Курсовая работа: Структура и функции интеллектуальных информационных систем

Интеллектуальная ИС решает задачи работы с информацией в реальных сложных условиях «как человек». После анализа этого предложения, уточнения понятия «реальные, сложные условия», анализа поведения и возможностей человека в этих условиях мы вполне логично приходим к понимаю того, какими свойствами должна обладать ИИС.

Итак, это:

• решение задач в условиях неопределенности (неточности, неполноты, неоднозначности, недостоверности) информации.

Представим себе задачу нахождения неизвестного y по известным параметрам x , z. Пусть известна формула:

y = x+z.

Это может быть математической постановки задачи вида: сколько перерабатывающий завод закупит тонн фруктов, если покапает две машины, в одной x и в другой – z тонн фруктов.

Традиционная компьютерная программа может дать ответ о точном значении y, когда известны оба слагаемых в правой части формулы, т.е. x, z. Однако в реальных условиях могут наблюдаться случаи неопределенности, например, значение z – вроде бы определено, но измерительное устройство дает некую, неустановленную несистемную ошибку (в нашем примере, весы, на которых взвешивается автомобиль дают весьма грубую оценку массы груза). Или вообще измерить значение x точно не удается, это можно сделать только «на глазок» (в нашем примере - весы отсутствуют или сломались). В иных случаях некоторые параметры в правой части формулы могут быть вообще неизвестны.

Что делается в таких случаях при традиционных вычислениях? Самое обычное – это подставляются некие идеализированные точные значения x, z. А выходные результаты считаются пригодными только для некоторых условий, с некоторой достоверностью. Возможные ошибки и неточности должны уже учитывать люди при использовании результатов^[17].

• решение неформализованных (трудноформализуемых) задач^[18].

В реальных условиях найти формулу зависимости одних параметров от других (и доказать ее справедливость) бывает трудно или даже невозможно. Так, продолжая наш простейший пример, может выясниться, что само равенство y=x+z является неверным и на самом деле не отражает сути вещей: возможно, есть еще какие то факторы, которые невозможно учесть (например, потери фруктов при транспортировке и дальнейшем хранении, потери из-за недобросовестного отношения работников, из-за состояния фруктов на входе и т.п.).

Еще сложнее обстоит дело, когда требуется найти формулу, которая бы отражала постановку цели поиска лучшего решения (как в задачах линейного программирования):

f= f(X) → max,

gj(X) ≤ bj, j = 1, 2, 3, ..., m.

Здесь нужно с определенностью утверждать, что есть параметры Х, от которых зависит значение функции цели f; известны формулы зависимости, известны также ограничения по ресурсам bj , формулы зависимости функций-ограничений от Х.

Очевидно, что в реальных условиях не все ак однозначно и просто. В итоге все применяемые формулы есть некая идеализация действительности, пригодная для некоторых условий и ограничений. Эта идеализация, выраженная с помощью математических формул, позволяет применять мощные средства вычислительной техники для решения многих задач. Но человек, как мы знаем, зачастую обходится без формул при нахождении ответов на нужные ему вопросы. Или же, даже используя результаты вычислений, оставляет за собой последнее слово в принятии решения. Так, в задаче линейного программирования найденное значение оптимального вектора X* ,доставляющее максимум функции цели f(X*) , является вариантом для дальнейшего выбора руководителем, но не догмой.

Если создать формулу, подобную названым выше невозможно или очень трудоемко, то возникает необходимость использовать некие другие способы решения задач, делая это примерно так, как делает человек, обходящийся без математической формализации.

• эвристическое решение задач – разумное сокращение перебора в пространстве поиска решений^[19].

Отсутствие четкой математической формализации, как например, в задаче линейного программирования, и невозможность применить математические алгоритмы приводит к тому, что единственным способом поиска лучшего решения остается перебор. В простейшем случае перебираем все варианты решений и отбираем их них то, которое по нашим представлениям является самым лучшим.

Такой подход имеет право на жизнь и при решении реальных задач. Однако он неприменим в случаях, когда вариантов много (известная проблема комбинаторного взрыва состоит в резком возрастании количества вариантов при увеличении влияющих параметров. Это приводит к тому, что даже современные компьютеры не могут в реальные сроки сделать выбор путем их перебора и сравнения).

Решение подобных неформализованных задач человеком базируется на эвристиках – некоторых собственных представлениях, правилах, позволяющих сократить пространство перебора при поиске решения.

Эвристические алгоритмы, разработанные для компьютеров и применяемые при поиске решений используются, например, в системах многокритериальной оптимизации, человеко-машинных системах принятия решений, в компьютерах, играющих в игры.

• обучаемость и приобретение опыта. Интеллектуальная система подобно человеку может изменять свои стратегии и правила работы с информацией по мере приобретения новых знаний. В относительно простом случае такое обучение может осуществляться только на этапе создания системы, путем заложения в нее специальных знаний. В более сложных случаях система может анализировать результаты своей деятельности и изменять свои модели, формулы, параметры и т.п., адаптируясь к новым условиям или улучшая результаты своих выводов.
• «умное взаимодействие» с пользователем (потребителем информации и/или постановщиком заданий на обработку информации).

Для расшифровки и раскрытия термина «умное взаимодействие» необходимо представить, как профессионал своей работы ведет общение с заказчиком, который является пользователем результатов его работы. Специалист понимает язык и может выражаться так, чтобы и пользователю было все понятно, без излишних жаргонизмов и профессионализмов. Специалист подсказывает, дополняет вопросы, переводит разговор в понятное и знакомое всем русло, может объяснить ход своих мыслей и действий. Аналогичными возможностями должна обладать и ИИС^[20].

Рисунок 1 Преобладающие функции в ИИС

Названные свойства могут быть реализованы в интеллектуальной информационной системе в той или иной степени, могут быть более или менее выраженными, что зависит непосредственно от назначения системы. На рисунке 1 продемонстрированы функции, которые преобладают на сегодняшний день в традиционных компьютерных информационных системах и в интеллектуальных информационных системах.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения работы была достигнута поставленная цель, а именно – изучена структура и функции интеллектуальных информационных систем.

Для достижения данной цели были выполнены следующие задачи:

1. Рассмотрена история развития интеллектуальных информационных систем
2. Изучены виды интеллектуальных информационных систем
3. Проанализирована структура интеллектуальных информационных систем
4. Охарактеризованы функции интеллектуальных информационных систем

На сегодняшний день нельзя сказать, что проблема была полностью рассмотрена и изучена со всех сторон. Учитывая непрерывное развитие технологий, в том числе и информационных систем, следует учитывать, что разнообразие интеллектуальных технологий и информационных систем будет также только увеличиваться. Отсюда последует и расширение их функций, и модернизация структуры и многие другие изменения, которые непременно грянут в будущем.

Кроме того, при выполнении работы были подкреплены полученные ранее знания и обретены новые, которые будут полезны при дальнейшем изучении дисциплины и смежных с ней. Также полученные знания будут полезны и в личной жизни и в профессиональной деятельности.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Абдикеев Н.М. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие.- М.: КОС-ИНФ, Рос. экон. акад., 2003. – 188 с.
2. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник. – М.: Экзамен, 2004. – 528 с.
3. Абдикеев Н.М., Киселев А.Д. Управление знаниями корпорации и реинжиниринг бизнеса (Под ред. Абдикеева Н.М.). Инфра-М, Москва, 2010
4. Бухтояров В.В. «Эволюционный метод формирования общего решения в коллективах нейронных сетей», Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» под гл. редакцией академика С.В. Емельянова, номер 2010 / 03
5. Гаврилов А.В.. Гибридные интеллектуальные системы: Монография – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. – 142 с.
6. Золотов С.И. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие / С.И. Золотов – Воронеж: Научная книга, 2007. –140с.
7. Осипов Г.С. «Динамические интеллектуальные системы», Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» под гл. редакцией академика С.В. Емельянова, номер 2008 / 01
8. Варшавский П.Р., Еремеев А.П. «Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений», Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» под гл. редакцией академика С.В. Емельянова, номер 2009 / 02
9. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике Учебное пособие / Под ред. д. э. н., проф. Н. П. Тихомирова. — М.: Издательство «Экзамен», 2003. — 496 с.
10. Рыбина Г.В. «Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы», Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» под гл. редакцией академика С.В. Емельянова, номер 2008 / 01
11. Рыбина Г.В. «Теория и практика построения интегрированных экспертных систем», М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2008. -485 с.
12. Рыбина Г.В., Дейнеко А.О. «Распределенное приобретение знаний для автоматизированного построения интегрированных экспертных систем», Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» под гл. редакцией академика С.В. Емельянова, номер 2010 / 04
13. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. В. А. Кондратенко, С. В. Трубицына. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 320 с.

1. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике Учебное пособие / Под ред. д. э. н., проф. Н. П. Тихомирова. — М.: Издательство «Экзамен», 2003. — 316 с ↑

2. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике Учебное пособие / Под ред. д. э. н., проф. Н. П. Тихомирова. — М.: Издательство «Экзамен», 2003. — 319с ↑

3. Золотов С.И. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие / С.И. Золотов – Воронеж: Научная книга, 2007. –64с ↑

4. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике Учебное пособие / Под ред. д. э. н., проф. Н. П. Тихомирова. — М.: Издательство «Экзамен», 2003. — 125с ↑

5. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике Учебное пособие / Под ред. д. э. н., проф. Н. П. Тихомирова. — М.: Издательство «Экзамен», 2003. — 164с ↑

6. Рыбина Г.В. «Теория и практика построения интегрированных экспертных систем», М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2008. -279 с. ↑

7. Рыбина Г.В. «Теория и практика построения интегрированных экспертных систем», М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2008. -286с. ↑

8. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. В. А. Кондратенко, С. В. Трубицына. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 117 с ↑

9. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. В. А. Кондратенко, С. В. Трубицына. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 123 с ↑

10. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник. – М.: Экзамен, 2004. – 34 с ↑

11. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник. – М.: Экзамен, 2004. – 126 с ↑

12. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник. – М.: Экзамен, 2004. – 194 с ↑

13. Абдикеев Н.М. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие.- М.: КОС-ИНФ, Рос. экон. акад., 2003. – 134 с ↑

14. Абдикеев Н.М. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие.- М.: КОС-ИНФ, Рос. экон. акад., 2003. – 141 с ↑

15. Абдикеев Н.М. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие.- М.: КОС-ИНФ, Рос. экон. акад., 2003. – 146с ↑

16. Гаврилов А.В.. Гибридные интеллектуальные системы: Монография – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. – 54 с ↑

17. Гаврилов А.В.. Гибридные интеллектуальные системы: Монография – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. – 67 с ↑

18. Гаврилов А.В.. Гибридные интеллектуальные системы: Монография – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. – 72 с ↑

19. Гаврилов А.В.. Гибридные интеллектуальные системы: Монография – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. – 71 с ↑

20. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике Учебное пособие / Под ред. д. э. н., проф. Н. П. Тихомирова. — М.: Издательство «Экзамен», 2003. — 302 с ↑