Информационные технологии производственных систем. Герасимов К.В - 13 стр.

     Информационная система финансового управления. Предна-           мы функционирования экспертной системы - имитируют подход к ре-
значена для обеспечения финансовой поддержки производственных         шению проблем со стороны человека; умение объяснять свои действия
процессов на основе увязки производственных, и инвестиционных ре-     в понятной для человека форме; наличие естественною языкового ин-
сурсов на всех этапах жизненного цикла продукции. Реализация функ-    терфейса.
ций обеспечивается технологиями: разработки финансового плана;             В составе экспертных систем используются предметно-
разработки схемы финансирования предприятия; разработки плана         ориентированные и оболочки системы, основанные на представлении
развития предприятия; разработки финансовых документов; разработ-     знаний в виде набора правил и адаптивного подхода, использующего
ки бизнес-планов инвестиционного проекта.                             опыт обучения на примерах. Действия правил могут модифицировать
     Система управления проектами. Предназначена для комплекс-        набор баз знаний.
ной увязки всех участников инвестиционного процесса на основе уни-         Выводы могут быть организованы способами: процессом прямой
фицированного     информационного,    технического,    программно-    цепочки - от закладки предпосылки к проверяемым предложениям
математического обеспечения всех участников проекта с организацией    следствия; процессом обратной цепочки - от спецификации желаемых
обмена информации между ними в автоматизированном режиме. Реа-        следствий к доказательству того, что предпосылки удовлетворяют спе-
лизация функций обеспечивается технологиями: управления предмет-      цифицированным следствиям. Прямая цепочка вывода предусматрива-
ной областью проекта; управления качеством; управления временными     ет решение проблемы, который начинается с начальных данных; при-
ресурсами; управления стоимостью; управления персоналом проекта;      меняют правила вывода к генерации новых знаний до тех пор, пока ли-
управления коммуникациями; управления контрактами; управления         бо один из выводов удовлетворит цель, либо не может быть больше
риском.                                                               сделано других выводов. Применимость правила определяется с по-
                                                                      мощью сопоставления условий, специфицированных в правилах с те-
                   2.3. Интеллектуальные системы                      кущими знаниями, хранимыми в памяти данных. Обратная цепочка
                                                                      вывода предусматривает решение проблемы, который начинается с це-
     Интеллектуальные процессы приобретения, накопления и исполь-     ли, рекурсивно раскрывает каждую недостигнутую цель в наборе про-
зования знаний относятся к системам искусственного интеллекта. Эти    стых подцелей до тех пор, пока будет найдено решение либо все цели
системы имеют характеристики, присущие человеческому интеллекту-      будут расслоены на их компоненты. При нахождении решения подцели
альному поведению, способные синтезировать новые концепции, но-       это решение передастся ее родительской цели. Применимость правила
вые идеи и заключения. К таким системам относятся программные         проверяется при оценке его заключения..
системы, реализующие алгоритмы, для которых не существует фор-             Нейронные системы. В основу построения нейронных систем
мальной модели решения. При этом знание представляет собой не одно    положена модель мыслительной деятельности человеческого мозга.
решение, а спектр решений, между которыми необходимо производить      Подобно живому мозгу нейрокомпьютеры состоят из электронных
выбор на основе не жестко установленных правил и критериев. В зада-   нейросхем, упрощенно моделирующих поведение реальных нейронов.
чах искусственного интеллекта формализуется процесс поиска реше-      Поведение обученного нейрокомпьютера определяется набором весо-
ний и представляет собой слабо структурированное знание.              мых коэффициентов, образующих синоптическую матрицу. Техноло-
     Экспертные системы. Предназначены для накопления знаний          гия создания, обучения и эксплуатации нейронной сети представляет
экспертов в предметной области и использования этих знаний специа-    собой цепь соединений входов и выходов нейронов и включает этапы:
листами с не очень высокой квалификацией решения сложных задач на     формулировка постановки задачи с выделением набора параметров,
высоком уровне. Экспертная система представляет собой компьютер-      характеризующих проблему; подготовка набора обучающих примеров,
ную программу, моделирующую образ мышления человека-эксперта          представляющих собой последовательности, состоящие из наборов
на основе механизмов логического вывода и эвристических методов.      входных параметров, для которых определены верные выходные зна-
Основными характеристиками экспертных систем являются: алгорит-       чения; первоначальная настройка нейронной сети - весомым коэффи-