Файл: Литература по теме Тема Информационные технологии пользователя Вопрос Информационные технологии электронного офиса.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 25.10.2023

Просмотров: 910

Скачиваний: 8

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.


1)       условие, которое может выполняться или нет;

2)       действие, которое следует произвести, если выполняется условие.

 

Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил.

Интерпретатор – это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний, находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, то выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

Во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки:

     база данных;

     блок расчета;

     блок ввода и корректировки данных.

 

Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.

Программная оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.

 

Примеры экспертных систем в сфере экономики и управления.

В современном обществе при решении задач управления сложными многопараметрическими и сильно связанными системами, объектами, производственными и технологическими процессами приходится сталкиваться с решением неформализуемых либо трудноформализуемых задач. Такие задачи часто возникают в следующих областях: авиация, космос, оборона, промышленность и транспортировка, энергетика, телекоммуникации и связь, административное управление, прогнозирование и мониторинг.

По предметной области наибольшее количество экспертных систем используется в военном деле, геологии, инженерном деле, информатике, математике, медицине, метеорологии, управлении процессами, филологии, химии, электронике, юриспруденции. Наиболее значительными достижениями в этой области стало создание систем, которые ставят диагноз заболевания, предсказывают месторождения полезных ископаемых, помогают в проектировании электронных устройств,
машин и механизмов, решают задачи управления реакторами и другие задачи.

Реализация экспертных систем в экономике на уровне предприятия может происходить по нескольким направлениям, см. таблицу 3.

 

Таблица 3.

 

N

Направление

Назначение ЭС

1.

Оценка кредитоспособности предприятия.

Определение возможности предоставления кредита предприятию со стороны банка для осуществления кредита. Предприятие предоставляет технико-экономическое обоснование проекта, в котором указывается цель, ожидаемая эффективность (коэффициент и срок окупаемости), ресурсное обеспечение. Одновременно предприятие представляет финансовые документы: баланс и отчет о доходах, на основе которого делается заключение о финансовом положении. Банк должен всесторонне проверить ликвидность, доходность, задолженность, оборачиваемость средств предприятия.

2.

Планирование финансовых ресурсов предприятия.

Определение источников финансовых средств развития предприятия в зависимости от стратегических целей и формы предприятия, структуры капитала, состояния товарного, кредитного и фондового рынков. В соответствии с планируемой целью (размер получаемой прибыли) для данной сферы деятельности определяется размер требуемого капитала. С учетом формы распределения доходов и полученных финансовых результатов выявляется возможность рефинансирования полученной прибыли в производство.

3.

Страхование коммерческих кредитов.

Определение условий страхования кредита предприятия страховой компанией (предоставление льгот, страхование на обычных условиях, отказ) и расчет конкретных тарифов в зависимости от принятых условий.

4.

Выбор коммерческого банка.

Подбор банков для финансового обслуживания предприятия в зависимости от его потребностей в проведении кассово-расчетных, кредитных, депозитных, трастовых операций.

5.

Выбор стратегии производства.

Определение стратегии производства некоторого товара в зависимости от этапа жизненного цикла и возможностей предприятия.

6.

Оценка конкурентоспособности продукции.

Оценка уровня конкурентоспособности продукции, которая используется при решении маркетинговых задач.

7.

Выбор поставщика продукции.

Выбор надежного поставщика продукции с учетом требуемого уровня качества, цены, технического обслуживания и условий поставки.

8.

Подбор кадров.

Формирование списка вакантных должностей, на которые может претендовать по своим данным кандидат, обратившийся в отдел кадров предприятия (службу занятости). В частности, этот список может оказаться пустым. Соответствие кандидата вакантной должности (рейтинг) задается с определенным фактором уверенности. Особенности решения задачи связаны с тем, что ЭС настраивается на требования и характеристики кандидата на должность. Так на основе анкетных данных осуществляется расчет рейтинга кандидата на все подходящие должности.


 

Типичными задачами, которые решаются динамическими экспертными системами оперативного управления бизнес-процессами, являются:

     Мониторинг бизнес-процессов и оперативное информирование лиц, принимающих решение, об отклонениях.

     Упреждающая диагностика, прогнозирование отклонений в параметрах операций бизнес-процессов.

     Динамическое распределение ресурсов в соответствии с изменяющейся обстановкой.

     Планирование действий и составление сетевых графиков работ.

     Моделирование последствий принимаемых решений по изменению процессов.

 

Приведём пример использования экспертных систем для службы персонала по подбору, оценке и расстановке кадров, которые рекомендованы для использования в банках, на промышленных предприятиях, в строительных организациях, рекрутинговых фирмах и в организациях других сфер деятельности. Такие ЭС позволяют:

     выполнять компьютерное психофизиологическое обследование и тестирование работников;

     проводить профориентацию, профотбор, прием на работу, сокращение штатов, аттестацию;

     получать рекомендации по наиболее эффективному использованию каждого работника в условиях конкретного предприятия;

     создавать профили профессий и должностей;

     оценивать профпригодность работника, совместимость «команды» и др. функции.

 

Напомним, что экспертная система – это разновидность прикладной программы, которая решает проблемы и делает выводы, объясняя их. Результат её работы заранее неизвестен, поскольку ход алгоритма рассуждений строится в зависимости от постоянно действующего диалога с пользователем, а, следовательно, определяется его ответами. Экспертные системы являются первым этапом в создании искусственного интеллекта. Можно выделить несколько аспектов использования ЭС в управлении персоналом:

1.  Прогнозирование кадрового потенциала фирмы на определенный период времени.

2.  Обучение. Эти системы констатируют и «отлаживают» знания обучающегося человека. В таких системах создана некая модель знаний ученика. Фактические знания ученика сравниваются с существующей моделью и при необходимости исправляются, дополняются, уточняются, т. е. «пробелы» в знаниях заполняются путем постоянного общения ученика с системой. Экспертные системы такого рода могут использоваться в кадровых службах при проведении мероприятий по обучению персонала.


3.  Управление. Системы этого типа можно назвать интегрированными, поскольку они объединяют в себе элементы всех рассмотренных выше систем. Этому типу систем, например, принадлежит задача управления деловой активностью.

 

Экспертные системы можно также разделить на:

     консультационные (или информационные);

     исследовательские;

     управляющие.

 

Консультационные системы могут использоваться в работе государственных служб занятости, кадровых служб фирм и рекрутинговых фирм.

Исследовательские ЭС могут применяться в научных исследованиях для диагностики поведения сложных систем (в том числе человека), прогнозирования, мониторинга и пр.

Управляющие ЭС позволяют принимать обоснованные решения в управлении сложными системами.

В качестве реально действующей отечественной ЭС, предназначенной для решения кадровых вопросов, является интеллектуальная система психологических исследований PSY (состоит из более 6000 правил). Разработана в ВНТК «САЙНТЕКС» (г. Москва).

Система используется руководителями и специалистами кадровых служб при решении задач отбора персонала, анализа межличностных отношений в коллективе, ведении БД по кадрам. В ней хранятся сведения о личностных характеристиках людей, полученных в результате соответствующего тестирования.

В систему включены разнообразные тесты, позволяющие выявить уровень профессиональной квалификации работников, их психофизиологические параметры, а также проследить за динамикой изменения определенных характеристик, чтобы выделить те из них, которые имеют отклонения от общепринятых общественных норм.

В системе имеются также средства статистической обработки информации. Экспертная система PSY используется в некоторых коммерческих структурах и органах государственного управления РФ.

 

Вопрос 4. Нейросетевые технологии.

 

Нейросетевыми технологиями называют комплекс информационных технологий, основанных на применении искусственных нейронных сетей.

Искусственные нейронные сети – это программно- или аппаратно- реализованные системы, построенные по принципу организации и функционирования их биологического аналога – нервной системы человека.

Нервная система человека состоит из нейронов. Все нейроны связаны между собой нервными волокнами, которые передают электрические импульсы.


Нейронные сети – иерархически организованные параллельные соединения адаптивных элементов – нейронов, которые обеспечивают взаимодействие с объектами реального мира так же, как и биологическая нервная система.

К настоящему времени предложено большое количество способов объединения нейронов в нейросеть. Нейроны в сети расположены слоями. Обычно выделяют:

     входной слой – на него подается возбуждающий сигнал;

     выходной слой – с него снимают переработанный сетью сигнал;

     скрытые слои – все остальные слои, они не видны пользователю.

 

Очевидно, что для адекватного решения задачи функционирования сети нужно правильно выбрать значения весов связей между нейронами, т.е. обучить сеть. Процесс обучения состоит в настройке параметров этой сети.

В практике искусственных нейронных сетей сложились два основных метода обучения:

1)       с учителем;

2)       без учителя.

 

При обучении с учителем предполагается, что помимо входных сигналов, известны также и ожидаемые выходные сигналы. Иными словами, нейрон каждый раз получает информацию о том, какой выходной сигнал от него ожидают. При обучении без учителя ожидаемые выходные сигналы неизвестны, подбор весовых коэффициентов осуществляется на основе конкуренции нейронов, либо корреляции обучающих и выходных сигналов.

К основным преимуществам нейронных сетей можно отнести наиболее ценное свойство нейронных сетей: способность обучаться на множестве примеров в тех случаях, когда неизвестны закономерности развития ситуации и какие бы то ни было зависимости между входными и входными данными. С такими ситуациями (а это 80 % задач финансового анализа) не справляются как традиционные математические методы, так и экспертные системы.

Нейронные сети способны успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную и внутренне противоречивую информацию. Для использования методов корреляционного и регрессионного анализов требуется специалист высокой квалификации, однако эксплуатация обученной нейронной сети по силам рядовому пользователю.

Внутренний параллелизм, присущий нейронным сетям, позволяет практически безгранично наращивать мощность любой нейросистемы. Можно начать с простого пакета, потом перейти на профессиональную версию, затем перейти на специализированный компьютер с гарантией полной преемственности всего ранее созданного.