- •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
- •2. Моделі аналізу рішень
- •1.3. Орієнтовні фінансові звіти (баланси)
- •1.4. Аналіз на основі розрахунку коефіцієнтів за даними звітності
- •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
4. Характеристика сучасних сппр
Сучасним комп’ютерним системам підтримки прийняття рі-шень притаманні такі риси та властивості:
СППР надає керівникові допомогу в процесі прийняття рішень і забезпечує підтримку в усьому діапазоні контекстів структурованих, напівструктурованих і неструктурованих завдань. Розум людини та інформація, що генерується комп’ютером, становлять одне ціле для прийняття рішень.
СППР підтримує і посилює (але не замінює і не відміняє) міркування та оцінки керівника. Контроль лишається за людиною. Користувач «почуває себе комфортно», використовуючи систему, завдяки зручному інтерфейсу, і не боїться працювати з нею.
СППР підвищує, головно, ефективність прийнятих рішень (а не лише продуктивність ОПР). На відміну від адміністративних інформаційних систем, в яких акцент робиться на максимальній продуктивності аналітичного процесу, у СППР значно вагомішою є ефективність процесу прийняття рішень та самих рішень.
СППР інтегрує моделі та аналітичні методи зі стандартним доступом до даних і вибіркою даних. Для надання допомоги у прийнятті рішень активізуються одна чи кілька моделей (математичних, статистичних, імітаційних, кількісних, якісних або комбінованих). Зміст баз та сховищ даних охоплює історію поточних і попередніх операцій (сильна сторона типової АIС), а також інформацію внутрішнього характеру та інформацію про середовище.
СППР проста у використанні навіть для осіб, які не набули значного досвіду спілкування з ЕОМ. Системи є «дружніми» для користувачів, не потребують практично ніяких глибоких знань з обчислювальної техніки і забезпечують просте пересування системою, діалогову документацію, умонтовані засоби навчання та інші атрибути програмних інтерфейсних систем.
СППР побудована за принципом інтерактивного розв’язування завдань. Користувач має змогу підтримувати діалог із СППР у безперервному режимі, а не обмежуватися введенням окремих команд з наступним очікуванням результатів.
СППР зорієнтована на гнучкість та адаптивність для пристосування до змін у середовищі чи в підходах до розв’язування задач, які обирає користувач. Керівник має пристосуватися до змінюваних умов сам і відповідно підготувати систему. Еволюція та адаптація системи мають бути поєднані з її життєвим циклом.
СППР не мусить нав’язувати користувачеві певного процесу прийняття рішень. Користувач повинен мати низку можливостей, щоб обирати їх у формі та послідовності, які відповідають стилю його пізнавальної діяльності — стилю «уявлюваних моделей».
Ця традиційна характеристика систем підтримки прийняття рішень останнім часом доповнилася новими можливостями за рахунок «інтелектуалізації», зокрема:
СППР включає модуль знань, який описує деякі аспекти світогляду творців рішень, описує, як завершити різні завдання, зазначає, які висновки мають силу за різних обставин тощо.
СППР має здатність набувати й підтримувати дискриптивні знання (ведення записів, реєстрацію) і також інші види знань (зберігання процедур, правил тощо).
СППР має здатність подавати знання на даний випадок (ad an hoc) у різний спосіб, а також у стандартизованих звітах.
СППР здатна вибрати будь-яку бажану частину збережених знань для презентації або отримання нового знання засобами розпізнавання і/або розв’язування проблем.
