- •Суми 2009
- •Напрямки робіт у галузі ші
- •Когнітивні процеси
- •Загальна структура смислового простору
- •Поняття знань.
- •Схеми проблем
- •Евристичні моделі подання знань.
- •1. Продукційне подання знань
- •2. Мережна модель (мм)
- •3. Подання знань у вигляді фреймів
- •Логічні моделі(лм) подання знань
- •1. Логіка висловлювань
- •Нечітка модель (нм) подання знань
- •Штучні нейронні мережі (шнм)
- •Біологічний нейрон
- •Штучний нейрон
- •Штучна нейромережа
- •Стратегії та методи виведення знань
- •І. Виведення за аналогією (вза)
- •Іі. Індуктивне умовиведення (ів)
- •Ііі. Виведення на основі категоріальних знань (вкз)
- •1. Концептуальні умовиводи (ку)
- •2. Дедуктивне виведення
- •2. 1. Виведення в продукційних системах (пс)
- •2.2. Виведення в умовах невизначеності (вун)
- •2.3. Виведення в семантичних мережах(см)
- •2.4. Виведення в мережах фреймів (мф)
- •2.5. Виведення в логічних системах (лс)
- •2.6. Метод резолюції
- •1. Нечітке виведення (нв)
- •1.1.Формування нечіткого логічного висновку:
- •2. Штучні нейронні мережі (шнм). Нейропарадигми.
- •2. 1. Процес навчання
- •2.2. Алгоритм навчання хебба
- •2.3. Алгоритм навчання кохонена
- •2.4. Алгоритм навчання процедурою зворотного поширення помилки
- •3. Експертні системи. Основні визначення
- •3.Класифікація експертних систем (ес)
- •4. Архітектура ес
- •2. Методи машинного навчання
- •2.1. Індуктивне навчання (ін)
- •2.2. Навчання формування гіпотез на основі зростаючих пірамідальних мереж
- •1. Стан і тенденції розвитку штучного інтелекту
- •2. Успіхи систем штучного інтелекту і їхньої причини
- •3. Експертні системи реального часу - основний напрямок штучного інтелекту
- •4. Основні виробники
- •5. Архітектура експертної системи реального часу
- •6. Розширення прототипу до додатка
- •7. Тестування додатка на наявність помилок
- •8. Тестування логіки додатка й обмежень (за часом і пам'яттю)
- •9. Супровід додатка
- •2. Стисла історія розвитку систем підтримки прийняття рішень
- •2.1. Зародження і розвиток концепції сппр
- •2.2. Теорія розроблення сппр
- •2.3. Розширення рамок сппр
- •2.4. Технологічні просування
- •3. Цілі сппр та чинники,що сприяють їх досягненню
- •4. Посилення конкурентної переваги завдяки сппр
- •1. Еволюція концепції і структури сппр
- •2. Способи взаємодії особи, що приймає рішення, з сппр
- •3. Еволюція сппр
- •4. Характеристика сучасних сппр
- •5. Підсистеми програмного забезпечення сппр
- •1. Галузі застосування сппр
- •2. Приклади застосування сппр
- •3. Сппр Marketing Expert
- •4. Сппр Decision Grid
- •5. Сппр RealPlan
- •6. Сппр tax advisor
- •7. Сппр Advanced Scout
- •8. Система бізнесової інформації(Business Intelligence) FedEx
- •9. Сппр ShopKo
- •1. Архітектура систем підтримки прийняття рішень
- •2. Компоненти користувацького інтерфейсу
- •2.1. Призначення та загальні ознаки користувацького інтерфейсу
- •2.1.1. Важливість та ефективність користувацького інтерфейсу сппр
- •2.1.2. Основні теми та механізмистворення користувацького інтерфейсу
- •2.1.3. Загальні висновки щодо користувацького інтерфейсу
- •2.1.4. Компоненти мови відображень (презентацій)
- •2.1.4. Роль знань у користувацькому інтерфейсі
- •2.1.5. Питання проектування користувацького інтерфейсу
- •Тема: Класифікаційні групи та моделі систем підтримки прийняття рішень.
- •1. Класифікація на основі інструментального підходу
- •2. Класифікація за ступенем залежності опр у процесі прийняття рішень
- •3. Класифікація за часовим горизонтом
- •Характеристика інформаціїдля різних управлінських рівнів
- •4. Інституційні сппр та сппр на даний випадок
- •1. Моделі в аспекті інформаційного підходу
- •2. Модель, основана на знаннях
- •3. Модель єрархії управління
- •4. Моделі, орієнтовані на особистість опр
- •Характерні аспекти процесів оброблення інформації людиною
- •5. Моделі для планування та прогнозування
- •6. Модель для конторської діяльності
- •1. Облікові і фінансові моделі
- •1.1. Аналіз беззбитковості
- •1.2. Моделі фінансового планування
- •1.3. Орієнтовні фінансові звіти (баланси)
- •1.4. Аналіз на основі розрахунку коефіцієнтів за даними звітності
- •2. Моделі аналізу рішень
- •2.1. Аналітичний єрархічний процес (ahp)
- •2.2. Дерева рішень і моделі багатоатрибутної корисності
- •2.3. Діаграми впливу
- •2.4. Прийняття ризикованих рішень за допомогою функції вигідності
- •3. Моделі прогнозування
- •4. Сітьові і оптимізаційні моделі
- •5. Імітаційні (симуляційні) моделі
- •6. Мови моделювання і електронні таблиці
- •1. Стратегія оцінювання і вибору методів підтримки прийняття рішень у сппр
- •2. Процес прийняття рішень
- •3. Ситуації, пов’язані з прийняттям рішень
- •4. Функції і завдання прийняття рішень
- •5. Узагальнена матриця методів/ситуацій, пов’язаних з прийняттям рішень
- •1. Генетичні успадкування — концептуальна засада генетичних алгоритмів
- •2. Загальна схема генетичних алгоритмів
- •3. Доступне програмне забезпечення генетичних алгоритмів
- •1. Визначення виконавчих інформаційних систем
- •2. Призначення віс
- •3. Визначальні характеристики віс
- •Інформаційні потреби опр, реалізовані засобами віс
- •Вимоги щодо моделювання у віс
- •Вимоги щодо користувацького інтерфейсу віс
3. Експертні системи реального часу - основний напрямок штучного інтелекту
Серед спеціалізованих систем, заснованих на знаннях, найбільш значимі експертні системи реального часу, або динамічні експертні системи. На їхню частку доводиться 70 відсотків цього ринку. Значимість інструментальних засобів реального часу визначається не стільки їх бурхливим комерційним успіхом (хоча й це гідно ретельного аналізу), але, у першу чергу, тим, що тільки за допомогою подібних засобів створюються стратегічно значимі додатки в таких областях, як керування безперервними виробничими процесами в хімії, фармакології, виробництві цементу, продуктів харчування й т.п., аерокосмічні дослідження, транспортування й переробка нафти й газу, керування атомними й тепловими електростанціями, фінансові операції, зв'язок і багато хто інші. Класи задач, розв'язуваних експертними системами реального часу, такі: моніторинг у реальному масштабі часу, системи керування верхнього рівня, системи виявлення несправностей, діагностика, складання розкладів, планування, оптимізація, системи-порадники оператора, системи проектування. Статичні експертні системи не здатні вирішувати подібні задачі, тому що вони не виконують вимоги, пропоновані до систем, що працюють у реальному часі: 1. Представляти дані, що змінюються в часі, що надходять від зовнішніх джерел, забезпечувати зберігання й аналіз даних, що змінюються. 2. Виконувати тимчасові міркування про декілька різних асинхронних процесів одночасно (тобто планувати відповідно до пріоритетів обробку процесів, що надійшли в систему). 3. Забезпечувати механізм міркування при обмежених ресурсах (час, пам'ять). Реалізація цього механізму висуває вимоги до високої швидкості роботи системи, здатності одночасно вирішувати кілька задач (тобто операційні системи UNIX, VMS, Windows NT, але не MS-DOS). 4. Забезпечувати "передбачуваність" поводження системи, тобто гарантію того, що кожна задача буде запущена й завершена в строгій відповідності з тимчасовими обмеженнями. Наприклад, дане вимога не допускає використання в експертній системі реального часу механізму "зборки сміття", властивій мові Lisp. 5. Моделювати "навколишній світ", розглянутий у даному додатку, забезпечувати створення різних його станів. 6. Протоколювати свої дії й дії персоналу, забезпечувати відновлення після збою. 7. Забезпечувати наповнення бази знань для додатків реального ступеня складності з мінімальними витратами часу й праці (необхідне використання объектно-ориентированной технології, загальних правил, модульности й т.п.). 8. Забезпечувати настроювання системи на розв'язувані задачі (проблемна/предметна орієнтованість). 9. Забезпечувати створення й підтримку користувальницьких інтерфейсів для різних категорій користувачів. 10. Забезпечувати рівень захисту інформації (по категоріях користувачів) і запобігати несанкціонований доступ. Підкреслимо, що крім цих десяти вимог засобу створення експертних систем реального часу повинні задовольняти й перерахованим вище загальним вимогам.