Автоматизированная система информационной поддержки процессов принятия решений на основе распределенной обработки слабоструктурированной информации : На примере управления банковской деятельностью

• Автор: Иванов, Владимир Борисович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 124 с.

1.1. Основные задачи системного моделирования

1.2. САБЕтехнологии ГЗ.Технология экспертных систем

1.3.1.Способы представления знаний

1.3.1.1. Продукционная модель

1.3.1.2.Фреймы

1.3.1.3.Семантические сети

1.3.2.Механизм получения знаний

1 АТехнология моделирования операций Выводы по 1 главе

УЧЕТ ВОЗМОЖНОСТИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ОБРАТНОГО ДЕЙСТВИЯ ПРИ СИСТЕМНОМ МОДЕЛИРОВАНИИ

2.1. Структурный подход при разработке информационной управляющей системы

2.2 Функциональное отображение предметной области 2.3.0тображение информационного аспекта предметной области
2.4.Динамическая модель и ее значение для формирования баз знаний
2.5. Программная реализация Выводы по 2 главе
СОЛАСОВАНИЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИИ
3.1. Анализ методологий банковской деятельности
3.2. Коллективные методы разработки системного проекта
3.3. Основные положения мультиагентных систем
3.3.1.Принципы выделения рабочих групп
3.3.2.Понятие Агентов и Миров
3.3.3.Виртуальный круглый стол для моделирования переговоров
3.3.4.Архитектура и интерфейс системы
3.4. Обработка слабоструктурированной информации
3.5. Метод постановки задачи анализа обратного действия
Выводы по 3 главе
4. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ЗАДАЧИ КРЕДИТОВАНИЯ
4.1. Процесс кредитования юридических лиц в коммерческом банке
4.2. Построение системных моделей процесса кредитования
4.3. Особенности формирования базы знаний на основе инструкций
4.4. Системы поддержки принятия решения
4.4.1. Семантическая модель поддержки принятия решения
4.4.2. Мотивационный аспект принятия решения
4.4.3. Организация согласованного принятия решения
4.5. Организация распределенных информационных потоков
4.6.Формирование баз данных на основе кредитного договора
4.7.Построение динамической модели
4.8.Трехмерная функциональная модель кредитного процесса
4.9. Метод иерархии как механизм согласования в процессах принятия решений
4 Программная реализация автоматизированной системы информационной поддержки процессов принятия решений
4 Анализ эффективности автоматизированной системы 2 информационной поддержки процессов принятия решений
Выводы по 4 главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


В результате этого заказчики впервые могут понять, что собой представляет система, только после того, как она уже практически реализована. Если система отличается от того, что они ожидали увидеть, далее следует еще несколько итераций ее разработки или модификации, что требует дополнительных затрат финансов и времени . Построенная в рамках проекта функциональноинформационная модель включает в себя подмодель существующей, в том числе и не автоматизированной технологии, принятой в байке формальный анализ этой
подмодели позволяет выявить узкие места и предложить рекомендации по улучшению технологии. В таком проекте собраны воедино опыт разработчиков и применяемые в данной организации технологии. Он может быть использован новыми специалистами, заменившими старых, в частности, использоваться для самостоятельной модификации или корректировки программных средств силами программистов отдела автоматизации. Диаграммы и спецификации, составленные при разработке проекта, могут быть ориентированы на помощь в обучении новых работников конкретным направлениям деятельности, а также осуществлять предварительное моделирование данных направлений деятельности, аналогично теории деловых игр 5, . Основная особенность системного моделирования экономических задач заключается в высокой сложности этапов анализа и проектирования, при относительной простоте и невысокой трудоемкости последующих этапов . СА5Етехнологии. Технология экспертных систем. Рассмотрим конкретные особенности данных методологий анализа и проектирования.