- Обучение
- Управление
- Ремонт
- Отладка
Классификация Экспертных систем по связи с реальным временем.
- Статические ЭС
- Квазидинамические ЭС
- Динамические ЭС
3.1.Применение экспертных систем в экономике.
Экспертная система
Экспертная система содержит три существенных компонента: базу знаний, процедуру вывода и интерфейс между пользователем и системой. Ядром экспертной системы служит база знаний и процедура вывода. Их следует рассматривать вместе, ибо знания, на основе которых нельзя сделать выводы, не имеют смысла. В экспертных системах обычно проводится работа с небольшой частью знаний человека, ограниченной областью профессиональных знаний. Однако при этом возникает множество вопросов, а именно:
1. Как получить знания от экспертов, понятные программисту?
2. Как представить их в структурированном виде?
3. Как реализовать выбранные виды представления знаний на компьютере?
4. Как обеспечить доступ к знаниям внутри системы?
5. Каким образом модифицировать знания по мере накопления опыта?
Процесс извлечения знаний, которыми обладает эксперт, еще недостаточно разработан. Обычно это происходит различными способами и определяется экспертом и инженером по знаниям. Наиболее популярная методика включает следующие этапы:
1) структурирование предметной области путем построения «простой» модели знаний и извлечение из нее ответов;
2) создание на основе «простой» модели знаний уже работающей модели – прототипа экспертной системы с целью ее усовершенствования;
3) следование циклу «усовершенствования» и «отладки» до тех пор, пока система не станет работать удовлетворительно.
«менеджмент знаний»
Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Например, медицина, юриспруденция, геология, экономика, военное дело. В настоящее время ЭС получили распространение в страховании, банковском деле и других областях. В экономике с помощью ЭС решаются задачи анализа инвестиций, планирования рекламной кампании и прогнозирования рынка. ЭС применимы в тех областях, где качество принятия решений традиционно зависит от уровня экспертизы, и позволяют получать качественные, а не количественные результаты решения задачи. ЭС помогают накапливать опыт, повышать качество принимаемых решений и справиться с потоками информации: они выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует обеспечению эффективной работы и повышению квалификации специалистов.
Основные макроэкономические модели
... при исследовании экономических процессов и управляемости макроэкономическими показателями. Макроэкономические модели и их виды В макроэкономике для анализа процессов и явлений, их прогнозирования используется ... под ред. М.И. Плотницкого. – М.: Новое знание, 2002. – 462с. – (экономическое образование). Зубко Н.М., Зборина И.М., Каллаур А.Н. Макроэкономика : ответы на экзаменационные вопросы. – 3 ...
Преимущества ЭС перед человеком-экспертом состоят в том, что у систем, основанных на знаниях, «нет предубеждений», они не делают поспешных выводов. Эти системы работают последовательно, при этом анализируются все детали и часто выбирается наилучшая альтернатива из всех возможных. Знания, будучи введены в систему, сохраняются в полном объеме. Человек же обладает ограниченными знаниями, и если они долгое время не используются, то забываются и теряются навсегда. Кроме того, системы, основанные на знаниях, «помехоустойчивы»: эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей, в то время как ЭС, не содержащие знания из других областей, по своей природе менее подвержены «шумам».
Современные экспертные системы широко используются для тиражирования опыта и знаний ведущих специалистов практически во всех сферах экономики и с их помощью возможно решение следующих задач:
1. анализ финансового состояния предприятия;
2. оценка кредитоспособности предприятия;
3.планирование финансовых ресурсов предприятия;
4.формирование портфеля инвестиций;
5.страхование коммерческих кредитов;
6.выбор стратегии производства;
7.оценка конкурентоспособности продукции;
8.выбор поставщика продукции;
9.подбор кадров;
10.выбор стратегии маркетинга;
11. кредитование юридических лиц.
4.1.Перспективы применение экспертных систем в экономике.
В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название «экспертные системы» (ЭС).
Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин «инженерия знаний», введенный Е.Фейгенбаумом как «привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов».
Программные средства (ПС), базирующиеся на технологии экспертных систем, или инженерии знаний (в дальнейшем будем использовать их как синонимы), получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит
Принятие оптимальных решений в экономике и менеджменте с применением ...
... экономические, и организационные предпосылки появления интегрированных автоматизированных информационных систем в процессе эволюции информационных технологий. 3. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ Информационные ресурсы и фонды предприятий и организаций информация ...
* технология экспертных систем существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный экономический эффект;
* технология ЭС является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки сложных приложений;
* высокая стоимость сопровождения сложных систем, которая часто в несколько раз превосходит стоимость их разработки; низкий уровень повторной используемости программ и т.п.;
* объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет: обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом; большей «прозрачности» приложения (например, знания хранятся на ограниченном ЕЯ, что не требует комментариев к знаниям, упрощает обучение и сопровождение); лучшей графики; интерфейса и взаимодействия.
По мнению ведущих специалистов, в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение:
* ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг;
* технология ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.
ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач, т.е. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач.
Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:
* ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;
* ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;
* большой размерностью т.е. перебор при поиске решения весьма велик;
- динамически изменяющимися данными и знаниями.
Следует подчеркнуть, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ.
Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).
Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают «прозрачностью», т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.
Информационные технологии в антикризисном управлении
... как числами. Экспертные системы с искусственным интеллектом находят применение в планировании, управлении производством, обслуживании оборудования, т. е. в областях, где решения в области управления не могут полностью основываться на алгоритмах. Заключение Информационные технологии в антикризисном управлении делятся ...
Коммерческие успехи к фирмам-разработчикам систем искусственного интеллекта (СИИ) пришли не сразу. На протяжении 1960 — 1985 гг. успехи ИИ касались в основном исследовательских разработок, которые демонстрировали пригодность СИИ для практического использования. Начиная примерно с 1985 г. (в массовом масштабе с 1988 — 1990 гг.), в первую очередь ЭС, а в последние годы системы, воспринимающие естественный язык (ЕЯ-системы), и нейронные сети (НС) стали активно использоваться в коммерческих приложениях.
Причины, приведшие СИИ к коммерческому успеху, следующие.
Интегрированность. Разработаны инструментальные средства искусственного интеллекта (ИС ИИ), легко интегрирующиеся с другими информационными технологиями и средствами (с CASE, СУБД, контроллерами, концентраторами данных и т.п.).
