5. Сппр RealPlan

RealPlan — це СППР з інвестування в нерухоме майно. Система виконує велику кількість типових дій, які необхідні для придбання нерухомого майна, удосконалення його і рішень щодо відмовлення від участі. Ці операції включають деталізовані розрахунки прибутку, витрат і планування оплати готівкою. Адміністратор портфеля створює таблицю потенційних застосувань для кожної одиниці нерухомості. RealPlan потім використовує алгоритм пошуку, щоб оцінити найвигідніший вибір і узгодити в часі дії щодо умов оплати готівкою.

6. Сппр tax advisor

TAX ADVISOR (консультант з питань оподаткування) допомагає повіреному з питань оподаткування і планування майна для клієнтів з великою власністю (за вартістю більшою, ніж $175 000). Система збирає дані клієнта і робить висновок щодо дій, які клієнтам потрібно виконати, щоб оцінити їхню фінансову структуру, включаючи купівлю страхового поліса, рішення щодо вилучення з обігу (списання), передавання матеріальних цінностей, зміну контракту щодо дарування і умов заповіту. TAX ADVISOR використовує основану на правилах схему подання знань, яка контролюється зворотною послідовністю міркувань.

7. Сппр Advanced Scout

IBM має прототип програмного забезпечення, щоб допомагати командам національної баскетбольної асоціації (NBA) і служ­бовим особам ліги обчислювати й інтерпретувати дані, які збира­ються в перебігу кожної гри. Розроблене програмне забезпечення, що називається «Advanced Scout», застосовується, щоб підготува­тися до гри. Команда може швидко переглянути незліченні ситуації: кидки, які намагалися зробити баскетболісти; блоковані кидки; асистування; персональні помилки гравців. Advanced Scout може також виявити шаблони в цій статистиці, про які команді невідомо. Програмне забезпечення Advanced Scout уможливлює легкий і обдуманий шлях оброблення інформації. Застосування системи не потребує спеціальної комп’ю­терної підготовки. Шаблони елементів гри, які виявлені в процесі аналізу, поєднуються з відеозображенням гри. Команди можуть дивитися кліпи, які їх цікавлять.

8. Система бізнесової інформації(Business Intelligence) FedEx

СППР FedEx (скорочено від Federal Express), що базується в Memphis, Tenn., дає змогу оглядати можливості ділових повідомлень з глобальної бази 700 кінцевих користувачів. FedEx містить централізоване, інтегроване відкрите сховище даних та забезпечує оснований на Web доступ у реальному режимі часу до фінансової і логістичної інформації, необхідної для планування і прийняття рішень. Дані зберігаються в базі даних Oracle, а аналітичні запити виконуються за допомогою окремого сервера засобами OLAP. Найбільший доступ забезпечується системами корпоративних Інтранет, поєднаними з деякими стандартними засо­бами клієнта/сервера, використовуючи електронні таблиці Excel.

9. Сппр ShopKo

1997 року розроблена система ShopKo — «Сховище даних щодо товарів». ShopKo зберігає дані про 200 000 наявних одиниць товарів. У результаті маємо великі масиви даних. Кожного дня збирається і зберігається у сховищі даних статистика щодо збуту по кожному наявному елементу, яка завжди напоготові. Це центральне сховище даних використовується під час аналізу запитів і прийняття рішень. Головна стратегія розроблення інструментального засобу цієї СППР полягала в тому, щоб дати змогу користувачам ShopKo робити запити до загального бізнесового сховища для виявлення й аналізу ділових можливостей і особливих ситуацій. Завдяки цій стратегії є можливість здійснювати раціональні переміщення товарів у потрібний час і в необхідне місце, ураховуючи поточні запити про зміни залежно від сезону, тенденції тощо. Важливою метою цього проекту було: удосконалення аналізу збуту, створення раціональних рівнів запасів, визначення напрямів ринкової діяльності й підвищення рекламної ефективності. Ця система розширила можливості СППР стосовно доступу до пунктів зберігання товарів за допомогою використання Web-базованої СППР.

Контрольні запитання.

ШТУЧНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ (ШНМ)

БІОЛОГІЧНИЙ НЕЙРОН

ШТУЧНИЙ НЕЙРОН

Базовий модуль ШНМ штучний нейрон моделює чотири основні функції природного нейрона. Вхідні сигнали x_n зважені ваговими коефіцієнтами з'єднання w_n додаються, проходять через передатну функцію, генерують результат і виводяться. Модифіко-вані входи передаються на суматор (сумування або знаходження середнього, найбільшого, наймен-шого, OR, AND). Інколи функція сумування ускладнюється додаван-ням функції активації, яка дозволяє суматору оперувати в часі.

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

1. Сутність та призначення систем підтримки прийняття рішень

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

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

1. Класифікація на основі інструментального підходу

2. Класифікація за ступенем залежності ОПР у процесі прийняття рішень

3. Класифікація за часовим горизонтом

4. Інституційні СППР та СППР на даний випадок

Характеристика

1. Моделі в аспекті інформаційного підходу

2. Модель, основана на знаннях

3. Модель єрархії управління

4. Моделі, орієнтовані на особистість ОПР

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

1.4. 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

Література.

1. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. –К.: КМ Академія, 2002. –365с.

2. Ходаков В.Є., Пилипенко М.В., Соколова Н.А. Вступ до комп’ютерних наук. –К.: Центр навчальної літератури, 2005. –496с.

3. Стефанюк В.Л. Некоторые аспекты теории экспертных систем// Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1987. №2. С. 85-91.

4. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика. М.: Наука, 1986.

5. Искусственный интеллект: Справочник. В 3-х томах. М.: Радио и связь, 1990.

Тема: Архітектура систем підтримки прийняття рішень та компоненти користувацького інтерфейсу.

Мета: Ознайомлення з архітектурою систем підтримки прийняття рішень, призначенням та загальними ознаками користувацького інтерфейсу, роллю знань у користувацькому інтерфейсі, факторами, що впливають на успішне проектування користувацького інтерфейсу.

Перелік питань, що вивчаються.

ШТУЧНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ (ШНМ)

БІОЛОГІЧНИЙ НЕЙРОН

ШТУЧНИЙ НЕЙРОН

Базовий модуль ШНМ штучний нейрон моделює чотири основні функції природного нейрона. Вхідні сигнали x_n зважені ваговими коефіцієнтами з'єднання w_n додаються, проходять через передатну функцію, генерують результат і виводяться. Модифіко-вані входи передаються на суматор (сумування або знаходження середнього, найбільшого, наймен-шого, OR, AND). Інколи функція сумування ускладнюється додаван-ням функції активації, яка дозволяє суматору оперувати в часі.

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

1. Сутність та призначення систем підтримки прийняття рішень

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

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

1. Класифікація на основі інструментального підходу

2. Класифікація за ступенем залежності ОПР у процесі прийняття рішень

3. Класифікація за часовим горизонтом

4. Інституційні СППР та СППР на даний випадок

Характеристика

1. Моделі в аспекті інформаційного підходу

2. Модель, основана на знаннях

3. Модель єрархії управління

4. Моделі, орієнтовані на особистість ОПР

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

1.4. 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