
- •Ответы:
- •1.Понятие информационной системы
- •2.Децентрализованная обработка информации
- •3.Основные компоненты информационной технологии поддержки принятия решений
- •4. Использование моделей в составе информационных систем
- •5.Системы классификации и кодирования информации
- •6.Математическое и программное обеспечение ис
- •7. Иерархия ис
- •8. Продукция информационной системы
- •9. Обучающие и роботизированные ит
- •7.Иерархия ис
- •8.Продукция информационной системы
- •9. Обучающие и роботизированные ит
- •10.Поисковые ис и боты
- •11.Информационные технологии в образовании
- •12.Средства автоматизации переводов
- •Возможности использования вики-технологий в библиотеках.
- •Преимущества и недостатки вики-систем.
- •15. Информационные потоки в процессе управления организацией
- •Экспертные технологии управления.
- •17.Компьютерные системы экспертного оценивания
- •18. Интеллектуальные системы и оценка их полезности
- •19.Системы поддержки принятия решений
- •Интегрированные системы управления
- •Предметно-ориентированные эс (экономическая система)
- •Интеллектуальные диалоговые системы
- •Информационно-экспертные системы
- •Преимущества экспертных систем:
- •Недостатки экспертных систем:
- •Индивидуальные методы получения знаний
- •Анкетирование
- •Интервью
- •Виды вопросов
- •Роль вопросов в интервью
- •Свободный диалог
- •Сравнительные характеристики методов
- •Технологии экономического анализа
- •Экономический анализ и его роль в управлении организацией
- •26. Информационные технологии решения задач управления предприятием
- •27. Функциональные задачи стратегического менеджмента
- •28. Ит стратегического менеджмента на предприятии
18. Интеллектуальные системы и оценка их полезности
Интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, механизм вывода решений и интеллектуальный интерфейс.
Интеллектуальные системы изучаются группой наук, объединяемых под названием «искусственный интеллект».
В технологиях принятия решений интеллектуальная система — это информационно-вычислительная система с интеллектуальной поддержкой, решающая задачи без участия человека — лица, принимающего решение (ЛПР), в отличие от интеллектуализированной системы, в которой оператор присутствует.
Виды интеллектуальных систем:
Интеллектуальная информационная система
Экспертная система
Расчётно-логические системы
Гибридная интеллектуальная система
Рефлекторная интеллектуальная система
К расчётно-логическим системам относят системы, способные решать управленческие и проектные задачи по декларативным описаниями условий. При этом пользователь имеет возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса. Данные системы способны автоматически строить математическую модель задачи и автоматически синтезировать вычислительные алгоритмы по формулировке задачи. Эти свойства реализуются благодаря наличию базы знаний в виде функциональной семантической сети и компонентов дедуктивного вывода и планирования.
Рефлекторная система — это система, которая формирует вырабатываемые специальными алгоритмами ответные реакции на различные комбинации входных воздействий. Алгоритм обеспечивает выбор наиболее вероятной реакции интеллектуальной системы на множество входных воздействий, при известных вероятностях выбора реакции на каждое входное воздействие, а также на некоторые комбинации входных воздействий. Данная задача подобна той, которую реализуют нейросети.
По комбинации воздействий на рецепторы формируются числовые характеристики рефлекторов через промежуточный слой. Связи между слоями обеспечивают передачу некоторой величины (импульса), от элементов одного слоя, к элементам другого. Если суммарная величина (суммарный импульс) на входе некоторого элемента превосходит его пороговое значение, то он передает свое значение (свой импульс) на элементы следующего слоя. По сути, каждый из элементов является моделью нейрона.
В отличие от перцептронов рефлекторный алгоритм напрямую рассчитывает адекватную входным воздействиям реакцию интеллектуальной системы. Адекватность реакции базируется на предположении, что законы несилового взаимодействия одинаковы на любых уровнях представления взаимодействующих систем: будь то живые или неживые объекты.
Рефлекторные программные системы применяются к следующим задачам: естественно-языковой доступ к базам данных; оценки инвестиционных предложений; оценки и прогнозирования влияния вредных веществ на здоровье населения; прогнозирования результатов спортивных игр.