- •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
Вимоги щодо користувацького інтерфейсу віс
Інтерфейс має бути дружнім Інтерфейс має включати багатократно перевірений графічний інтерфейс Інтерфейс має підтримувати альтернативні пристрої вводу/виводу, такі як миша, сенсорну додаткову клавіатуру, сенсорні екрани тощо Система має бути доступною з кількох машин з різних місць Інтерфейс має бути інтуїтивно зрозумілим Інтерфейс має бути пристосованим до стилю керівництва індивідуального користувача Інтерфейс має містити як функцію ВІС меню допомоги Інтерфейс має включати контекстно-залежне меню |
По-четверте, ВІС має швидко відгукуватися на запит, що, звичайно, потребує певного часу, необхідного системі для його опрацювання. Виконавці — це дуже зайняті особи, що звикли до швидких відповідей від підлеглих. Вони чекають не гіршого і від комп’ютерних систем. Крім того, ВІС мають забезпечувати швидку реакцію користувачів на ідеї, згенеровані в самій системі. ВІС мусить забезпечувати легкі комунікаційні можливості та здатність генерувати звіти, що дасть змогу реагувати на надану користувачем інформацію.
Контрольні запитання.
ШТУЧНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ (ШНМ)
БІОЛОГІЧНИЙ НЕЙРОН
ШТУЧНИЙ НЕЙРОН
Базовий модуль ШНМ штучний нейрон моделює чотири основні функції природного нейрона. Вхідні сигнали xn зважені ваговими коефіцієнтами з'єднання wn 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. Емельянов С В., Ларичев О. И. Многокритериальные методы принятия решений. — М.: Знание, 1985. — 32 с.