WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаІнформатика, Компютерні науки → Технології використання експертних систем та нейромережеві технології - Реферат

Технології використання експертних систем та нейромережеві технології - Реферат

На етапі підготовки даних аналізується ступінь їхінформаційної насиченості, для чого виявляється ступінь впливу конкретного параметра на прогнозовану величину. Досягнувши рівномірного наповнення всіх ступенів залежності, виявляється відповідність між прогнозованою величиною і параметром у вигляді "Якщо..., то...; інакше...", що близько до реалізації алгоритму нечіткої логіки і експертних систем.

Вибір типу нейромережевої технології і методу її навчання можна виділити в самостійний етап. Мережа може бути побудована за допомогою Net Maker в інтерактивному режимі, користуючись його підказками, або створити файли Brain Maker, користуючись текстовим редактором. Для прогнозування тимчасових рядів, якими описуються фінансові ринки, переважно користуються генетичним алгоритмом Genetik Algorithms, а для вирішення завдань розпізнавання образів і класифікації — мережевими технологіями Hopfield і Kohonen. Найбільш трудомістким процесом є настроювання нейромережі на повчальну вибірку даних, бо тут визначається оптимальна кількість параметрів, властивостей досліджуваних даних, оптимальне число днів ретроспективи і прогнозу. Добре продумані способи завдання тестових множин у поєднанні з декількома варіантами повчальних алгоритмів (від стандартних до швидкісних) і завданням різних критеріїв зупинки навчання надають широкі можливості для експериментів.

Полегшує процес роботи і те, що всі сучасні нейромережеві технології містять ту або іншу систему конвертерів, що дозволяють користуватися даними, підготовленими в популярних початкових форматах. Зокрема, Word System може імпортувати текстові файли, таблиці, підготовлені в Excel, а також дані у форматі Meta Stock. Слід підкреслити Meta Stock не тільки програмний продукт, але і формат ділової іформації, що відрізняється високою компактністю даних у поєднанні з надійністю їх передачі.

Сучасні нейромережеві продукти дозволяють працювати як з числовими, так і з текстовими даними, тобто перетворювати набір символів (слова, фрази) в унікальний набір чисел. Ward System робить можливою також зворотну операцію, тобто представлення результатів роботи нейромережі у вигляді не тільки чисел, але зв'язного тексту, що дозволяє генерувати результати у вигляді різних інформаційних повідомлень. Правила для навчання нейромережі можуть задаватися за допомогою їх введення в готовому вигляді, а також у вигляді чисел, що вимагають додаткових перетворень даних. Причому ці обмежуючі і вирішуючі правила і умови можуть задаватися в процесі рішення задачі. Іншим методом задання правил в Ward System є робота з індикаторами технічного аналізу. Включення індикаторів в процес навчання істотно підвищує не тільки точність прогнозів, але і їх стабільність і статистичну достовірність. Для вирішення цієї ж проблеми в Ward System з більшою ефективністю можна скористатися спеціальним блоком, який містить повний список процедур з можливістю автоматичного підбору параметрів і перенесення вибраних значень в підготовлений набір вхідних даних, що значно полегшує роботу аналітика.Останніми етапами можна вважати проведення тестування нейромережі і її запуск для отримання прогнозу. Працездатність спочатку навчених мереж проводиться на тестовій вибірці даних. За наслідками тестів відбираються найбільш перспективні варіанти. При цьому керуються тим, що точність і надійність прогнозу залежать від типу прогнозованої величини, стану, в якому знаходиться система , типу системи (керована вона ззовні або замкнута). Наприклад, найбільш точний і надійний прогноз локальної зміни тренда в стаціонарному стані ринку.

Якщо результати тестування не задовольняють, то проглядають набір вхідних даних, змінюють деякі навчальні програми або перебудовують мережу.Після завершення повного циклу рішення задачі можливі два шляхи: користуватися в подальшій роботі створеною системою, що цілком прийнятно для одного фахівця, вирішуючи певний круг завдань, або створити для кожного завдання незалежні застосування у вигляді окремого файлу, який може використовуватися іншими програмами.

Гнучкість і потужність нейронних мереж відкриває перед ними практично необмежені можливості застосування, особливо якості аналітичних інструментів в таких погано формалізованих і багатокритерійних областях, як аналіз фінансової і банківської діяльності. Будь-яке завдання, зв'язане з використанням фінансових коштів на валютному ринку або ринку цінних паперів, зв'язане з ризиком і вимагає ретельного аналізу і прогнозу. Точність прогнозу, що стійко досягається нейромережевими технологіями при вирішенні реальних завдань, вже перевищила 95%. Тому кількість прикладів успішного застосування нейромережевих програмних продуктів стрімко росте. Серед перспективних напрямів використання нейромережевих технологій називають створення комп'ютерних моделей поведінки клієнта для оцінки ризику або перспективності роботи з конкретними клієнтами. Наприклад, можна проаналізувати колишні операції і на цій основі оцінити вірогідність того, чи погодитися конкретний клієнт на ту або іншу пропозицію.

На світовому ринку аналітичного програмного забезпечення представлений широкий спектр нейромережевих технологій, починаючи від систем, орієнтованих на суперкомп'ютери, вартість яких перевищує 50 тис. дол., до недорогих (декілька сотень доларів) нейропакетів, персональних комп'ютерів, що працюють на платформі, і робочих станцій. Це робить доступною технологію нейронних мереж для додатків практично будь-якого рівня. Її масове застосування — питання найближчого майбутнього.

З розділу слід запам'ятати

• Технологічне забезпечення АІТ і АРМ здійснює наочне наповнення інформаційних систем в технічному, інформаційному, програмному, лінгвістичному, організаційному, методичному, ергономічному і правовому аспектах. Окремі частини технологічного забезпечення весь час удосконалюються і знаходяться в стані динамічної рівноваги.

● Матеріалізоване втілення технологічного забезпечення здійснюється через режими взаємодії користувача з ЕОМ і різні технології обробки даних, зокрема в розподілених системах.

● Базовим режимом взаємодії користувача з ЕОМ на нижньому рівні ієрархії інформаційних (АРМ) режим діалогу.

● Вдосконалення інформаційних технологій користувачам дає можливість роботи в змішаній організаційній формі — мережевій, такій, що забезпечує об'єднання за допомогою каналів зв'язку обчислювальних засобів, програмних і інформаційних ресурсів.

На рівні АРМ конкретного користувача широкогопоширення набули технології, що базуються на використанні функціональних пакетів прикладних програм: обробки текстової, табличної і графічної іформації.

Комплексне використання тих, що взаємодіють через загальний інтерфейс користувача програмних продуктів привело до створення інтегрованих пакетів для офісів.

Більшість комплексів програм, вирішальних економічні завдання, написані на мовах СУБД, що забезпечують користувачеві дружній інтерфейс. Основний напрям розвитку СУБД використання їх в інтегрованих технологіях розподілених систем обробки даних.

• Найбільш представницькі інтегровані технології — це технологія "клієнт — сервер", глобальні мережі і електронна пошта. Концептуальним етапом розвитку інформаційних технологій є їх інтелектуалізація. Неординарних і слабоформалізуючих завдань покликані здійснювати експертні системи і нейромережеві технології.

4. ТЕСТИ

1.Експертна система це:

а) сукупність методів і засобів організації, накопичення і застосування знань для вирішення складних завдань в деякій наочній області;

б) узагальнена назва груп алгоритмів, які уміють навчатися на прикладах, витягуючи приховані закономірності з потоку даних;

в) Складання рецептів виправлення неправильного функціонування системи .

2. Порівняння результатів спостережень з очікуваними результатами називається:

а) діагностика;

б) спостереження;

в) управління.

3. Проектування це:

а) управління поведінкою системи;

б) визначення послідовності дій;

в) побудова конфігурації об'єктів при заданих обмеженнях.

4. Основною формою взаємодії ПК в мережі є:

а) технологія сумісного використання ресурсів в рамках глобальних мереж;

б) технологія клієнт сервер;

в) технологія універсального призначеного для користувача спілкування у вигляді електронної пошти.

5.Останнім етапом роботи нейромережевої технології є:

а) проведення тестування нейромережі і її запуск для отримання прогнозу;

б) введення даних в систему;

в) визначення і підготовка початкових даних для реалізації нейромережевих технологій.

Loading...

 
 

Цікаве