Накопление опыта. Подобно живым организмам фирмы являются самообучающимися системами. Успехи и неудачи тщательно анализируются, чтобы наращивать преимущества и устранять недостатки. Разница же между экономикой и живой природой прежде всего проявляется в темпах процесса. Естественный отбор миллионы лет суммирует удачные случайные мутации прежде, чем сформирует хорошо приспособленный к условиям среды обитания вид. Фирмы сознательно перенимают удачные нововведения. Поэтому передовой опыт —- к выгоде как самих компаний, так и всей экономики — распространяется очень быстро. [c.270]
Поскольку контроллер не занимается обычным контролем, а выполняет функцию регулирования с учетом достижения цели, прежде всего цели по прибыли, ему необходимо владеть инструментарием планирования. Без планирования нет и функций контроллера. Контроллинг как система регулирования нуждается в критериях, или плановых показателях. С одной стороны, планирование дает некоторые нормативные значения в качестве целевых величин. С другой стороны, планы должны быть реалистичными и достижимыми, а значит, должны быть сориентированы на фактические показатели. Планирование в качестве самообучающейся системы действует в двух направлениях факт должен учиться у плана, а план - у факта. [c.287]
Самообучающаяся система может рассматриваться как система, которая опираясь на накопленный опыт, изменяет свою стратегию при непредвиденных изменениях окружающей обстановки для обеспечения высокого качества работы. С этой точки зрения, самообучающаяся система является самоорганизующейся. [c.162]
Самообучающаяся система анализирует прошлый опыт с тем, чтобы улучшить свое действие. Она рассчитана на изменение структуры и (или) параметров при возникновении новой обстановки с оптимизацией своей характеристики. Причем, если изменение обстановки нельзя предвидеть, то количество априорной информации, необходимой для адаптивного действия системы, выходит из пределов допустимого. В отдельных случаях обстановка может меняться так быстро, что система не в состоянии поддерживать оптимальный режим. В таких случаях обучающиеся системы становятся предпочтительней. [c.162]
Самообучающаяся система управления предназначена для того, чтобы определять аналогичные состояния в какой-либо ситуации, получать больше априорной информации с течением времени и затем, опираясь на накопленный опыт, действовать оптимальным образом с целью достижения наилучшего качества работы. Оптимизация сложных процессов посредством оптимизаторов, использующих метод проб и ошибок при вариациях параметров, обладает тем свойством, что время оптимизации велико. При этом в общем виде требуется много малых изменений параметров и система управления должна успеть отреагировать на каждое из них. [c.163]
Теория нейронных сетей на основе кибернетического моделирования работы человеческого мозга пытается разработать самообучающиеся системы принятия решений. [c.38]
Примером самообучающейся системы служит управляющая машина для оптимального ведения доменного процесса. С помощью нескольких сотен измерительных элементов машина получает информацию об основных показателях процесса в большом количество точек печи. В машину введена программа, с помощью к-рой запоминаются и оцениваются действия бригады доменщиков. В результате длительных наблюдений машина заполняет недостающие участки программы и обучается вести процесс без вмешательства людей. [c.304]
Высшим классом управляющих АИСУ являются самонастраивающиеся и самообучающиеся системы. В таких системах имеются в наличии управляющие устройства. Для самонастраивающихся систем характерно изменение только лишь числовых параметров алгоритма, а в самообучающихся — идет процесс изменения структуры самого алгоритма. Роль человека в данном случае сводится к выполнению функции контроля над поведением всей системы. Самонастраивающиеся и самообучающиеся системы управления находятся на первоначальном этапе своего развития, что не позволяет их рассмотреть достаточно подробно. [c.50]
Самообучающиеся системы Адаптивные системы. [c.13]
Общие недостатки, свойственные всем самообучающимся системам, заключаются в следующем [c.27]
Самообучающаяся система - это ИИС, которая на основе примеров реальной практики автоматически формирует единицы знаний. [c.40]
Собирать информацию о клиентах можно и без электронной нервной системы , но для быстрого анализа данных эта система необходима. Неэлектронные формы информации невозможно интегрировать в процесс разработки услуги или продукта. Никакая неэлектронная система не позволит вам обеспечить доставку необходимых сведений непосредственно разработчикам. А электронные системы не только позволяют компаниям делать все перечисленное, но и превращают их в адаптивно самообучающиеся организмы. При этом служба поддержки перестает быть вспомогательным [c.206]
Автоматизированная система управления производством — это совокупность методов и технических средств, обеспечивающих оптимальную работу предприятия на основе широкого использования теории управления, экономико-математических методов и современных средств обработки информации (ЭВМ, устройств накопления, регистрации и т. д.). АСУП относится к человеко-машинным системам, так как центральное место в управлении сохраняется за человеком. В результате внедрения АСУП обеспечивается оперативная обработка большого количества информации, упорядочение информационных потоков, научно обоснованное принятие решений на основе наличия полной информации. В зависимости от уровня АСУП подразделяются на информационно-справочные, информационно-советующие, информационно-управляющие, самонастраивающиеся и самообучающиеся. [c.98]
Самонастраивающиеся и самообучающиеся машины представляют собой высший класс автоматизированных систем. Они способны не только вырабатывать решения на основе заранее созданных программ, но и самостоятельно изменять программы выработки решений, т. е. при этих системах обеспечивается полная автоматизация управления. За человеком сохраняется функция контроля состояния систем. [c.99]
Совершенствование процесса постановки целей и планирования. Отклонения могут свидетельствовать также о занижении или завышении плана. Возможно, кто-то из руководителей переоценил свои возможности при планировании, а кто-то другой сознательно создавал резервы. Возможно также, что произошли события, которые раньше не могли быть приняты в расчет. Однако в соответствии с описанными выше (см. гл. 6 и 8) принципами корректировки плана не следует сразу же приступать к ревизии бюджета. Необходимо иметь мужество признать отклонения, причины которых известны и не могут быть изменены, отклонениями. А правление предприятия прежде всего должно научиться не считать отклонения от плана подтверждением злонамеренных действий, оправдывающих личные выпады в адрес ответственных руководящих работников. Любая система планирования на предприятии является самообучающейся. Только осуществляя планирование и анализируя отклонения, можно реализовать такой процесс обучения. Желание что-то усовершенствовать на основе описанных подходов в рамках контроллинга не должно приводить к негативной оценке прошлого и к упрекам в адрес конкретных лиц. [c.237]
Логическая модель основывается на принципах обучающихся и самообучающихся систем. Системообразующие понятия "обучение" и "самообучение" были предложены еще "отцом" кибернетики Н. Винером /37/. В настоящее время они широко используются в различных теориях управления (математическом и имитационном моделировании в технических и социально-экономических системах управления, качественном анализе управляемых процессов, теориях выбора вариантов, построения человеко-машинных систем управления, адаптации, искусственного интеллекта и т.д.). [c.160]
Принципы функционирования обучающихся и самообучающихся систем, к которым правомерно относится и наука, основаны на использовании процессов обучения, позволяющих недостаток исходной априорной информации восполнить обработкой текущей информации. Процесс обучения осуществляется с помощью соответствующих алгоритмов, которые при надлежащих условиях, в частности при реализациях неограниченной длины, обеспечивают асимптотически достижение обучающейся системой некоего оптимального состояния. Если длина реализаций конечна, то целесообразно использовать алгоритмы, которые обеспечивают в реализациях конечной длины наилучшее в определенном смысле приближение к некоему оптимальному значению. Вид [c.160]
В зависимости от способов накопления опыта, указанные системы разделяют на обучающиеся с поощрением и обучающиеся без поощрения (самообучающиеся). Соответственно, различают два вида обучения обучение с дополнительными указаниями (обучение с поощрением) и обучение без дополнительных указаний (обучение без поощрения). При обучении с поощрением предполагается наличие дополнительной информации, состоящей в том, что заранее известна принадлежность ситуаций, из некоей последовательности, к тем или иным классам. При обучении без поощрения дополнительная информация отсутствует и обучение должно осуществляться только на основе наблюдаемых ситуаций, принадлежность которых к тем или иным классам заранее неизвестна. Обучение без поощрения обычно называют самообучением. [c.162]
Утверждается, что сочетания цен последних торговых периодов, появившиеся в настоящий момент, уже существовали ранее. Поэтому для предсказания будущих цен необходимо найти в прошлом наиболее близкую картину рынка и посмотреть, в каком направлении рынок двинулся после ее реализации. На этой идее строятся многие кибернетические самообучающиеся торговые системы, работающие по принципу распознавания образов. [c.230]
Успехи, достигнутые в улучшении количественных характеристик ЭВМ, привели к качественному скачку в организации обработки технико-экономической информации. Появилась возможность не только автоматизировать процесс программирования, но и создавать самонастраивающиеся и самообучающиеся программы и системы, что создало условия для проектирования и решения в АСУ менее формализуемых аналитических задач как системного, так и тематического характера. [c.146]
Методы теории выдвижения и статистической проверки гипотез возникли и развивались в связи с решением вопросов передачи и восприятия информации. Наряду с оценкой процессов передачи сигналов на расстояние в радиотехнике в последнее время они находят все большее применение для статистической оценки обучения, передачи опыта и знаний в самообучающихся и самоорганизующихся системах. [c.258]
Человеко-машинная система, обеспечивающая автоматизированный сбор и обработку информации, необходимой для кадровой деятельности. Один из основных факторов повышения эффективности кадрового менеджмента, качества принимаемых решений в области управления персоналом, организации контроля за их исполнением. По уровню автоматизации процессов управления персоналом различают системы а) информационно-справочные, регистрирующие, обрабатывающие и выдающие кадровую информацию б) информационно-консультационные, не только отражающие управленческий процесс, но и позволяющие оценить поступающую кадровую информацию и подготовить рекомендации для принятия управленческих решений в) информационно-управляющие, в которых автоматизированы процессы регистрации сбора, передачи и обработки информации, выработка части типовых кадровых решений г) самонастраивающиеся, самостоятельно меняющие в зависимости от изменения условий программы кадровой работы д) самообучающиеся, которые могут "запоминать" параметры работы в изменяющихся ситуациях и менять программы принятия машинных решений ("обучаться"). В зависимости от уровня управления выделяют общегосударственную автоматизированную систему, отраслевые автоматизированные системы управления кадрами, региональные и автоматизированные системы управления кадрами предприятий (объединений). В АСУ "Кадры" входят следующие основные элементы коллектив работников, обеспечивающих реализацию процессов управления персоналом, их развитие и совершенствование комплекс технических средств (ЭВМ, периферийное оборудование, организационная техника) носители информации, содержащие кадровые данные методы, программы и инструкции по управлению кадрами. [c.762]
Система с индуктивным выводом - это самообучающаяся ИИС, которая на основе обучения по примерам реальной практики строит деревья решений. [c.40]
САМООБУЧАЮЩАЯСЯ СИСТЕМА [self-learning system] — такая кибернетическая адаптирующаяся система, которая, накапливая опыт, способна самостоятельно искать критерии качества своего функционирования. [c.316]
См. также Абстрактная система, Адаптирующиеся, адаптивные системы, Большая система, Вероятностная система, Выделение системы, Входы и выходы системы, Детерминированная система, Динамическая система, Дискретная система, Диффузная система, Замкнутая (закрытая) система, Иерархическая структура, Имитационная система, Информационная система, Информационно-развивающаяся система, Кибернетическая система, Координаты системы, Надсис-тема, Нелинейная система, Непрерывная система, Открытая система, Относительно обособленная система, Память системы, Подсистема, Портрет системы, Разомкнутая система, Рефлексная система, Решающая система, Самонастраивающаяся система, Самообучающаяся система, Самоорганизующаяся система, Сложная система, Состояние системы, Статическая система, Стохастическая система, Структура системы, Структуризация системы, Управляющая система, Устойчивость системы, Целенаправленная система, Экономическая система, Функционирование экономической системы. [c.325]
Сальдо внешней торговли 315 Сальдо государственного бюджета 315 Сальдо торгового баланса 315 Самонастраивающаяся система 13, 315 Самонастройка или самоорганизация управления экономической системой 370 Самообучающаяся система 316 Самооправдывающийся прогноз 238 Самоорганизация и самообучение [c.486]
Накопление опыта. Фирма является самообучающейся системой. Успехи и неудачи тщательно анализируются, чтобы наращивать преимущества и устранять недостатки1. [c.256]
В информационн о-с правочных системах автоматизированы только регистрация, обработка и выдача информации. Это низший тип АСУ. Оценка информации и принятие решения остаются за человеком. В информационно-советующих дается еще и оценка информации. В информационн о-у п р а в л я-ю щ и х вырабатываются также решения по заранее созданным программам, а за человеком сохраняется функция контроля и принятия окончательного решения. В самонастраивающихся и самообучающих системах не только вырабатываются решения, но и самостоятельно изменяются программы их выработки,. т. е. обеспечивается полная автоматизация управления. За человеком сохраняется функция контроля состояния и поведения систем. В настоящее время на предприятиях используются первые два типа АСУ, активно разрабатывается и внедряется третий. [c.335]
Кибернетическая модель (рис. 2.2) позволяет разделить описание процесса управления на объект и субъект управления. Представляет управление, в качестве кибернетической самообучающейся системы, производящей сравнение того, что получилось на выходе с тем, что было запланировано на входе и корректирующей обьектуправления и управляющие воздействия в соответствии с изменениями внешней среды. [c.13]
Основные подклассы ИИС интеллектуальные базы данных, в т.ч. с интерфейсами, использующими естественный язык, гипертекст и мультимедиа, когнитивную графику статические и динамические экспертные системы самообучающиеся системы на принципах индуктивного вывода, нейронных систем, поиска прецедентов, организации информационных хранилищ адаптивные информационные системы на основе использования ASE-технологий и/или компонентных технологий. [c.38]
Самонастраивающиеся и самообучающие машины представляют собой высокий класс автоматизированных систем. Они способны не только вырабатывать решения на основе заранее созданных программ, но и самостоятельно изменять программы выработки решений, т. е. при этих системах обеспечивается пол-пая автоматизация управления. За человеком сохраняется функция контроля состояния и поведения систем. В настоящее время в управлении производством на предприятиях используются АСУ первых двух типов, активно разрабатывается и внедряется информационно-управляющая АСУП. АСУП функционирует при наличии в ней следующих пяти блоков обеспечения [c.451]
С замещением труда знаниями на первый план в деятельности предприятий, организаций выходит задача аккумулирования интеллектуального капитала, выявления, накопления и распространения информации и опыта, создания предпосылок для распространения и передачи знаний [4]. Сердцевиной развития творческого потенциала работника становится система управления знаниями (knowledge management), превращения фирм в самообучающуюся систему, использующую свои предприятия в качестве лаборатории передового опыта и втягивающую в процесс поиска и открытий весь коллектив. [c.49]
ОБУЧЕНИЕ [learning] в кибернетике и общей теории систем — накопление системой опыта в результате многократных воздействий на нее и корректировки ее реакций на эти воздействия. Источниками обучающих и корректирующих воздействий могут быть управляющая система (или наблюдатель), внешняя среда в целом (в этом случае происходит адаптация системы к ней), но могут быть и элементы самой системы — тогда она называется самообучающейся. [c.234]
И в этом случае возможна обработка с помощью вычислительных устройств, если в основу кладется система программ, пользующаяся не математическими (арифметическими), а лишь логическими операциями и сравнением. В таком случае часто говорят о самообучающихся автоматах и программах [50], так как (в частности— в масс-спектроскопии) на первом этапе работы, фазе самообучения или тренировки, оценивают множество спектров известных соединений и внутренне устанавливают связи между спектрами и аналитической информацией (например, брутто-фор-мулой). Такие связи покоятся не на теоретических основаниях, а преимущественно на опыте и эмпирических правилах. [c.269]
Основным отличием управляющих систем от информационных является то, что в управляющих системах кроме процессов сбора, обработки и выдачи информации автоматизируются процессы принятия некоторых типовых решений (для этого используются методы оптимизации управляющих решений, программирование команд управления и решение задач регулирования), а также процессы передачи команд объектам управления. Информационные системы делятся на информационно-справочные и информационно-советующие системы, а управляющие— на информационно-управляющие, самонастраивающиеся и самообучающиеся, а также системы с запрограммированными командами. Так, АСДУ и АСУЗВБ представляют собой информационно-управляющие системы. К управляющим систе- [c.36]
Технологический процесс решения мало формализуемых управленческих задач должен обеспечиваться средствами универсальной системы формирования в АСУ управляющего воздействия (решения). Эта система с помощью стандартных, реализованных в АСУ программных средств формирует оптимальное для данной производственной ситуации управленческое решение. Она должна автоматически самонастраиваться на заданные ей пользователем параметры и быть самообучающейся, т. е. автома- [c.159]
Дальнейшим развитием кибернотич. систем являются системы с накоплением опыта или самообучающиеся. С помощью спец. программ работы в этих системах осуществляется просмотр информации, ее переработка и сравнение по определенным критериям. Информация, дающая наихудшие варианты поведения системы, стирается, а сохраняется лишь та, к-рая способствует выработке оптимального способа действия. [c.303]
Необходимо превратить команду исполнителей проектов в самообучающуюся группу, которая приобретает знания о том, как должен выполняться проект с опережением установленного графика работ по его выполнению. Исполнители проекта становятся группой учеников, совместно работающих над изучением проблем, связанных с проектом, и интенсивным поиском их решений. Этот подход во многом сходен с системой Kaizen, хорошо зарекомендовавшей себя в качестве средства совершенствования производственных процессов на промышленных предприятиях. [c.277]