Модели и алгоритмы обработки данных и знаний для повышения эффективности прогнозирования показателей сложных объектов

Модели и алгоритмы обработки данных и знаний для повышения эффективности прогнозирования показателей сложных объектов

Автор: Хурамшин, Рустем Иштимерович

Шифр специальности: 05.13.11

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2002

Место защиты: Уфа

Количество страниц: 199 с.

Артикул: 2336394

Автор: Хурамшин, Рустем Иштимерович

Стоимость: 250 руб.

ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ РАЗРАБОТОК И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТАХ. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ И ИХ ОСОБЕННОСТИ. ГЛАВА 2. Разработка требований и определение структуры ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ С ПОМОЩЬЮ имь. Разработка концепции построения интеллектуального модуля СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. Разработка базы знаний для интеллектуального модуля. Вывод знаний в интеллектуальной системе прогнозирования и ВЫРАБОТКА ПРАВИЛ. ЭВОЛЮЦИОННЫЕ И ГИБРИДНЫЕ МОДЕЛИ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГНОЗА. ГЛАВА 3. Алгоритмы ранговой опнки правил. СИСТЕМЫ. ЭМПИРИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ РАСЧЕТА КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК. Эвристические алгоритмы анализа работы пользователя. Разработка моделей и алгоритмов для временных рядов. Разработка алгоритмов в модулях прогнозирования с учетом компонентной организации системы. Модуль гибридизации и алгоритм гибридизации. ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА, МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И АНАЛИЗ ЕЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ.


Обучение это всегонавсего такое изменение параметров и структуры системы, которое способствует приближению системы к цели. Существует большое количество различных алгоритмов обучения и самообучения. Большинство из них ориентированно на обучение искусственных нейронных сетей и являются вполне приемлемыми для реализации в программных продуктах 5. Одной из методик моделирования интеллектуальных систем со сложным поведением является использование генетических алгоритмов и эволюционного моделирования. При этом используются основные законы эволюции скрещивание, мутации и селекция естественный отбор выживает сильнейший. При такой методике абсолютно реально моделирование поведения определенного организма вовсе не обязательно биологического аналога в искусственной среде. Примером такой искусственной среды может быть информация о наборе котировок и основных экономических показателей на валютном рынке. Целью искусственного организма может быть выбор такой стратегии торгов, при которой он максимизирует свою прибыль. Правда, для построения модели подобной системы необходима значительная вычислительная мощность и значительный набор данных. И то, и иное является уже доступным. Средства, вложенные в разработку и реализацию электронного брокера окупаются сторицей. Такой пример использования интеллектуальных технологий далеко не единственный и не самый показательный. Несмотря на лавинообразный рост числа подобных программных продуктов, на российском рынке эта технология делает лишь первые шаги. I i iii ii быстрый анализ распределенной многомерной информации дословно интерактивная аналитическая обработка данных, иногда встречаются такие названия как многомерные кубы, многомерные корпоративные базы данных 6. Главная проблема применения систем добычи знаний для России немногочисленность анализируемых данных, а одно из главных требований к этим системам жесткий контроль статистической значимости получаемых результатов. Иначе принятые решения будут неосновательными. Другая отличительная черта российской экономики, как на макроуровне, так и на уровне предприятий, ее нестабильность и подверженность действию неожиданно возникающих факторов. Еще одним важным моментом является тот факт, что люди, ответственные за принятие решений в бизнесе и финансах, обычно не являются специалистами по статистике и искусственному интеллекту и поэтому не могут непосредственно использовать системы ii,, требующие сложной настройки или специальной подготовки данных. России, являются простота в использовании и высокая степень автоматизма. Итак, вторая характеристика программного комплекса это интеллектуальный анализ данных, использование интеллектуального подхода в выборе методов прогнозирования, параметров моделей, оценка пользователей, ранжирование результатов и оценка качества. Третьей отличительной чертой системы, должна быть высокая степень использования новейших информационных технологий при разработке системы. Сетевая обработка данных, возможность предоставления работы с программой в качестве Интернетсервиса, как платной услуги, возможность распределенной обработки данных эти свойства программы позволят сделать расширение, дополнение и обработку программного комплекса как разработчику и пользователю, произвести в самые краткие сроки. Внедрение корпоративных информационных систем как основы для комплексной автоматизации деятельности предприятий направлено на поддержку принятия управленческих решений менеджерами высшего звена корпорации. А это предполагает, что предварительно должны быть решены задачи автоматизации рабочих мест, связанных с выполнением текущих производственных функций и оперативным управлением производственными процессами на уровне нижнего и среднего звена менеджеров. Поэтапная разработка корпоративной системы собственными силами включая использование готовых или заказных программных продуктов сторонних фирм и организаций, позволяющих автоматизировать отдельные рабочие места или производственные процессы и внедрение готовой информационной системы корпоративного уровня.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.215, запросов: 244