- •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
1. Моделі в аспекті інформаційного підходу
В аспекті інформаційного підходу СППР належать до класу інформаційних систем, основне призначення яких полягає в поліпшенні характеру діяльності управлінського персоналу організацій за рахунок застосування засобів інформаційних технологій (саме покращання характеру, а не надання потрібної інформації в необхідний час). У рамках цього підходу було запропоновано дві моделі СППР: концептуальна модель Спрага та модель еволюціонуючої СППР.
Концептуальна модель Спрага зображена на рис.1. Основними її компонентами є: інтерфейс «користувач—система», база даних і база моделей. Інтерфейс «користувач—система» забезпечує зв’язок з кожною із баз. Він включає програмні засоби для керування базою даних (СКБД), та базою моделей (СКБМ), керування генеруванням діалогу і має забезпечувати виконання таких функцій: керувати різноманітними стилями ведення діалогу; змінювати стиль діалогу за бажанням користувача; подавати дані в різних формах і виглядах; надавати гнучку підтримку користувачу.
Рис. 1. Концептуальна модель СППР Спрага
Бази даних СППР містять як кількісну, так і якісну інформацію, що надходить із різних джерел. Засоби створення і ведення бази даних мають надавати такі можливості: об’єднувати різні джерела інформації, використовуючи процедури її «добування»; легко і швидко добавляти й виключати джерела даних; подавати логічну структуру даних у термінах користувача; керувати персональними і неофіційними даними за вимогою користувача; мати цілий ряд функцій керування даними.
База моделей має забезпечувати гнучкість моделювання, зокрема, за рахунок використання готових блоків і підпрограм. Керування моделями дає змогу: каталогізувати та обслуговувати широкий спектр моделей, які підтримують всі рівні управління; легко і швидко створювати нові моделі; зв’язувати моделі з відповідними базами даних.
Модель еволюціонуючої СППР (рис. 2) є подальшим розвитком моделі Спрага. Крім користувацького інтерфейсу, бази даних і бази моделей ця система містить базу текстів і базу правил, завдяки чому розширюються її функціональні можливості. Інформаційна база СППР дає змогу використовувати як менш структуровані (тексти звичайною мовою), так і більш структуровані види інформації (правила подання знань, евристичні процедури).
|
Користувач |
|
|||
|
|
|
|
||
Інтерфейс «користувач — система» |
|||||
База текстів |
База даних |
База моделей |
База правил |
Рис. 2. Модель еволюціонуючої СППР
2. Модель, основана на знаннях
Одним із перспективних напрямів розвитку систем підтримки прийняття рішень є об’єднання технологій підтримки рішень і технології штучного інтелекту. Це питання буде розглянуто окремо, але в контексті класифікації СППР доцільно розглянути модель СППР, яка основана на знаннях.
Елементи штучного інтелекту, зокрема, використання звичайної мови для спілкування з системою, методологія експертних систем, інженерія знань і комп’ютерних мов штучного інтелекту знайшли своє застосування в усіх трьох базових компонентах СППР: у базі даних і СКБД, у базі моделей і СКБМ, у користувацькому інтерфейсі. Але є концепції створення СППР, в яких система знань у СППР є одним із визначальних факторів. Характерною особливістю СППР, основаних на знаннях, є явне виділення нового аспекту підтримки рішень — спроможність «розуміти» проблеми, тобто здатність прийняти запит користувача, зібрати відповідну інформацію і підготувати звіт.
Модель СППР, яка базується на знаннях, зображена на рис. 3. Вона складається з трьох взаємодіючих частин: мовної системи, системи знань і системи оброблення проблем (проблемного процесора).
Рис. 3. модель СППР, основаної на знаннях
Мовна система забезпечує комунікацію між користувачем і усіма компонентами комп’ютерної системи. З її допомогою користувач формулює проблему і керує процесом її розв’язання, використовуючи пропоновані мовною системою синтаксичні й семантичні засоби.
Система знань містить інформацію стосовно проблемної галузі. Типи цих систем відрізняються за характером подання в них даних і використовуваними моделями формалізації знань (єрархічні структури, графи, семантичні мережі, фрейми, системи продукції, обчислення предикатів тощо).
Система оброблення проблем є механізмом, який зв’язує мовну систему і систему знань. Цей проблемний процесор забезпечує збирання інформації, формулювання моделі, її аналіз тощо. Він сприймає описання проблеми, виконане у відповідності з синтаксисом мовної системи, і використовує знання, організовані згідно з прийнятими в системі знань правилами, з метою створення інформації, необхідної для підтримки рішень. Проблемний процесор є динамічним компонентом СППР, відображаючим (моделюючим) поведінку людини, яка розв’язує проблему. Тому він, як мінімум, має бути спроможним інтегрувати інформацію, що надходить від користувача через мовну систему і систему знань, і, використовуючи моделі, перетворювати формулювання проблеми в детальні процедури, виконання яких урешті-решт приводить до відповіді. У складніших випадках проблемний процесор має вміти формувати моделі, необхідні для розв’язання поставленої проблеми.