Статья II.Новые технологии

Из-за описанных выше недостатков традиционных методик последние 10 лет идет развитие аналитических систем нового типа. В их основе – технологии искусственного интеллекта, имитирующие природные процессы, такие как деятельность нейронов мозга или процесс естественного отбора.

Наиболее популярными и проверенными из этих технологий являются нейронные сети и генетические алгоритмы. Первые коммерческие реализации на их основе появились в 80-х гг. и получили широкое распространение в развитых странах.

Нейронные сети в каком-то смысле являются имитациями мозга, поэтому с их помощью успешно решаются разнообразные «нечеткие» задачи – распознавание образов, речи, рукописного текста, выявление закономерностей, классификация, прогнозирование. В таких задачах, где традиционные технологии бессильны, нейронные сети выступают как единственная эффективная методика решения. Генетические алгоритмы – это специальная технология для поиска оптимальный решений, которая успешно применяется в различных областях науки и бизнеса. В таких алгоритмах используется идея естественного отбора среди живых организмов в природе, поэтому они называются генетическими. Генетические алгоритмы часто применяются совместно с нейронными сетями, позволяя создавать предельно гибкие, быстрые и эффективные инструменты анализа данных.

Список литературы

1. Информатика. Учебник, под ред Макаровой Н.В. М.: Финансы статистика, 1998, 768 с, ил.

2. Научные основы организации управления и построения АСУ / Под ред. В. Л. Бройдо, В. С. Крылова. -М.: Высшая школа, 1990

3. Пономарева К.В., Кузьмин Л.Г. Информационное обеспечение АСУ. - М.: Высшая школа, 1991.

4. Суханов А.П. Информация и прогресс. -Новосибирск: Наука, 1988.

5. Чарльз Рабин. Эффективная работа с Microsoft Word.- СПб: Питер, 2000.- 725с.

6. Справочная система Microsoft Office.

7. «Компьютерная газета» статья Сергея и Марины Бондаренко, http://www.3domen.com

8. Леонтьев В.П. Персональный компьютер. Карманный справочник. –М.: ОЛМА-ПРЕСС, 2004. -928.: ил.