- •Н. М. Абдикеев проектирование интеллектуальных систем в экономике
- •Раздел IV. Прикладные интеллектуальные системы в экономике Глава 10 Интеллектуальная система планирования производства.
- •Глава 11. Динамическая интеллектуальная система оперативно-диспетчерского управления предприятием.
- •Глава 12. Информационно-аналитические системы управления маркетингом
- •Глава 13. Информационно-аналитическая система поддержки банковских решений.
- •Глава 14. Экспертная система риск-менеджмента.
- •Раздел I. Тенденции развития информационных систем в экономике.
- •Глава 1. Информационные системы при интегрированном автоматизированном управлении экономическими объектами.
- •Классификация информационных систем.
- •Области применения информационных систем в экономике.
- •Интегрированное автоматизированное производство, планирование и управление.
- •Интегрированные экономические информационные системы.
- •Глава 2. Тенденции развития информационных систем поддержки решений.
- •2.1. Направления развития информационных систем.
- •Основные технологические тенденции.
- •Технологии сетевых вычислений.
- •2.2. Моделирование и анализ ситуаций.
- •Моделирование и анализ ситуаций принятия решений.
- •2.3. Процесс подготовки и принятия решений.
- •2.4. Новая технология решения задач управления.
- •Глава 3. Интеллектуальные системы на основе инженерии знаний и искусственного интеллекта.
- •3.1. Организация работы с данными и знаниями. Инженерия знаний.
- •Данные. Источники данных.
- •Структура данных и системы управления базами данных.
- •Хранилище данных.
- •Olap: оперативная аналитическая обработка данных.
- •Интеллектуальный анализ данных.
- •Интеллектуальные базы данных.
- •Знания в искусственном интеллекте. База знаний.
- •Система управления базой знаний
- •Обработка знаний.
- •Инженерия знаний.
- •3.2. Развитие исследований в области искусственного интеллекта.
- •3.3. Теория и практика искусственного интеллекта.
- •3.4. Интеллектуальные информационные системы поддержки решений.
- •Раздел II. Модели и методы интеллектуальных систем.
- •Глава 4. Экспертные системы – системы, базирующиеся на знаниях.
- •4.1. Экспертные системы – основная разновидность интеллектуальных систем.
- •4.2.Функциональные возможности и характеристика эс.
- •4.3. Области применения экспертных систем.
- •4.4. Стратегические и динамические эс.
- •Глава 5. Представление знаний в интеллектуальных системах.
- •5.1. Проблемы представления и моделирования знаний.
- •5.2. Представление знаний на основе фреймов и семантических сетей.
- •5.2.1. Фреймы.
- •5.2.2. Семантические сети.
- •5.3. Продукционные и логические модели представления знаний.
- •5.3.1. Продукционные модели.
- •5.3.2. Логические модели представления знаний Исчисление предикатов
- •Вывод на предикатах.
- •Процесс стандартизации.
- •5.4. Представление и формализация нечетких знаний.
- •Основные определения нечетких множеств.
- •Операции с нечеткими множествами.
- •Нечеткие отношения.
- •Нечеткая и лингвистическая переменные.
- •Нечеткие числа и функции
- •Лингвистические критерии и отношения предпочтения.
- •Нейронные сети.
- •От биологических сетей к инс
- •Биологические нейронные сети
- •Основные понятия
- •Обучение
- •Глава 6. Обработка знаний и вывод решений в интеллектуальных системах.
- •6.1. Методы вывода и поиска решений в продукционных системах. Методы вывода на основе прямой и обратной цепочек.
- •Общие методы поиска решений в пространстве состояний.
- •Методы поиска решений в больших пространствах состояний.
- •6.2. Выводы на фреймах и в семантических сетях.
- •6.2.1. Вывод на фреймах. Структура данных фрейма.
- •Процедуры – демоны и присоединенные процедуры (методы или служебные).
- •Взаимодействие фреймов и правил.
- •Вывод во фреймовой системе.
- •6.2.2. Вывод в семантических сетях.
- •Структурирование знаний в семантической сети.
- •Процедурные семантические сети.
- •Вывод в семантических сетях.
- •6.3. Дедуктивные методы поиска решений.
- •6.4. Поиск решений в условиях неопределенности. Неопределенность.
- •6.4.1. Вероятностный вывод. Вероятностный подход.
- •Байесовский вывод.
- •Вывод на основе теории Демпстера-Шафера.
- •6.4.2. Вывод на основе теории уверенности. Коэффициент уверенности и доверие.
- •Объединение коэффициентов уверенности.
- •6.4.3. Нечеткая логика и приближенные рассуждения.
- •Приближенные рассуждения.
- •Композиционное правило вывода.
- •6.5. Вывод в нейронных сетях. Обработка информации в нейронных сетях.
- •Обучение инс и обучающие алгоритмы.
- •Архитектура многослойной сети прямого распространения.
- •2. Самоорганизующиеся карты Кохонена.
- •3. Модели теории адаптивного резонанса.
- •Сеть Хопфилда.
- •Ассоциативная память
- •Раздел III. Проектирование интеллектуальных систем.
- •Глава 7. Разработка и проектирование интеллектуальных систем.
- •7.1. Этапы проектирования интеллектуальных систем.
- •7.2. Анализ предметной области и методы приобретения знаний. Предметная и проблемная области.
- •Выявление источников знаний.
- •7.3. Работа с экспертами и проблема извлечения знаний.
- •7.4. Автоматизация извлечения знаний и формирования модели.
- •Краткая характеристика проблемной области.
- •Характеристика интеллектуальной системы прогнозирования.
- •Концептуальная модель (км) производства.
- •Глава 8. Архитектура интеллектуальных систем.
- •8.1. Структура интеллектуальной системы.
- •8.2. Проектирование базы знаний.
- •Понятие знания в контексте исследуемой проблемной области.
- •Оценка пространства поиска решений.
- •Выбор способа представления знаний.
- •Структура бз и взаимодействие с другими компонентами ис.
- •8.3. Разработка механизма вывода решений.
- •8.4. Объяснение и обоснование решений.
- •8.5. Интеллектуальный интерфейс.
- •Виды интерфейса.
- •Графика.
- •Мультимедиа и гипермедиа.
- •Виртуальная реальность.
- •Естественный язык.
- •Глава 9. Инструментальные средства проектирования интеллектуальных систем.
- •9.1. Анализ традиционных языков программирования и представления знаний.
- •9.1.1. Специализированный язык lisp.
- •9.1.2 Фрейм – ориентированный язык frl.
- •9.1.3 Язык логического программирования prolog.
- •9.1.4. Продукционный язык ops.
- •9.2. Современные программные средства построения интеллектуальных систем.
- •9.2.1. Объектно-ориентированный язык Visual Basic.
- •Возможности языка Visual Basic для создания эс.
- •9.2.2. Язык логического программирования Visual Prolog.
- •9.2.3. Интегрированная инструментальная среда guru.
- •9.2.4. Интегрированная инструментальная среда g2 для создания интеллектуальных систем реального времени.
- •Использование мощности объектно-ориентированного программирования
- •Работа в Реальном времени
- •Динамическое моделирование и моделирование для анализа " что- если "
- •Раздел IV. Прикладные интеллектуальные системы в экономике.
- •Глава 10. Интеллектуальная система планирования производства.
- •10.1 Производственная программа предприятия и календарное планирование.
- •10.2 Исследование предметной области и системы управления производством. Характеристика объекта управления нефтеперерабатывающего производства
- •Технология плановых расчетов.
- •Интегрированное автоматизированное управление производством.
- •10.3. Специфика функционирования и архитектура интеллектуальной системы планирования и управления производством.
- •10.4. Имитационное моделирование процесса расчета плана. Формализация задачи планирования нефтеперерабатывающего производства на основе имитационного моделирования.
- •Принципы реализации имитационной модели планирования нефтеперерабатывающего производства
- •2. Для каждой стадии определяется расчетная схема, в виде совокупности отношений, определяющих расчет производственной программы установок входящих в данную стадию.
- •10.5. Учет неопределенности в системе.
- •Процедуры принятия решений при планировании производства во взаимодействии с имитационной моделью планирования в эис
- •Глава 11. Динамическая интеллектуальная система оперативно – диспетчерского управления предприятием.
- •11.1. Оперативно – диспетчерское управление предприятием
- •11.2 Функционирование интеллектуальной системы диспетчерского управления в составе исуп в реальном времени.
- •3) Рекомендации пользователю по действиям в сложившейся производственной ситуации.
- •11.3 Представление знаний и вывод решений в системе. Фреймово – продукционная модель представления заданий в иис.
- •Механизм вывода решений и рекомендаций в иис.
- •11.5 Имитационная прогнозирующая модель для оперативных интервалов времени
- •11.5.1 Принципы построения имитационной прогнозирующей модели.
- •11.5.2 Построение имитационной модели производства на базе Сети Петри.
- •11.5.3 Моделирование неопределенности ситуаций в имитационной прогнозирующей модели
- •11.5.4 Процедуры принятия решений при диспетчерском управлении во взаимодействии с имитационной прогнозирующей моделью иис.
- •Глава 12. Информационно-аналитические системы поддержки решений в маркетинге.
- •12.1. Процесс управления маркетингом.
- •12.2. Информационно – аналитические системы поддержки маркетинговых решений.
- •Типы структур управления торговыми сетями.
- •Классификация каналов связи.
- •Системы crm.
- •12.4 Интернет – маркетинг и электронная коммерция.
- •Глава 13. Информационно-аналитическая система поддержки банковских решений.
- •13.1. Анализ предметной области.
- •Система управления кредитными операциями
- •13.2. Система оценки кредитоспособности заемщика.
- •Анализ финансового состояния заемщика.
- •Система финансовых коэффициентов (рейтинг заемщика).
- •Ликвидные средства 2-го класса
- •Ликвидные средства 3-го класса
- •Объем и структура долговых обязательств
- •Рейтинг заемщика
- •Моделирование бизнес-процессов в системе.
- •Визуальное моделирование.
- •Предоставление вариантов использования.
- •Логическое представление
- •Регистрация нового клиента
- •Анализ финансового состояния заемщика
- •13.4. Архитектура системы и характеристика функциональных блоков.
- •Подсистема анализа залоговых средств
- •Подсистема учета кредитной истории
Структура данных и системы управления базами данных.
Сложность большинства корпоративных БД иногда делает стандартные операционные системы (ОС) компьютеров неадекватными эффективному интерфейсу между пользователем и БД. СУБД созданы для дополнения стандартных ОС возможностями более полной интеграции данных, сложных структур файлов, быстрого поиска и обмена, лучшей защиты данных. СУБД – это часть программного обеспечения для пополнения информации в БД и модернизации, удаления, манипулирования, хранения и поиска информации. СУБД в сочетании с языком моделирования является типичным инструментом развития системы, который используется при разработке информационной системы поддержки решений.
Отношения между многими индивидуальными записями, хранящимися в БД могут быть выражены несколькими логическими структурами.
СУБД для выполнения своих функций разрабатываются с использованием таких структур.
Тремя основными структурами являются реляционная, иерархическая и сетевая. Более новыми структурами являются объектно – ориентированные БД и мультимедийные БД.
Рассмотрим две последние структуры подробнее.
Информационные системы поддержки решений в таких сложных предметных областях как интегрированное производство, требуют возможности доступа к сложным данным, которые могут включать иллюстрации и сложные отношения.
Ни иерархическая, ни сетевая, на даже реляционная архитектура не может эффективно справляться с такими БД. Даже когда для создания и доступа в реляционной БД используется SQL, решения могут быть неэффективными.
Названные три типа БД являются алфавитно - числовыми. Но иногда для достижения лучших результатов требуется графическое представление.
Объектно – ориентированное управление данными базируется на принципах объектно – ориентированного программирования. Системы с объектно – ориентированными БД объединяют характеристики объектно – ориентированных языков, таких как Smalltalk или C++ с механизмом хранения данных и доступа к ним. Объектно – ориентированная СУБД позволяет анализировать данные на концептуальном уровне, который делает упор на естественные отношения между объектами.
Абстракция используется для установления наследственных иерархий, а описание и представление в сжатой форме позволяет проектировщику БД хранить обычные и процедурные коды внутри одних и тех же объектов.
Объектно – ориентированная СУБД определяет данные как объекты и представляет данные в сжатой форме в соответствии с их подходящей структурой и поведением.
Система использует иерархию классов и подклассов объектов. Структура (в терминах отношений) и поведение (в терминах методов и процедур) содержаться внутри объекта.
Объектно – ориентированные СУБД особенно полезны в распределенных информационных системах поддержки решений для очень сложных приложений и предметных областей.
Мультимедийные СУБД управляют данными в различных форматах (в дополнение к стандартному тексту или числовым полям). Эти форматы включают следующие образы: цифровые фотографии и формы компьютерной графики, такие как карты и .pic файлы; гипертекстовые образы; видеоклипы; звук и виртуальную реальность (многомерные образы).
