ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ЭКОНОМИКЕ И ОБРАЗОВАНИИ |
07-01-2024 |
В современных условиях на уровне крупных промышленных предприятий могут быть популярными локальные МЭК, ориентированные на конкретные исследовательские и аналитические задачи: анализ и прогнозирование рынка, поведения конкурентов, потребителей и т.п.. Теоретически компания может создать множество различных специализированных систем, которые объединены в Единую корпоративную информационную экспертную систему (ЕКИЕС).
Перспективными являются те информационные системы, сами учатся (ЕКИЕС), которые способны автоматически формировать БЗ в целях классификации проблемных областей и прогнозирования. Но практически безграничным является использование в проектировании МЭК нейросетевого подхода.
Научить нейросеть - значит сообщить ему алгоритм решения определенной задачи или класса задач. Это свойство нейросетей особенно ценно использовать в антикризисном управлении в условиях неопределенного внешней среды. Вся информация, которая есть в сети о задаче, содержится в наборе примеров. Поэтому качество обучения сети
Интеллектуальные информационные системы в экономике и образовании
напрямую зависит от количества примеров в обучающей выборке, а также от того, насколько полно эти примеры описывают данную задачу. Так, например, нецелесообразно использовать сеть для котировки ценных бумаг, если в обучающей выборке котировки ценных бумаг не представлено. Как только сеть научен можно применять ее для рассмотрения конкретных задач.
Современные экономические системы (например, промышленные комплексы) приближаются к такому уровню сложности, когда их развитие и функционирование не является простой суммой свойств отдельных компонент, которые наблюдаются. Даже небольшие отклонения в производительности работы отдельных подсистем могут вызвать качественно новый режим поведения всей системы и даже привести к серьезному кризису системы. Выходом из положения является построение модели на основе синтеза компонент. Так, например, синтетические модели является практически единственной альтернативой в социологии, долгосрочных прогнозах погоды, в макроэкономике, медицине.
Использование искусственных нейронных сетей для быстрого принятия решений в опасных обстоятельствах нашло активную поддержку и обоснование у разработчиков современных энергетических систем. По этому поводу есть большое количество литературы на иностранных языках, в частности, на английском. Много работ посвящено, в частности, системам диагностики энергосистем и промышленных систем. Например, в работе разработана нейронная сеть для осуществления оперативного управления и слежения за неопределенными ситуациями в ходе работы электростанций.
