Методы и алгоритмы распознавания и оценки сложноструктурированных рисков на основе иерархических продукционных систем

• Автор: Прядко, Татьяна Валерьевна
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 168 с. : ил.

1. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПРОБЛЕМАТИКИ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ. АНАЛИЗ СОСТАВА И СВОЙСТВ ЗАДАЧИ ОЦЕНКИ РИСКОВ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

1.1. Основные понятия проблематики управления рисками

1.2. Анализ особенностей решения задач управления рисками

1.3. Классификация рисков

1.4. Анализ существующих моделей, методов и

технологий распознавания и оценки рисков

1.4.1. Анализ вероятностных моделей распознавания и оценки рисков

1.4.2. Анализ структурных методов распознавания и оценки рисков

1.4.3. Комбинированные методы распознавания и оценки рисков

1.4.4. Сравнительный анализ моделей и методов

распознавания и оценки рисков
1.5. Обоснование роли и места подсистемы оценки рисков в общей структуре типовой СППР и определение внешнесистемных требований к данной подсистеме
1.5.1. Постановка проблемы
1.5.2. Особенности СППР, применяемых для решения задач управления рисками
1.6. Сущность предлагаемого подхода к распознаванию и оценке рисков
Выводы
2. ИЕРАРХИЧЕСКИЕ ПРОДУКЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ КАК ГЕНЕРАТОРЫ ПРОЦЕССОВ РАСПОЗНАВАНИЯ И ОЦЕНКИ РИСКОВ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ
2.1. Формальная постановка задачи оценки рисков в автоматизированных системах управления
2.2. Обоснование целесообразности продукционного подхода к задаче оценки рисков
2.3. Анализ основных подходов и принципов создания перспективных систем продукционного вывода для оценки рисков
2.4. Иерархические продукционные системы. Базовые определения
2.4.1. Состав продукционной системы
2.4.2. Ограничения традиционных схем управления продукциями
2.4.3. Формализация задачи обработки рисков
2.4.4. Терминологический аппарат продукционных вычислений для обработки рисков
2.5. Разработка иерархических продукционных систем для оценки рисков
2.5.1. Иерархические продукционные системы как формальная основа разработки моделей процессов оценки рисков. Основные понятия и определения
2.5.2. Типовые продукционные модели процессов оценки рисков для заданных предметных областей на основе иерархических продукционных систем
2.5.3. Особенности применения иерархических продукционных систем для описания моделирования сложноструктурированных рисков для служб безопасности банковских структур
2.6. Разработка концептуальной модели процессов оценки рисков на основе продукционной парадигмы
Выводы
3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ СИНТАКСИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ РИСКОВ
3.1. Разработка методов предобработки сложноструктурированных факторов на основе методов продукционного вывода
3.2. Общие принципы продукционного вывода в ИПС
3.3. Основные особенности детерминированного нисходящего
процедурного вывода
3.4. Детерминированный восходящий ПВ для ИПС
3.5. Особенности синтаксического анализа к ИПС
3.6. Эффективные процедурные выводы сверху вниз и снизу вверх
3.7. Иерархические продукционные системы с предшествованием с расширенным предшествованием и их продукционный анализ
3.8. Продукционный вывод в ИПС для анализа бесконтекстных
программных языков
3.9. Стохастический анализ бесконтекстных программных языков
Выводы
4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ПОДСИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ И ОЦЕНКИ РИСКОВ
4.1. Разработка типовой иерархической структуры органов управления
инновационной корпорацией
4.2. Разработка структурнофункциональной организации системы
продукционного вывода для оценки рисков
4.3. Определение перечня типовых задач, решаемых программой
продукционного вывода для оценки рисков
4.4. Структура программной среды I для оценки рисков в
перспективных автоматизированных системах управления
4.4.1. Основные компоненты специального программного обеспечения I
4.4.2. Особенности программной оболочки системы продукционного вывода для оценки рисков в системах управления инновационных предприятий
4.5. Механизм моделирования в СПО
I
4.6. Основные результаты экспериментальных исследований
программно оболочки для оценки рисков в автоматизированной системе управления
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Рациональная организация и автоматизация решения задачи управления рисками в деятельности крупной инновационной корпорации возможны только на основе адекватных математических моделей, комплексно учитывающих структурные, статистические, качественные свойства рисков. Построение математической модели основано на формализации таких понятий как риск, структура подсистемы обработки рисков распознавание и оценка, стратегия управления рисками, целевая функция обработки рисков. В настоящее время нет единого подхода к пониманию сущности риска. С одной стороны, риск определяют как событие или группу родственных событий, наносящих ущерб социальноэкономическому объекту, обладающему данным риском. В официальных Методических рекомендациях по оценке эффективности инвестиционных проектов риск трактуется как возможность негативных отклонений, имеющих умеренно пессимистические оценки в предположении базисного сценария функционирования объекта или реализации проекта. По мнению многих ведущих специалистов в проблематике управления рисками данное понятие многоаспектно и зависит от предметной области, в которой оно рассматривается. Применительно к новым производственным технологиям под риском понимается авария или катастрофа, влекущая угрозу жизни людей, экологического заражения. Применительно к финансовоэкономическим объектам под рисковым событием традиционно понимаются неполучение ожидаемой прибыли или дохода, состояние неплатежеспособности и др. Для социальных объектов риск трактуется прежде всего как проявление негативных качественных характеристик ухудшение имиджа, снижение инвестиционной привлекательности и т. Для количественной оценки риска необходима такая мера, которая была интерпретируемой, характеризовалась ясным экономическим смыслом и допускала автоматизацию расчетов. Оценка воздействия риска на проект обычно трактуется как вес риска, измеряемый в некоторых условных единицах, интерпретируемых, например, в качественной шкале веса пренебрежимый, малый, существенный, большой, катастрофический. Количественной оценкой возможности проявления риска служит вероятность риска, измеряемая в пределах от нуля до единицы. Наибольшее распространение для оценки риска получила шкала вероятности из типового набора заданных значений 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9. Традиционный способ определения приоритета рисков сводится к вычислению произведение вероятности на вес риска в условных единицах. Многоаспектный характер уточнения риска, в общем случае, определяет существование других качественных и соответствующих им количественных шкал. Например, в оценках международных инвестиционных рисков шкалы содержат десятки, а иногда сотни численных
значений. Вместе с тем существующие правила приведения одних шкал к другим обусловливают общесистемный характер двух базовых показателей оценки риска веса и вероятности. Подготовка и выполнение управленческих решений в современных социальноэкономических объектах инновационные корпорации, банки, страховые компании, торговопромышленные предприятия и компании, службы информационнотехнической безопасности, образовательные учреждения, международные финансовые организации, информационноаналитические центры содействия и координации и др. Наиболее остро задача комплексного учета множества слабоформализованных факторов прояатяется в инновационных компаниях и предприятиях, осуществляющих разработку иили внедрение передовых информационнотехнических, экономических, социальных технологий в условиях неопределенности и рисков. Основанием этому служат следующие объективные и субъективные факторы увеличение объемов обрабатываемой информации и одновременная интенсификация выполняемых процессов, недопустимо высокая сложность внутренних бизнеспроцессов и технологий, большое количество задействованных в процессах структурных подразделений, обособленность отдельных подразделений и избыточность иерархических связей других подразделений, неравномерность загрузки бизнеспроцессов и отсутствие резервных ресурсов, недопустимость неконтролируемого отклонения в реализации инвестиционного проекта и необходимость учета большого числа неопределенностей, носящих социальную, техническую, организационную и иную природу.