- •Принятие решений. Виды шкал. Назначение шкал
- •Принятие решений. Алгоритм и пример принятия решений в шкале наименований
- •Принятие решений. Алгоритм и пример принятия решений в порядковой шкале
- •Принятие решений. Алгоритм и пример принятия решений в интервальной шкале
- •Диагностика проблемы
- •Формулировка ограничений и критериев для принятия решений
- •Построение общей интервальной шкалы оценки вариантов
- •В ыбор наилучшего варианта
- •Суп. Работа с фазами проекта Введение (добавление) фаз проекта
- •2.1. Изучить понятия:
- •2.2. Добавление фазы в диаграмме Гантта работ
- •2.3. Добавление фазы в окне иерархии работ
- •2.4. Добавление фазы в сетевой диаграмме.
- •Редактирование фаз
- •3.1. Редактирование фазы в диаграмме Гантта работ
- •Удаление фаз проекта
- •Добавление операций проекта.
- •5.2.Добавление операций проекта в таблице операций
- •5.3. Добавление операций проекта в сетевой диаграмме
- •6.1. Редактирование операций в диаграмме Гантта работ
- •6.2. Редактирование операций в сетевой диаграмме
- •6.3. Редактирование операций в таблице операций
- •7.1. Удаление операций в диаграмме Гантта работ
- •7.2. Удаление операций в таблице операций
- •7.3. Удаление операций в сети работ
- •Перемещение операций в диаграмме Гантта
- •8.2. Перемещение операций в сетевой диаграмме
- •Из окна диаграммы Гантта работ или
- •Из окна сетевой диаграммы.
- •Суп. Работа со связями в проекте
- •Суп. Работа с материалами в проекте Добавление материалов в таблице материалов
- •Удаление материалов в таблице материалов
- •Суп. Работа со стоимостными составляющими в проекте Добавление стоимостных составляющих в таблице стоимостных составляющих
- •Редактирование стоимостных составляющих в таблице стоимостных составляющих
- •Суп. Работа с ресурсами в проекте Добавление ресурсов
- •Добавление ресурсов в диаграмме Гантта ресурсов
- •Добавление ресурсов в таблице ресурсов
- •Редактирование ресурсов
- •Редактирование ресурсов в диаграмме Гантта ресурсов
- •Редактирование ресурсов в таблице ресурсов
- •Удаление ресурсов
- •Удаление ресурсов в диаграмме Гантта ресурсов
- •Удаление ресурсов в таблице ресурсов
- •Перемещение ресурсов в диаграмме Гантта ресурсов
- •Суп. Стандарт суп. Классификация и назначение документов проекта
- •Суп. Иерархия работ
- •Суп. Гантт работы
- •Суп. Гантт ресурсы
- •Суп. Сетевая диаграмма
- •Суп. Календарное планирование
- •Суп. Расчет расписания без ограничений на ресурсы
- •Суп. Расчет расписания с автоматическим выравниванием ресурсов
- •Суп. Расчет расписания с ручным выравниванием ресурсов
- •Нейронные сети. Формирование исходных данных для обучения
- •Нейронные сети. Управление параметрами обучения
- •Нейронные сети. Управление параметрами структуры
- •Нейронные сети. Задача распознавания образов
- •Нейронные сети. Задача аппроксимации
- •Нейронные сети. Режимы функционирования сети (обучение и применения)
- •Нейронные сети. Режимы функционирования сети (первоначальное обучение и дообучение)
- •Нейронные сети. Алгоритм обучения сети
- •Нейронные сети. Прогнозирование.
- •Экспертные системы. Назначение. Обобщенная структура.
- •Экспертные системы. Этапы разработки.
Нейронные сети. Алгоритм обучения сети
скорости обучения (интервал изменения от 0.001 до 100).
момента (интервал уменьшения – до 30% от заданной величины);
крутизны сигмоиды ( в пределах всей шкалы).
НС при этом должна находится в режиме первоначального обучения (а не дообучения). Для этого процесс обучения надо каждый раз начинать заново, а именно:
необходимо закрыть пакет без сохранения результатов предыдущего обучения;
вновь его открыть для анализа следующей зависимости.
Количественной характеристикой обучения НС может выступать максимальная ошибка обучения при фиксированном количестве эпох. Количество эпох при каждом исследовании должно оставаться одним и тем же, например – 1000.
При анализе зафиксировать виды обучения
устойчивое обучение (ошибка уменьшается монотонно),
быстрое обучение (визуально, глядя на значение максимальной ошибки, видно, что ошибка уменьшается существенно быстрее, чем в предыдущем режиме),
режим осцилляций (колебания ошибки),
режим возрастания ошибки.
Результаты моделирования следует сохранить в таблице, фиксируя:
максимальную ошибку обучения при каждом моделировании,
величину исследуемого параметра,
вид обучения,
процент распознанных данных.
Нейронные сети. Прогнозирование.
Прогнозирование - это разработка прогноза; в узком значении - специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо процесса.
Способности нейронной сети к прогнозированию напрямую следуют из ее способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными. После обучения сеть способна предсказать будущее значение некой последовательности на основе нескольких предыдущих значений и/или каких-то существующих в настоящий момент факторов. Следует отметить, что прогнозирование возможно только тогда, когда предыдущие изменения действительно в какой-то степени предопределяют будущие. Например, прогнозирование котировок акций на основе котировок за прошлую неделю может оказаться успешным (а может и не оказаться), тогда как прогнозирование результатов завтрашней лотереи на основе данных за последние 50 лет почти наверняка не даст никаких результатов.
Экспертные системы. Назначение. Обобщенная структура.
Экспе́ртная систе́ма (ЭС, англ. expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.
Похожие действия выполняет такой программный инструмент как Мастер (англ. Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний — все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.
ЭС может функционировать в 2-х режимах.
Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.
Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.
представляет следующую структуру ЭС:
Интерфейс пользователя
Пользователь
Интеллектуальный редактор базы знаний
Эксперт
Инженер по знаниям
Рабочая (оперативная) память
База знаний
Решатель (механизм вывода)
Подсистема объяснений
База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.
Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.
В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке Пролог с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.
Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.
Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» — в рабочей памяти.
База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:
эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;
инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;
программисты, осуществляющие реализацию ЭС