Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лекции по дисциплине ИКТ.doc
Скачиваний:
316
Добавлен:
18.02.2016
Размер:
11.86 Mб
Скачать

14.3. Информационная система “Договор”

Информационная система “Договор” осуществляет сбор, обработку использование социально-правовой и иной информации в области экономики в плане решения конкретных хозяйственно-правовых и гражданско-правовых задач. Характерными особенностями этой системы являются: - наличие в системе не только массива необходимых норм хозяйственного и гражданского права, но и всех образцов договоров и соглашений, которые используются в настоящее время в экономико-правовых отношениях;

- наличие в системе не только механизма учета договоров, но и картотек различных предприятий, фирм, концернов и др., которые являются участниками соответствующих экономико-правовых отношений;

- тесная функциональная взаимосвязь между действиями предприятий, фирм, концернов и др. и механизмом учета договоров, что гарантирует злостность системы данных и исключает возможность многократного дублирования информации;

- наличие гибкой системы справочников, которые позволяют заинтересованному субъекту производить необходимую классификацию предприятий, фирм, компаний, а также договоров по функциональным признакам;

- использование специальной подсистемы, которая дает возможность пользователю получать сведения о фактических затратах по сметам календарных планов договоров;

- наличие необходимых данных из области бухгалтерского учета и финансовой деятельности.

Система “Договор” оснащена гибкими в настройке структурами: справочниками, схемами, таблицами и т.д. В этом смысле она может использоваться практически на любом предприятии, в любой фирме, организации.

15. Экспертные системы.

15.1. Характеристика и назначение экспертных систем

Создание и использование экспертных систем является одним из концептуальных этапов развития информационных технологий. В основе интеллектуального решения проблем в некоторой предметной области лежит принцип воспроизведения знаний опытных специалистов - экспертов.

Исходя из собственного опыта эксперт анализирует ситуацию и распознает наиболее полезную информацию, оптимизирует принятие решений, отсекая тупиковые пути.

Под экспертной системой (ЭС) понимается система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, что система может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи. Дополнительно желаемой характеристикой такой системы, которая многими рассматривается как основная, является способность системы пояснять, по требованию, ход своих рассуждений в понятной для спрашивающего форме.

Экспертная система (ЭС)- это совокупность методов и средств организации, накопления и применения знаний для решения сложных задач в некоторой предметной области. Экспертная система достигает более высокой эффективности за счет перебора большого числа альтернатив при выборе решения, опираясь на высококачественный опыт группы специалистов, анализирует влияние большого объема новых факторов, оценивая их при построении стратегий, добавляя возможности прогноза.

Основой экспертной системы является совокупность знаний (базы знаний), структурированных в целях формализации процесса принятия решений.

ЭС призваны оказывать помощь специалистам, когда им не хватает для самостоятельного решения возникающих проблем собственных знаний и опыта.

Главная идея использования экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Особенности экспертных систем заключаются в следующем:

- технология ЭС зачастую предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности;

  • ЭС способны пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение;

  • ЭС используют новый компонент информационной технологии - знания.

Экспертные системы разрабатываются с расчетом на обучение и способны обосновать логику выбора решения, т.е. обладают свойствами адаптивности и ее аргументирования. У большинства экспертных систем имеется механизм объяснения. Этот механизм использует знания, необходимые для объяснения того, каким образом система пришла к данному решению. Очень важным является определение области применения экспертной системы, границ ее использования и действия.

Преимущества экспертных систем по сравнению с использованием опытных специалистов состоят в следующем:

• достигнутая компетентность не утрачивается, может документироваться, передаваться, воспроизводиться и наращиваться;

• имеют место более устойчивые результаты, отсутствуют эмоциональные и другие факторы человеческой ненадежности;

• высокая стоимость разработки уравновешивается низкой стоимостью эксплуатации, возможностью копирования, а в совокупности они дешевле высококвалифицированных специалистов.

Недостатком экспертных систем, характерным для их современного состояния, является меньшая приспособляемость к обучению новым правилам и концепциям, к творчеству и изобретательству. Использование экспертных систем позволяет во многих случаях отказаться от высококвалифицированных специалистов, но предполагает оставить в системе место эксперту с более низкой квалификацией. Экспертные системы служат средством для расширения и усиления профессиональных возможностей конечного пользователя.

Экспертная система должна демонстрировать компетентность, т.е. достигать в конкретной предметной области того же уровня, что и специалисты-эксперты. Недостаточно находить хорошие решения, это надо делать быстро. Системы должны иметь не только глубокое, но и достаточно широкое понимание предмета. Методы нахождения решений проблем достигаются на основе рассуждении, исходящих из фундаментальных принципов в случае некорректных данных или неполных наборов правил. Такие свойства наименее разработаны в компьютерных экспертных системах, но именно они присущи специалистам высокого уровня.

Отличиями экспертных систем от обычных компьютерных являются:

• экспертные системы манипулируют знаниями, тогда как любые другие системы - данными;

• экспертные системы, как правило, дают эффективные оптимальные решения и способны иногда ошибаться, но в отличие от традиционных компьютерных систем они имеют потенциальную способность учиться на своих ошибках.

Преимущества экспертных систем по сравнению с использованием опытных специалистов состоят в следующем:

• достигнутая компетентность не утрачивается, может документироваться, передаваться, воспроизводиться и наращиваться;

• имеют место более устойчивые результаты, отсутствуют эмоциональные и другие факторы человеческой ненадежности;

• высокая стоимость разработки уравновешивается низкой стоимостью эксплуатации, возможностью копирования, а в совокупности они дешевле высококвалифицированных специалистов.

Недостатком экспертных систем, характерным для их современного состояния, является меньшая приспособляемость к обучению новым правилам и концепциям, к творчеству и изобретательству. Использование экспертных систем позволяет во многих случаях отказаться от высококвалифицированных специалистов, но предполагает оставить в системе место эксперту с более низкой квалификацией. Экспертные системы служат средством для расширения и усиления профессиональных возможностей конечного пользователя.

Экспертная система должна демонстрировать компетентность, т.е. достигать в конкретной предметной области того же уровня, что и специалисты-эксперты. Недостаточно находить хорошие решения, это надо делать быстро. Системы должны иметь не только глубокое, но и достаточно широкое понимание предмета. Методы нахождения решений проблем достигаются на основе рассуждении, исходящих из фундаментальных принципов в случае некорректных данных или неполных наборов правил. Такие свойства наименее разработаны в компьютерных экспертных системах, но именно они присущи специалистам высокого уровня.

Отличиями экспертных систем от обычных компьютерных являются:

• экспертные системы манипулируют знаниями, тогда как любые другие системы - данными;

• экспертные системы, как правило, дают эффективные оптимальные решения и способны иногда ошибаться, но в отличие от традиционных компьютерных систем они имеют потенциальную способность учиться на своих ошибках.