1. Открыть универсальную систему MATLAB.
2. Из таблицы 5 сформировать обучающую матрицу размерности 7×5 для решения задачи тестирования.
3. Реализовать вычислительную процедуру обучения с экспертом (использовать программный модуль лабораторной работы №3).
4. Реализовать вычислительные процедуры самообучения и формирования индекса риска с оптимальными коэффициентами (использовать программный модуль лабораторной работы №4).
5. Вычислить оптимальный вектор индекса, построить график изменения индекса.
6. Сохранить все результаты выполнения работы в файле на диске.
Отчетом о лабораторной работе № 6 является файл с именем, совпадающим с фамилией студента с результатами работы в папке Мои документы/номер группы.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
7. ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРТИЗЫ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ ПРОЕКТОВ
Проведение экспертизы научно-технических проектов, получение экспертных оценок и прогнозов является весьма важной задачей при проведении различного рода тендеров. Процедуры оценки и прогнозирования функционируют в условиях, как неполноты, так и субъективности информации, связанной с присутствием в системе человеческого фактора. Разнообразие, большой объем и противоречивость данных, используемых при экспертизе, предопределяют применение новых информационных технологий искусственного интеллекта при разработке процедур обучения, узнавания и принятия решений в условиях неопределенности.
Интеллектуальные системы оказывают все большее влияние на сферы человеческой деятельности, в которых возможность решать сложные трудно формализуемые задачи, связана с наличием разнообразных знаний о рассматриваемой предметной области. Здесь просматриваются три положительных момента:
1 – знания получают технологическую основу, благодаря интеллектуальной системе, которая сначала получает знания от эксперта, а затем применяет их и формирует новые знания;
2 – активизируется деятельность по сбору, организации, хранению, передаче и использованию человеческих знаний, что ведет к расширению и уточнению знаний самих по себе;
3 – просматривается принципиальная возможность выявления знаний из накопленного опыта, что открывает совершенно новые перспективы по организации и переработке знаний.
Остановимся на функциях эксперта, которым может являться высококвалифицированный специалист, обладающий огромным багажом знаний, в том числе и индивидуальных личных знаний. Такие знания в значительной степени состоят из эмпирических правил, называемых эвристиками. Именно эвристики позволяют эксперту при необходимости выдвигать разумные предложения, находить перспективные подходы к решаемым задачам и эффективно работать при неточных и неполных данных. Поэтому при создании интеллектуальной системы одной из главных проблем является извлечение знаний у эксперта и придание им формы, позволяющей использовать знания в компьютерной обработке.
Чтобы понять, как работает эксперт, полезно рассмотреть различие между знанием и умением. Умелое выполнение некоторой задачи часто обладает многими чертами, которые не свойственны работе хорошо информированного, но неумелого человека. В их число входят большая скорость или другой показатель эффективности, меньшее число ошибок, меньшая умственная напряженность (требования к вниманию), большая приспособляемость и робастность (устойчивость к сбоям). В этих чертах проявляются как сами знания, так и техника их использования.
Рассмотрим в качестве предметной области экспертизу проектов, которыми могут быть научные, технические, экономические, экологические и другие проекты. Каждый проект характеризуется определенным набором признаков или характеристик. В качестве примера можно указать следующий набор признаков:
1) срок реализации проекта;
2) стоимость проекта;
3) потребность проекта в трудовых ресурсах;
4) источники финансирования проекта:
- собственные источники финансирования,
- потребность в заемных средствах,
- обслуживание кредитов: сумма кредита, процентная ставка, срок кредита, порядок выплат;
5) производственный план:
- стоимость основных вложений в производство,
- мощности производства, используемые в проекте,
- стоимость производства,
- оценка себестоимости производства единицы продукции,
- прибыльность выпускаемой продукции,
- поставщики сырья и нового оборудования;
6) финансовая рентабельность проекта:
- потоки денежных средств,
- уровень рентабельности продукции,
- срок окупаемости,
- рентабельность собственного капитала,
- рентабельность активов,
- рентабельность инвестиций,
- коэффициент платежеспособности;
7) выгоды от реализации проекта:
- создание новых рабочих мест,
- освоение передовых технологий.
Интеллектуальная система, позволяющая провести комплексную экспертизу проекта и сформировать оценку качества этого проекта, должна на первых порах использовать опыт и знания эксперта, рассматривая эталонные проекты. А затем, обладая способностью к самообучению, узнаванию и принятию решений в условиях неопределенности и неполноты информации, должна формировать комплексную оценку рассматриваемого проекта, по качеству не уступающую оценке эксперта. Такие возможности предоставляют так называемые искусственные иммунные системы, основанные на принципах обработки информации биологической иммунной системой.