- •2.Архітектура бази знань в іспр
- •3. Архітектура інтелектуальних систем: Загальна структура і компоненти інтелектуальної системи.
- •4.Архітектура інтелектуальної імітаційної системи та її зв'язок з розподіленою бд інтегрованою системою управління підприємством.
- •5. База знань, особливості формування баз знань (бз) для інформаційних систем виробничо-промислових структур.
- •6.Бази та сховища даних. Інтегровані аналітичні системи.
- •7. Визначенняролі іспр всистемікласифікаціїінформаційних систем.
- •8. Використання технологій експертних систем у іспр виробничої сфери.
- •9. Відкриття та здобування знань
- •10. Загальна характеристика інструментальних засобів FuzzyTech програмного пакету matlab.
- •11. Засоби підтримки знань.
- •13.Інтелектуальна система планування виробництвом.
- •14.Інтелектуальний інтерфейс інтелектуальної системи управління виробництвом.
- •15.Інтелектуальні інформаційні системи підтримки прийняття рішень: Структура інтелектуальної системи прийняття рішень.
- •16.Інтелектуальні системи на основі інженерії знань та штучного інтелекту: Інтелектуальний аналіз даних.
- •17.Компоненти інтелектуальної інформаційної системи аналізу інвестицій.
- •18.Характеристика орієнтованих на знання іспр виробничої сфери.
- •19. Застосування нейронних мереж для аналізу часових рядів.
- •20. Інтелектуальні системи на основі інженерії знань та штучного інтелекту: olap – системи.
- •21. Інтелектуальні системи на основі інженерії знань та штучного інтелекту: Структура даних і скбд.
- •25. Навчання машин розпізнаванню образів
- •26. Напрями розвитку інтелектуальних інформаційних систем.
- •27. Об'єктно-орієнтоване проектування інтелектуальної інформаційної системи.
- •28. Основні компоненти іспр.
- •29. Призначення та структура генетичних алгоритмів
- •30.Проектування інформаційного забезпечення
- •31. Етапи проектування іс
- •32. Система природно-мовного інтерфейсу іспр
- •33. Специфіка функціонування іс в управлінні виробництвом
- •34. Структура моделювання в іспр
- •35. Технологія роботи іспр
- •36. Штучний інтелект в управлінні інвестиціями
35. Технологія роботи іспр
Система підтримки прийняття рішень (СППР), засновані на знаннях (KNOWLEDGE BASED SYSTEMS), в літературі прийнято називати інтелектуальними (у зарубіжній літературі для їх позначення прийнята абревіатура IDSS). На сучасному етапі створення інтелектуальних систем переважає когнитологическая програма. Когнитологическая програма побудови інтелектуальних систем виходить з того емпірично підтверджено положення, що ефективність інтелектуальної системи визначається не стільки її здатність до складної логічної переробки інформації, скільки повнотою представлення знань професіоналів експертів. Процес вирішення класів системних завдань, що розглядаються як об'єкт автоматизації, пред'являє до системи наступні вимоги: 1) проблемна орієнтованість, інваріантність до конкретних предметних областях; 2) забезпечення можливості вирішення проектних і управлінських завдань системного характеру, що відрізняються багатокритеріальністю, недостатністю та/або недостовірністю інформації для прийняття рішення; 3) підтримки прийняття індивідуальних рішень і групового вибору; 4) можливість подання та обробки різнотипних знань, даних і моделей і развиваемость відповідних баз знань і банків даних і моделей; 5) можливість адаптації до конкретного користувача (до рівня його компетентності в предметної області розв'язуваної задачі); 6) навчання користувача роботі в системі.
В якості базових виділені наступні підсистеми: «Організація досліджень»; «Аналіз проблеми»; «Формування рішень»; «Моделювання»; «Прийняття рішень». В якості локальних ЕС виділені: «Оцінка компетентності користувача»; «Підтримка формування рішень»; «Підтримка моделювання»; «Підтримка прийняття рішень». Підсистема «Інтерфейс», яка виконує також роль монітора-координатора, містить кошти
Підсистема
«Організація досліджень» призначена
для планування робіт по системним
дослідженням та забезпечення контролю
за їх виконанням. У цій підсистемі
виробляються рішення по складу і
структурі робіт кожного з епістемологічних
рівнів системних досліджень, умови
виконання яких необхідно для переходу
від одного эпистемологического рівня
до іншого.
Підсистема «Аналіз проблем»
призначена для налаштування системи
на проблему користувача. Основні функції
цієї підсистеми: визначення проблеми
та аналіз можливості підтримки її
вирішення; визначення основних
характеристик необхідної інформації,
визначення вимог до методів рішення,
моделям і знань; структуризациия
проблеми; формування понятійної
структури рішення.
Підсистема
«Прийняття рішень» призначена для
багатокритеріального оцінювання
альтернатив прийняття рішення і видачі
його в необхідному вигляді. Підсистема
повинна забезпечувати прийняття рішення
в індивідуальному та груповому режимах.
Локальна ЕС «Підтримка прийняття
рішень» забезпечує вибір найбільш
раціональних процедур прийняття рішень
у випадку повторюваних завдань.
Сервісна
підсистема «Навчання користувача
роботі в системі» призначена для
підготовки користувача, незнайомого
з системою, до вирішення своїх прикладних
задач засобами системи.
Локальна ЕС
«Оцінка компетентності користувача»
формує оцінку ступеня підготовленості
користувача предметної області
розв'язуваної задачі шляхом контролю
його знань та ідентифікації його переваг
у діалоговому режимі. Результати цієї
оцінки використовуються при роботі
всіх основних підсистем, здійснюючи
тим самим адаптацію до конкретного
користувача.
Банк даних, банк моделей
база знань необхідні для накопичення
і зберігання придбаних з початку
функціонування системи даних, моделей
і знань.
У банку даних повинна
зберігатися інформація про розв'язуваної
проблеми і процесі її рішення. База
знань повинна містити об'єктивні знання
про предметної області та суб'єктивні
знання, що відображають досвід ОПР та
експертів, інформацію про результати
застосування системи в минулому при
вирішенні конкретних завдань.
