Применение ЭС в экономике. Понятие система поддержки принятия решений (СППР). Концептуальная модель СППР. Применение СППР в экономике.

Планирование. Планирование системы предназначено для достижения конкретных целей_- для решения задач с большим числом переменных. Экспертная система XCON создана фирмой DEC служит для определения или изменения конфигурации компьютерных систем в соответствии с требованиями покупателей. Фирма DEC на на базе системы XCON разработала более мощную с-му XCEL, кот. оказывает помощь при выборе вычислительных систем с необходимой конфигурацией и является интерактивной. Интерпретация. Интерпретированные системы обладают способностью определить заключения на основе наблюдений. Система PROSPEKTOR – самая известная из интерпретирующих типов. Объединяет знания 9 методов экспертизы. Исп-ся в обнаружениях залежей полезных ископаемых. Система HASP/SIAP: опеределяет местоположение и типы судов по данным акустических систем слежения. Обучение. Все системы этого типа основаны на знаниях, БЗ изменяются в соответствии с поведением объекта. Наиболее известная с-ма EVRISCO, которая использует простые эвристики. Большинство систем знаний позволяют выполнять диагностику и планирование, а также способности обучаещегося по конкретной дисциплине.В 1970 годы ряд компаний начали развивать ИС, которые отличались от традиционных (MIS). Эти системы были меньшими интерактивными и имели цель – помочь пользователю смоделировать неструктурируемую проблему. В 80 гг. их назвали системами поддержки принятия решения (СППР)-(DSS). СППР- это компьютерные системы, почти всегда интерактивны, разработаны, чтобы помочь менеджерам или руководителям в принятии решений управления, объединяя данные и сложные аналитические модели в удобное программное обеспечение, которое может поодежать слабо структурированные и неструктурированные принятия решения.DSS включает в себя данные и модели, чтобы помочь пользователю принять решение по проблеме. Данные часто извлекаются из системы диалоговой обработки запроса или из БД. СППР требует 3 первичных компонентов: 1. Управление данными2. Обработка данных3. Управление диалогом для облегчения доступа пользователя СППР Принятие решений включает 4 стадии: 1) Распознавание2) Проект3) Выбор4) РеализацияОни предназначены, чтобы помогать проектировать, оценивать альтернативы и контролировать процесс реализации. Их используют, чтобы предсказать пригодность фондов для инвестиций, чтобы начать свои новые проекты с подсчетом потраченных денег.Применение СППР в экономике Телекоммуникации: используют для подготовки и принятия комплекса решений, направленных на сохранение своих клиентов и минимизацию их оттока в другие компании. Банковское дело: СППР используют для качественного мониторинга различных аспектов банковской деятельности: обслуживание кредитных карт, займов, инвестиций, начисление %.Выявление случаев мошенничества, оценка риска кредитования, прогнозирование изменений клиентуры помогает определить целенаправленную маркетинговую политику, предоставляя привлекательные наборы услуг той или иной категории клиентов. Страхование: СППР в этом случае называют классическим.

40. Информационная безопасность, безопасная система. Критерии оценки инф. без-ти Инф. без-ть – это состояние защищенности инф. сферы, обеспечивая ее формирование и развитие в интересах граждан, орг-ий, об-ва. Объектами безопасности являются: - личность, ее права т свободы - об-во, его дух. и матер. Ценности - гос-во, его конституционный строй, суверенитет и его тер. Целостность С одной стороны нужно защитить граждан от ненужной информации, с др. стороны – обеспечить право граждан на информацию. Инф. без-ть как составная часть эк. без-ти вкл. в себя: комплексную программу обеспечения без-ти инф. ресурсов п/п эк. обоснованную технол. с-му защиты, обеспечив. Должный уровень защищ-ти, надежности, готовности ИС и без-ть данных Без-ть инф-ии – обеспечение ее конфед-ти, целостности, доступности пользователям. Она достигается ср-ми вычислит. техники от внутр. и внешн. угроз. Угроза-случайные или намеренные действия, выводящие инф-ю из состояния без-ти со стороны окружения и внутренних источников (аппаратная, вирусная, угроза хищения).

39. Средства создания систем ИИ. Перспективы развития ИИ. ИИ - это научно-исследовательское направление создающие модели и соответствующие программные средства, позволяющие с помощью ЭВМ решать задачи творческого, не вычислительного характера, которые в процессе решения требуют обращения к семантике (проблеме смысла). Исследования в области ИИ проводятся в течение 30 лет. Средства создания систем ИИ. Общие требования к современным инструментальным средствам создания систем искусственного интеллекта следующие: Специализация. Переход от разработки инструментальных средств общего назначения к проблемно/предметно специализированным средствам, что обеспечивает сокращение сроков разработки приложений, увеличивает эффективность использования инструментария, упрощает и ускоряет работу эксперта, позволяет повторно использовать информационное и программное обеспечение (объекты, классы, правила, процедуры). Использование языков традиционного программирования и рабочих станций. Переход от систем, основанных на языках искусственного интеллекта (Lisp, Prolog и т.п.), к языкам традиционного программирования (С, С++ и т.п.) упростил "интегрированность" и снизил требования приложений к быстродействию и емкости памяти. Использование рабочих станций вместо ПК резко увеличило круг возможных приложений методов искусственного интеллекта. Интегрированность. Разработаны инструментальные средства искусственного интеллекта, легко интегрирующиеся с другими информационными технологиями и средствами (с CASE, СУБД, контроллерами, концентраторами данных и т.п.). Открытость и переносимость. Разработки ведутся с соблюдением стандартов, обеспечивающих данные характеристики. Архитектура клиент/сервер. Разработка распределенной информационной системы в данной архитектуре позволяет снизить стоимость оборудования, используемого в приложении, децентрализовать приложения, повысить надежность и общую производительность, поскольку сокращается объем информации, пересылаемой между ЭВМ, и каждый модуль приложения выполняется на адекватном оборудовании. Среди специализированных систем, основанных на знаниях, наиболее значимы экспертные системы реального времени, или динамические экспертные системы. Экспертные системы реального времени — одно из главных направлений искусственного интеллекта. Классы задач, решаемых экспертными системами реального времени, таковы: мониторинг в реальном масштабе времени, системы управления верхнего уровня, системы обнаружения неисправностей, диагностика, составление расписаний, планирование, оптимизация, системы - советчики оператора, системы проектирования. Сообщения об уникальных достижениях специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ), суливших невиданные возможности, пропали со страниц научно-популярных изданий много лет назад. Эйфория, связанная с первыми практическими успехами в сфере ИИ, прошла довольно быстро, потому что перейти от исследования экспериментальных компьютерных моделей к решению прикладных задач реального мира оказалось гораздо сложнее, чем предполагалось. На трудности такого перехода обратили внимание специалисты всего мира, и после детального анализа выяснилось, что практически все проблемы связаны с нехваткой ресурсов двух типов: компьютерных (вычислительной мощности, емкости оперативной и внешней памяти) и людских (наукоемкая разработка интеллектуального ПО требует привлечения ведущих специалистов из разных областей знания и организации долгосрочных исследовательских проектов). К сегодняшнему дню ресурсы первого типа вышли (или выйдут в ближайшие пять-десять лет) на уровень, позволяющий системам ИИ решать весьма сложные для человека практические задачи. А вот с ресурсами второго типа ситуация в мире даже ухудшается - именно поэтому достижения в сфере ИИ связываются в основном с небольшим числом ведущих ИИ-центров при крупнейших университетах.

Дата добавления: 2015-10-21