«Ю.Ф.Тельнов Интеллектуальные информационные системы Москва 2004 Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М.: МЭСИ, 2004. –с. © ...»

6. Каковы характеристики интеллектуальности интерфейса ИИС с пользователем?

7. Что понимается под сложностью и слабой формализуемостью решаемой задачи?

8. Что понимается под неопределенностью и динамичностью используемых знаний?

9. На основе чего осуществляется самообучение ИИС?

10. Какие существуют методы самообучения ИИС?

11. Что понимается под управлением знаниями предприятия?

12. Каковы принципы управления знаниями предприятия?

13. Как используются ИИС в управлении знаниями предприятия?

14. Какие задачи решаются в управлении знаниями предприятия?

4.2. Тема 2. Технология создания экспертных систем Цель изучения: Освоить методы организации работ по созданию экспертных систем на различных этапах и взаимодействия в процессе разработки, внедрения и эксплуатации экспертной системы экспертов, инженеров по знаниям, конечных пользователей.

2.1. Этапы проектирования экспертных систем. Раскрывается сущность этапов идентификации, концептуализации, формализации, реализации, тестирования, опытной эксплуатации. Рассматривается роль экспертов (специалистов проблемной области), инженеров по знаниям (разработчиков) и конечных пользователей в процессе создания и эксплуатации экспертных систем. Показываются особенности прототипной технологии разработки, развития и модификации проекта экспертной системы.

2.2. Идентификация проблемной области. Описывается назначение (консультирование, обучение, ассистирование, интеграция знаний), сфера применения (предметная область), способ формирования решения (анализ и синтез), метод решения задач (логический и эвристический вывод, модельно-ориентированный и ориентированный на ограничения), способ учета временного фактора (статический и динамический), вид используемых знаний (детерминированные и с неопределенностью), число используемых источников знаний (однородные и многоагентные). Определяются параметры экспертной системы: цели, подцели, гипотезы, исходные данные. Осуществляется подбор экспертов и инженеров по знаниям, выделяются финансовые, программно-технические ресурсы. Формируется техническое задание и календарный план-график.

2.3. Концептуализация проблемной области. Дается характеристика предметного (фактуального) и проблемного (операционного) видов знаний. Раскрывается определение концептуальной модели проблемной области, как целостного и системного описания структуры проблемного знания. Определяются виды концептуальных моделей: объектная модель (инфологическая модель предметной области); функциональная модель, отражающая зависимости операционного знания; поведенческая модель, отражающая поведение объектов во времени. Рассматриваются виды отношений объектов: классификация (род-вид), агрегация (целое-часть), «цель-средство», «причина-следствие», «аргумент-функция», ассоциация.

Рассматривается представление функционального отношения атрибутов объектов в виде деревьев целей и решений. Даются виды поведенческих моделей: состояний и взаимодействий объектов, активностей в языке унифицированного представления UML.

2.4. Формализация базы знаний. Дается классификация методов представления знаний по признакам объектного/операционного характера знаний, детерминированной обработки/обработки неопределенности, статической/динамической природы используемых знаний. Рассматриваются особенности представления знаний с помощью предикатов первого порядка, продукций, семантических сетей, фреймов и объектов. Показываются способы отображения концептуальных моделей в структуры баз знаний с помощью методов представления знаний. Описываются критерии выбора методов представления знаний.

2.5. Реализация экспертной системы. Описываются инструментальные средства разработки ИИС: языки программирования, языки представления знаний, генераторы, оболочки, средства автоматизации проектирования, проблемно и предметно ориентированные системы. Рассматриваются критерии выбора инструментальных средств: трудоемкость и стоимость разработки, степень соответствия концептуальной модели проблемной области, интеграция с программно-технической средой функционирования информационной системой. Раскрываются методы настройки и программирования механизмов вывода, приобретения и объяснения знаний в зависимости от особенностей классов решаемых задач, типов пользователей и программно-технической среды.

2.6. Тестирование экспертной системы. Описываются критерии точности решаемых задач: точность получаемых результатов, адекватность метода решения задач и структуры базы знаний проблемной области. Рассматриваются методы оценки экспертами точности решения задач экспертной системой. Описывается подбор тестовых примеров из практики и характерных ситуаций. Рассматриваются методы оценки потребительских качеств экспертной системы потенциальными пользователями: времени реакции, удобства интерфейса, средств помощи и объяснения. Дается описание использования инструментальных средств тестирования: трассировки и объяснений, семантических анализаторов, контрольных точек, сбора статистики, реструктуризации.

Изучив данную тему, студент должен:

• знать последовательность работ по созданию экспертной системы и их выполнение различными категориями участников проекта.

• уметь определять требования и ограничения к разрабатываемой экспертной системе, строить концептуальные модели проблемной области на объектном, функциональном и поведенческом уровнях.

• приобрести навыки идентификации и концептуализации проблемной области для различных классов задач.

При изучении темы 2 необходимо:

• читать учебное пособие [1] главу 2 стр. 43-72; учебное пособие [2] главу 3 стр.

37-55, главы 5-7 стр. 78-168, учебное пособие [3] главу 2 стр. 39-58, главу 6 стр. 203-236.

• акцентировать внимание на следующих понятиях: параметризация проблемной области, виды концептуальных моделей проблемной области и их отображение в структуру базы знаний с помощью методов представления знаний, выбор методов представления знаний и инструментальных средств их реализации, критерии и методы тестирования экспертной системы экспертами и конечными пользователями.

Для самооценки темы 2 ответить на вопросы:

1. Дайте определение экспертной системы.

2. В чем заключается назначение экспертной системы?

3. Каковы функциональные возможности экспертной системы?

4. Каковы классы решаемых задач в экспертной системе?

5. Перечислите этапы создания экспертной системы.

6. Назовите состав участников процесса создания экспертной системы.

7. Каковы роли инженера по знаниям, эксперта и пользователя экспертной системы в процессе создания и эксплуатации экспертной системы?

8. В чем заключается сущность прототипной разработки экспертных систем?

9. Какие параметры используются для идентификации проблемной области?

10. Какие существуют способы извлечения знаний 11. Как используются различные виды концептуальных моделей проблемной области 12. Как классифицируются методы представления знаний?

13. Как осуществляется выбор инструментальных средств создания и эксплуатации экспертной системы?

14. Как осуществляется настройка программных средств экспертной системы?

15. Какие существуют методы тестирования и внедрения экспертных систем?

4.3. Тема 3. Создание и использование статических экспертных систем Цель изучения: Освоить методы построения наборов правил, логического и нечеткого вывода, стратегий выбора правил из конфликтных наборов, рейтинговый и классификационный подходы к созданию статических экспертных систем.

3.1. Понятие и структура продукционного набора правил статической экспертной системы. Дается определение продукционного правила и его интерпретаций: «посылка – заключение», «ситуация – действие», «причина – следствие», «аргумент – функция», «средство – цель». Раскрывается структура набора правил: предусловия наборов правил и правил, правила «если – то», постусловия наборов правил и правил. Рассматриваются простые и обобщенные правила. Рассматривается взаимодействие наборов правил. Раскрывается реализация интерфейса с базами данных, электронными таблицами и внешними программами. Дается характеристика инструментальных средств, поддерживающих продукционную модель представления знаний: GURU, ЭКО, ART-Enterprise и др.

3.2. Методы логического вывода и объяснения. Определяется сущность логического дедуктивного вывода на сети альтернативных вариантов решений. Раскрываются методы построения прямой и обратной цепочек аргументации и условия их выбора и применения. Даются методы объяснения логического вывода на основе команд «Как» и «Почему».

3.3. Методы обработки неопределенности знаний. Раскрывается понятие неопределенности знаний и данных, как неполноты, недостоверности, неточности, многозначности, качественности оценок. Рассматривается вывод знаний в условиях неполноты и недостоверности данных – оценка шансов и рисков в ситуационном анализе, обработка условных вероятностей. Определяются особенности нечеткого вывода – качественной интерпретации количественных данных, построения оценочных шкал, расчет рейтингов. Рассматриваются особенности построения функций принадлежности, способы объединения коэффициентов уверенности в процессе нечеткого вывода.

3.4. Стратегии выбора правил. Определяется понятие конфликтного набора правил (миров) и критерии разрешения конфликтного набора правил на основе приоритетов, анализа трудоемкости, достоверности получаемых результатов. Дается понятие порога известности значения переменных. Рассматривается использование метаправил и системных параметров для управления выбором правил из конфликтных наборов.

3.5. Проектирование правил. Раскрывается сущность классификационного подхода (на основе конъюнктивных зависимостей аргументов посылок логического вывода) и рейтингового подхода (на основе дизъюнктивной независимости аргументов посылок логического вывода) к построению правил. Рассматриваются условия выбора подхода к построению правил: число аргументов посылок вывода, теснота их связи, возможность неизвестности в процессе логического вывода. Даются примеры реализации статических экспертных систем в экономическом анализе, маркетинге, проектировании инвестиций.

Изучив данную тему, студент должен:

• знать особенности создания статической экспертной системы на основе продукционной модели представления знаний и применения методов обработки неопределенности.

• уметь строить функциональные модели зависимостей фактов, проектировать правила на основе классификационного и рейтингового подходов и выбирать методы логического и нечеткого вывода, стратегии выбора правил из конфликтных наборов.

• приобрести навыки формализации базы знаний и реализации экспертной системы в среде интегрированного ППП GURU.

При изучении темы 3 необходимо:

• читать учебное пособие [1] параграф 2.4. стр. 54-62, главу 3 стр. 74-95; учебное пособие [2] главы 5- 6 стр. 78-142, главу 8 стр. 169-180, учебное пособие [3] главы 6-7 стр.

203-270.

• акцентировать внимание на следующих понятиях: продукционное правило и его семантическая интерпретация, методы логического и нечеткого вывода, стратегии выбора правил из конфликтных подходов, классификационный и рейтинговый подходы к построению правил.

Для самооценки темы 3 ответить на вопросы:

1. Какие статические зависимости фактов отражают правила?

2. Какова структура набора правил?

3. Как осуществляется взаимодействие наборов правил между собой и с внешними приложениями?

4. Какие существуют методы логического дедуктивного метода вывода знаний?

5. Какие критерии используются для выбора метода логического дедуктивного метода вывода знаний?

6. Что такое неопределенность знаний и какие существуют методы ее обработки?

7. Что такое нечеткая переменная и порог неизвестности?

8. Что такое функция принадлежности и как она формализуется?

9. Какие существуют методы объединения коэффициентов уверенности?

10. Что такое конфликтный набор правил?

11. Какие существуют критерии и стратегии выбора правил из конфликтных наборов правил?

12. Какие существуют подходы к проектированию правил?

13. На основе каких критериев выбираются подходы к проектированию правил?

4.4. Тема 4. Создание и использование динамических экспертных систем Цель изучения: Освоить методы структурирования и обработки динамических объектов на основе правил, реагирующих на события, и механизмов наследования и процедур-методов объектно-ориентированного подхода к представлению знаний.

4.1. Понятие и структура базы знаний динамической экспертной системы. Формализуются требования обработки времени и событий в динамической экспертной системе. Определяется состав базы знаний динамической экспертной системы: классы объектов, связи, простые и обобщенные правила, процедуры, методы, интерфейсные элементы. Раскрывается структура семантической сети классов объектов, присоединение методов, образование иерархии наследования атрибутов и методов. Формализуется структура условных и безусловных простых и обобщенных правил «Если – То». Вводится правило реакции на события «Всякий раз, как…». Раскрывается реализация интерфейса с базами данных, электронными таблицами и внешними программами. Дается характеристика инструментальных средств, поддерживающих динамические экспертные системы: G2, TALARIAN и др.

4.2. Методы обработки динамических объектов. Вводится понятие динамических объектов, отношений, списков. Определяется история значений данных в параметрах, время существования значений данных в переменных. Рассматриваются функции обработки времени: вычисление скорости изменения параметров, скользящих средних, максимальных, минимальных, интегральных значений за период.

4.3. Методы динамического вывода и объяснения. Определяется сущность немонотонного вывода решений на основе реакций на события. Раскрываются методы комбинации прямой и обратной цепочек аргументации, периодического сканирования базы знаний, фокусировки на категориях правил и классах объектов. Рассматриваются методы графического отображения результатов работы динамической экспертной системы для наглядного объяснения пользователю происходящих событий: графики, таблицы, цветовые выделения и анимация объектов на структурных диаграммах.

4.4. Проектирование динамической экспертной системы. Рассматривается выбор методов представления единиц знаний для отображения динамических моделей состояний и взаимодействия объектов из правил управления событиями, процедур и методов классов объектов. Даются примеры реализации динамических экспертных систем в мониторинге бизнес-процессов сбыта, производства и закупок, управления торгами на бирже.

4.5. Проектирование многоагентных систем. Определяются понятия многоагентных систем, реактивных и интеллектуальных агентов. Рассматривается технология «доски объявлений» для реализации многоагентных систем. Рассматриваются классы решаемых задач на основе многоагентных систем: управление рабочими потоками, интеллектуальный поиск в среде ИНТЕРНЕТ.

Изучив данную тему, студент должен:

• знать особенности создания динамической экспертной системы на основе объектно-ориентированного подхода и обобщенных правил реакции на события.

• уметь строить модели динамического поведения объектов с помощью инструментального средства Natural Engineering Workbench и выбирать методы представления знаний для динамических моделей состояний и взаимодействия объектов.

• приобрести навыки формализации базы знаний и реализации динамической экспертной системы в среде интеллектуальной среды управления процессами в реальном масштабе времени G2.

При изучении темы 4 необходимо:

• читать учебное пособие [1] параграф 2.4. стр. 62-66, главу 5 стр. 121-143; учебное пособие [2] главы 5-6 стр. 78-142, главу 9 стр. 184-224, учебное пособие [3] главу 9 стр.

317-356.

• акцентировать внимание на следующих понятиях: класс объектов, присоединенные методы, иерархия наследования атрибутов и методов, обобщенные правила реакции на события, методы сканирования, обработки событий и времени.

Для самооценки темы 4 ответить на вопросы:

1. Что такое динамичность знаний?

2. Какие динамические зависимости фактов отражают правила и классы объектов?

3. Какова структура обобщенного правила, реагирующего на события?

4. Как отображается взаимодействие динамических объектов?

5. Как представляются методы классов объектов?

6. Как реализуется наследование атрибутов и методов классов объектов?

7. Что такое параметр и переменная и как они используются для обработки истории значений за определенный интервал времени?

8. Какие существуют функции обработки временных зависимостей?

9. Какие существуют методы динамического вывода на классах объектов и обобщенных правилах?

10. Какие существуют графические методы представления результатов работы динамической экспертной системы?

11. Какие существуют подходы к проектированию классов объектов и правил?

12. На основе каких критериев выбираются подходы к проектированию классов объектов и правил?

13. Что такое многоагентная системы?

14. Какие роли выполняют реактивные и интеллектуальные агенты?

4.5. Тема 5. Создание и использование самообучающихся Цель изучения: Освоить методы создания и использования самообучающихся интеллектуальных систем в зависимости от классов решаемых задач.

5.1. Самообучающиеся системы. Раскрывается сущность индуктивного и абдуктивного обучения на примерах. Определяется понятие обучающей выборки «с учителем» и «без учителя». Рассматриваются методы извлечения знаний из данных и из текстов. Показывается важность применения самообучающихся систем в управлении знанием предприятия и информационных хранилищах.

5.2. Индуктивный вывод деревьев решений. Определяется классификационное дерево решений. Рассматриваются алгоритмы построения классификационных деревьев решений на основе обучающих выборок. Рассматриваются методы выбора признаков классификации на основе анализа энтропии.

5.3. Нейронные сети. Определяются понятия нейрона и нейронной сети. Рассматриваются виды передаточных функций (функций активации). Раскрываются архитектуры нейронных сетей: входные, скрытые и выходные слои. Даются алгоритмы обучения нейронных сетей на основе обратного распространения ошибок, построения радиальных функций и др.

5.4. Системы, основанные на прецедентах. Определяется понятие прецедента и организации базы знаний прецедентов. Рассматриваются методы индексирования прецедентов. Раскрываются методы поиска прецедентов по запросу, нечеткой интерпретации релевантности и адаптации к конкретной ситуации.

Изучив данную тему, студент должен:

• знать особенности создания самообучающихся интеллектуальных систем на основе обучения на примерах (прецедентах) и извлечения знаний из текстов.

• уметь выбирать алгоритмы обучения на примерах для различных классов самообучающихся систем.

• приобрести навыки работы с системой индуктвного построения деревьев решений ИЛИС и нейронной сетью NeurOn-Line.

При изучении темы 5 необходимо:

• читать учебное пособие [1] параграф 1.4. стр. 27-34, главу 4 стр. 96-120 и приложение 3; учебное пособие [2] параграф 8.4 стр. 181-184.

• акцентировать внимание на следующих понятиях: обучающая выборка, индуктивный вывод, классификационное дерево решений, нейронная сеть, база знаний прецедентов.

Для самооценки темы 5 ответить на вопросы:

1. Что такое самообучающаяся интеллектуальная система?

2. Как извлекаются знания из текстов и из данных?

3. Где используются самообучающиеся системы?

4. Что такое обучающая выборка «с учителем» и «без учителя»?

5. Что представляет собой индуктивный вывод деревьев решения?

6. Какие существуют алгоритмы индуктивного вывода деревьев решений?

7. Какова архитектура нейронной сети?

8. Что представляет собой алгоритм обучения нейронной сети на основе обратного распространения ошибки?

9. Что представляют собой интеллектуальные системы, основанные на прецедентах?

10. Какие существуют методы индексирования, поиска, оценки и адаптации прецедентов?

5. Для проведения итогового контроля необходимо • Изучить вопросы:

1. Понятие экспертной системы 2. Назначение экспертной системы 3. Функциональные возможности экспертной системы 4. Особенности применения экспертной системы 5. Классы решаемых задач в экспертной системе 6. Задачи анализа и синтеза решений 7. Классификация экспертных систем 8. Архитектура экспертной системы 9. Понятие и организация базы знаний 10. Назначение программных средств экспертной системы 11. Классификация программных средств экспертной системы 12. Технология извлечения знаний 13. Этапы создания экспертной системы 14. Состав участников процесса создания экспертной системы 15. Роли инженера по знаниям, эксперта и пользователя экспертной системы 16. Прототипная разработка экспертных систем 17. Применение статических экспертных систем в бизнесе 18. Построение деревьев целей 19. Структура правил статической экспертной системы 20. Методы логического вывода в статических экспертных системах 21. Понятие неопределенности знаний 22. Методы обработки неопределенности данных и знаний 23. Лингвистическая переменная и функция принадлежности 24. Принятие решений в условиях неполноты и недостоверности данных 25. Применение динамических экспертных систем 26. Построение модели поведения объектов 27. Планирование и мониторинг действий в динамичной среде 28. Самообучающиеся системы 29. Индуктивный вывод знаний 30. Применение экспертных систем в менеджменте 31. Экспертные системы экономического анализа 32. Экспертные системы прогнозирования рынка 33. Экспертные системы выбора решений 34. Экспертные системы управления бизнес-процессами 35. Консультирующие экспертные системы 36. Ассистирующие экспертные системы 37. Обучающие экспертные системы 38. Многоагентные (интегрирующие) экспертные системы • Выполнить следующее типовое задание:

Темы лабораторных работ по разработке экспертных систем:

1. Оценка кредитоспособности предприятия 2. Планирование финансовых ресурсов предприятия 3. Формирование портфеля инвестиций 4. Страхование коммерческих рисков 5. Выбор коммерческого банка 6. Выбор стратегии производства 7. Оценка конкурентоспособности продукции 8. Выбор стратегии ценообразования 9. Выбор поставщика продукции 10.Подбор кадров Предложенная тематика лабораторных работ может быть расширена с учетом интересов студентов. Ниже описывается минимальный набор требований к содержанию разрабатываемой экспертной системы, который в зависимости от конкретной постановки задачи может быть детализирован.

1. Оценка кредитоспособности предприятия Назначение ЭС – 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. Учитываются также гарантийные поручительства и застрахованность рисков.

В результате анализа совокупного рейтинга предприятия, рассчитываемого в виде фактора уверенности, а также сравнения возможностей банка с выставленными предприятием условиями кредитования (размер, процентная ставка, срок и др.) банк принимает решений о предоставлении или непредоставлении кредита.

2. Планирование финансовых ресурсов предприятия Назначение ЭС – 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 рефинансироваРуководство по изучению дисциплины ния полученной прибыли в производство. В случае недостаточночти собственных средств в зависимости от состояния финансового рынка определяется возможность получения кредитов, выпуска акций или облигаций и выбирается наиболее оптимальный результат. При этом могут быть выданы рекомендации по изменению формы предприятия.

Для решения задачи используется база данных о финансовых результатах деятельности предприятия и о состоянии финансового рынка.

3. Формирование портфеля инвестиций Назначение ЭС – формирование портфеля инвестиций в соответствии с целями и ограничениями инвестора. В состав портфеля инвестиций могут входить разнотипные ценные бумаги, которые должны соответствовать требуемому уровню доходности и срочности, допустимой степени риска портфеля.

Инвестор сообщает о себе следующие сведения: сумму и цели инвестирования, возраст, социальный статус, семейное положение, общую задолженность.

В качестве целей инвестиций могут быть:

- надежное сбережение капитала;

- получение максимального текущего дохода;

- стабильный рост капитала и др.

Экспертная система должна сопоставить цели инвестора и его состояние, т.е. насколько допустимая степень риска в его положении соответствует достижимости целей. В позитивном случае для инвестора формируется подходящий состав портфеля, в котором задаются процентные соотношения рисковых и безрисковых видов инвестиционных средств. Далее для каждого вида инвестиций из базы данных подбираются конкретные инвестиционные средства, для которых осуществляется расчет совокупного дохода и риска 4. Страхование коммерческих кредитов Назначение ЭС – определение условий страхования кредита предприятия страховой компанией (предоставление льгот, страхование на обычных условиях, отказ) и расчет конкретных тарифов в зависимости от принятых условий.

Риск возврата кредита определяется финансовым состояние предприятиядолжника, для чего анализируется его платежеспособность, устойчивость, рентабельность, обеспеченность собственными средствами.

Уровень тарифной ставки зависит от срочности, размера и условий кредита, возможности предоставления льгот, опыта предшествующего кредитования. Тарифы страхования хранятся в базе данных. Коэффициенты изменения тарифов определяются экспертными правилами.

Тема разработки ЭС может быть модифицирована для других видов страхования:

коммерческих, биржевых, валютных рисков и др.

5. Выбор коммерческого банка Назначение ЭС – подбор банков для финансового обслуживания предприятия в зависимости от его потребностей в проведении кассово-расчетных, кредитных, депозитных, трастовых операций.

В основе построения ЭС лежит экономический анализ деятельности предприятия, который предполагает выявление требований к финансовому обслуживанию предприятия.

Например, характер производственной, сбытовой и закупочной деятельности – требования к срочности и формам денежных платежей; наличие/отсутствие свободных средств – требования к депозитным/кредитным операциям.

По совокупности выявленных требований осуществляется выбор из базы данных списка подходящих банков, которые дополнительно тестируются с точки зрения финансовой надежности и возможности осуществления операций в определенных размерах.

6. Выбор стратегии производства Назначение ЭС – определение стратегии производства некоторого товара в зависимости от этапа жизненного цикла и возможностей предприятия.

Возможными стратегиями производства могут быть интенсивный рост (совершенствование товара, расширение границ рынка, глубокое внедрение на рынок), интеграционный рост (регрессивная, прогрессивная, горизонтальная интеграция), диверсификационный рост (концентрическая, горизонтальная, конгломератная диверсификация).

Этапы жизненного цикла характеризуются темпом роста сбыта, числом потребителей, долей занятого рынка, числом конкурентов, прибыльностью. Возможности предприятия определяются производственным, научно-техническим, финансовым, маркетинговым потенциалом, конкуренто-способностью продукции.

Информация о состоянии рынка (о конкурентах) и показателях сбыта продукции предприятия хранится в базе данных.

7. Оценка конкурентоспособности продукции Назначение ЭС – оценка уровня конкурентоспособности продукции, которая используется при решении маркетинговых задач.

Оценка уровня конкурентоспособности складывается из оценок технических, эксплуатационных, эргономических, надежностных, экономических характеристик, каждая из которых описывается определенной совокупностью параметров. Параметры сопоставляются либо с принятыми стандартами и нормативами, либо с показателями лучших образцов продукции предприятий-конкурентов. Все показатели для сравнения хранятся в базе данных.

В случае нарушения нормативов или отклонений в каких-либо показателях должна быть проведена диагностика причин.

8. Выбор стратегии ценообразования Назначение ЭС – определение стратегии предприятия в ценообразовании на товары в соответствии с целью поведения на рынке, которыми могут быть:

- Обеспечение выживаемости (удержание позиций) на рынке.

- Максимизация прибыли посредством интенсивного роста производства.

- Завоевание лидерства на рынке путем повышения качества товара (обслуживания) или применению гибкой ценовой политики.

В качестве методов ценообразования используются:

- Средние издержки плюс прибыль.

- Установление цены на основе уровня текущих цен.

- Обеспечение целевой прибыли.

- Установление цены на основе значимости товара.

На выбор стратегии ценообразования влияют тип рынка (различные сочетания конкуренции и монополии), эластичность спроса, уровень издержек на предприятии и его положение на рынке и др. Качественные параметры состояния рынка должны быть выведены из базы данных о поведении конкурентов на рынке и состоянии производства и сбыта на предприятии.

9. Выбор поставщика продукции Назначение ЭС – выбор надежного поставщика продукции с учетом требуемого уровня качества, цены, технического обслуживания и условий поставки.

Уровень качества и цены продукции определяются особенностями производственной стратегии, а условия поставки (доставки, оплаты) – особенностями финансового положения предприятия-получателя продукции.

По сформированным требованиям к поставляемой продукции из базы данных отбираются потенциальные поставщики, которые тестируются с позиции финансового положения и оценки репутации поставщика (наличия нарушений условий поставки и рекламаций).

Назначение ЭС – 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. При этом тестируются профессиональные, деловые и психологические качества. Для отобранных должностей осуществляется проверка по базе данных вакансий и удовлетворение требований кандидата.

• Требования к отчету по лабораторной работе Отчет по лабораторной работе должен содержать следующие основные разделы:

1. Идентификация проблемной области.

2. Концептуальная модель проблемной области.

3. Формализация базы знаний.

4. Реализация экспертной системы.

5. Тестирование экспертной системы.

1. Идентификация проблемной области В этом разделе отчета сначала описывается неформальная постановка задачи, в которой обосновывается необходимость разработки экспертной системы и определяются источники получения экономической эффективности.

Далее приводится структурированный отчет параметров проблемной области:

Назначение: консультирование, обучение, ассистирование и т.д.

Сфера применения: уточненная тема лабораторной работы, пользователи Класс решаемых проблем: интерпретация (анализ), диагностика, прогнозирование, проектирование, планирование и т.д.

Критерии эффективности и ограничения: экономические показатели Цель: Имя целевой переменной (предиката) Ожидаемые результаты: гипотезы-список возможных значений цели Подцели (промежуточные цели): список имен переменных Исходные данные (факторы): список имен переменных Особенности решения задач: описание характеристик неопределенности, динамичности решаемых задач, основных эвристик 2. Концептуальная модель проблемной области В отчете приводятся следующие графические модели:

1. Объектная модель (ER – модель, схемы классификации объектов).

2. Функциональная модель (Дерево целей – граф «И – ИЛИ») 3. Поведенческая модель (Таблица «Событие – Поведение – Состояние» – для разработки динамических экспертных систем).

3. Формализация базы знаний Осуществляется выбор методов логического вывода:

1. Прямой или обратной аргументации.

2. Обработки конфликтных наборов правил.

3. Алгоритмов объединения факторов уверенности.

4. Наследования атрибутов.

5. Ввода исходных данных.

4. Реализация экспертной системы Приводится распечатка базы знаний (наборов правил), базы данных (структуры и содержания файлов), текстов процедур.

5. Тестирование экспертной системы Приводятся распечатки прогонов тестовых примеров и объяснений полученных результатов. Число тестовых примеров должно соответствовать всем предполагаемым гипотезам для целевой переменной. Выполняются ручные расчеты факторов уверенности для подтверждения правильности понимания студентов машинных алгоритмов.

1. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике/ 2-изд.

доп. М.: СИНТЕГ, 1999. – 214с.

2. Попов Э.В., Кисель Б.Б., Фоминых И.Б., Шапот М.В. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996 – 320с.

3. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб: Питер, 2000. – 384с.

4. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Тетра Системс, Минск, 1997. – 365с.

5. Тельнов Ю.Ф., Скорова А.А., Андреева Н.В. Проектирование баз знаний. Учебное пособие. – М.: МЭСИ, 1992. – 100с 6. Тельнов Ю.Ф., Диго С.М., Полякова Т.М. Интеллектуальные системы обработки данных. Учебное пособие. – М.: МЭСИ, 1989. – 102с.

7. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. / Пер. с англ.; Под. ред.

Стефанюка В.Л. – М.: Мир, 1989. – 388 с.

1. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике М.:

МЭСИ, 1998. – 187с.

2. Искусственный интеллект. Книга 1. Системы общения и экспертные системы./ Под ред. проф. Э.В.Попова. – М.: Радио и связь, 1990. – 461 с.

3. Искусственный интеллект. Книга 2. Модели и методы / Под ред. проф.

Д.А.Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990. – 304 с.

4. Искусственный интеллект. Книга 3. Программные и аппаратные средства. / Под.

ред. В.Н.Захарова, В.Ф.Хорошевского. – М.: Радио и связь, 1990. – 2320с.

5. Дракин В.И., Попов Э.В., Преображенский А.Е. Общение конечных пользователей с системами обработки данных. – М.: Радио и связь, 1988. – 287 с.

6. Левин Р., Дранг В., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бэйсике./ Пер. с англ. – М.:

Финансы и статистика, 1991. – 239c.

7. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему./ Пер. с англ. – M.: Энергоатомиздат, 1991. – 286с.

8. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованной задачи в диалоге с ЭВМ. – М.: Наука, 1987. – 283 с.

9. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейос-Рот,Д.Уотерман,Д.Ленат;

Пер. с англ. – М.: Мир, 1987. – 441 с.

10. Представление и использование знаний/Пер. с япон.; Под ред. Х.Уэно, М. Исидзука. – М.: Мир, 1989. – 220 c.

11. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных фактов. – М.: Радио и связь, 1989. – 184 с.

12. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ./ Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 320с.

13. Форсайт Р. Экспертные системы: принципы и примеры. – М.: Радио и связь, 1987.

14. Элти Дж.,Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1987. – 191 с.

http://www.raai.botik.ru – Российская ассоциация искусственного интеллекта http://www.sas.com – компания SAS Institute http://www.tern.ru – компания ТЕРН http://www.gensym.com – компания Gensym http://www.argussoft.ru – компания Argussoft http://www.vest.msk.ru – компания «Весть – Метатехнология»

http://www.tora-centre.ru – компания ТОРА Центр http://www.it.ru – компания АйТи http://www.baan.ru – компания БААН Евразия http://www.sap-ag.de – компания SAP AG http://www.sag.de – компания Software AG

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Международный образовательный консорциум Московский государственный университет экономики, АНО «Евразийский открытый институт»

Кафедра Проектирования экономических информационных систем Лабораторный практикум по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»

Тельнов Ю.Ф. Лабораторный практикум по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы» / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М.: МЭСИ, 2004. – 15 с.

© Тельнов Ю.Ф., © Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 1. Требования к отчету по лабораторной работе по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»

2. Темы лабораторных работ по разработке статических экспертных систем

3. Демонстрационный прототип ЭС «Анализ финансового состояния предприятия»

в среде интегрированного ППП GURU

1. Требования к отчету по лабораторной работе по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»

Отчет по лабораторной работе должен содержать следующие основные разделы:

1. Идентификация проблемной области.

2. Концептуальная модель проблемной области.

3. Формализация базы знаний.

4. Реализация экспертной системы.

5. Тестирование экспертной системы.

1. Идентификация проблемной области В этом разделе отчета сначала описывается неформальная постановка задачи, в которой обосновывается необходимость разработки экспертной системы и определяются источники получения экономической эффективности.

Далее приводится структурированный отчет параметров проблемной области:

Назначение: < консультирование, обучение, ассистирование и т.д. > Сфера применения: < уточненная тема лабораторной работы, пользователи > Класс решаемых проблем: < интерпретация (анализ), диагностика, Критерии эффективности и ограничения: < экономические показатели > Цель: < Имя целевой переменной (предиката) > Ожидаемые результаты: < гипотезы – список возможных значений цели > Подцели (промежуточные цели): < список имен переменных > Исходные данные (факторы): < список имен переменных > Особенности решения задач: < описание характеристик неопределенности, 2. Концептуальная модель проблемной области В отчете приводятся следующие графические модели:

1. Объектная модель (ER – модель, схемы классификации объектов).

2. Функциональная модель (Дерево целей – граф «И – ИЛИ») 3. Поведенческая модель (Таблица «Событие – Поведение – Состояние» – для разработки динамических экспертных систем).

3. Формализация базы знаний Осуществляется выбор методов логического вывода:

1. Прямой или обратной аргументации.

2. Обработки конфликтных наборов правил.

3. Алгоритмов объединения факторов уверенности.

4. Наследования атрибутов.

5. Ввода исходных данных.

4. Реализация экспертной системы Приводится распечатка базы знаний (наборов правил), базы данных (структуры и содержания файлов), текстов процедур.

5. Тестирование экспертной системы Приводятся распечатки прогонов тестовых примеров и объяснений полученных результатов. Число тестовых примеров должно соответствовать всем предполагаемым гипотезам для целевой переменной. Выполняются ручные расчеты факторов уверенности для подтверждения правильности понимания студентов машинных алгоритмов.

1. Оценка кредитоспособности предприятия 2. Планирование финансовых ресурсов предприятия 3. Формирование портфеля инвестиций 4. Страхование коммерческих рисков 5. Выбор коммерческого банка 6. Выбор стратегии производства 7. Оценка конкурентоспособности продукции 8. Выбор стратегии ценообразования 9. Выбор поставщика продукции 10.Подбор кадров Предложенная тематика лабораторных работ может быть расширена с учетом интересов студентов. Ниже описывается минимальный набор требований к содержанию разрабатываемой экспертной системы, который в зависимости от конкретной постановки задачи может быть детализирован.

1. Оценка кредитоспособности предприятия Назначение ЭС – 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. Учитываются также гарантийные поручительства и застрахованность рисков.

В результате анализа совокупного рейтинга предприятия, рассчитываемого в виде фактора уверенности, а также сравнения возможностей банка с выставленными предприятием условиями кредитования (размер, процентная ставка, срок и др.) банк принимает решений о предоставлении или непредоставлении кредита.

2. Планирование финансовых ресурсов предприятия Назначение ЭС – 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. В случае недостаточночти собственных средств в зависимости от состояния финансового рынка определяется возможность получения кредитов, выпуска акций или облигаций и выбирается наиболее оптимальный результат. При этом могут быть выданы рекомендации по изменению формы предприятия.

Для решения задачи используется база данных о финансовых результатах деятельности предприятия и о состоянии финансового рынка.

3. Формирование портфеля инвестиций Назначение ЭС – формирование портфеля инвестиций в соответствии с целями и ограничениями инвестора. В состав портфеля инвестиций могут входить разнотипные ценные бумаги, которые должны соответствовать требуемому уровню доходности и срочности, допустимой степени риска портфеля.

Инвестор сообщает о себе следующие сведения: сумму и цели инвестирования, возраст, социальный статус, семейное положение, общую задолженность.

В качестве целей инвестиций могут быть:

- надежное сбережение капитала;

- получение максимального текущего дохода;

- стабильный рост капитала и др.

Экспертная система должна сопоставить цели инвестора и его состояние, т.е. насколько допустимая степень риска в его положении соответствует достижимости целей. В позитивном случае для инвестора формируется подходящий состав портфеля, в котором задаются процентные соотношения рисковых и безрисковых видов инвестиционных средств. Далее для каждого вида инвестиций из базы данных подбираются конкретные инвестиционные средства, для которых осуществляется расчет совокупного дохода и риска 4. Страхование коммерческих кредитов Назначение ЭС – определение условий страхования кредита предприятия страховой компанией (предоставление льгот, страхование на обычных условиях, отказ) и расчет конкретных тарифов в зависимости от принятых условий.

Риск возврата кредита определяется финансовым состояние предприятиядолжника, для чего анализируется его платежеспособность, устойчивость, рентабельность, обеспеченность собственными средствами.

Уровень тарифной ставки зависит от срочности, размера и условий кредита, возможности предоставления льгот, опыта предшествующего кредитования. Тарифы страхования хранятся в базе данных. Коэффициенты изменения тарифов определяются экспертными правилами.

Тема разработки ЭС может быть модифицирована для других видов страхования:

коммерческих, биржевых, валютных рисков и др.

5. Выбор коммерческого банка Назначение ЭС – подбор банков для финансового обслуживания предприятия в зависимости от его потребностей в проведении кассово-расчетных, кредитных, депозитных, трастовых операций.

В основе построения ЭС лежит экономический анализ деятельности предприятия, который предполагает выявление требований к финансовому обслуживанию предприятия.

Например, характер производственной, сбытовой и закупочной деятельности – требования к срочности и формам денежных платежей; наличие/отсутствие свободных средств – требования к депозитным/кредитным операциям.

По совокупности выявленных требований осуществляется выбор из базы данных списка подходящих банков, которые дополнительно тестируются с точки зрения финансовой надежности и возможности осуществления операций в определенных размерах.

6. Выбор стратегии производства Назначение ЭС – определение стратегии производства некоторого товара в зависимости от этапа жизненного цикла и возможностей предприятия.

Возможными стратегиями производства могут быть интенсивный рост (совершенствование товара, расширение границ рынка, глубокое внедрение на рынок), интеграционный рост (регрессивная, прогрессивная, горизонтальная интеграция), диверсификационный рост (концентрическая, горизонтальная, конгломератная диверсификация).

Этапы жизненного цикла характеризуются темпом роста сбыта, числом потребителей, долей занятого рынка, числом конкурентов, прибыльностью. Возможности предприятия определяются производственным, научно-техническим, финансовым, маркетинговым потенциалом, конкурентоспособностью продукции.

Информация о состоянии рынка (о конкурентах) и показателях сбыта продукции предприятия хранится в базе данных.

7. Оценка конкурентоспособности продукции Назначение ЭС – оценка уровня конкурентоспособности продукции, которая используется при решении маркетинговых задач.

Оценка уровня конкурентоспособности складывается из оценок технических, эксплуатационных, эргономических, надежностных, экономических характеристик, каждая из которых описывается определенной совокупностью параметров. Параметры сопоставляются либо с принятыми стандартами и нормативами, либо с показателями лучших образцов продукции предприятий-конкурентов. Все показатели для сравнения хранятся в базе данных.

В случае нарушения нормативов или отклонений в каких-либо показателях должна быть проведена диагностика причин.

8. Выбор стратегии ценообразования Назначение ЭС – определение стратегии предприятия в ценообразовании на товары в соответствии с целью поведения на рынке, которыми могут быть:

- Обеспечение выживаемости (удержание позиций) на рынке.

- Максимизация прибыли посредством интенсивного роста производства.

- Завоевание лидерства на рынке путем повышения качества товара (обслуживания) или применению гибкой ценовой политики.

В качестве методов ценообразования используются:

- Средние издержки плюс прибыль.

- Установление цены на основе уровня текущих цен.

- Обеспечение целевой прибыли.

- Установление цены на основе значимости товара.

На выбор стратегии ценообразования влияют тип рынка (различные сочетания конкуренции и монополии), эластичность спроса, уровень издержек на предприятии и его положение на рынке и др. Качественные параметры состояния рынка должны быть выведены из базы данных о поведении конкурентов на рынке и состоянии производства и сбыта на предприятии.

9. Выбор поставщика продукции Назначение ЭС – выбор надежного поставщика продукции с учетом требуемого уровня качества, цены, технического обслуживания и условий поставки.

Уровень качества и цены продукции определяются особенностями производственной стратегии, а условия поставки (доставки, оплаты) – особенностями финансового положения предприятия-получателя продукции.

По сформированным требованиям к поставляемой продукции из базы данных отбираются потенциальные поставщики, которые тестируются с позиции финансового положения и оценки репутации поставщика (наличия нарушений условий поставки и рекламаций).

Назначение ЭС – 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. При этом тестируются профессиональные, деловые и психологические качества. Для отобранных должностей осуществляется проверка по базе данных вакансий и удовлетворение требований кандидата.

«Анализ финансового состояния предприятия»

Процедура запуска экспертной системы prob.ipf perform "err1.iff" perform "err3.iff" perform "dream.iff" perform "vvod.iff" perform "vvod1.iff" perform "viv.iff" perform "buh.iff" perform "menu1.iff" putform menu «Интеллектуальные информационные системы»

putform vvod getform vvod while otv e.deci= while 1=1 do putform vvod putform menu at 19,58 input otv int using "d" if otv0 and otv1 then putform err continue if otv=1 then likv={true cf 0,false cf 0} if otv=0 then endwhile Набор правил «Оценка финансового состояния» fin.rss INITIAL:

perform "esvar.iff" ust=unknown plat=unknown likv=unknown sost=unknown kt=kb+kbr+kp «Интеллектуальные информационные системы»

kal=d/(rpp+ko) kl=rra/(rpp+ko) kp=((z-rbp)+rra)/(rpp+ko) a3=z+ft+rta DO:

at 15,33 ? cfn(plat,1) using "ddd" at 18,31 ? cfn(ust,1) using "ddd" at 21,28 ? cfn(sost,1) using "ddd" input ot int with "Объяcнитъ полyченные резyлътаты? (1(Да)/2(нет)):" while i=0 and a12>=0 and a13>= THEN: bal="УДОВЛЕТВ."

REASON: Предпр-е может раccчитатъcя по вcем cвоим обязателъcтвам вне завиcимоcти от cтепени их срочноcти, что говорит об абc. ликвидноcти RULE: MP IF: a11=0 and a13>= THEN: bal="УДОВЛЕТВ." cf REASON: Предпр-е может раccчитаться по всем, кроме наиб. cрочных, обязателъcтвам, поэтомy можно говоритъ о ликвидноcти баланcа RULE: MP THEN: ust="УДОВЛЕТВ." cf REASON: Запаcы и затраты обеcпечены в оcн. за счет привлечения заемных cредcтв, ycтойчивоcть фин. cоcтояния предпр-я можно cчитать нормальной RULE: FU