Интеллектуальные информационные системы 4

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

НОО ВПО «Дальневосточный институт международных отношений»

Кафедра экономики и прикладной информатики

Специальность 080801.65«Прикладная информатика (в экономике)»

Курсовая работа

по дисциплине: Информационные системы
по теме: Интеллектуальные информационные системы

Выполнил: студент 4 курса

Хабаровск 2007г.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ3

1 ПОНЯТИЕ "СИСТЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА"5

1.1 Понятие и классификация систем искусственного интеллекта7

2 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В ФИНАНСАХ И БИЗНЕСЕ12

2.1 Прогнозирование на основе нейросетей13

2.2 Преимущества и недостатки прогнозирования на нейросетях15

2.3 Обзор программных продуктов16

3 ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ПРАКТИКЕ18

ЗАКЛЮЧЕНИЕ23

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ25

ПРИЛОЖЕНИЕ А27

ПРИЛОЖЕНИЕ Б28

ВВЕДЕНИЕ

Современная экономика немыслима без информации. Тысячи предприятий, миллионы налогоплательщиков, триллионы рублей, биржевые котировки, реестры акционеров - все эти информационные потоки необходимо оценить, обработать, сделать необходимые выводы, принять правильное решение.

Современный специалист - экономист должен уметь принимать обоснованные решения. Для этого наряду с традиционными знаниями, такими как основы менеджмента, основы внешнеэкономической деятельности, банковское дело, административное управление, налогообложение он должен владеть информацией по построению информационных систем.

Интеллектуальные технологии – один из последних этапов развития аналитических технологий. Аналитическими технологиями называют методики, которые на основе каких-либо моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров. Простейший пример аналитической технологии - теорема Пифагора, которая позволяет по длинам сторон прямоугольного треугольника определить длину его третьей стороны. Другим примером являются способы, с помощью которых обрабатывает информацию человеческий мозг.

Аналитические технологии нужны в первую очередь людям, принимающим важные решения - руководителям, аналитикам, экспертам, консультантам. Доход компании в большой степени определяется качеством этих решений – точностью прогнозов, оптимальностью выбранных стратегий. Наиболее распространены аналитические технологии, используемые для решения следующих задач: для прогнозирования курсов валют, цен на сырье, спроса, дохода компании, уровня безработицы, числа страховых случаев, и т.д.

Как правило, для реальных задач бизнеса и производства не существует четких алгоритмов решения. Раньше руководители и эксперты решали такие задачи только на основе личного опыта. С помощью современных аналитических технологий строятся системы, позволяющие существенно повысить эффективность решений.

Искусственный интеллект является сейчас “горячей точкой” научных исследований. В этой точке, как в фокусе, сконцентрированы наибольшие усилия кибернетиков, лингвистов, психологов, философов, математиков и инженеров. Именно здесь решаются многие коренные вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и роботики на жизнь будущих поколений людей. Здесь возникают и получают права гражданства новые методы научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно было бы назвать философским осмыслением этих результатов.

Цель курсовой работы заключается в исследовании понятия системы искусственного интеллекта, прогнозирования на основе нейронных сетей в финансах и бизнесе, рассмотрение примеров применения нейронных сетей на практике:

· Создание группы экспертов;

· Покупка готовой заказной системы;

· Создание собственной системы «с нуля»;

· Создание системы на основе готовых «нейропакетов»;

· Использование нейросетей в различных областях бизнеса и технологий.

Задача состоит в анализе достоинств и недостатков каждой нейронной технологии в зависимости от параметров внедрения.

1 ПОНЯТИЕ "СИСТЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА"

Существует много различных подходов к классификации информационных систем:

– по степени структурированности решаемых задач;

– по автоматизируемым функциям;

– по степени автоматизации реализуемых функций;

– по сфере применения и характеру использования информации, в частности, по уровням управления.

Известно, что при обучении людей существуют различные уровни предметной обученности: воспроизведение (память); решение стандартных задач (умения, навыки); решение нестандартных, творческих задач (знания, активное интеллектуальное понимание).

Интеллект может проявляется в различных областях, но мы рассмотрим его возможности в решении задач, т.к. эта область проявления является типичной для интеллекта. Задачи бывают стандартные и нестандартные. Для стандартных задач известны алгоритмы решения. Для нестандартных они неизвестны. Поэтому решение нестандартной задачи представляет собой проблему.

Само понятие "стандартности" задачи относительно, относительна сама "неизвестность": т.е. алгоритм может б

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать