Традиционно построение правил вывода и баз знаний считается прерогативой экспертных систем - направления искусственного интеллекта, которое претендовало в начале семидесятых годов заменить собою искусственные нейронные сети в задачах обработки информации. Экспертные системы были ориентированы именно на обработку данных с помощью некоторых правил вывода, которые предполагалось извлекать у экспертов в той или иной области знаний. Экспертные системы были призваны реализовывать цепочки рассуждений, имитирующих анализ ситуации экспертом-человеком. По сути в 70-е годы сам термин "искусственный интеллект" был синонимом разработки экспертных систем, или инженерии знаний. [c.167]
Работа с Интернет Работа с базами данных, знаний, экспертными системами, компьютерными сетями Коммуникационные технологии [c.202]
К недостаткам экспертных систем следует отнести ограниченную возможность использования "здравого смысла". Логистические процессы включают множество операций с разнообразными грузами. Учесть все особенности в экспертной программе невозможно. Поэтому для того, чтобы не поставить коробку весом в сто килограммов на коробку весом в пять килограммов, "здравым смыслом", дополняющим знания экспертной системы, должен обладать пользователь. [c.106]
Формирование когнитивной карты может стать также и исходными данными для последующих этапов генерации решения. 2. Создание базы знаний экспертной системы [c.177]
После того, как на основе когнитивного анализа выработаны предложения или приняты решения о выполнении определенного набора действий (операций), в базу данных экспертной системы (или нескольких экспертных систем) записываются условия, при которых могут быть выполнены эти действия и детали их выполнения в соответствии с создавшимися условиями. На основе этой информации, записанной в базе знаний, экспертная система в соответствии с конкретной обстановкой, генерирует решение о порядке выполнения операций (действий). [c.177]
База знаний экспертной [c.21]
По видам используемых данных и знаний экспертные системы классифицируются на системы с детерминированными (четко определенными) знаниями и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний (данных) понимается их неполнота (отсутствие), недостоверность (неточность измерения), двусмысленность (многозначность понятий), нечеткость (качественная оценка вместо количественной). [c.22]
По числу используемых источников знаний экспертные системы могут быть построены с использованием одного или множества источников знаний. Источники знаний могут быть альтернативными (множество миров) или дополняющими друг друга (кооперирующими). [c.22]
Общая схема оценки различных показателей в процессе анализа рентабельности, оборачиваемости средств и себестоимости продукции предприятия, реализованная в структуре базы знаний экспертной системы, представлена в виде дерева взаимосвязи показателей (агрегации "целое - часть") на рис. 3.5, которое отражает последовательность диагностики результатов финансово-хозяйственной деятельности предприятия. [c.90]
Каналы личной коммуникации можно дополнительно подразделить на разъяснительно-пропагандистские, экспертно-оценочные и общественно-бытовые. В разъяснительно-пропагандистском канале участвуют представители торгового персонала фирмы, вступающие в контакт с покупателями на целевом рынке. Экспертно-оценочный канал составляют независимые лица, обладающие необходимыми знаниями и делающие заявления перед целевыми покупателями. Главными действующими лицами общественно-бытового канала являются соседи, друзья, члены семьи или коллеги, беседующие с целевыми покупателями. Этот последний канал, известный также как канал молвы, во многих товарных сферах оказывается наиболее действенным. [c.489]
ЭКСПЕРТНАЯ ВЛАСТЬ. Исполнитель верит, что влияющий обладает специальными знаниями, которые позволят удовлетворить потребность. [c.468]
ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА — количественная или качественная оценка управленческой ситуации, не подлежащей непосредственной оценке со стороны руководителя в виду ее нестандартности, основанная на заключении специалистов. Достоверность Э.о. зависит от индивидуальных качеств эксперта (профессиональных и практических знаний, стажа и опыта работы в конкретной сфере деятельности и др.). В практике управления широко используются методы индивидуальной и коллективной Э.о. Достоверность Э.о. повышается за счет правильной формализации исходной информации, корректного подбора экспертов, соблюдения принципов и процедур экспертного опроса. [c.439]
Они определяют лишь гарантированную с вероятностью а меру расхождения с выборочной средней экспертной оценки значимости и генеральной экспертной средней. Проблема же оценки погрешности самой генеральной средней экспертной величины уровня значимости относительно его истинного значения лежит в совершенно иной плоскости. Она заключается в сопоставлении генеральной средней с реальным относительным приростом полезности продукта, обусловленным тем или иным относительным изменением соответствующего единичного показателя. Но это возвращает весь оценочный процесс к определению функции полезности продукции, без знания которой все суждения о величине pi остаются догадками. [c.59]
Экспертный — определение значений показателей качества осуществляется на основе решения, принимаемого группой специалистов-экспертов. В такие группы объединяются специалисты различных направлений знаний и практических навыков в зависимости от вида оцениваемой продукции. Каждый из членов группы обладает правом решающего голоса. Этим методом пользуются в тех случаях, когда показатели качества продукции не могут быть определены более объективными методами. [c.200]
Квалификационные требования (профессиональные стандарты) к профессии менеджер инновационной деятельности в научно-технической и промышленной сферах были разработаны в 2000 году путем экспертного анализа должностных обязанностей специалистов, необходимых им умений, навыков и знаний. Анализировалась деятельность работников малых и средних инновационных предприятий, вузов, НИИ и инфраструктуры поддержки предпринимательства. Это позволило идентифицировать зону профессиональной компетентности для специалистов трех квалификационных уровней. [c.21]
Бюджет заставляет менеджеров заглядывать вперед, пытаясь предусмотреть возможные проблемы и пути их решения. Хотя бюджеты не могут предотвратить наступление непредвиденных проблем в будущем, само бюджетирование позволяет в какой-то мере подготовиться к их решению. Например, если принять во внимание возможность будущих перебоев в поставке материалов, можно разработать ряд превентивных мер, в частности заранее подыскать альтернативных поставщиков. Рассуждая так, можно предположить, что бюджеты описывают будущее развитие деятельности организации с довольно высокой степенью точности. Однако на самом деле давать точные оценки сложно. Поэтому бюджетирование во многом основано на опыте, знаниях и профессиональных суждениях менеджеров. С одной стороны, эта попытка заключить экспертные оценки в рамки бюджетов ограничит их субъективизм, с другой — формализованная система во многих случаях способствует замедлению реакции менеджеров на изменение условий деятельности и желанию избежать риска, не предусмотренного ими в бюджете. Кроме того, хотя бюджеты и указывают нам, что следует делать, они не показывают, как это следует делать. [c.542]
Прогнозно-аналитические расчеты проводятся на основании статистической информации, т.е. сведений, получаемых от регионов, предприятий, финансовых организаций. Используется информация, характеризующая экономическую конъюнктуру других стран и мирового хозяйства в целом и ее регионов. Часть материалов формируется в результате опросов населения и предпринимателей. Используется также экспертная информация, т.е. сведения, получаемые от специалистов в той или иной области знаний. [c.84]
Однако индивидуальные экспертные методы мало пригодны для прогнозирования наиболее общих стратегий развития ввиду ограниченности знаний одного эксперта по всем сферам экономики, науки и техники и других смежных областей теории и практики. [c.115]
В последнее время за рубежом широко применяется метод экспертных оценок. Сущность этого метода заключается в том, что прогнозы относительно будущего развития экономического процесса делаются специалистами на глубоком знании определенных отраслей науки и техники и тенденций их развития, а иногда также на основе литературных источников. [c.100]
Экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов (экспертов) об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем. Такие методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов развития. [c.19]
Метод экспертных оценок основан на интуиции и практических знаниях специально подобранных людей — экспертов. В ходе работы происходит опрос экспертов (могут применяться различные методы опроса) и на основе этого опроса строится прогноз инвестиционного проекта. При надлежащем подборе экспертов и оптимальной организации их работы это один из самых точных и надежных методов. Трудность заключается в механизме подбора экспертов и организации их работы — устранении конфликтных ситуаций между экспертами, определении рейтинга каждого эксперта, правильной постановке вопроса исследования и т.д. [c.449]
Интерфейс — это система связей, специальное программное обеспечение, которое позволяет человеку, работающему с экспертной системой, задавать вопросы по интересующему его предмету и получать ответы, смоделированные ЭВМ. Экспертные системы в настоящее время быстро развиваются. Это программы ЭВМ, моделирующие действия эксперта-человека при решении задач в узкой предметной области на основе накопленных знаний, составляющих базу знаний. [c.450]
Аудит отличается и от судебно-бухгалтерской экспертизы. Отличие состоит в том, что аудит — независимая проверка, а судебно-бухгалтерская экспертиза осуществляется по решению судебных органов. Специфика судебно-бухгалтерской экспертизы проявляется в ее процессуально-правовой форме, обеспечивающей получение источника доказательств в применении экспертных знаний в области бухгалтерского учета в ходе исследования совершенных хозяйственных операций [25]. [c.12]
Автоматизированные информационные технологии экспертной поддержки составляют основу автоматизация труда специалистов-аналитиков. Эти работники кроме аналитических методов и моделей для исследования складывающихся в рыночных условиях ситуаций по сбыту продукции, услуг, финансового положения предприятия, фирмы, финансово-кредитной организации вынуждены использовать накопленный и сохраняемый в системе опыт оценки ситуаций, т.е. сведения, составляющие базу знаний в конкретной предметной области. Обработанные по определенным правилам такие сведения позволяют подготавливать обоснованные решения для поведения на финансовых и товарных рынках, вырабатывать стратегию в областях менеджмента и маркетинга. [c.27]
Блок приобретения знаний отражает накопление базы знаний, этап модификаций знаний и данных. База знаний отражает возможность использования высококачественного опыта на уровне мышления квалифицированных специалистов, что делает экспертную систему рентабельной в соответствии с нуждами бизнеса и заказчика. [c.157]
При коллективном диалоге с вычислительной системой управленческий персонал организации (фирмы) может использовать в автоматизированном процессе решения производственно-хозяйственных задач большой набор слабо формализуемых факторов в соответствии со своим опытом и знаниями реальной экономической ситуации. Особенно это касается экспертных систем. [c.171]
Обычно различают два типа методов генерации решений поисковые и нормативные [6.1]. Поисковый метод - это определение возможных состояний системы в будущем. Нормативный метод - определение путей и сроков достижения возможных состояний системы, принимаемых в качестве цели. Процесс генерации нормативных решений, использующий методы комбинации различных операций, выбранные на основе субъективных предпочтений руководителя, можно подразделить на три последовательных этапа формирование когнитивной карты, создание базы знаний экспертной системы и генерация набора сценариев [6.2, 6.3]. При этом надо подчеркнуть, что в СППР могут быть включены не все три подсистемы, более того, каждая из этих подсистем может функционировать и самостоятельно. Рассмотрим эти этапы подробнее. [c.176]
Этот метод связан с неисследованностью, высоким уровнем новизны проблемы или с недостаточным уровнем профессионализма принимающего решение (небольшой опыт работы, отсутствие знания экспертных методов разработки и принятия управленческих решений). [c.143]
В грхршивдаш знаниями выделяются несколько ключевых потоков. Проектировщик разрабатывает машину, и ему необходимо найти соответствующую информацию, для чего привлекаются средства информационного поиска по запросу. В текущей инженерной деятельности при решении определенной задачи система управления знаниями предоставляет дополнительную информацию, выбирая ее по системе типовых ситуаций (поддерживая принятие решения). Используя машиночитаемые знания, экспертные системы подводят пользователя к рекомендованным решениям. Новая информация, поступающая в базу знаний организации, доводится до сотрудников в виде информационного сообщения с целью возможного использования и оценки полезности. В первом случае информация вытягивается из базы знаний, в остальных навязывается возможному потребителю. [c.93]
Общая схема оценки различных показателей в процессе анализа финансового состояния предприятия, реализованная в структуре базы знаний экспертной системы, представлена в виде дерева целей, связывающего цели финансового анализа со значениями финансовых показателей (рис. 3.4). Реализация набора правил в среде ППП ИНТЕРЭКСПЕРТ (GURU) для данного дерева целей приводится в Приложении 2. [c.80]
Таким образом, все, что относится к уровню данных, входит в структуру категории. Напротив, все, что относится у уровню вывода, оказывается независимым (или почти независимым) от строения конкретной категории, и может быть сформулировано в чисто категорных терминах, а следовательно, применено к любой продукционной системе, не зависимо от предметной области и синтаксического строения данных. В частности, можно абстрактно описывать различные алгоритмы вывода, а также исследовать ряд действий над продукциями, вроде упомянутой уже композиции. Последнее важно для целей создания и модификации базы знаний экспертной системы. [c.214]
Доктор технических наук, профессор, академик межународной академии информатизации, первый заместитель начальника Научно-исследовательского центра Федерального агентства правительственной связи и информации при Президенте Российской Федерации. Им разработаны и внедрены оригинальные информационые технологии подготовки строительного производства, межотраслевого регу-ливания инвестиционных проектов и программ. В круг его научных интересов входят проблемы создания систем управления, информационных механизмов управления объектами, экономико-математического и имитационного моделирования, вероятностной оценки параметров строительного производства, баз знаний экспертных систем для проектирования и управления. [c.610]
Влияние через РАЗУМНУЮ ВЕРУ осуществляется следующим образом. Исполнитель представляет, что влияющий обладает особым экспертным знанием в отношении данного проекта или проблем. Исполнитель принимает на веру ценность знаний руководителя. В этом случае влияние считается разумным потому, что решение исполнителя подчиниться является сознательным и логичным. Джон П. Коттер отмечает, что веря в компетенцию руководителя, другие полагаются на него. Руководители обычно доби- [c.475]
Личность может использовать экспертную власть в организации, когда он или она имеют информацию или идеи, которые, по представлению других, помогут организации или подразделению достигнуть цели или принять более приемлемое решение. Другие часто считают, что им нужны экспертные знания для достижения своих личных целей. Исследования показали, что если группе людей скажут, что один из них является экспертом в определенной области, группа скорее всего будет следовать рекомендациям этого человека. Это верно даже тогда, когда у данного лица отсутствует приписываемая ему компетенция41. [c.476]
ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА — человекома-шинная система, предназначенная для автоматизации поддержки процессов принятия решений в той или иной предметной области. Функционирование Э.с. имитирует деятельность группы специалистов, опираясь на их знания и практический опыт. Основное назначение Э.о. — помощь конкретному пользователю в процессах принятия решений на базе автоматизации вычислительных и логических процедур, отвечающих проблемной ситуации. Данная ситуация моделируется с использованием данных, содержащихся в запросе пользователя. Исполнительная часть Э.с. анализирует постановку задачи, используя при этом конкретные знания из базы данных. Если для разработки модели задачи в базе данных оказываются доступными соответствующие знания, то решение задачи достигается с помощью активизации соответствующих вычислительных и логических процедур. Отличительная особенность Э.с. — наличие механизма построения объяснения найденного решения проблемной ситуации. Такие объяснения основаны на Комментариях к сформулированному алгоритму решения поставленной задачи лийо базируются на комментариях последствий, к которым приведет предлагаемое Э.с. решение. Э.с. является индивидуальным вычислительным ресурсом, т.к. конкретное содержание базы знаний отвечает потребностям и возможностям пользователя. Для этого в составе системы предусмотрены [c.439]
Эргономические проблемы предприятий нефтяной промышленности остаются пока недостаточно изученными. Задача настоящей работы состоит в том, чтобы частично восполнить образовавшийся пробел, ознакомить широкий круг инженерно-технических и научных работников отрасли с эргономическими идеями, показать на конкретных примерах актуальность эргономических проблем, научные средства и методы, на основе которых они могут разрабатываться. Этой области знаний, которая открывает новые огромные возможности для значительного роста производительности труда, эффективности, надежности и безопасности современного нефтегазодобывающего производства, посвящена настоящая работа. В основу ее положены результаты обширных эргономических исследований, выполненных в Ухтинском индустриальном институте (1967—1975 гг.) и Московском институте нефтехимической и газовой промышленности им. И. М. Губкина (1975— 1978 гг.). Методологической особенностью этих исследований явился широкий комплексный подход к изучению современного нефтегазодобывающего производства, поедполагающий разностороннюю эргономическую оценку структуры и функции, состава и свойств эрготичес-ких систем, их компонент, роли человека, его ошибок и сбоев, их природы, характера и надежности связей. При изучении широко использовались современные научные методы стереоскопическая киносъемка, ганиографирование, метод манекенов, эргономические контрольные карты, анкетный опрос, экспертные оценки, социологический эксперимент. [c.7]
Гольдштейн С, Л., Клюкин В. Э. Высококачественные экспертные системы и базы знаний на основе гибридных технологий.— Екатеринбург УГТУ-УПИ, 1995.— С. 72. [c.290]
С целью достижения оптимального страхования валютного и кредитного рисков контрагенты допускают уступки по одним статьям соглашения, добиваясь преимуществ по другим. Одним из методов страхования рисков являются защитные оговорки — договорные условия, включаемые в соглашения и контракты, предусматривающие возможность их пересмотра в процессе исполнения в целях страхования валютных, кредитных и других рисков, т. е. ограничения потерь контрагентов МЭО. Составной частью защитных мер от валютного риска является прогнозирование валютного курса и процентных ставок. При этом практикуются метод экспертных оценок, базирующийся на знаниях, интуиции субъектов рынка, и формализованные методы. В их числе рыноч-но-ориешированные методы, многофакторные эконометрические, а также методы, основанные на ретроспективном анализе динамики валютного курса. [c.402]
Первый уровень классификации выделяет неформализованные и формализованные методы анализа. Первые основаны на описании аналитических процедур на логическом уровне, а не с помощью строгих аналитических зависимостей. К ним относятся методы экспертных оценок, сценариев, психологические, морфологические, сравнения, построения систем показателей, построения систем аналитических таблиц и т.п. Применение этих методов характеризуется определенным субъективизмом, поскольку большое значение имеет интуиция, опыт и знаний аналитика. Общую черту — неформализуемость, объединяющую методы первой группы, нужно понимать с определенной долей условности. В принципе подавляющему большинству аналитических методов, в том числе и заимствованных, в частности, из математической статистики, свойствен элемент субъективизма, проявляющийся в задании тех или иных ключевых параметров метода, целевом подборе совокупности, целенаправленном отборе показателей и т.п. Поэтому в данном случае речь идет не о полном отсутствии каких-либо формальных ограничений и процедур, а лишь о том, что для жестко неформализованных методов элемент субъективизма особенно существен. [c.65]
Потребность в аналитической работе при переходе к рынку в условиях перестройки экономических отношений, образования новых организационных структур, функционирующих на основе различных форм собственности, неизмеримо возрастает. Возникает необходимость в накоплении фактов, опыта, знаний в каждой конкретной области управленческой деятельности. Преобладает заинтересованность в тщательном исследовании конкретных экономических, коммерческих, производственных ситуаций с целью принятия в оперативном порядке экономически обоснованных и наиболее приемлемых решений. Эта задача решается дальнейшим совершенствованием интегрированной обработки информации, когда новая информационная технология начинает включать в работу базы знаний. Под базой знаний понимается сложная, детально моделируемая структура информационных совокупностей, описывающих все особенности предметной области, включая факты (фактические знания), правила (знания условий для принятия решений) и метазнания (знания о знаниях), т. е. знания, касающиеся способов использования знаний и их свойств. База знаний является важнейшим элементом все чаще создаваемой на рабочем месте специалиста экспертной системы, выступающей в роли накопителя знаний в конкретной области профессиональной деятельности и советчика специалисту при анализе экономических ситуаций и выработке управляющих воздействий. [c.31]
В развитии информационного обеспечения автоматизированных информационных технологий управления экономической деятельностью наибольший интерес представляют применения в области искусственного интеллекта. Одной из форм реализации достижений в этой области является создание экспертных систем - специ-атъных компьютерных систем, базирующихся на системном аккумулировании, обобщении, анализе и оценке знаний высококвалифицированных специалистов — экспертов. В экспертной системе используется база знаний, в которой представляются знания о конкретной предметной области. [c.155]
База знаний является основой экспертной системы1, она накапливается в процессе ее построения. Знания выражаются в явном виде, позволяющем сделать явным способ мышления и решения задач, и организованы так, чтобы упростить принятие решений. База знаний, обусловливающая компетентность экспертной системы, воплощает в себе знания специалистов учреждения, отдела, опыт группы специалистов и представляет собой институциональные знания (свод квалифицированных, обновляющихся стратегий, методов, решений) (рис. 3.13). [c.156]