ЭС могут создаваться с использованием одного или нескольких источников знаний.

Критерий использования ЭС для решения задач

Существует ряд прикладных задач, которые решаются с помощью систем, основанных на знаниях, более успешно, чем любыми другими средcтвами. При определении целесообразности применения таких систем нужно руководствоваться следующими критериями. Данные и знания надежны и не меняются со временем. Пространство возможных решений относительно невелико.В процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения. Существуют системы, основанные на знаниях, пока еще не пригодные для решения задач методами проведения аналогий или абстрагирования (человеческий мозг справляется с этим лучше). В свою очередь традиционные компьютерные программы оказываются эффективнее систем, основанных на знаниях, в тех случаях, когда решение задачи связано с применением процедурного анализа. Системы, основанные на знаниях, более подходят для решения задач, где требуются формальные рассуждения. Должен быть по крайней мере один эксперт, который способен явно сформулировать свои знания и объяснить свои методы применения этих знаний для решения задач.

7.Нейронные сети. Основные понятия об естественных и искусственных нейронных сетях. Формальный нейрон Мак-Каллока-Питтса. Программная и аппаратная реализация нейронных сетей. Применение нейронных сетей. Иску́ сственные нейро́ нные се́ ти (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети Маккалока и Питтса[1]. После разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейнойоптимизации. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С точки зрения развитиявычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма[2]. А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования)естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искаженных данных.

1.Дайте понятие «объекты управления», «системы управления», перечислите и прокомментируйте основные функции управления.

Под объектом управления понимаются производственно-технологические, организационно-экономические, социальные системы, обеспечивающие производство определенных конечных продуктов, благ, услуг.

Система управления – совокупность людей, методов и организмов, организованных в определенные структуры, обеспечивающие целенаправленное функционирование объекта управления при ограниченных ресурсах и времени.

Функция управления – множество целенаправленных воздействий системы управления на объект управления, обеспечивающих достижения системой поставленных целей при оптимизации заданных критериев эффективности и ограничениях.

При описании основных функций управления целесообразно выделять следующие этапы предплановый анализ, планирование, оперативное управление, организация исполнения.

На этапе предпланового анализа или «целеполагания» любая организация осуществляет ана­лиз и прогноз своих возможностей.

В общем виде этап планирования следует рассматривать как совокупность методов и средств по определению целей функционирования и развития организации и разработке способов их реализации.

•централизованное планирование «сверху вниз»;

•децентрализованное планирование «снизу вверх»;

•интерактивное планирование.

Методы традиционного контроля ориентированы на сопоставление и определение отклонений фактических значений достигнутых показателей от плановых заданий, нормативов и значений этого показателя в прошлые периоды времени.

Методы опережающего контроля основаны на применении процедур экстраполяции значений контролируемых параметров, что позволяет перенести акцент этой фазы на контроль и анализ степени достижения поставленных перед организацией целей. При этом предполагается, что политическая и социально-экономическая ситуации стабильны и сложившиеся закономерности в производстве будут сохраняться в будущем.

Методы предпринимательского контроля основаны на корректировке результатов упреждающего контроля за счет изучения и анализа поведения элементов внешней среды компании (спрос на продукцию, поведение конкурентов, ожидаемые социальные и политические изменения в обществе, научно-технические перспективы по продукции и технологиям и т.д.).