору X;
-
результат логического вывода в виде
вектора нечетких множеств;
Y - выходной четкий вектор.
Модуль fuzzy позволяет строит нечеткие системы двух типов - Мамдани и Сугэно.
В системах типа Мамдани база знаний состоит из правил вида “Если x1=низкий и x2=средний, то y=высокий”.
В системах типа Сугэно база знаний состоит из правил вида “Если x1=низкий и x2=средний, то y=a0+a1x1+a2x2".
Загрузка FIS-редактора происходит с помощью команды fuzzy.
FIS-редактор содержит 8 меню. Это три общесистемных меню - File, Edit, View, и пять меню для выбора параметров нечеткого логического вывода – And Method, Or Method, Implication, Aggregation и Defuzzification. Необходимо изучить все команды меню FIS-редактора и составить отчет в тетради.
Создать нечеткую модель с двумя входными и одной выходной переменной, для этого в окне редактора выбрать последовательно Меню Edit/Add Variable…/Input.
Сохранить созданную модель с именем model.fis.
Разработать
модель нечеткого логического вывода
по типу Мамдани, моделирующую математическую
зависимость
,
график которой приведен на рис. 2.
Рис. 2. Эталонная поверхность
В созданном ранее файле model.fis необходимо задать имена входных переменных х1 и х2 и имя выходной переменной y.
Для входной переменной х1 задать диапазон изменения -7 3 (согласно рис. 2) в поле Range, определить три терма (низкий, средний, высокий) с треугольными функциями принадлежности.
Для входной переменной х2 задать диапазон изменения -4.4 1.7 в поле Range, определить пять термов (низкий, ниже среднего, средний, выше среднего и высокий) с гауссовскими функциями принадлежности (рис. 3).
Рис. 3. Функции принадлежности переменной x2
Для выходной переменной y задать диапазон изменения -50 50 в поле Range, определить пять термов (низкий, ниже среднего, средний, выше среднего и высокий) с треугольными функциями принадлежности.
На основе визуального наблюдения за графиком, изображенным на рис. 3, сформулировать 7-9 правил следующего типа:
Если x1=Средний, то y=Средний;
Если x1=Низкий и x2=Низкий, то y=Высокий;
…
…
…
Ввести сформулированные правила в редактор базы знаний (рис. 4).
Рис. 4. Формулировка правил в базе знаний
Просмотреть в поверхность «входы-выход», соответствующую синтезированной нечеткой системе в окне View surface... (рис. 6).
Рис. 5. Поверхность «входы-выход» в окне SurfaceViwer
Сделать вывод об адекватности разработанной модели.