УДК 330.1(075.8)

ББК 65в.6я73

Р69

Подготовлено при содействии Национального Фонда Подго­товки Кадров

Романов В.П.

Р69 Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие / Под ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. — М.: Издательст­во «Экзамен», 2003. — 496 с.

ISBN 5-94692-194-0

В доступной форме и на высоком профессиональном уровне рассмотре­ны основные классы экономических информационных интеллектуальных систем, цели и современные технологии их разработки, общая схема этих систем, роль в информационном обеспечении процесса разработки знаний.

Специальные главы учебного пособия посвящены информационным интеллектуальным системам принятия решений в условиях неопределенности и риска, введению в представление знаний, представлению суждений, пра­вилам вывода, принципам резолюций, представлению знаний в виде фрей­мов.

Особое внимание уделено генетическим адаптивным алгоритмам, агентным системам и нейронным сетям.

Для студентов, преподавателей, аспирантов экономических вузов, специалистов по информатике и компьютерным наукам, интеллектуальным информационным системам.

УДК 330.1.(075.8)

ББК 65в.6я73

Isbn 5-94692-194-0

© Романов В.П., 2003

© Российская Экономическая Академия, 2003

© Издательство «ЭКЗАМЕН», 2003

ОГЛАВЛЕНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ . ………………………5

ГЛАВА 1. Основные классы экономических интеллектуальных информационных систем (ИИС) ………………………10

1. Эволюция информационных систем ………………………10

2. Интеллектуальные информационные системы (ИИС)……………………25

ГЛАВА 2. Цели и современные технологии разработки

интеллектуальных информационных систем (ИИС)……..………………32

1. Технология разработки и реализация управленческого решения…….. ....32

2. Процесс проектирования интеллектуальной информационной системы (ИИС) ………………………45

3. Объектно-ориентированное проектирование (ООП) интеллектуальной инфор­мационной системы ………………………54

ГЛАВА 3. Общая схема интеллектуальной информационной системы ………………………65

3.1. Основные компоненты интеллектуальной информационной системы

(ИИС) ………………………65

2. Конструирование базы знаний ………………………75

3. Техника вывода ………………………80

4. Система естественно-языкового интерфейса (СЕЯИ)…………………….82

5. Технология работы интеллектуальных информационных систем (ИИС)..83

6. Байесовская сеть ………………………85

7. Разработка прототипа системы поддержки решений……………………..89

8. Искусственный интеллект в управлении инвестициями………………….95

ГЛАВА 4. Роль интеллектуальных информационных систем (ИИС)

в информационном обеспечении процесса разработки решений………..99

1. Критерии оценки и отбора оптимального набора стратегий……………..99

2. Модель информационной системы поддержки принятия решений…….110

3. Стоимость и ценность информации ………………………117

4. Стратегии, основанные на теории полезности ………………………124

5. Имплементация и мониторинг стратегий ………………………128

ГЛАВА 5. ИИС принятия решений в условиях неопределенности

и риска ………………………133

1. Методы ситуационного анализам их роль в принятии решения………...133

2. Оценка уровня риска и байесовский подход к ее уточнению…………...136

3. Подход «среднее-дисперсия». Модель Марковитца…………………….142

4. Использование дерева решений с применением формулы Байеса…… 146

5. Распространение уверенности в деревьях ………………………154

ГЛАВА 6. Введение в представление знаний ………………………169

1. Компоненты интеллектуальной информационной системы анализа инвестиций ………………………169

2. Тезаурус как база знаний ………………………178

ГЛАВА 7. Представление суждений, правила вывода, принцип

резолюций ………………………197

7.1. Формальные языки ………………………197

2. Интерпретация выражений языка исчисления предикатов…………….206

3. Логические выводы в формальной системе исчисления предикатов первого по­рядка ……………………..207

4. Логические выводы на основе принципа резолюции…………………..217

5. Немонотонные выводы ……………………..225

7.6. Логика веры и знания ……………………..232

ГЛАВА 8. Представление знаний в виде фреймов…………………...235

8.1. Логики знания и фреймы ……………………..235

ГЛАВА 9. Стратегия вывода с использованием байесовского подхода ……………………..270

1. Обработка свидетельств в условиях неуверенности и нечеткости……270

2. Меры неопределенности в ИИС ……………………..282

3. Модель Шортлифа и Бьюкенена ……………………..293

4. Теория Демпстера—Шейфера ……………………..302

ГЛАВА 10. Машинное обучение ……………………...322

1. Компоненты процесса обучения …………………….. 322

2. Индуктивное обучение ……………………...324

3. Система ID3 ……………………...329

4. Система INDUCE ……………………...330

5. Алгоритм обучения понятиям ……………………...336

6. Неинкрементальное (параллельное) обучение в решетках Галуа…… 337

7. Адаптивная дискретизация непрерывных значений атрибутов……….344

8. Открытие знаний ………………………346

9. Типы закономерностей, выявляемых методами ИАД………………….350

10. Бизнес-приложения методов ИАД ………………………354

11. Классы систем ИАД ………………………359

12. Архитектура систем ИАД ………………………365

13. Применение алгоритмов типа АВО (вычисления оценок)

для построения итерационных алгоритмов поиска ………………………369

14. Алгоритм распознавания типа «Кора» ………………………373

15. Обучение машин распознаванию образов ………………………374

16. Алгоритмы автоматического построения классификаций……………378