Применение экспертных систем и информационных технологий поддержки принятия решений. Лекция № 9

Содержание

Слайд 2

Характеристика, назначение, структура, классификация и области применения экспертных систем.
Преимущества и недостатки использования

Характеристика, назначение, структура, классификация и области применения экспертных систем. Преимущества и недостатки
ЭС.
Примеры экспертных систем.
Назначение информационной технологии ППР.
4.1. Роль СППР в информационной системе управления.
4.2. Структура и основные характеристики ИСУ.
5. Принятие решений в СППР.
6. Основные компоненты информационной технологии и эксплуатационные требования к СППР.

Учебные вопросы

Слайд 3

Литература

Литература

Слайд 4

ВВЕДЕНИЕ

Исследования в области искусственного интеллекта изначально были сосредоточены не на универсальных алгоритмах

ВВЕДЕНИЕ Исследования в области искусственного интеллекта изначально были сосредоточены не на универсальных
решения задач, а на общих методах и приемах программирования, пригодных для создания специализированных программ. Разрабатывались методы представления задачи – способы формулирования проблемы таким образом, чтобы ее можно было легко решить, и методы поиска – эффективные алгоритмы управления ходом решения задачи. Значительного продвижения вперед в данной области удалось достигнуть в 70-х годах, когда специалисты начали понимать, что эффективность программы при решении задач зависит не только от формализмов и алгоритмов вывода решения, которые она использует, но в первую очередь от знаний, которые в нее заложены.
Новая концепция построения интеллектуальных систем привела к развитию специализированных программ со сходной архитектурой, каждая из которых предназначена для решения задач в некоторой узкой предметной области. Эти программы получили название экспертные системы (ЭС).
.

Слайд 5

1. 1. Характеристика, назначение, структура, классификация и области применения ЭС

Экспертная система - информационная

1. 1. Характеристика, назначение, структура, классификация и области применения ЭС Экспертная система
технология, основанная на использовании искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект - это компьютерная система, являющаяся искусственным подобием человеческого разума, предназначенная для решения сложных задач и моделирования мыслительных способностей человека.
Экспертные системы (ЭС) - это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультирования менее квалифицированных пользователей.
Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:
• поверхностные - знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;
• глубинные - абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области.

Слайд 6

Кроме того, знания можно разделить на процедурные и декларативные.
Сегодня знания приобрели

Кроме того, знания можно разделить на процедурные и декларативные. Сегодня знания приобрели
чисто декларативную форму, т е. знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных неспециалистам.
Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:
• продукционные;
• семантические сети;
• фреймы.
Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: “Если (условие), то (действие)”.

Слайд 7

Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги

Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги
- отношения между ними. Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения - это связи типа: “это” (“is”), “имеет частью” (“has part”), “принадлежит”, “любит”. Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:
• класс - элемент класса;
• свойство - значение;
• пример элемента класса.
Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу.

Слайд 8

Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. Фреймом называется также и формализованная

Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. Фреймом называется также и формализованная
модель для отображения образа.
Структуру фрейма можно представить так:
ИМЯ ФРЕЙМА:
(имя 1-го слота: значение 1-го слота),
(имя 2-го слота: значение 2-го слота),
……………………………………………..
(имя N-ro слота: значение N-ro слота).
Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.
Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Language) и другие позволяют эффективно строить промышленные экспертные системы. Широко известны такие фреймоориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС.

Слайд 9

Коллективные знания

Личные знания

Рис. 1. Предметная область, непригодная для создания ЭС

Коллективные знания

Личные знания

Рис.

Коллективные знания Личные знания Рис. 1. Предметная область, непригодная для создания ЭС
2. Предметная область, пригодная для создания ЭС

Современные ЭС широко используются для тиражирования опыта знаний ведущих специалистов практически во всех сферах экономики. Традиционно знания существуют в двух видах - коллективный опыт и личный опыт.

Если большая часть знаний в предметной области представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), это предметная область не нуждается в ЭС (рис. 1).

Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня (экспертов), если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область скорее всего нуждается в ЭС (рис. 2).

Слайд 10

Структура экспертных систем

Структура экспертных систем

Слайд 11

База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой

База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой
в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином используемым в информационных системах и системах управление базами данных для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.
База знаний в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область, (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.
Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из базы знаний, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения экспертной системы знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

Слайд 12

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не
получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.
Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.
В разработки ЭС участвуют представители следующих специальностей:
• эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;
• инженер по знаниям - специалист по разработке экспертной системы (используемые им технологию, методы называют технологией (методами) инженерии знаний);
• программист по разработке инструментальных средств, предназначенных для ускорения разработки ЭС.

Слайд 13

ЭС работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения

ЭС работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения
задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).
В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт.
В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения.
В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из баз знаний формирует решение задачи. В отличие от традиционных программ ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее.

Слайд 14

3. Классификация и области применения ЭС

По назначению

По связям с внешней средой/ реальным

3. Классификация и области применения ЭС По назначению По связям с внешней
временем

По типу ЭВМ

По типу исполь-зования/ интеграции

По сложности решаемой задачи

По стадии создания

ЭС общего назначения

Специализированные ЭС

Проблемно-ориентированные

Предметно-ориентированные

Мониторинг
Прогнозирование
Планирование
Обучение
Проектирование
Интерпретация данных
Диагностика

Слайд 15

Классификация ЭС

По назначению

По связям с внешней средой/ реальным временем

По типу ЭВМ

По типу

Классификация ЭС По назначению По связям с внешней средой/ реальным временем По
исполь-зования/ интеграции

По сложности решаемой задачи

По стадии создания

Статические

Квазидинамические

Динамические

Слайд 16

Классификация ЭС

По назначению

По связям с внешней средой/ реальным временем

По типу ЭВМ

По типу

Классификация ЭС По назначению По связям с внешней средой/ реальным временем По
исполь-зования/ интеграции

По сложности решаемой задачи

По стадии создания

Супер ЭВМ

Мини-ЭВМ

На символьных процессорах

ПЭВМ

ЭВМ средней производительности

Слайд 17

Классификация ЭС

По назначению

По связям с внешней средой/ реальным временем

По типу ЭВМ

По типу

Классификация ЭС По назначению По связям с внешней средой/ реальным временем По
исполь-зования/ интеграции

По сложности решаемой задачи

По стадии создания

Изолирован-ные/
автономные

ЭС на вх./вых. других систем

Гибридные/
интегрированные

Слайд 18

Классификация ЭС

По назначению

По связям с внешней средой/ реальным временем

По типу ЭВМ

По типу

Классификация ЭС По назначению По связям с внешней средой/ реальным временем По
исполь-зования/ интеграции

По сложности решаемой задачи

По стадии создания

Простые
(до 1000 простых правил)

Средние
(от 1000 до 10000 структурированных правил)

Сложные
(более 10000 структурированных правил)

Слайд 19

Классификация ЭС

По назначению

По связям с внешней средой/ реальным временем

По типу ЭВМ

По типу

Классификация ЭС По назначению По связям с внешней средой/ реальным временем По
исполь-зования/ интеграции

По сложности решаемой задачи

По стадии создания

Исследовательский образец

Демонстрационный образец

Промышленный образец

Коммерческий образец

Слайд 20

Основные компоненты последовательности создания ЭС

Основные компоненты последовательности создания ЭС

Слайд 21

2. Преимущества и недостатки использования ЭС

Преимущества использования ЭС.
Обеспечение согласованных решений.
Обеспечение разумных объяснений.

2. Преимущества и недостатки использования ЭС Преимущества использования ЭС. Обеспечение согласованных решений.

Преодоление ограничения человека.
Легкая адаптация к новым условиям.
Недостатки использования ЭС.
1. Недостатки здравого смысла.
ПРИМЕР. Любой человек сразу же выразит свое недоумение, если его попросят найти номер телефона Аристотеля, но едва ли найдется программа, которая скажет, что древнегреческие философы не пользовались телефонами.
2. Дорогостоящее внедрение и расходы на техническое обслуживание.
3. Трудности в создании правил вывода.
4. Возможность предоставления неправильных решений.

Слайд 22

3. Примеры экспертных систем

1. META-DENDRAL. Система DENDRAL дает возможность установить более вероятную

3. Примеры экспертных систем 1. META-DENDRAL. Система DENDRAL дает возможность установить более
структуру химического соединения согласно экспериментальным данным.
2. MYCEV-EMYCIN-TEIREIAS-PLTF-NEOMYCIN. Ряд медицинских ЭС и разработанные для их построения сервисные программные средства.
3. PROSPECTOR-KAS. Система PROSPECTOR специализированая система для поиска (прогноза) месторождении на основании проведённых анализов в геологии. KAS — система получения знаний для базы знаний PROSPECTOR.
4. CASNET-EXPERT Система CASNET - медицинская ЭС, разработанная с целью диагностики и выдачи рекомендаций по лечению офтальмологических заболеваний. На основе этой системы разработан язык инженерии знаний EXPERT, на основании которого создана серия других медицинских исследовательских систем.
5. HEARSAY-HEARSAY-2-HEARSAY-3-AGE. Первоначальные две системы этого ряда являются развитием ИС определения слитной человеческой речи, слова которой выбираются из установленного словаря.

Слайд 23

ЭС в военном деле

ЭС в военном деле

Слайд 25

4. Назначение информационной технологии ППР

В принятии решений важнейшими областями, в которых компьютер

4. Назначение информационной технологии ППР В принятии решений важнейшими областями, в которых
становится ближайшим помощником человека, являются:
- быстрый доступ к информации, накопленной в компьютере, лица, принимающего решение (ЛПР), или /и в компьютерной сети, к которой подключен;
- осуществление оптимизации или интерактивной имитации, основанных на математических или эвристических моделях;
- нахождение в базах данных принятых ранее решений в ситуациях, подобных исследуемым, для использования ЛПР в подходящий момент;
- использование знаний лучших в своей области специалистов, включенных в базы знаний экспертных систем;
- представление результатов в наиболее подходящей для ЛПР форме.

Слайд 26

СППР - совокупность процедур по обработке данных и суждений, помогающих руководителю в

СППР - совокупность процедур по обработке данных и суждений, помогающих руководителю в
принятии решений, основанная на использовании моделей.
СППР - это интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данные и модели слабоструктуризированных проблем.
СППР - это компьютерная информационная система, используемая для поддержки различных видов деятельности при принятии решений в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматизированную систему, которая полностью выполняет весь процесс решения.
СППР - это системы обработки на ЭВМ информации в целях интерактивной поддержки деятельности руководителя в процессе принятия решений.

Слайд 27

4. Назначение информационной технологии ППР

Система поддержки принятия решений (СППР) - это вид

4. Назначение информационной технологии ППР Система поддержки принятия решений (СППР) - это
компьютерных информационных систем, помогающих управляющему в принятии решений с использованием данных, математических методов и моделей посредством прямого диалога с компьютером.
СППР обычно используют при решении следующих задач:
• определение и анализ тенденций (например, роста или снижения продаж товара);
• измерение ключевых соотношений и слежение за ними (например, издержки производства, рентабельность предприятия);
• анализ конкурентоспособности;
• анализ “что, если” (например, построение нескольких вариантов развития ситуации на рынках сбыта товара).

Слайд 28

Неформализованные задачи для применения СППР

• задачи не могут быть заданы в числовой форме;
• цели

Неформализованные задачи для применения СППР • задачи не могут быть заданы в
не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;
• не существует алгоритмического решения задач;
• алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память).
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 размеренностью пространства решений, т.е. перебор при поиске решений весьма велик;
• динамически изменяющимися данными и знаниями.

Слайд 29

Отличительные особенности СППР:
• возможность сочетания традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных

Отличительные особенности СППР: • возможность сочетания традиционных методов доступа и обработки компьютерных
с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;
• направленность на непрофессионального конечного пользователя ЭВМ посредством использования диалогового режима работы;
• высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.

Слайд 30

4.1. Роль СППР в информационной системе управления (ИСУ)

Самый нижний уровень таких систем

4.1. Роль СППР в информационной системе управления (ИСУ) Самый нижний уровень таких
- это система электронной обработки данных (СОЭД).
СОЭД:
• выполняют необходимые фирме задачи по обработке данных;
• решают только хорошо структурированные задачи;
• выполняют стандартные процедуры обработки данных;
• работают в автоматическом режиме;
• используют детализированные данные в зависимости от времени;
• оказывают минимальную помощь в решении проблем (расчет прибыли и баланс за отчетный период).
В иерархии управленческих решений уровень СОЭД соответствует уровню управленческого контроля, автоматизирующего документооборот в организации.
Основными характеристиками СОЭД являются:
• обработка данных на уровне оперативного контроля;
• эффективная обработка коммерческих операций, проводимых организацией;
• составление расписания и оптимизация работы компьютера;
• интеграция файлов, описывающих смежные задачи;
• составление отчетов для руководства.

Слайд 31

Отличительные особенности СППР

• На втором среднем уровне, соответствующем уровню управленческого контроля, акцент

Отличительные особенности СППР • На втором среднем уровне, соответствующем уровню управленческого контроля,
переносится на процедуры обработки информации, выполняемые информационными системами управления (ИСУ).
В этих системах появляется возможность работы в запросно-ответном режиме за счет появления в их составе систем управления базами данных (СУБД).
ИСУ выдают выходную информацию в виде управленческих отчетов, осуществляющих фильтрацию и агрегирование данных, представляемых в удобном для принятия решения виде.
ИСУ не предназначены для использования в чисто автоматическом режиме. Все решения в них принимает человек. Система может использоваться на любом уровне управления.

Слайд 32

4.2. Структура и основные характеристики ИСУ

Основными характеристиками ИСУ являются:
• подготовка информации, полезной на уровне

4.2. Структура и основные характеристики ИСУ Основными характеристиками ИСУ являются: • подготовка
среднего руководства;
• структурирование (упорядочивание) информационных потоков;
• интеграция (объединение) данных, получаемых от СЭОД по функциональным сферам бизнеса (информационные системы маркетинга, производства и т.д.);
• создание запросно-ответной системы и составление отчетов для руководства (обычно с использованием баз данных).
На третьем уровне управления, соответствующем стратегическому планированию, формируются наиболее важные решения организации. Используемые на этом уровне СППР имеют следующие характеристики:
• подготовка вариантов решений для высшего руководства;
• обеспечение высокой адаптивности к изменениям и высокой скорости ответов на запросы пользователей;
• обеспечение помощи в принятии решений любым индивидуальным управленцем.

Слайд 33

Структура информационной системы управления

ОКРУЖЕНИЕ

ОКРУЖЕНИЕ

Фирма

ЛПР

Программное обеспечение

База данных

Система электронной обработки данных

Информация

Данные

Информация

Данные

Данные

Структура информационной системы управления ОКРУЖЕНИЕ ОКРУЖЕНИЕ Фирма ЛПР Программное обеспечение База данных

Слайд 34

Соответствие данных и системы, используемые для принятия решений в СППР

Степень полезности для

Соответствие данных и системы, используемые для принятия решений в СППР Степень полезности
СППР

Статические и динамические примитивные операционные данные

Произвольные
динамические данные

Динамическая
совокупность
данных
(событие)

Данные полученные с помощью модели

СОЭД

ИСУ

СППР

Слайд 35

Обычно данные для принятия решений обладают следующими свойствами:
• являются обобщенными;
• являются актуальными;
• обрабатываются эвристически;
• доступны не

Обычно данные для принятия решений обладают следующими свойствами: • являются обобщенными; •
всем работникам организации;
• ориентированы на анализ;
• управляются аналитическими запросами;
• поддерживают нужды управления;
• обслуживают сообщество работников управления.
СППР в организации используются в 2-х аспектах: управленческий контроль и оперативно-тактическое планирование.
База данных, используемых для получения указанной информации, должна состоять из двух элементов:
1) данных, накапливаемых на основе оценки операций, производимых фирмой;
2) планов, стандартов, бюджетов и других нормативных документов, определяющих планируемое состояние объекта управления (подразделения фирмы).

Слайд 36

Схема обработки данных на уровне управленческого контроля

База данных

Данные по проведенным операциям

Нормативные документы

Программы

Схема обработки данных на уровне управленческого контроля База данных Данные по проведенным
обработки

Модели планов и бюджета

Доклады об отклоне-ниях

Модели анализа проблемы

Модели принятия решения

Обработка запросов

Распоряжения
Запросы
Проблемы и др.

Новые планы
Бюджеты
Анализ проблем
Ответы
Решения

Слайд 37

Стратегическое планирование включает в себя определение целей компании, ресурсов, используемых для достижения

Стратегическое планирование включает в себя определение целей компании, ресурсов, используемых для достижения
этих целей и политики (стратегии), которая должна привести к достижению поставленных целей.
Для принятия стратегических решений обычно требуется информация, лежащая за пределами деятельности фирмы.
Здесь решаются следующие задачи обработки данных:
• исследование возможностей конкурентов в части расширения их доли рынка;
• исследование текущего и перспективного политического развития стран, интересующих фирму;
• разработка альтернативных стратегий развития фирмы и их ресурсного обеспечения.
Помощь, оказываемая информационными системами при принятии решений на стадии стратегического планирования, намного меньше, чем на более низких стадиях из-за структурированности возникающих там задач.

Слайд 38

Принятие решений распадается на несколько взаимосвязанных фаз (процедур):
1. Изучение проблемы.
2. Сбор

Принятие решений распадается на несколько взаимосвязанных фаз (процедур): 1. Изучение проблемы. 2.
данных.
3. Разработка возможных альтернатив (путей) решения проблемы.
4. Оценка предложенных альтернатив.
5. Выбор решения.
Различают несколько вариантов информационной технологии процесса принятия решений:
индивидуальные информационные системы (ИС);
групповые ИС;
внутрифирменные ИС.

5. Принятие решений в СППР

Слайд 39

Выработка решений в СППР

Данные для СППР

СППР

Пользователь
Интерфейс с пользователем СППР

Сеанс диалога пользователя с

Выработка решений в СППР Данные для СППР СППР Пользователь Интерфейс с пользователем
СППР (ввод данных)

Решение устраивает пользователя?

Выдача решения проблемы пользователя СППР

Анализ полученного решения пользователем

Принятие и реализация решения

ДА

НЕТ

Новые данные

Слайд 40

Структура групповой СППР

Программные приложения

Процессор

Процедуры

Интерфейс пользователя

База данных

ПК 1

База моделей

ПК 2

ПК 3

ПК N

Техническое обеспечение

Структура групповой СППР Программные приложения Процессор Процедуры Интерфейс пользователя База данных ПК
групповой СППР представляет собой сеть компьютеров или терминалов. Каждый участник находится за своим компьютером, имея возможность вести диалог с центральным процессором системы. ПО ГСППР включает в себя базу данных, базу моделей и программы специальных приложений. Оно обеспечивает возможность индивидуальной и групповой работы пользователей, а также ведение групповых процедур принятия решений.

Слайд 41

6. Основные компоненты информационной технологии и эксплуатационные требования к СППР

Система поддержки принятия

6. Основные компоненты информационной технологии и эксплуатационные требования к СППР Система поддержки
решений состоит из следующих блоков:
подсистемы данных, преобразующей данные (Д), необходимые для принятия, в соответствующую базу данных (БД), которая управляется системой управления базой данных (СУБД);
подсистемы моделей (ПМ), управляемой с помощью системы управления базой моделей (СУБМ);
системы управления интерфейсом (СУИ) пользователя с СППР.

Слайд 42

Структура СППР

Подсистема данных

Пользователь

Система управления интерфейсом

СУБД

СУБМ

Подсистема моделей

СППР

Первичные данные получают из внешних источников и

Структура СППР Подсистема данных Пользователь Система управления интерфейсом СУБД СУБМ Подсистема моделей
источников, находящихся внутри фирмы (документооборота фирмы и др.). Эти первичные данные вводятся в базу данных, где они, согласно разработанной структуре БД, фильтруются, сортируются, агрегируются в производные данные и совокупности данных, необходимых для СППР. СУБД позволяет по заданным программам обрабатывать данные, обновлять их, отвечать на запросы пользователя, создавать и изменять структуру таблиц БД.

Слайд 43

1. СППР должны осуществлять помощь в принятии решений и быть особенно эффективными

1. СППР должны осуществлять помощь в принятии решений и быть особенно эффективными
при решении неструктурированных и плохо структурированных задач.
2. СППР должны оказывать помощь в принятии решений менеджерам всех уровней (при координации нескольких уровней управления).
3. СППР должны осуществлять помощь в принятии как индивидуальных, так и коллективных решений.
4. СППР должны осуществлять помощь на всех стадиях процесса принятия решений. Если на стадиях изучения проблемы и сбора данных СППР оказывает лишь дополнительную помощь (главный вклад вносит использование ИСУ), то на всех последующих стадиях (кроме стадии окончательного выбора решения) помощь, оказываемая СППР, должна превалировать.
5. СППР, оказывая помощь при принятии различных решений, не может зависеть ни от одного из них.
6. Использование СППР должно быть легким. Это обеспечивается высокой адаптивностью системы по отношению к виду задач, особенностям организационного окружения и пользователя, а также дружественным интерфейсом.

Эксплуатационные требования к СППР

Слайд 44

Заключение (ЭС)

ЭС не обладают интуицией и общими знаниями о мире, их ход

Заключение (ЭС) ЭС не обладают интуицией и общими знаниями о мире, их
и метод решения проблемы не может выйти за рамки тех знаний, что в них заложены.
ЭС также будут бессильны при решении проблемы в изменяющихся условиях, например, при смене методики решения или появлении нового оборудования. Эксперты могут непосредственно воспринимать весь комплекс входной сенсорной информации, будь то визуальная, звуковая, осязательная или обонятельная. ЭС воспринимает только символы, которыми представлены знания. Поэтому сенсорную информацию необходимо проанализировать и преобразовать в символьную форму, пригодную для машинной обработки.
При преобразовании человеком сенсорной информации неизбежно возникают искажения и потери, но классифицировать весь поток информации на значимое и второстепенное или абсурдное способен только человек.

Слайд 45

Заключение (СППР)

Процесс принятия решения начинается обычно при появлении проблемной ситуации, когда проектируется

Заключение (СППР) Процесс принятия решения начинается обычно при появлении проблемной ситуации, когда
новая система, или когда отклонение от штатного режима функционирования системы не вписывается в допустимые пределы.
В последнее время развивается идея принятия решений на основе слабых сигналов, когда есть лишь отдельные факты, не вписывающиеся в принятую парадигму, но еще не представляющие существенное отклонение, по которым должны быть приняты меры. Слабые сигналы говорят о возможностях, которые еще недостаточно ясны, или о предполагаемых опасностях в будущем.
СППР являются мощным инструментом для выработки альтернативных вариантов действий, анализа последствий их применения и совершенствования навыков руководителя в столь важной области его деятельности как принятие решений.
Имя файла: Применение-экспертных-систем-и-информационных-технологий-поддержки-принятия-решений.-Лекция-№-9.pptx
Количество просмотров: 48
Количество скачиваний: 0