Мониторинг состояния сотрудников на конвейере с целью
обеспечения высокого качества продукции.
Компьютерные тренажеры для обучения больных с функциональными нарушениями управлению своим состоянием.
Компьютерные игры с БОС.
Системы с семантическим резонансом. системы, поведение которых зависит от состояния сознания пользователя и его психологической реакции на смысловые стимулы.
Системы виртуальной реальности.
Виртуальная реальность (ВР) – модельная трехмерная (3D) окружающая среда, создаваемая компьютерными средствами и реалистично реагирующая на взаимодействие с пользователями.
Технической базой систем виртуальной реальности являются современные мощные персональные компьютеры и программное обеспечение высококачественной трехмерной визуализации и анимации. В качестве устройств ввода-вывода информации в системах ВР применяются виртуальные шлемы с дисплеями, в частности шлемы со стереоскопическими очками, и устройства 3D-ввода, например, мышь с пространственно управляемым курсором или "цифровые перчатки", которые обеспечивают тактильную обратную связь с пользователем.
Автоматизированные системы распознавания образов:
Система распознавания образов - это класс систем искусственного интеллекта, обеспечивающих:
– формирование конкретных образов объектов и обобщенных образов классов;
– обучение, т.е. формирование обобщенных образов классов на основе ряда примеров объектов, классифицированных (т.е. отнесенных к тем или иным категориям – классам) учителем и составляющих обучающую выборку;
– самообучение, т.е. формирование кластеров объектов на основе анализа неклассифицированной обучающей выборки;
– распознавание, т.е. идентификацию (и прогнозирование) состояний объектов, описанных признаками, друг с другом и с обобщенными образами классов;
– измерение степени адекватности модели;
решение обратной задачи идентификации и прогнозирования (обеспечивается не всеми моделями).
Автоматизированные системы поддержки принятия решений:
Системы поддержки принятия решений (СППР) – это компьютерные системы, почти всегда интерактивные, разработанные, чтобы помочь менеджеру (или руководителю) в принятии решений управления, объединяя данные, сложные аналитические модели и удобное для пользователя программное обеспечение в единую мощную систему, которая может поддерживать слабоструктурированное и неструктурированное принятие решения. СППР находиться под управлением пользователя от начала до реализации и используется ежедневно. Предназначена для автоматизации выбора рационального варианта из исходного множества альтернативных в условиях многокритериальности и неопределенности исходной информации.
Экспертные системы:
Экспертная система (ЭС) – это программа, которая в определенных отношениях заменяет эксперта или группу экспертов в той или иной предметной области. ЭС предназначены для решения практических задач, возникающих в слабо структурированных и трудно формализуемых предметных областях.
Исторически, ЭС были первыми системами искусственного интеллекта, которые привлекли внимание потребителей. Экспертные системы используются в маркетинге для сегментации рынка и выработке маркетинговых программ, а также в банковском деле для определения тенденции рынка, трейдинг для программирования котировок акций и валют, в аудите для подготовки заключений о финансовом состоянии предприятий.
Генетические алгоритмы и моделирование эволюции:
Генетические Алгоритмы (ГА) – это адаптивные методы функциональной оптимизации, основанные на компьютерном имитационном моделировании биологической эволюции. Генетический алгоритм - новейший способ решения задач оптимизации в экономике (см. Приложение А).
Когнитивное моделирование:
Это способ анализа, обеспечивающий определение силы и направления влияния факторов на перевод объекта управления в целевое состояние с учетом сходства и различия в влиянии различных факторов на объект управления.
Основана на когнитивной структуризации предметной области, т.е. на выявление будущих целевых и нежелательных состояний объекта управления и наиболее существенных (базисных) факторов управления и внешней среды, влияющих на переход объекта в эти состояния, а также установление на качественном уровне причинно-следственных связей между ними, с учетом взаимовлияния факторов друг на друга.
Результаты когнитивной структуризации отображаются с помощью когнитивной карты (модели) (см. Приложение Б).
В экономической сфере это позволяет в сжатые сроки разработать и обосновать стратегию экономического развития предприятия, банка, региона или даже целого государства с учетом влияния изменений во внешней среде; в сфере финансов и фондового рынка – учесть ожидания участников рынка.
Выявление знаний из опыта (эмпирических фактов) и интеллектуальный анализ данных (data mining):
Интеллектуальный анализ данных (ИАД или data mining) – это процесс обнаружения в "сырых" данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Достижения технологии data mining активно используются в банковском деле для решения проблем Телекоммуникации, анализа биржевого рынка и др.
Нейронные сети:
Искусственная нейронная сеть (ИНС, нейросеть) - это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные функции всех нейронов в сети фиксированы, а веса являются параметрами сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы сети, а некоторые выходы - как внешние выходы сети. Подавая любые числа на входы сети, мы получаем какой-то набор чисел на выходах сети. Практически любую задачу можно свести к задаче, решаемой нейросетью.
Более подробно о ИНС и ее применении в экономике и финансах будет рассказано в следующей главе.
2 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОнных СЕТЕЙ В ФИНАНСАХ И БИЗНЕСЕ
Нейронные сети появились в 40-х годах, однако в финансах и экономике использовать их начали лишь в конце 80-х, когда была доказана сходимость основных классов нейронных сетей и существенно улучшена точность распознавания.
Основные задачи применения нейронных сетей в финансовом мире — прогнозирование котировок основных инструментов (курсов валют, ценных бумаг, ГКО и др.) и распознавания определенных ситуаций (например, подозрительных операций с кредитной картой).
Получение решения с помощью сети можно разделить на следующие этапы: создание сети, ее обучение и собственно решение задачи.
Сначала сеть строится, т. е. выбирается архитектура сети, количество слоев, передаточные функции, начальные веса. Следующим этапом является обучение, при котором сети подаются на вход значения, с известными ответами, сеть принимает решение, и происходит корректировка весов в соответствии с правильностью принятого решения. Обучение продолжается до тех пор, пока результаты принятия решения сетью не станут удовлетворительными. После того, как сеть обучена, ее можно применять для решения практических задач. Важнейшая особенность человеческого мозга состоит в том, что, однажды обучившись определенному процессу, он может верно действовать и в тех ситуациях, в которых он не бывал в процессе обучения. Например, мы можем читать почти любой почерк, даже если видим его первый раз в жизни. Так же и нейросеть, грамотным образом обученная, может с большой вероятностью правильно реагировать на новые, не предъявленные ей ранее данные. Нейросетевой подход особенно эффективен в задачах экспертной оценки по той причине, что он сочетает в себе способность компьютера к обработке чисел и способность мозга к обобщению и распознаванию.
Примером сети, ориентированной на поиск зависимостей, можно привестинейросеть на основе методики МГУА (метод группового учета аргументов), которая позволяет на основе обучающей выборки построить зависимость одного параметра от других в виде полинома. Такая сеть может не только мгновенно выучить таблицу умножения, но и найти сложные скрытые зависимости в данных (например, финансовых), которые не обнаруживаются стандартными статистическими методами.
Кластеризация - это разбиение разнородного набора примеров на несколько областей (кластеров), по каким-то общим признакам, причем число кластеров заранее неизвестно. Кластеризация позволяет представить неоднородные данные в более наглядном виде и использовать далее для исследования каждого кластера различные методы. Например, таким образом можно быстро выявить фальсифицированные страховые случаи или недобросовестные предприятия.
Прогнозирование - это ключевой момент при принятии решений в управлении. Конечная эффективность любого решения зависит от последовательности событий, возникающих уже после принятия решения. Возможность предсказать неуправляемые аспекты этих событий перед принятием решения позволяет сделать наилучший выбор, который, в противном случае, мог бы быть не таким удачным. Поэтому системы планирования и управления, обычно, реализуют функцию прогноза. Далее перечислены примеры ситуаций, в которых полезно прогнозирование.
Управление материально-производственными запасами. В управлении запасами запасных частей на предприятии по ремонту самолетов совершенно необходимо оценить степень используемости каждой детали. На основе этой информации определяется необходимое количество запасных частей. Кроме того, необходимо оценить ошибку прогнозирования. Эта ошибка может быть оценена, например, на основе данных о времени, которое понадобилось для доставки деталей, которых не было на складе.
Планирование производства. Для того, чтобы планировать производство семейства продуктов, возможно, необходимо спрогнозировать продажу для каждого наименования продукта, с учетом времени доставки, на несколько месяцев вперед. Эти прогнозы для конечных продуктов могут быть потом преобразованы в требования к полуфабрикатам, компонентам, материалам, рабочим и т.д. Таким образом, на основании прогноза может быть построен график работы целой группы предприятий.