ЗАДАНИЯ НА 7-Ю СЕССИЮ МТ431 2013 / ИС в экономике Торопец Дресвянкин В.В / Интеллектуальные информационные системы

Руководство по изучению дисциплины «Интеллектуальные информационные системы»

1. Сведения об авторе

Тельнов Ю.Ф.

Кандидат экономических наук Доцент Зав. кафедрой ПЭИС

Перечень научных и учебно-методических работ

173

Руководство по изучению дисциплины «Интеллектуальные информационные системы»

2. Цели и задачи дисциплины, сфера профессионального применения

Цель:

Целью курса «Интеллектуальные информационные системы» (ИИС) является изучение студентами проблематики и областей использования искусственного интеллекта в экономических информационных системах, освещение теоретических и организационнометодических вопросов построения и функционирования ИИС, основанных на знаниях, привитие навыков практических работ по проектированию баз знаний.

Задачи:

В результате изучения курса студент должен:

Знать структуру и общую схему функционирования ИИС, методы представления знаний в ИИС, области применения, этапы, методы и инструментальные средства проектирования ИИС;

Уметь выбрать форму представления знаний и инструментальное средство разработки ИИС для конкретной предметной области, спроектировать базу знаний, выбрать стратегию вывода знаний, разработать методы поддержания базы знаний в работоспособном состоянии;

Приобрести навыки в проектировании базы знаний, ее формализованном описании и наполнении, реализации различных стратегий вывода знаний и объяснения полученных результатов.

Сфера профессионального использования:

Знания и навыки, полученные в результате изучения данной дисциплины, могут быть применены:

-При разработке систем управления знаниями в банках, производственных и торговых компаниях, консалтинговых и страховых фирмах, туристических агентствах и др.;

-При разработке систем интеллектуального поиска в распределенных информационных ресурсах в среде ИНТЕРНЕТ;

-При разработке экспертных систем анализа, прогнозирования и планирования финансово-хозяйственной деятельности предприятия;

-При разработке систем извлечения знаний из данных и текстов;

-При разработке интеллектуальных систем мониторинга и управления бизнеспроцессами;

-При разработке систем электронной коммерции и поддержки виртуальных предприятий.

3. Для изучения данной дисциплины студент должен знать

Для изучения дисциплины требуются знания базовых экономических дисциплин: «Основы бизнеса», «Основы менеджмента», «Основы маркетинга», «Финансовый анализ», «Экономика и статистика фирм», «Менеджмент предприятия и организации», «Маркетинговые исследования», «Инновационный менеджмент».

Изучение дисциплины основывается на дисциплинах прикладной информатики: «Информационные технологии», «Базы данных». Для специальности «Прикладная информатика по областям применения» требуется знание дисциплин: «Теория экономических информационных систем», «Основы алгоритмизации и программирования», «Объ- ектно-ориентированное программирование», «Проектирование информационных систем»,

174

Руководство по изучению дисциплины «Интеллектуальные информационные системы»

«Разработка и стандартизация программных средств и информационных технологий», «Открытые системы».

Для изучения дисциплины требуется знание математических и статистических методов, излагаемых в дисциплинах: «Дискретный анализ», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Теория систем и системный анализ». Для специальности «Прикладная информатика по областям применения» требуется знание дисциплин: «Теория нечетких множеств», «Применение методов неопределенности в экономике».

4.Перечень основных тем дисциплины

4.1.Тема 1. Основные понятия интеллектуальных информационных систем

Цель изучения: Раскрыть предмет и метод курса «Интеллектуальные информационные системы», определить подклассы интеллектуальных информационных систем, используемых в экономике.

1.Понятия данных, информации, знаний. Показывается роль информационной системы в преобразовании данных, как формализованном отражении действительности, в информацию, полезную в решении конкретных задач управления, на основе знания о зависимостях фактов.

2.Эволюция информационных систем. Дается определение процедурной и декларативной формам представления знаний. Рассматривается эволюция информационных систем от процедурных систем обработки данных к информационных системам, основанным на декларативном представлении баз знаний.

3.Понятие интеллектуальной информационной системы. Раскрывается способность ИИС генерировать алгоритмы решения задач для конкретных ситуаций на основе баз декларативных знаний.

4.Признаки интеллектуальности ИИС. Раскрываются признаки классификации ИИС: коммуникативные способности взаимодействия ИИС с пользователем, решение сложных задач, самообучение и адаптация к развитию проблемной области.

1.1.Использование систем с интеллектуальным интерфейсом. Дается характеристика систем с интеллектуальным интерфейсом: интеллектуальных баз данных, систем с естественно-языковым интерфейсом, интеллектуальных гипермедийных систем, систем когнитивной графики, виртуальной реальности.

1.2.Использование экспертных систем. Показываются особенности решения сложных слабо формализуемых задач в условиях неопределенности и динамичности среды. Раскрывается архитектура экспертных систем: база знаний, механизм логического вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс. Дается классификация экспертных систем:

1.3.Использование самообучающихся систем. Раскрываются особенности самообучающихся систем, основанных на извлечении знаний из данных, из прецедентов использования, из текстов. Дается характеристика методов индуктивного обучения на примерах, построения решающих функций нейронных сетей, методов поиска решений по аналогии на основе прецедентов. Рассматривается применение методов интеллектуального анализа в информационных хранилищах.

1.4.Использование ИИС в управлении знаниями предприятия. Показывается необходимость управления знаниями для улучшения менеджмента предприятия. Раскрываются принципы управления знаниями: интеллектуальное ассистирование, сбор и системати-

175

Руководство по изучению дисциплины «Интеллектуальные информационные системы»

ческая организация знаний из различных источников, быстрая адаптация к изменяющимся потребностям, способность обрабатывать неполную, некорректную и часто-изменяемую информацию, интеграция с существующей программной средой, активная презентация релевантной информации. Рассматриваются основные задачи управления знаниями:

•приобретение (acquisition), получение знания от экспертов, из диаграмм потоков работ, руководств и учебников или извлечение из баз данных – преобразование неявных знаний в явные знания;

•представление знаний (representation), организация знания в соответствии с предпочтительной для компании классификационной схемой или таксономией;

•распространение (dissemination), обеспечение доступа к знаниям тем категориям сотрудников, которые вних нуждаютсяимогутизвлечьпреимуществаотихиспользования.

Изучив данную тему, студент должен:

•знать: отличительные характеристики интеллектуальных информационных систем от систем обработки данных, принципы, задачи и области применения ИИС по классам и в управлении знаниями предприятия;

•уметь: классифицировать ИИС по признакам интеллектуальности и выбирать адекватные классу решаемых задач (проблемной области) типы ИИС.

При изучении темы 1 необходимо:

•читать учебное пособие [1] главу 1 стр. 9-40; учебное пособие [2] главу 2 стр. 24-36, учебноепособие [3] главу 1 стр.9-38.

•акцентировать внимание на следующих понятиях: база декларативных знаний, генерация алгоритма решения задачи на основе базы знаний в соответствии с описанием конкретной ситуацией, решение задач в условиях неопределенности и динамичности среды, приобретение знаний от экспертов, извлечение знаний из данных, прецедентов, текстов.

Для самооценки темы 1 ответить на вопросы:

1.Укажите различия между данными, информацией и знаниями.

2.Какие существуют формы представления знаний?

3.Чем интеллектуальная информационная система отличается от системы обработки данных, системы баз данных?

4.Каковы признаки интеллектуальности ИИС?

5.Как в соответствии с признаками интеллектуальности осуществляется классификация ИИС?

6.Каковы характеристики интеллектуальности интерфейса ИИС с пользователем?

7.Что понимается под сложностью и слабой формализуемостью решаемой задачи?

8.Что понимается под неопределенностью и динамичностью используемых знаний?

9.На основе чего осуществляется самообучение ИИС?

10.Какие существуют методы самообучения ИИС?

11.Что понимается под управлением знаниями предприятия?

12.Каковы принципы управления знаниями предприятия?

13.Как используются ИИС в управлении знаниями предприятия?

14.Какие задачи решаются в управлении знаниями предприятия?

176

Руководство по изучению дисциплины «Интеллектуальные информационные системы»

4.2. Тема 2. Технология создания экспертных систем

Цель изучения: Освоить методы организации работ по созданию экспертных систем на различных этапах и взаимодействия в процессе разработки, внедрения и эксплуатации экспертной системы экспертов, инженеров по знаниям, конечных пользователей.

2.1.Этапы проектирования экспертных систем. Раскрывается сущность этапов идентификации, концептуализации, формализации, реализации, тестирования, опытной эксплуатации. Рассматривается роль экспертов (специалистов проблемной области), инженеров по знаниям (разработчиков) и конечных пользователей в процессе создания и эксплуатации экспертных систем. Показываются особенности прототипной технологии разработки, развития и модификации проекта экспертной системы.

2.2.Идентификация проблемной области. Описывается назначение (консультирование, обучение, ассистирование, интеграция знаний), сфера применения (предметная область), способ формирования решения (анализ и синтез), метод решения задач (логический и эвристический вывод, модельно-ориентированный и ориентированный на ограничения), способ учета временного фактора (статический и динамический), вид используемых знаний (детерминированные и с неопределенностью), число используемых источников знаний (однородные и многоагентные). Определяются параметры экспертной системы: цели, подцели, гипотезы, исходные данные. Осуществляется подбор экспертов и инженеров по знаниям, выделяются финансовые, программно-технические ресурсы. Формируется техническое задание и календарный план-график.

2.3.Концептуализация проблемной области. Дается характеристика предметного (фактуального) и проблемного (операционного) видов знаний. Раскрывается определение концептуальной модели проблемной области, как целостного и системного описания структуры проблемного знания. Определяются виды концептуальных моделей: объектная модель (инфологическая модель предметной области); функциональная модель, отражающая зависимости операционного знания; поведенческая модель, отражающая поведение объектов во времени. Рассматриваются виды отношений объектов: классификация (род-вид), агрегация (целое-часть), «цель-средство», «причина-следствие», «аргумент-функция», ассоциация. Рассматривается представление функционального отношения атрибутов объектов в виде деревьев целей и решений. Даются виды поведенческих моделей: состояний и взаимодействий объектов, активностей в языке унифицированного представления UML.

2.4.Формализация базы знаний. Дается классификация методов представления знаний по признакам объектного/операционного характера знаний, детерминированной обработки/обработки неопределенности, статической/динамической природы используемых знаний. Рассматриваются особенности представления знаний с помощью предикатов первого порядка, продукций, семантических сетей, фреймов и объектов. Показываются способы отображения концептуальных моделей в структуры баз знаний с помощью методов представления знаний. Описываются критерии выбора методов представления знаний.

2.5.Реализация экспертной системы. Описываются инструментальные средства разработки ИИС: языки программирования, языки представления знаний, генераторы, оболочки, средства автоматизации проектирования, проблемно и предметно ориентированные системы. Рассматриваются критерии выбора инструментальных средств: трудоемкость и стоимость разработки, степень соответствия концептуальной модели проблемной области, интеграция с программно-технической средой функционирования информационной системой. Раскрываются методы настройки и программирования механизмов вывода, приобретения и объяснения знаний в зависимости от особенностей классов решаемых задач, типов пользователей и программно-технической среды.

177

Руководство по изучению дисциплины «Интеллектуальные информационные системы»

2.6. Тестирование экспертной системы. Описываются критерии точности решаемых задач: точность получаемых результатов, адекватность метода решения задач и структуры базы знаний проблемной области. Рассматриваются методы оценки экспертами точности решения задач экспертной системой. Описывается подбор тестовых примеров из практики и характерных ситуаций. Рассматриваются методы оценки потребительских качеств экспертной системы потенциальными пользователями: времени реакции, удобства интерфейса, средств помощи и объяснения. Дается описание использования инструментальных средств тестирования: трассировки и объяснений, семантических анализаторов, контрольных точек, сбора статистики, реструктуризации.

Изучив данную тему, студент должен:

•знать последовательность работ по созданию экспертной системы и их выполнение различными категориями участников проекта.

•уметь определять требования и ограничения к разрабатываемой экспертной системе, строить концептуальные модели проблемной области на объектном, функциональном и поведенческом уровнях.

•приобрести навыки идентификации и концептуализации проблемной области для различных классов задач.

При изучении темы 2 необходимо:

•читать учебное пособие [1] главу 2 стр. 43-72; учебное пособие [2] главу 3 стр. 37-55, главы 5-7 стр. 78-168, учебное пособие [3] главу 2 стр. 39-58, главу 6 стр. 203-236.

•акцентировать внимание на следующих понятиях: параметризация проблемной области, виды концептуальных моделей проблемной области и их отображение в структуру базы знаний с помощью методов представления знаний, выбор методов представления знаний и инструментальных средств их реализации, критерии и методы тестирования экспертной системы экспертами и конечными пользователями.

Для самооценки темы 2 ответить на вопросы:

1.Дайте определение экспертной системы.

2.В чем заключается назначение экспертной системы?

3.Каковы функциональные возможности экспертной системы?

4.Каковы классы решаемых задач в экспертной системе?

5.Перечислите этапы создания экспертной системы.

6.Назовите состав участников процесса создания экспертной системы.

7.Каковы роли инженера по знаниям, эксперта и пользователя экспертной системы в процессе создания и эксплуатации экспертной системы?

8.В чем заключается сущность прототипной разработки экспертных систем?

9.Какие параметры используются для идентификации проблемной области?

10.Какие существуют способы извлечения знаний

11.Как используются различные виды концептуальных моделей проблемной области

12.Как классифицируются методы представления знаний?

13.Как осуществляется выбор инструментальных средств создания и эксплуатации экспертной системы?

14.Как осуществляется настройка программных средств экспертной системы? 15.Какие существуют методы тестирования и внедрения экспертных систем?

178

Руководство по изучению дисциплины «Интеллектуальные информационные системы»

4.3. Тема 3. Создание и использование статических экспертных систем

Цель изучения: Освоить методы построения наборов правил, логического и нечеткого вывода, стратегий выбора правил из конфликтных наборов, рейтинговый и классификационный подходы к созданию статических экспертных систем.

3.1.Понятие и структура продукционного набора правил статической экспертной системы. Дается определение продукционного правила и его интерпретаций: «посылка – заключение», «ситуация – действие», «причина – следствие», «аргумент – функция», «средство – цель». Раскрывается структура набора правил: предусловия наборов правил и правил, правила «если – то», постусловия наборов правил и правил. Рассматриваются простые и обобщенные правила. Рассматривается взаимодействие наборов правил. Раскрывается реализация интерфейса с базами данных, электронными таблицами и внешними программами. Дается характеристика инструментальных средств, поддерживающих продукционную модель представления знаний: GURU, ЭКО, ART-Enterprise и др.

3.2.Методы логического вывода и объяснения. Определяется сущность логического дедуктивного вывода на сети альтернативных вариантов решений. Раскрываются методы построения прямой и обратной цепочек аргументации и условия их выбора и применения. Даются методы объяснения логического вывода на основе команд «Как» и «Почему».

3.3.Методы обработки неопределенности знаний. Раскрывается понятие неопределенности знаний и данных, как неполноты, недостоверности, неточности, многозначности, качественности оценок. Рассматривается вывод знаний в условиях неполноты и недостоверности данных – оценка шансов и рисков в ситуационном анализе, обработка условных вероятностей. Определяются особенности нечеткого вывода – качественной интерпретации количественных данных, построения оценочных шкал, расчет рейтингов. Рассматриваются особенности построения функций принадлежности, способы объединения коэффициентов уверенности в процессе нечеткого вывода.

3.4.Стратегии выбора правил. Определяется понятие конфликтного набора правил (миров) и критерии разрешения конфликтного набора правил на основе приоритетов, анализа трудоемкости, достоверности получаемых результатов. Дается понятие порога известности значения переменных. Рассматривается использование метаправил и системных параметров для управления выбором правил из конфликтных наборов.

3.5.Проектирование правил. Раскрывается сущность классификационного подхода (на основе конъюнктивных зависимостей аргументов посылок логического вывода) и рейтингового подхода (на основе дизъюнктивной независимости аргументов посылок логического вывода) к построению правил. Рассматриваются условия выбора подхода к построению правил: число аргументов посылок вывода, теснота их связи, возможность неизвестности в процессе логического вывода. Даются примеры реализации статических экспертных систем в экономическом анализе, маркетинге, проектировании инвестиций.

Изучив данную тему, студент должен:

•знать особенности создания статической экспертной системы на основе продукционноймодели представлениязнаний ипримененияметодовобработкинеопределенности.

•уметь строить функциональные модели зависимостей фактов, проектировать правила на основе классификационного и рейтингового подходов и выбирать методы логического и нечеткого вывода, стратегии выбора правил из конфликтных наборов.

•приобрести навыки формализации базы знаний и реализации экспертной системы в среде интегрированного ППП GURU.

179

Руководство по изучению дисциплины «Интеллектуальные информационные системы»

При изучении темы 3 необходимо:

•читать учебное пособие [1] параграф 2.4. стр. 54-62, главу 3 стр. 74-95; учебное пособие [2] главы 5- 6 стр. 78-142, главу 8 стр. 169-180, учебное пособие [3] главы 6-7 стр. 203-270.

•акцентировать внимание на следующих понятиях: продукционное правило и его семантическая интерпретация, методы логического и нечеткого вывода, стратегии выбора правил из конфликтных подходов, классификационный и рейтинговый подходы к построению правил.

Для самооценки темы 3 ответить на вопросы:

1.Какие статические зависимости фактов отражают правила?

2.Какова структура набора правил?

3.Как осуществляется взаимодействие наборов правил между собой и с внешними приложениями?

4.Какие существуют методы логического дедуктивного метода вывода знаний?

5.Какие критерии используются для выбора метода логического дедуктивного метода вывода знаний?

6.Что такое неопределенность знаний и какие существуют методы ее обработки?

7.Что такое нечеткая переменная и порог неизвестности?

8.Что такое функция принадлежности и как она формализуется?

9.Какие существуют методы объединения коэффициентов уверенности?

10.Что такое конфликтный набор правил?

11.Какие существуют критерии и стратегии выбора правил из конфликтных наборов правил?

12.Какие существуют подходы к проектированию правил?

13.На основе каких критериев выбираются подходы к проектированию правил?

4.4. Тема 4. Создание и использование динамических экспертных систем

Цель изучения: Освоить методы структурирования и обработки динамических объектов на основе правил, реагирующих на события, и механизмов наследования и про- цедур-методов объектно-ориентированного подхода к представлению знаний.

4.1.Понятие и структура базы знаний динамической экспертной системы. Формализуются требования обработки времени и событий в динамической экспертной системе. Определяется состав базы знаний динамической экспертной системы: классы объектов, связи, простые и обобщенные правила, процедуры, методы, интерфейсные элементы. Раскрывается структура семантической сети классов объектов, присоединение методов, образование иерархии наследования атрибутов и методов. Формализуется структура условных и безусловных простых и обобщенных правил «Если – То». Вводится правило реакции на события «Всякий раз, как…». Раскрывается реализация интерфейса с базами данных, электронными таблицами и внешними программами. Дается характеристика инструментальных средств, поддерживающих динамические экспертные системы: G2, TALARIAN и др.

4.2.Методы обработки динамических объектов. Вводится понятие динамических объектов, отношений, списков. Определяется история значений данных в параметрах, время существования значений данных в переменных. Рассматриваются функции обработки времени: вычисление скорости изменения параметров, скользящих средних, максимальных, минимальных, интегральных значений за период.

180