Главная    Почта    Новости    Каталог    Одноклассники    Погода    Работа    Игры     Рефераты     Карты
  
по Казнету new!
по каталогу
в рефератах

Интеллектуальные системы



 Другие рефераты
Обслуживание жесткого диска Защита информации Адаптация производственной деятельности к условиям рынка косметики Адаптация производственной деятельности к условиям рынка телевизоров

«Интеллектуальные системы»

Компьютерные системы окружают нас повсюду и являются важнейшим компонентом в функционировании бизнеса, правительственных и военных ор-ганизаций, учреждений здравоохранения, программ обучения и т.д. Эффектив-ность компьютерных систем зависит от возможностей доступа, обработки и анализа информации. Для полного сотрудничества с пользователем компью-терные системы должны иметь зачатки интеллекта, чтобы квалифицированно сохранять и обрабатывать большие объемы информации, используя аналоги ес-тественных средств коммуникации.
Искусственный интеллект (интеллектуальная система) - это концепция, по-зволяющая компьютерам делать такие вещи, которые у людей выглядят разум-но. Область применения: доказательства теорем, игры, распознавание образов, принятие решений, адаптивное программирование, сочинение машинной музы-ки, обработка данных на естественном языке, обучающиеся сети (нейросети), вербальные концептуальные системы обучения и т.д.
Аналитические технологии - это методики, которые на основе определенных моделей, алгоритмов, математических теорем позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров. Другим примером аналитической технологии можно назвать алгоритм обработки информации че-ловеческим мозгом. Для применения алгоритма необходимо, чтобы данная за-дача целиком описывалась определенной детерминированной моделью. В та-ком случае алгоритм дает точный ответ. Но на практике часто встречаются за-дачи, связанные с наблюдением случайных величин - например, задача прогно-зирования курса акций. Для подобных задач применяется принципиально дру-гой, вероятностный подход. Параметры вероятностных моделей - это распреде-ления случайных величин, их средние значения, дисперсии и т.д. Как правило, эти параметры заранее неизвестны, а для их оценки используются статистиче-ские методы, применяемые к выборкам зафиксированных значений.
В последние 10 лет происходит бурное развитие аналитических систем но-вого типа. В их основе - технологии искусственного интеллекта, имитирующие естественные процессы, например, деятельность нейронов мозга или процесс естественного отбора.
При разработке аналитических технологий учитывается их способность:
 понимания задачи, общего процесса и знания возможностей других сис-тем и людей, принимающих участие во взаимодействии;
 связь с пользователями с помощью понимания естественного языка, ри-сунков, изображений и знаков;
 знания, основанные на здравом смысле;
 координирование принятия решений, планирования и действия;
 обучение на предыдущем опыте и адаптация поведения.
Компьютерные технологии для интеллектуальных вычислений переживают свой расцвет. Сейчас происходит стремительный рост числа программных про-дуктов, использующих новые технологии, а также типов задач, где их примене-ние дает значительный экономический эффект.
Элементы автоматической обработки и анализа данных, которые называют Data Mining (добыча знаний) становятся неотъемлемой частью концепции элек-тронных хранилищ данных и организации интеллектуальных вычислений.
Хотя инструментарий интеллектуального анализа и освобождает пользова-теля от возможных сложностей в применении статистических методов, он все-таки требует от него понимания работы и алгоритмов, на которых он базирует-ся. Кроме этого, технология нахождения нового знания в базы данных не может дать ответа на не заданные вопросы. Она не заменяет аналитиков или менедже-ров, а дает им современный, мощный инструмент для улучшения выполняемой работы.
Современные технологии интеллектуального анализа перерабатывают ин-формацию с целью автоматического поиска шаблонов, характерных для каких-нибудь фрагментов неоднородных многомерных данных. Тяжесть формулиро-вания гипотез и выявления необычных шаблонов переведена с человека на компьютер.

Ключом к успешному применению методов интеллектуальных вычислений служит не просто выбор алгоритма, а мастерство человека, создающего модель и возможности программы, моделирующей процесс. Существуют две стороны успеха. Во-первых - четкое и ясное формулирования задачи, подлежащей ре-шению. Во-вторых - использование правильных данных и методов. После вы-бора данных из всех доступных источников (или получения данных из внешних источников) необходимо их преобразовать или сгруппировать в определенном порядке. Чем больше аналитик может «играть» с данными, строить модели, оценивать результаты, тем лучше может быть результат. Работа с данными ста-новится эффективней, при интеграции следующих компонентов: визуализации, графического инструментария, средств формирования запросов, оперативной аналитической обработки, позволяющей понять данные и интерпретировать ре-зультаты.
Выделяют следующие алгоритмы интеллектуальных вычислений:
 нейронные сети;
 деревья решений;
 системы размышлений на основе аналогичных случаев;
 алгоритмы определения ассоциаций и последовательностей;
 нечеткая логика;
 генетические алгоритмы;
 эволюционное программирование;
 визуализация данных;
 комбинация
По мнению специалистов, в недалекой перспективе интеллектуальные сис-темы будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг. Их техно-логия, получив коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально - взаимодейст-вующих модулей.
Коммерческий рынок продуктов искусственного интеллекта в мире в 1993 году оценивался примерно в 0,9 млрд. долларов.
Использование экспертных систем и нейронных сетей приносит значитель-ный экономический эффект. Так, например: American Express сократила свои потери на 27 млн. долларов в год благодаря экспертной системе, определяющей целесообразность выдачи или отказа в кредите той или иной фирме; DEC еже-годно экономит 70 млн. долларов в год благодаря системе XCON/XSEL, кото-рая по заказу покупателя составляет конфигурацию вычислительной системы VAX - её использование сократило число ошибок от 30% до 1%.
Одним из основных направлений в этой области являются экспертные сис-темы реального времени.


БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Курс лекций «Организация интеллектуальных вычислений», режим дос-тупа: http://victoria.lviv.ua/html/oio/.
2. Курс лекций «Системы искусственного интеллекта», режим доступа: http://www.isuct.ru/~ivt/books/IS/IS6/.
 

скачать работу


 Другие рефераты
Атбасар өңірі мен Алаш партия қозғалысы
Стратегии предприятия на разных этапах жизненного цикла
Президент США Ж. Кеннеди
Nominative with the infinitive айналымы немесе инфинитивтің екінші баяндауыш ретінде қолданылуы


 

Отправка СМС бесплатно

На правах рекламы


ZERO.kz
 
Модератор сайта RESURS.KZ