Автор работы: Пользователь скрыл имя, 12 Декабря 2010 в 20:26, доклад
Существуют два принципиально различных класса ЭС: “основанные на правилах” и “основанные на примерах”. Первый класс ЭС применяется для работы с хорошо систематизированными элементами знаний и априори известными закономерностями, выраженными различного рода методиками, инструкциями, правилами и т.п. Второй класс ЭС используется в ситуациях, когда отсутствуют какие-либо явные связи и закономерности между элементами знаний, а сами знания представлены в виде списков примеров, описывающих реализации тех или иных событий.
Экспертные системы
(ЭС) представляются собой компьютерные
программы, использующие принципы искусственного
интеллекта и формализованные знания
эксперта для обработки оперативной
информации и принятия обоснованных
решений в анализируемой
Существуют два
принципиально различных класса
ЭС: “основанные на правилах” и
“основанные на примерах”. Первый
класс ЭС применяется для работы
с хорошо систематизированными элементами
знаний и априори известными закономерностями,
выраженными различного рода методиками,
инструкциями, правилами и т.п. Второй
класс ЭС используется в ситуациях,
когда отсутствуют какие-либо явные
связи и закономерности между
элементами знаний, а сами знания представлены
в виде списков примеров, описывающих
реализации тех или иных событий.
Если первый класс ЭС работает с
хорошо определенными данными и
знаниями, извлеченными из экспертов-аналитиков
инженерами знаний, то второй - формирует
свои знания путем адаптации к
предметной области, представленной примерами,
причем как обучающая, так и анализируемая
информация может быть искажена и
неполна. В первом случае в основе
механизмов вывода, как правило, лежат
классические стратегии наследования
и логического вывода, аппроксимирующие
а во втором - различные методы индуктивного
обобщения по примерам, в частности, свойства,
используемых для этого, искусственных
нейронных сетей.
ЭС с успехом
применяются в тех областях, где
кроме применения стандартных алгоритмических
методов, основанных на точных вычислениях,
по существу знания и опыт конкретных
экспертов-аналитиков, а принятие решений
формируется в условиях неполноты
данных и зависит скорее от качественных,
чем количественных оценок. К таким
предметным областям относится прежде
всего область анализа финансовой деятельности,
где эффективность принимаемых решений
зависит от сопоставления множества различных
факторов, учета сложных причинно-следственных
связей, применения нетривиальных логических
рассуждений и т.п.
В настоящей справке, в качестве иллюстрации использования технологии экспертных систем в финансовой деятельности приводятся примеры некоторых наиболее типичных конкретных разработок ЭС. О масштабах исследований и предложений на рынке ЭС в области финансов можно судить по международным научным конференциям (например, Artificial International Applications on Wall Street, Oct. 9-12, 1991, New York) и коммерческим каталогам, в которых стоимости конкретных приложений колеблются от тысяч до десятков тысяч долларов.