Головна Головна -> Реферати українською -> Інше -> Нові інформаційні технології і експертні оцінки в економіці та виробничій сфері та освіті

Нові інформаційні технології і експертні оцінки в економіці та виробничій сфері та освіті

Назва:
Нові інформаційні технології і експертні оцінки в економіці та виробничій сфері та освіті
Тип:
Реферат
Мова:
Українська
Розмiр:
4,10 KB
Завантажень:
92
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2 
Реферат на тему:
Нові інформаційні технології і експертні оцінки в економіці та виробничій сфері та освіті


Сфера застосування нових інформаційних технологій і розвинених засобів комунікацій величезна. Вона включає різні аспекти, починаючи від забезпечення простих функцій службового листування до системного аналізу і підтримки складних задач прийняття та підтримки рішень. У свою чергу концептуальним етапом в розвитку інформаційних технологій є створення і використання експертних систем в економіці, виробничій сфері, освіті і державному управлінні. Інформаційна експертна система (ІЕС) - це сукупність методів і засобів організації, накопичення, застосування інформаційних ресурсів і знань для вирішення складних задач в певній області.
Перевага застосування експертних систем полягає в можливості прийняття рішень в таких ситуаціях, в яких алгоритм попередньо не розроблено і він формується за даними, які надаються у вигляді умовиводів (правил прийняття рішень), що витікають з бази знань (БЗ). Причому розв'язання задач здійснюється за неповноти умови, їхньої невірогідності та багатозначності тлумачення початкової інформації і якісних оцінок процесів, що відбуваються [5].
Проте, не зважаючи на користь і широке застосування ІЕС, вони, як і будь-які системи, не досконалі. Один з головних недоліків полягає в складності розпізнавання границь можливостей ІЕС і демонстрації ненадійного функціонування ІЕС на межі, де є сенс в її застосуванні. Істотним недоліком експертних систем є також значні трудові витрати, що необхідні для поповнення бази знань. БЗ зберігає об'єкти пізнання, які складають сукупність знань, що об'єднані за чотирма типами концептуальних зв'язків: спільності, партитивності (співвідношення цілого і частини), зіставлення, функціональної взаємозалежності [1].
Певні труднощі і обмеження є і при проектуванні ІЕС. Вони погано пристосовані до навчання на рівні нових концепцій і за новими правилами, не ефективні і мало придатні в тих випадках, коли потрібно враховувати складність реальних і нестандартих задач [2]
Очевидно, що успішно функціонувати в майбутньому будуть лише ті підприємства, які зможуть накопичувати, аналізувати, синтезувати і використовувати інформацію про ринки, винаходи, нові продукти, пропозиції і ціни постачальників і виробників кінцевої продукції, а також про новий попит з боку потенційних споживачів. Передбачувані темпи зростання ринку, зростаючий рівень конкуренції, з одного боку, і високий ступінь невизначеності ділового середовища і ризики, з іншого, зумовлюють кончу потребу в експертизі економічної інформації і подальшому опрацюванні та практичному використанні нових ефективних ІЕС, що володіють досконалішими споживацькими характеристиками.
У сучасних умовах на рівні великих промислових підприємств можуть бути популярними локальні ІЕС, що зорієнтовані на конкретні дослідницькі і аналітичні задачі: аналіз і прогнозування ринку, поведінки конкурентів, споживачів і тощо. Теоретично компанія може створити безліч різних спеціалізованих систем, що об'єднані в Єдину корпоративну інформаційну експертну систему (ЕКІЕС).
Перспективними є ті інформаційні системи, що самі навчаються (ЕКІЕС), які здатні автоматично формувати БЗ в цілях класифікації проблемних областей і прогнозування. Але практично безмежним є використання в проектуванні ІЕС нейромережевого підходу.
Навчити нейромережу - означає повідомити їй алгоритм розв'язання певної задачі або класу задач. Цю властивість нейромереж особливо цінно використовувати в антикризовому управлінні в умовах невизначеного зовнішнього середовища. Вся інформація, яка є у мережі про задачу, міститься в наборі прикладів. Тому якість навчання мережі напряму залежить від кількості прикладів в навчальній вибірці, а також від того, наскільки повно ці приклади описують дану задачу. Так, наприклад, не доцільно використовувати мережу для котирування цінних паперів, якщо в навчальній вибірці котирування цінних паперів не представлено. Як тільки мережу навчено, можна застосовувати її для розгляду конкретних задач.

Завантажити цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2 



Реферат на тему: Нові інформаційні технології і експертні оцінки в економіці та виробничій сфері та освіті

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок