Признаки и отличительные черты интеллектуальных информационных систем, их классификация и использование при разработке экономических и управленческих решений. Определение, назначение и области применения экспертных систем. Использование нейронных сетей.
Аннотация к работе
м семантического слоя, который ставит каждому бизнес-термину в соответствие способ получения данных. В основе организации данных OLAP лежит понятие гиперкуба или многомерного куба данных, в ячейках которого хранятся анализируемые (числовые) данные, например объемы продаж. В простейшем случае двумерного куба мы получаем таблицу, показывающую значения уровней продаж по товарам и месяцам. В этом случае в ячейке будет несколько значений; введение иерархии в пределах одного измерения - общее понятие ВРЕМЯ естественным образом связано с иерархией значений: год состоит из кварталов, квартал из месяцев и т.д. Благодаря многомерной модели данных пользователям очень легко формулировать сложные запросы, размещать данные в отчете, переходить от сводной информации к детальной или фильтровать данные, выделяя осмысленные подмножества. Например, в типичном кубе с информацией о продажах в качестве измерений выступали бы «Время», «География», «Продукт», «Канал», «Организация» и «Сценарий» (по бюджету и фактически). В рамках каждого измерения модели данных OLAP могут быть организованы в виде иерархии, представляющей различные уровни их детализации. В зависимости от ответа на вопрос, существует ли гиперкуб как отдельная физическая структура или лишь как виртуальная модель данных, различают системы MOLAP (Multidimensional OLAP) и ROLAP (Relational OLAP). Позднее другие производители обнаружили, что применение определенных структур базы данных (схемы «звезда» и «снежинка»), индексации и хранения агрегатов позволяет использовать для OLAP реляционные системы управления базами данных. Классификация ИИС. Это относится прежде всего к многомерной организации данных в хранилищах данных, организации естественно-языкового интерфейса на ограниченном фрагменте языка, реализации сценариев «что если». Системы поддержки принятия решений - квазиинтеллектуальные системы, поскольку они призваны автоматизировать не сам процесс оценки предпочтительности гипотез или выбора варианта решения, а только готовят аналитические обобщенные данные для окончательного выбора решения специалистом-менеджером. Это относится к организации хранения и обработки больших объемов данных в виде многомерных кубов с учетом семантических взаимосвязей На начальных стадиях разработки методов искусственного интеллекта создание экспертных систем (ЭС), предназначенных для оценки предпочтительности гипотез на основе наблюдаемых данных, и документальных информационно-поисковых систем (ИПС) и систем управления базами данных (СУБД) шло параллельными путями, затем произошло объединение ИПС как компоненты полнотекстового поиска и реляционных СУБД. Затем стало ясно, что принципы логического вывода и баз знаний применимы к широкому кругу задач, экспертные системы стали использовать базы данных и оформляться как программные продукты, имеющие развитые средства ввода-вывода данных, хранения и ведения баз знаний, прикладные задачи и такую новую генерацию систем стали называть интеллектуальные информационные системы. Мы выберем в качестве оснований классификации следующие: предметная область в экономике, степень автономности от корпоративной ИС или базы данных, по способу и оперативности взаимодействия с объектом, адаптивности, модели знаний. По адаптивности различаются обучаемые ИИС типа нейронных сетей, т.е. системы, параметры, а возможно структура которых могут изменяться в процессе обучения или самообучения, и ИИС, параметры которых изменяются администратором базы знаний. Разработчики: Финансовая группа Нью-Йоркского университета. Основой деятельности менеджера-пользователя ИС должен быть процесс обнаружения, описания и разрешения проблемных ситуаций (ПС). Лицо, принимающее решение (ЛПР) - это субъект решения, т.е. руководитель или менеджер, наделенный надлежащими полномочиями и несущий ответственность за последствия принятого им и реализованного решения.