43. Применение интеллектуальных технологий в экономических системах.

Применение ЭС. Экспертные системы – это прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта. Причиной повышенного интереса, который экспертные системы вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность их применения для решения задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется такой предметной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или, по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.

Основные типы задач, решаемых с помощью ЭС: 1) интерпретация, определение смыслового содержания входных данных; 2) предсказание последствий наблюдаемых ситуаций; 3) диагностика неисправностей (заболеваний) по симптомам; 4) конструирование объекта с заданными свойствами при соблюдении установленных ограничений; 5) планирование последовательности действий, приводящих к желаемому состоянию объекта; 6) слежение (наблюдение) за изменяющимся состоянием объекта и сравнение его параметров с установленными или желаемыми; 7) управление объектом с целью достижения желаемого поведения; 8) поиск неисправностей; 9) обучение.

В экономических информационных системах с помощью ЭС возможно решение следующих задач:

1. Анализ финансового состояния предприятия. 2.Оценка кредитоспособности предприятия. 3.Планирование финансовых ресурсов предприятия. 4. Формирование портфеля инвестиций. 5.Страхование коммерческих кредитов. 6.Выбор стратегии производства. 7.Оценка конкурентоспособности продукции.8.Выбор стратегии ценообразования. 9.Выбор поставщика продукции. 10.Подбор кадров.

44. Экспертные системы.

Экспертная система - это система искусственного интеллекта, построенная на основе глубоких специальных знаний о некоторой предметной области (полученных от экспертов-специалистов этой области). Экспертные системы – один из немногих видов систем искусственного интеллекта, которые получили широкое распространение, и нашли практическое применение. Особенности экспертных систем:

1)компетентность – в конкретной предметной области экспертная система должна достигать того же уровня, что и специалисты-люди; при этом она должна пользоваться теми же эвристическими приемами, также глубоко и широко отражать предметную область; 2)символьные рассуждения – знания, на которых основана экспертная система, представляют в символьном виде понятия реального мира, рассуждения также происходят в виде преобразовании символьных наборов; 3)глубина – экспертиза должна решать серьезные, нетривиальные задачи, отличающиеся сложностью знаний, которые экспертная система использует, или обилием информации; это не позволяет использовать полный перебор вариантов как метод решения задачи и заставляет прибегать к эвристическим, творческим, неформальным методам; 4)самосознание – экспертная система должна включать в себя механизм объяснения того, каким образом она приходит к решению задачи.

Можно выделить следующие основные классы задач, решаемых экспертными системами: 1)диагностика 2)прогнозирование 3)управление 4)проектирование

В самом общем случае для того, чтобы построить экспертную систему, мы должны разработать механизмы выполнения следующих функций системы: 1) решение задач с использованием знаний о конкретной предметной области - возможно, при этом возникнет необходимость иметь дело с неопределенностью; 2) взаимодействие с пользователем, включая объяснение намерений и решений системы во время и после окончания процесса решения задачи.