Информационные технологии экспертных систем кратко

Обновлено: 07.07.2024

Экспертная система (ЭС) – компьютерная система, предназначенная для частичной замены специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.

ЭС разрабатывались с 1970-х гг. исследователями искусственного интеллекта. Прообраз ЭС был предложен в 1832 г. С.Н. Корсаковым, который создал механические устройства, называемые интеллектуальными машинами, которые позволяли находить решения по заданным условиям (например, позволяли определить нужные лекарства по симптомам заболевания).

В начале 1980-х гг. в рамках исследований по искусственному интеллекту было сформировано самостоятельное направление, которое и получило название экспертных систем. Основное назначение ЭС состоит в разработке программных средств, которые получают при решении задач результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям человека-эксперта. ЭС используют для решения задач, не поддающихся формализации, например в следующих случаях:

задачи невозможно задать в числовой форме;
цель нельзя выразить с помощью точно определенной целевой функции;
невозможно составить алгоритм решения задачи;
если алгоритм составить можно, то его использование невозможно из-за ограниченности ресурсов (времени, памяти).

Таким образом, экспертная система – это программное средство, которое использует знания экспертов для обеспечения высокоэффективного решения неформализованных задач в узкой предметной области.

В основе ЭС лежит база знаний (БЗ) о предметной области, которая способна накапливаться в процессе построения и эксплуатации ЭС. Важнейшим свойством всех экспертных систем является накопление и организация знаний.

Готовые работы на аналогичную тему

Структура экспертных систем

Пользователь;
Интерфейс пользователя;
Редактор базы знаний;
Инженер по знаниям;
Эксперт;
Оперативная память;
База знаний – содержит правила анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от своей направленности, выводит рекомендации по разрешению проблемы. База знаний экспертной системы включает факты (статические сведения о предметной области) и правила – набор инструкций, с помощью которых из уже существующих фактов можно получать новые факты.
Механизм логического вывода;
Подсистема объяснений.

Режимы функционирования

Существует 2 режима, в которых может работать экспертная система:

Режим ввода знаний – эксперт совместно с инженером по знаниям с помощью редактора базы знаний вводит данные о предметной области в базу знаний экспертной системы.
Режим консультации – пользователь в диалоговом режиме сообщает экспертной системе сведения о текущей задаче и получает рекомендации ЭС. Например, по введенным сведениям о физическом состоянии больного экспертная система сообщает о диагнозе в виде списка заболеваний, которые являются наиболее вероятными при данных симптомах.

Классификация экспертных систем

Статические ЭС решают задачи в условиях, когда исходные данные и знания не изменяются во времени.

Квазидинамические ЭС объясняют ситуацию, которая изменяется с течением времени (некоторое фиксированное значение интервала времени)

Динамические ЭС решают задачи в условиях, когда исходные данные и знания изменяются во времени.

Этапы разработки экспертной системы

Этап идентификации проблем – этап определения задач, подлежащих решению, выявления целей разработки, определение экспертов и типов пользователей.
Этап извлечения знаний – проведение содержательного анализа проблемной области, выявление используемых понятий и их взаимосвязей, определение методов решения задач.
Этап структурирования знаний – выбор ИС и определение способов представления всех видов знаний, формализация основных понятий, определение способов интерпретации знаний, моделирование работы системы, оценка адекватности целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
Этап формализации – наиболее важный и трудоемкий этап разработки ЭС, на котором база знаний наполняется экспертом. Процесс приобретения знаний делится на получение знаний от эксперта, организацию знаний, которая обеспечивает эффективную работу системы, и представление знаний в понятном для ЭС виде.

Наиболее известные экспертные системы

CLIPS – достаточно популярная оболочка для построения экспертных систем.

OpenCyc – мощная динамическая экспертная система.

MYCIN – достаточно известная диагностическая система, предназначенная для диагностики и наблюдения за состоянием больного менингитом и бактериальными инфекциями.

HASP/SIAP – интерпретирующая система, определяющая местоположение и тип судна в Тихом океане по данным, полученным с акустических систем слежения.

Акинатор – интернет-игра, в которой игрок загадывает персонаж, а программа должна его отгадать, задавая вопросы.

IBM Watson – суперкомпьютер фирмы IBM, который может понимать вопросы на естественном языке и отвечать на них.

Сущность и назначение экспертных систем, особенности применения их принципов в системе современного управления, структура и составляющие. Модели знаний и закономерности их использования. Экспертная система "ДА" фирмы "Контекст", ее анализ и оценка.

Рубрика	Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид	реферат
Язык	русский
Дата добавления	03.12.2011
Размер файла	198,2 K

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Информационные технологии экспертных систем. Экспертные системы, их основные компо ненты, области применения, особенности

Экспертные системы (ЭС), основаны на использовании искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.

Назначение экспертных систем заключается в решении достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области.

Под искусственным интеллектом понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Обычно имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению.

Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. ЭС представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Технология ЭС принимается в качестве советующих систем.

Сходство ИТ, используемых в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако имеются три существенных различия:

1) связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности;

2) выражается в способности ЭС пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение;

3) связано с использованием нового компонента информационной технологии - знаний.

Достоинство применения ЭС заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений из базы знаний.

2. Основные компоненты экспертных систем

Основными компонентами ИТ, используемой в ЭС, являются: интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.

Рис. 1. основные компоненты ИТ экспертных систем

Интерфейс пользователя. Менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным.

Руководитель может использовать четыре метода ввода информации: меню, команды, естественный язык и собственный интерфейс,

Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения. Различают два вида объяснении:

- объяснения, выдаваемые, по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;

- объяснения полученного решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи.

База знаний. Она содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется. Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил.

Все виды знаний могут быть представлены с помощью одной либо нескольких семантических моделей. К наиболее распространенным моделям относятся логические, продукционные, фреймовые и семантические сети

Интерпретатор. Это часть ЭС, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

Во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных. Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.

Модуль создания системы. Он служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем.

Для представления базы знаний специально разработаны языки Лисп и Пролог, хотя можно использовать и любой известный алгоритмический язык.

Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.

Экспертные системы (ЭС) возникли как теоретический и практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта с использованием ЭВМ.

ЭС – это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличие от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. при решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

Основными отличиями ЭС от других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи. Поэтому применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение задачи в ЭС сопровождается понятными пользователю объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже, а иногда и лучше достигаемого специалистами. В системах, основанных на знаниях, правила, по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов.

Качество ЭС определяется размером и качеством базы знаний (правил или эвристик). Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдения, интерпретация результатов, усвоения новой информации, выдвижении с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов. Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.

В любой момент времени в системе существуют три типа знаний:

1) Структурированные знания – статистические знания о предметной области. После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются.

2) Структурированные динамические знания – изменяемые знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления новой информации.

3) рабочие знания – знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний. Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.

Системы, основанные на знаниях, строятся по модульному принципу, что позволяет постепенно наращивать их базы знаний.

Компьютерные системы, которые могут лишь повторить логический вывод эксперта, принято относить к ЭС первого поколения. Однако специалисту, решающему интеллектуально сложную задачу, явно недостаточно возможностей системы, которая лишь имитирует деятельность человека. Ему нужно, чтобы ЭС выступала в роли полноценного помощника и советчика, способного проводить анализ нечисловых данных, выдвигать и отбрасывать гипотезы, оценивать достоверность фактов, самостоятельно пополнять свои знания, контролировать их непротиворечивость, делать заключения на основе прецедентов и, может быть, даже порождать решение новых, ранее не рассматриваемых задач. Наличие таких возможностей является характерным для ЭС второго поколения, концепция которых начала разрабатываться 9-10 лет назад. Экспертные системы, относящиеся ко второму поколению, называют партнерскими, или усилителями интеллектуальных способностей человека. Их общими отличительными чертами является умение обучаться и развиваться, т.е. эволюционировать.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: прогнозирование, планирование, контроль и управление, обучение, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, медицинская диагностика.

Большинство ЭС включают знания, по содержанию которых их можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, обучающая система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование. Она определяет способности обучаемого по основным направлениям курса, а затем с учетом полученных данных составляет учебный план. Управляющая система может применяться для целей контроля, диагностики, прогнозирования и планирования.

Существует ряд прикладных задач, которые решаются с помощью систем, основанных на знаниях, более успешно, чем любыми другими средствами. При определении целесообразности применения таких систем нужно руководствоваться следующими критериями.

1. Данные и знания надежны и не меняются со временем.

2. Пространство возможных решений относительно невелико.

3. В процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения. Существуют системы, основанные на знаниях, пока еще не пригодные для решения задач методами проведения аналогий или абстрагирования (человеческий мозг справляется с этим лучше). В свою очередь традиционные компьютерные программы оказываются эффективнее систем, основанных на знаниях, в тех случаях, когда решение задачи связано с применением процедурного анализа. Системы, основанные на знаниях, более подходят для решения задач, где требуются формальные рассуждения.

4. Должен быть по крайней мере один эксперт, который способен явно сформулировать свои знания и объяснить методы применения этих знаний для решения задач.

Системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом:

1. У них нет предубеждений.

2. Они не делают поспешных выводов.

3. Эти системы работают систематизированно, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.

4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются.

6. Эти системы не заменяют специалиста, а являются инструментом в его руках.

3.6 Автоматизированные информационные технологии
в биржевом деле

Применение электронных технологий является одной из характерных особенностей развития современного российского фондового рынка. Они обеспечивают высокую динамику операций, существенно ускоряют расчеты, расширяют круг участников и уменьшают риски.

Под влиянием новых информационных технологий на современном этапе существенные изменения происходят и в управлении фондовыми биржами. В их деятельности все более важную роль, наряду с известными видами ресурсов - трудовыми и финансовыми, - играет информационный ресурс.

Фондовая биржа представляет собой традиционно и постоянно действующий рынок ценных бумаг с определенным местом и временем продажи и покупки ранее выпущенных ценных бумаг.

Усилению роли биржи в торговле ценными бумагами способствуют тенденции концентрации и централизации капитала на самой бирже, возрастание компьютеризации ее операций, а также форм и методов сбора, доставки и обработки информации, прямое государственное регулирование операций биржи, усиление тенденций интернационализации биржевых сделок.

Основными центрами биржевой торговли в мире в настоящее время являются Нью-Йорк, Лондон, Франкфурт-на-Майне, Цюрих, Токио.

Существование биржевой торговли ценными бумагами требует увеличения числа ее участников. Каждый из них должен обеспечиваться оперативной и достоверной информацией, проводить квалифицированный анализ ситуации на рынке в целом и рынке отдельных ценных бумаг. События на фондовом рынке являются барометром состояния национальной экономики, поэтому должны обсуждаться в средствах массовой информации, как это принято во всем мире. Биржевая информация должна быть адресована не только профессиональным участникам рынка, но прежде всего широким слоям потенциальных инвесторов. Эффективность современного рынка ценных бумаг (РЦБ) во многом зависит от степени его компьютеризации. В настоящее время интенсивность процесса компьютеризации на РЦБ определяется следующими факторами:

1) предметом и продуктом труда на фондовой бирже служат не какие-то вещественные материальные ценности, а информация, хорошо поддающаяся преобразованию на “машинный язык”;

2) участник биржевых операций, обладающий необходимой и своевременной информацией, получает возможность больше заработать и по этой причине стремится вкладывать средства в новые информационные технологии на бирже;

3) для привлечения широкого круга клиентов как одного из условий современной конкуренции в биржевом деле необходим соответствующий уровень информационного сервиса каждого из них;

4) эффективно работать на мировом фондовом рынке можно только обладая адекватным другим участникам рынка уровнем компьютеризации и возможностями выхода на соответствующие телекоммуникации;

5) получение своевременной, достоверной и полной информации о биржевых операциях становится необходимым условием принятия правильных решений, а также их выполнения.

Именно применение современных компьютеров и средств связи приводит к коренной перестройке информационных технологий в биржевом деле, дает возможность повысить информативность всех участников торговли ценными бумагами, ускорить проводимые расчеты и улучшить условия труда людей.

Создаваемые компьютерные системы биржевых операций должны удовлетворять следующим требованиям:

• надежность работы и оперативное восстановление работы при сбоях без потери обрабатываемой информации;

• защищенность от несанкционированного доступа, разрушений и искажений;

• комплексность, то есть системная интеграция технического, программного, информационного обеспечения;

• интеграция функций торговой системы и электронного депозитария с обслуживанием всего жизненного цикла ценных бумаг;

• гибкость, то есть возможность настройки на обслуживание различных типов финансовых инструментов без проведения крупномасштабных доработок;

• новизна или возможность решения новых информационных задач по биржевым операциям;

• оперативность реакции на запросы как локальных, так и удаленных пользователей;

• возможность участия в торгах физических и юридических лиц в режиме реального времени (on-line) и в режиме отложенной обработки информации торгов (off-line);

• обеспечение всего потока транзакций с учетом пиковых нагрузок на рынке;

• соответствие имеющимся международным стандартам.

Становление и развитие Российского биржевого дела происходит в условиях формирования смешанной экономики, ее нестабильности, сопровождается инфляцией, неразвитостью правовой базы и т.д. Все это накладывает свой отпечаток на развитие информационных технологий в биржевом деле.

На деятельности биржи все заметнее сказывается влияние компьютеризации, существенно снижающей издержки и повышающей производительность сделок. В то же время, в мире накоплен огромный опыт применения нейротехнологии и нейропакетов, ориентированных на решение задач финансового анализа и планирования, причем здесь большая роль принадлежит консультативным фирмам, которые специализируются на операциях фондовой биржи.

Интуиция финансиста достаточно успешно подменяется прогнозами компьютера.

В состав пользователей информационных технологий фондового рынка входят государственные и частные организации, выпускающие в обращение ценные бумаги; инвестиционные фонды; брокерские и многие другие.

В мировой практике организации фондовых рынков существует институт маркет-мейкеров (дословно “делатель рынка”), обеспечивающий устойчивость функционирования торговли для ее организаторов, участников и эмитентов. К стандартным видам работ и услуг маркет-мейкера можно отнести:

1. Поддержание двусторонних котировок в пределах нормативно заданного спрэда (разницы между максимальной ценой продажи и минимальной ценой покупки).

2. Возможность подачи заявок не только за свой счет, но и за счет своих клиентов.

3. Поддержание ликвидности акций.

4. Финансовое консультирование.

5. Проведение презентаций.

6. Регулирование “выбросов” акций на рынок и эмиссий.

7. Создание искусственного дефицита акций путем их целенаправленной скупки.

8. Монополизацию скупки акций у персонала эмитента.

9. Поиск серьезных инвесторов, готовых вкладывать средства в акции эмитента.

Для успешной работы Российского маркет-мейкера необходимо решение ряда проблем. Во-первых, недостаток информации остается одним из главных препятствий для нормального развития фондового рынка, поэтому необходимы информационная прозрачность компании и создание стимулов для раскрытия информации о себе. Во-вторых, слабость инфраструктуры рынка и законодательной базы существенно повышает риск работы маркет-мейкера на рынке акций. В-третьих, в отличие от западного фондового рынка, где большая часть сделок заключается в автоматическом режиме, у нас отсутствует хорошая техническая база. В-четвертых участились случаи мошенничества на рынке, что также связано со слабым решением технических вопросов.

Наиболее активно развитие РЦБ началось с 1993 года, с расширением видов ценных бумаг, ростом их объемов, появлением новых учреждений на РЦБ.

Первоначально участники торгов (банки, инвестиционные, брокерские и финансовые компании) в ходе торговой сессии могли находиться только за терминалами локальной сети на вычислительном центре ММВБ. В результате развития рынка и расширения географии торгов была создана широкомасштабная в рамках страны финансовая сеть ММВБ, позволяющая проводить торговые операции не только в Москве, но и на удаленных торговых площадках в режиме реального времени. При этом была обеспечена минимизация задержки при удаленном подключении к торгово-депозитарной системе ММВБ, обеспечивающая равные возможности участников торгов.

Расчетную систему срочного рынка ММВБ составляют:

• Расчетный банк, функции которого выполняет Центральный банк РФ;

• Система электронных расчетов (СЭР);

СЭР построена по принципу звезды с центральным вычислительным центром на ММВБ и рабочими местами, установленными в офисах участников расчетов. Рабочие места позволяют формировать платежные поручения в электронной форме, передавать их в вычислительный центр и получать из него выписки по счетам.

На ММВБ разработано автоматизированное рабочее место (АРМ) риск-менеджера, позволяющее наблюдать за ходом торгов и позициями участников в реальном режиме времени. В частности, АРМ позволяет проверять позиции участников на соответствие лимитам.

Разработано программное обеспечение для мониторинга глобального риска ММВБ, для чего имеются специальные процедуры, позволяющие оценить качество депозитарного маржирования и риск ММВБ в целом.

Участник торгов (трейдер) имеет возможность:

• получать постоянно обновляемую биржевую информацию;

• оперативно выставлять (снимать) заявки в торговую систему с рабочего терминала инвестора в режиме реального времени, а для инвестиционной компании - вести торги от имени нескольких инвесторов с одного терминала;

• формировать и печатать отчетные документы в любой момент текущей торговой сессии и за любой архивный день;

• вести автоматический расчет доходности последней сделки, доходности покупки/продажи по наилучшей цене в текущий момент времени, доходности по максимальной/минимальной ценам сделки и заявки с начала торговой сессии.;

• с определенной периодичностью выставлять заявку в систему ММВБ до совершения сделки или отмены ее инвестором;

• вести справочники ценных бумаг и клиентов;

• выставлять заявки из заранее подготовленного справочника заявок и многое другое.

Уже в настоящее время участникам Российского фондового рынка доступны услуги многих компьютерных глобальных сетей, таких, как Relcom, Internet, Bitnet, SprintNet. Используя возможности телеконференций, Российские организации могут направлять объявления об эмиссии и предложения купли-продажи различных ценных бумаг. Абоненты системы включают три группы пользователей:

• сотрудники ММВБ, управляющие ходом торгов;

• трейдеры (маркет-мейкеры), принимающие участие в торгах;

• другие специалисты, получающие биржевую информацию.

Защита от несанкционированного доступа в систему обеспечивается за счет использования процедур идентификации пользователя при входе в нее, разграничения полномочий абонентов, программно-реализованного шифрования данных при вводе, передаче и получении электронной подписи.

Расчеты между участниками ММВБ осуществляются путем передачи и приема электронных документов. Они представляют собой совокупность данных в машинной форме, которые создаются, обрабатываются и хранятся в памяти ЭВМ и передаются по телефонным каналам связи.

Электронные документы на перевод денежных средств, акций и облигаций, генерируемые системой торгов на ММВБ, считаются аутентичными бухгалтерским документом, используемым в соответствии с нормативными актами Банка России и являются основанием для осуществления бухгалтерских записей. Для целей бухгалтерского учета могут создаваться бумажные копии электронных документов.

Электронные документы заверяются электронной подписью, которая обеспечивает идентификацию отправителей документов и защиту от несанкционированного создания и модификации документов. Первичным электронным документом, на основании которого осуществляется списание и зачисление средств на счета участников, является электронное платежное поручение. При осуществлении расчетов участникам представляются следующие вторичные электронные документы: выписка по счету участника после каждой операции по его корреспондентскому счету; сводная выписка по счету участника на конец каждого рабочего дня, уведомление о невозможности использования заказанной операции с указанием причины.

Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.

Под искусственным интеллектом обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению.

Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Все это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем.

Сходство информационных технологий, используемых в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако имеются три существенных различия. Первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности. Второе отличие указанных технологий выражается в способности экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение. Третье отличие связано с использованием нового компонента информационной технологии - знаний.

Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются (рис. 3.17): интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.

$Описание: C:\Documents and Settings\Admin\Рабочий стол\ScreenHunter_015.bmp$

Рис. 3.17. Основные компоненты информационной технологии экспертных систем

Менеджер может использовать четыре метода ввода информации: меню, команды, естественный язык и собственный интерфейс.

объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;

объяснения полученного решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждении, ведущих к решению задачи.

Хотя технология работы с экспертной системой не является простой, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.

Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил.

Все виды знаний в зависимости от специфики предметной области и квалификации проектировщика (инженера по знаниям) с той или иной степенью адекватности могут быть представлены с помощью одной либо нескольких семантических моделей. К наиболее распространенным моделям относятся логические, продукционные, фреймовые и семантические сети.

Интерпретатор. Это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных. Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.

Пример внедрения информационная технология экспертных систем

Всего на входах системы формируется несколько десятков типов и разновидностей учетных документов – в зависимости от полноты использования функциональных возможностей системы.

Одном из характерных документов, используемых при оформлении регистрационного учета, является учетный документ регистрации прибытия гражданина по месту жительства (адресный листок прибытия)[3].

информационнаяехнология данные интерфейс

Учетные документы прибытия, рассматриваемые как характерный кадр входной информации в каналах АСУН, включают следующие основные характеристики (реквизиты) [3]:

1. Первичные идентификационные данные личности (фамилия, имя, отчество, дата рождения, адрес места рождения, пол).

2. Сведения о гражданстве и национальности.

3. Паспортные данные (тип удостоверяющего личность документа, серия, номер, кем и когда выдан).

4. Адресные данные (адрес места жительства до переезда в зону ответственности АСУН, предыдущий адрес места жительства в зоне ответственности АСУН, актуальный адрес места жительства – фиксируемый при регистрации).

5. Дополнительные сведения (сведения о детях, номер телефона и т.п.).

6. Служебные сведения (дата подготовки документа, дата оформления регистрации, идентификаторы должностных лиц и др.).

На основе предварительного анализа каждой из перечисленных групп реквизитов устанавливаются характерные особенности, способные служить семантическими и логическими критериями для последующего контроля вводимой информации и повышения ее достоверности, например:

Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 75280
Количество таблиц: 0
Количество изображений: 6

Читайте также: