- •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
Глава 2. Тенденции развития информационных систем поддержки решений.
2.1. Направления развития информационных систем.
Мы описали роль информационных технологий и систем в поддержке решений в экономике и бизнесе.
Рассмотрим кратко некоторые перспективные направления и тенденции развития информационных технологий.
Основные технологические тенденции.
Соотношение стоимость – производительность: улучшение по оценкам специалистов, фактически составит величину 100. То есть преимущество компьютеров над ручной обработкой будет интенсивно увеличиваться [131]. В ближайшие 5-10 лет компьютеры будут стоить приблизительно столько же, сколько сегодня, но они станут почти в 50 раз мощнее (в терминах скорости обработки, памяти и т.д.). В то же время, стоимость ручного труда увеличится вдвое. Т.о. соотношение «стоимость - производительность» компьютеров по сравнению с ручным трудом составит 100. Это означает, что компьютеры будут иметь все большие сравнительные преимущества. Со временем, все больше рутинных заданий будут более экономично выполнены компьютером, чем человеком.
Графический и другие дружественные пользовательские интерфейсы. Графический пользовательский интерфейс – это программное обеспечение, которое обеспечивает пользователям прямое управление видимыми объектами и действиями на экране вместо сложного командного синтаксиса. Проявляется тенденция упрощения интерфейса насколько это возможно.
Одним из путей является представление интеллектуального интерфейса, который понимает пожелания пользователя даже когда они выражены на повседневном языке.
Хранение и память. CD-ROM и другие средства хранения увеличивают вторичное хранение, позволяя таким образом хранить огромные объемы информации. Большие объемы памяти будут поддерживать и обеспечивать использование мультимедиа и такие развивающиеся компьютерные технологии, как искусственный интеллект (ИИ).
Хранилища данных. Для хранения постоянно возрастающих объемов информации, компании создают гигантские «хранилища», которые содержат триллионы байтов данных, организованных для легкого доступа конечного пользователя. Эти хранилища интегрированы с Интернет так, что они могут быть доступны из различных мест в любое время.
Мультимедиа и виртуальная реальность. Компьютеры будут играть большую роль в интеграции различных типов медиа (голос, текст, графики, видео и анимация) для улучшения образования, тренингов, рекламы, связи и принятия решений. Виртуальная реальность является осуществлением интерактивной трехмерной графики, которая позволяет пользователям войти в виртуальный мир.
Новая информационная технология решения задач и интеллектуальные системы. Интеллектуальные системы, такие как экспертные системы, системы обработки естественного языка и нейронные вычислительные системы увеличивают производительность и облегчают выполнение сложных задач. Они также обеспечивают поддержку, когда информационный поток неполный или «нечеткий».
Интеллектуальные системы могут использоваться индивидуально, но во многих случаях они интегрированы между собой и с другими информационными системами.
