1.Автоматизованізасобивидобуваннязнань та формуваннямоделі.

Видобування знань (knowledgeelicitation) — це процедура взаємодії експерта із джерелом знань, у результаті якої стають явними процес міркувань фахівців при ухваленні рішення і структура їх уявлень про предметну область. Існує два способи отримання знань: документальний і експертний. В першому випадку відомості містяться у різноманітних інформаційних джерелах (книги, документи, бази даних, інформаційні системи і т.п.). Експертнийспосібприпускаєвидобування і структуризаціюзнань з пам'ятілюдини - експерта, абофахівця в наочнійобласті. Використовується для рішеннянеструктурованихзадач.Середметодівпершоїгрупи в економіціпоширеніметодиматематичної статистики, щовирішують спектр задач, проте не дозволяютьзнаходити і видобуватизнання з масивівданих. Також, високівимоги до кваліфікаціїкінцевихкористувачівобмежуютьїхвикористання.Середдругоїгрупипоширені так званіекспертнісистеми - спеціальнікомп'ютерніпрограми, щомоделюютьпроцесирозмірковування та прийняттярішеннялюдини. Наприклад, експертна система ухваленнярішень на ринку ціннихпаперів, експертна система оцінкикредитнихризиків, тощо. Високавартістьстворення і впровадженняекспертних систем, нездатність людей знаходитискладну і нетривіальнузалежність, часто відсутністьфахівців, здатних грамотно структуруватисвоїзнаннятакожускладнюютьпопуляризацію такого підходу.Специфікасучаснихвимог до обробкиінформаціїробитьбезсилим як статистичні, так і експертніпідходи в багатьохпрактичних областях, у тому числі і економічних. Тому для аналізусучасних баз данихметодиповинні бути ефективними, простими у використанні, володітизначнимрівнеммасштабності і певноюавтоматизованістю.Методивиявленнязнаньможнаумовно розбити на п'ятьгруп:- класифікація;- кластеризація - групуванняоб'єктів на основіданих, щоописуютьсутністьоб'єкту. Об'єктивсередині кластера повинні бути "подібними" один на одного і відрізнятисявідоб'єктів, щоувійшли до іншихкластерів.

2.Архітектура бази знань в іспр

База знань – важливий компонент інтелектуальної системи. Найбільш відомий клас таких програм — це експертні системи. Вони призначені для пошуку способів рішення проблем з деякої наочної області, грунтуючись на записах БЗ і на призначеному для користувача описі ситуації.Прості бази знань можуть використовуватися для створення експертних систем зберігання даних в організації: документації, керівництва, статей технічного забезпечення. Головна мета створення таких баз — допомогти менш досвідченим людям знайти вже існуючий опис способу рішення якої-небудь проблеми.Бази знань і інтелектуальні системи

Двома найбільш важливими вимогами до інформації, що зберігається в базі знань інтелектуальної системи, є:− достовірність конкретних і узагальнених відомостей, наявних в базі даних, − релевантность інформації, що одержується за допомогою правил виведення бази знань.

Нижче перераховані деякі з особливостей, які можуть (але не зобов'язані)бути у системи, що оперує базами знань.Автоматичний доказ (висновок). Здатність системи виводити нові знання із старих, знаходити закономірності в БЗ. Часто приймається, що база знань

відрізняється від бази даних саме наявністю механізму висновку.Доказ висновку. Здатність системи після видачі відповіді «пояснити» хід її міркувань, причому «на першу вимогу».Інтроспективна. Знаходження суперечностей, нестиковок в БЗ, контролі правильної організації БЗ. Машинне навчання. Перетворення БЗ в гнучку систему, адаптація до проблемної області. Аналогічна людській здатності «набирати досвід».

3. Архітектура інтелектуальних систем: Загальна структура і компоненти інтелектуальної системи.

Інтелектуальнаінформаційна система (ІІС) — це один з видівавтоматизованихінформаційних систем, інколи ІІСназивають системою, засновану на знаннях. ІІС є комплексом програмних, лінгвістичних і логіко-математичнихзасобів для реалізації основного завдання: здійсненняпідтримкидіяльностілюдини і пошукуінформації в режимірозширеногодіалогу на природніймові.

Класифікація ІІС:-Експертнісистеми,-ВласнеЕкспертнісистеми (ЕС),-Інтерактивнібанери (web + ЕС),-Запитально-відповідальна система (в деякихджерелах «системиспілкування»),-Інтелектуальніпошуковісистеми (наприклад, система Старт),-Віртуальніспівбесідники.Забезпеченняроботи ІІС:-Математичне,-Лінгвістичне,-Програмне,-Технічне,-Технологічне.

Класифікаціязавдань, вирішуванихІІС:інтерпретаціяданних.,-діагностика,-моніторинг,-проектування,-прогнозування,-планування,-навчання,-керування,-підтримка прийняттярішень.

4.Архітектура інтелектуальної імітаційної системи та її зв'язок з розподіленою бд інтегрованою системою управління підприємством.

Під імітаційною системою розуміють програмний або апаратно-програмний комплекс, призначений для рішення завдань із використанням методу імітаційного моделювання. При виділенні різновидів імітаційних систем виходять із того, що вони є інструментальними засобами, що забезпечують автоматизовану підтримку певних видів діяльності користувача.

Імітаційна система реалізує алгоритм рішення завдання і надає користувачеві сервісні можливості по керуванню обчислювальним процесом. Автоматизована підтримка інших етапів системного аналізу засобами імітаційної системи не є обов'язковою. Однак саме ступінь їхньої автоматизації визначає можливості імітаційної системи і є основою їхньої класифікації.

Загальний порядок (послідовність) розробки імітаційної моделі включає виконання таких робіт:1) визначення змісту господарського завдання;2)збирання і систематизація необхідної інформації;3) побудова імітаційної моделі;4) перевірка функціонування моделі;5) уточнення моделі;6) використання моделі для розв'язання завдання.У процесі розробки моделі можливі певні зміни відповідно до конкретних обставин, сезонних і циклічних коливань тощо. Характер досліджень, щовиконуються за допомогоюмоделювання, є сутоймовірнісним. Для вірної та швидкоїрозробкиімітаційноїмоделі на сучаснихпідприємствахвартовикористовуватисучасніофісніпрограми, аджесамекомп’ютернезабезпеченняінформаційних систем підприємствасприяєефективномуфункціонуванню як самоїінформаційноїсистеми так і підприємства в цілому. Програма MS Excelнадаєкористувачевіефективнийінструментарійімітаційногомоделювання, а саме:-засібпідбору параметра, якийдозволяєвизначитинеобхіднізначення одного ізпараметрівмоделі для досягненняцільовогозначення результативного показника (команда Підбор параметра);-диспетчер сценаріїв, якийдозволяєдослідитивплив на результативнийпоказникможливоїзміни одного