Алгоритмы обработки знаний в экспертных системах для экономических процессов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Поволжский государственный университет сервиса

Алгоритмы обработки знаний в экспертных системах для экономических процессов

кандидат наук, доцент

Хрипунов Николай Владимирович

Аннотация

В статье исследованы особенности применения алгоритмов обработки знаний в экспертных системах для экономических процессов. Проведен анализ экономической эффективности лизинга по сравнению с кредитом в зависимости от стоимости имущества. Разработана блок-схема алгоритма моделирования, на основе двух этапов. Сформулированы рекомендации по применению данной модели.

Основными отличиями экспертных систем в сфере экономики от других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений, экспертных заключений и новых знаний на основе имеющихся. Знания представляются в такой форме, которая может быть легко обработана. В экспертных системах в сфере экономики известен алгоритм обработки знаний в экспертных системах для экономических процессов в сфере услуг [1], а не алгоритм решения задачи. Поэтому применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение задачи в экспертных системах сопровождается понятными пользователю объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже, а иногда и лучше достигаемого специалистами. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов.

Информационная технология решения экономических задач связана с процедурами сбора и преобразования экономической информации, циркулирующей в объекте управления.

Упорядоченная последовательность взаимосвязанных действий, выполняющихся с момента возникновения информации до получения результата определяется технологическим процессом. Технологический процесс состоит из технологических операций.

Организация технологического процесса должна обеспечить его экономичность, комплексность, надежность функционирования, высокое качество работ. Состав процедур преобразования информации и особенности их выполнения во многом зависят от экономического объекта, ведущего автоматизированную обработку информации. Как правило, экономическая информация подвергается всем процедурам преобразования, но в ряде случаев некоторые процедуры могут отсутствовать. Последовательность их выполнения также бывает различной, при этом некоторые процедуры могут повторяться. алгоритм обработка экономический лизинг

В последнее время организация применения компьютерной техники претерпевает значительные изменения, связанные с переходом к созданию интегрированных информационных систем.

Интегрированные информационные системы [2] проектируются с учетом того, что они должны осуществлять согласованное управление данными в пределах предприятия, координировать работу отдельных подразделений, автоматизировать операции по обмену информацией как в пределах отдельных групп пользователей.

В интегрированных информационных системах с распределенной обработкой данных используют различные виды информационно-технологической архитектуры. Организация информационно-технологической архитектуры зависит от используемых программных, технических средств, структуры информационных баз данных, типа сетей.

Архитектура файл-сервер, как правило, используется в информационных системах с распределенной обработкой на базе компьютерных сетей локального типа [3]. Компьютеры в сети делятся на рабочие станции и серверы. На рабочей станции установлены программные средства пользовательского интерфейса, организующие диалог пользователя в сети, и программные средства приложений, выполняющие содержательную обработку данных. На файловом сервере находится информационная база данных сети.

Информационный обмен при архитектуре файл-сервер осуществляется на уровне файлов, доступ к которым в режиме корректировки блокируется для других пользователей сети. Достоинством архитектуры файл-сервер является обеспечение высокого уровня защиты данных от несанкционированного доступа. В качестве недостатков можно отметить перегрузку трафика сети, высокие требования к техническому оснащению рабочих станций, на которых проводится обработка данных.

Тенденция к децентрализованной информационной технологии в системах управления влечет за собой организацию рабочих мест.

Интегрированные компьютерные системы обработки данных проектируются на базе объединения отдельных АРМ специалистов в единую многоуровневую вычислительную сеть.

В построенной средствами MS Excel структуре меню отражает основные направления финансового анализа (рис. 1)

Рисунок 1. Структура меню модели анализа лизинговых операций

При выборе, например, направления «Анализ экономической эффективности лизинга по сравнению с кредитом в зависимости от стоимости имущества»[4] предлагается выбор в открывающемся подменю.

В рамках использования комплексных моделей обработки экономической информации в MS Office (MS Excel, MS Access) реализуют функции учета, анализа, прогнозирования, определения оптимального решения для различных задач [5]. Эти задачи включают анализ хозяйственной деятельности предприятия (производства и реализации продукции, использования трудовых ресурсов предприятия, использования основных производственных фондов, результатов деятельности вспомогательных производств, использования материальных ресурсов, себестоимости продукции, прибыли и рентабельности, финансового состояния предприятия, комплексная оценка хозяйственной деятельности); расчет и учет заработной платы для малого предприятия (с организацией учетных карточек для каждого работника, справочной таблицы для исчисления налогов, формированием платежной и сводной ведомости начисления заработной платы); планирования объемов производства и получения целевой прибыли; анализ использования трудовых ресурсов; сравнительный анализ и выбор технологий производства; анализ эффективности использования инвестиций; расчет безубыточности производства и реализации продукции; анализ кредитоспособности заемщика; анализ операций с ценными бумагами; оценка привлекательности и эффективности инвестиционных проектов; анализ форфейтинговой операции; анализ банковской деятельности.

Система электронных таблиц MS Excel обладает широкими функциональными возможностями. Это совместимость со специальными бухгалтерскими программами и с текстовыми редакторами, обеспечивающая обмен данными с ними, настройка меню и панелей инструментов (рис. 2).

Рисунок 2. Основные функциональные возможности MS Excel при выполнении математического моделирования

Моделирование случайной величины с произвольным распределением может быть выполнено для различных вариантов управленческих решений.

Пусть случайная величина, заданная в интервале [a₀, a_n], имеет плотность вероятности распределения r(x). Разобьем интервал [a₀, a_n] на n частичных интервалов и аппроксимируем на этих интервалах функцию r(x) кусочно-постоянной функцией (рис. 3). Целесообразно выбрать величины так, чтобы вероятности попадания в любой частичный интервал были одинаковы

Из условия постоянства функции на каждом частичном интервале следует, что случайная величина x может быть определена в зависимости от возможного значения случайной величины, равномерно распределенной в интервале (0, 1).

Попадание в любой частичный интервал можно рассматривать как событие, входящее в полную группу несовместимых событий. Поэтому процедура моделирования случайной величины с произвольным распределением сводится к задаче моделирования дискретной величины.

Рисунок 3. Плотность вероятности распределения произвольной функции

Рисунок 4. Блок-схема алгоритма моделирования случайной величины с произвольным распределением

Блок-схема алгоритма моделирования, представленная на рис. 4, состоит из двух этапов:

1. С помощью генератора случайных чисел с равномерным распределением генерирую случайную величину z, которая моделирует дискретную случайную величину - номер интервала k.

2. Вторично разыгрывают случайную величину z и определяют значение случайной величины x.

MS Excel имеет ряд встроенных функций для нахождения числовых характеристик случайных величин.

Все это требует, чтобы экономисты и менеджеры-профессионалы, являясь основными пользователями компьютерных информационных систем, были готовы к работе в условиях выбора эффективных управленческих решений при принятии решений инновационной деятельности и оперативном управлении предприятием, владели основами информационной технологии, умели оценить действия информационных систем, качество обработки, точность, полноту информации, закладываемой в основу принятия управленческих решений.

Список литературы

1. Шляпкин А.В. Зависимость информационного потенциала предприятия от интеллектуального капитала/ А.В. Шляпкин, Г.В. Егорова// Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: Экономика. 2013. № 3 (29). С. 138-145.

2. Шляпкин А.В. Информационные системы в управлении инновационной деятельностью на предприятиях сервиса/ О.А. Шлегель, Л.И. Ерохина, А.В. Шляпкин, Н.В. Филимонова, В.Б. Шмидт, Н.В. Плотникова, М. Моляши, С.В. Токманев// Тольяттинская государственная академия сервиса. Тольятти, 2005.

3. Шляпкин А.В. Использование современных информационных технологий для бизнеса /Н.В. Филимонова, А.В. Шляпкин //Наука - промышленности и сервису. 2010. Т. 1. № 5. С. 48-51.

4. Шляпкин А.В. Теоретико-методический инструментарий измерения инфляции / А.В. Шляпкин, Е.В. Медведева Е.В.//Научное обозрение. 2016. № 10. С. 135-138.

5. Шляпкин А.В. Методологические основы проектирования информационных систем крупных организаций на базе системы развивающихся статистических и динамических интеллектуальных моделей /А.В. Шляпкин А.В.// Запад-Россия-Восток. 2014. № 8. С. 286-290.

Размещено на Allbest.ru