Интеллектуальные технологии в бизнес-приложениях

Тема 4. Интеллектуальные технологии в бизнес-приложениях 1. Определение и характеристики интеллектуальных информационных технологий. 2. Базы знаний. Модели представления знаний. 3. Основные возможности, особенности и технология управления эффективностью бизнеса в среде Business Studio. 4. Основные возможности, особенности и технология интеллектуального анализа данных в среде Fuzzy Logic Toolbox. 5. Архитектура и основные возможности применения нейронных сетей в экономике. 1. Определение и характеристики современных интеллектуальных информационных технологий Под интеллектуальными системами понимают любую искусственно созданную формальную систему, предназначенную для решения задач на основе выполнения следующих базовых функций: ◦ осуществлять целенаправленное поведение; ◦ накапливать знания в базах знаний об окружающей среде, классифицировать их, оценивать с точки зрения поставленной цели и обрабатывать; ◦ осуществлять рассуждения, формировать для себя или для человека объяснения собственной деятельности; ◦ получать информацию из внешней среды, с помощью каналов, аналогичных тем, что имеются у человека, общаться с ним на языке, максимально приближенном к естественному. В базах знаний отражается опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом, в решении творческих задач в выделенных сферах деятельности, традиционно считавшихся прерогативой интеллекта человека (например, такие плохо формализуемые задачи, как принятие решений, проектирование, извлечение смысла, объяснение, обучение и т. п.); Наличие у интеллектуальных систем моделей мышления на основе баз знаний, правил для логических выводов позволяет им аргументированно рассуждать, распознавать и классифицировать ситуации, обобщать и т. п.; Особенность такого рода систем – это способность формировать вполне четкие решения на основе нечетких, нестрогих, неполных, недоопределенных данных. Они способны обучаться, переобучаться и, следовательно, развиваться. Одной из форм интеллектуальных систем является экспертные системы (ЭС). В ЭС, как правило, входят четыре основных компонента: - база данных с системой управления (СУБД); - база знаний с системой управления (СУБЗ); - вычислитель с программным обеспечением; - интерфейс лица, принимающего решение. Структура ЭС представлена на рис. 1.8. Рис. 1.8. Структура экспертной системы База данных (БД) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Базу данных можно определить как ориентированное на пользователя-непрограммиста множество взаимосвязанных данных, структурированных таким образом, что достигается их минимальная избыточность и максимальная независимость от прикладных программ. Одна часть данных является внутренней, так генерируется самим предприятием, а другая - внешней средой (внешними источниками). Система управления базой данных. Связь пользователей и прикладных программ с базой данных происходит с помощью системы управления базой данных (СУБД). Последняя представляет собой программное обеспечение, которое содержит средства для обработки БД, ее создания, поддержки целостности и обработки запросов, поступающих от прикладных программ и (или) конечных пользователей. База знаний. Центральным элементом СФР является база знаний, которая отражает знания специалиста-эксперта в соответствии с какой-либо моделью (семантические (ассоциативные) сети, продукционные модели (деревья вывода), фреймы, деревья целей, нечеткие множества, нейросети и т.д.). Система управления базой знаний (СУБЗ) должна предоставлять следующие возможности: создавать новые модели баз знаний или изменять существующие, поддерживать и обновлять парамет­ры моделей, манипулировать моделями. Программное обеспечение в зависимости от направленности системы формирования решений может включать либо блок логического нечеткого или другого вывода, используя исходную информацию из базы данных и знаний, либо вычислитель (решатель), предназначенный для поиска числовых ответов. Интерфейс лица, принимающего решение. Интерфейс пользователя представляет собой совокупность средств и методов, при помощи которых он взаимодействует с множеством различных, чаще всего сложных, элементов, машин и устройств. Перспективы развития ИИТ Представляется, что в настоящее время ИИТ подошли к принципиально новому этапу своего развития. Так, за последние 10 лет существенно расширились возможности ИИТ за счет разработки новых типов логических моделей, появления новых теорий и представлений. «Узловыми» точками в развитии ИИТ считаются [1]: • переход от логического вывода к моделям аргументации и рассуждения; • поиск релевантных знаний и порождение объяснений; • понимание и синтез текстов; • когнитивная графика, то есть графическое и образное представление знаний; • мультиагентные системы; • интеллектуальные сетевые модели; • вычисления, основанные на нечеткой логике, нейронных сетях, генетических алгоритмах, вероятностных вычислениях (реализуемых в различных комбинациях друг с другом и с экспертными системами); • проблема метазнаний. В последнее время быстрыми темпами развиваются такое направление как интеллектуальная обработка данных с помощью мультиагентных систем (МАС). Первые предназначены для превращения данных в информацию, пригодную для принятия управленческих решений, а вторые – для создания виртуальных агентов и искусственных сообществ, создаваемых для различных целей. Под искусственной жизнью, в трактовке выживания, понимается адаптация и самоорганизация объектов во враждебной динамической среде. Примером может служить взаимодействие программных агентов, действующих сообразно заложенных в них целям (например, поиск информации в глобальной сети или защита компьютеров от вирусных атак). Использование интеллектуальных систем целесообразно там, где приходится иметь дело с информацией, характеризуемой: • нечеткостью целей, задач, исходных данных; • хаотичностью поведения среды; • множественностью взаимовлияющих друг на друга факторов; • слабой формализуемостью, уникальностью, нестереотипностью ситуаций. Агент – это лицо, действующее по поручению кого-либо, представитель учреждения, уполномоченный. Программный агент – это программа, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных перед ним пользователем. Они действуют от лица пользователя. Интеллектуальные программные агенты обладают следующими свойствами [13]: • автономность – функционирование без вмешательства со стороны своего владельца и контроль внутреннего состояния и своих действий; • коммуникативность – взаимодействия с другими программными агентами; • реактивность – восприятие среды; • активность- способность генерировать цели и действия рационально; • наличие базовых знаний о себе, окружающей среде и других агентах. Особая роль отводиться мобильным агентам – программам, которые могут перемещаться по сети. Они покидают клиентский компьютер и перемещаются на другой для выполнения своих действий, после чего возвращаются обратно. Примерами могут служить следующие действия программного агента: • агент перемещается на сервер, обрабатывает там данные, посылает их иному агенту, а затем возвращается; • агент может отсоединить компьютер от сети и доставить результаты расчетов адресату; • агент может выполнить расчеты на сервере, где вычислительные мощности достаточные для решения задачи, а затем возвратиться. Таким образом, программный агент - это «активный искусственный деятель», имеющий цели, мотивацию, обязательства и желания. Искусственная жизнь – это процесс взаимодействия программных агентов. Главное направление развития агентно-ориентированных систем связано с поведением в окружающей среде. В результате их появления стало развиваться искусственное общество, в котором воспроизводятся искусственные социальные процессы. Примером может служить множество агентов, представляющим поведение продавцов бензина (система апробировалась в Западном Йоркшире, Великобритания). Агент пользуется целью максимизировать прибыль и двумя показателями: цена бензина и производственные затраты. Агент может наблюдать за соседними бензоколонками. Если их цена отличается, то они уполномочены манипулировать ими в соответствии с правилами. В зависимости от динамики прибыли агент выбирает стратегию поведения. 2. Базы знаний. Модели представления знаний В качестве ядра интеллектуальных систем рассматривают базу знаний, создаваемой на основе методов инженерии знаний, научного направления предназначенного для изучения моделей и методов извлечения и формализации (представления) знаний эксперта (человека), необходимых для использования в практике управления. Состав данного направления представлен на рис. 5.6. Рис. 5.6. Составляющие инженерии знаний Базу знаний, как способ представления знаний в памяти компьютера, следует рассматривать отдельно из-за ее исключительной перспективности в формировании решений. Будучи предметом изучения специального научного направления, известного под названием инженерия знаний, базы знаний легли в основу создания экспертных систем, одного из продуктов искусственного интеллекта. Далее под базой знаний будем понимать структурированные знания, то есть знания человека (эксперта, специалиста), помещенные в память компьютера в соответствии с некоторой моделью. Модель, как известно, - это правила или соглашения, выполнение которых позволяет представить нечто в памяти компьютера в том виде, которая позволяет использовать формальные (программные) средства для их обработки (получение новых знаний). Существуют различные модели представления знаний, среди которых наиболее популярными являются: • онтологии; • семантические (ассоциативные) сети; • продукционные модели (деревья вывода); • деревья целей; • нечеткие множества; • нейросети. Рассмотрим последние три и поясняющие их примеры. Дерево целей является дальнейшим совершенствованием целевого управления, известного сегодня как Goal-управление. В основу его построения положено понятие цели, измерение достижения которой осуществляется с помощью значений соответствующих экономических показателей. Пример. Разработка дерева целей для повышения рентабельности собственного капитала и определение расчетных формул для прямых вычислений Рис. . Фрагмент дерева расчета показателей В простейших случаях, при наличии аддитивной функции и при положительном знаке желаемого прироста функции, а также приростов аргументов, задача решается просто. Для определения неизвестных приростов аргументов достаточно задаваемый прирост функции распределить пропорционально коэффициентам приоритетности целей. Допустим, известна следующая целевая установка, заданная аддитивной функцией вида  α, β — коэффициенты приоритетности целей. Известен также задаваемый прирост функции, равный , который следует получить в результате увеличения обоих аргументов. Для решения задачи можно записать следующее: откуда получим Пример 1. Пусть В = 20, С = 12, А = 32, ΔА = 8, Представим графически дерево: Тогда Проверим результат: 20+1,6+12+6,4=40. Пусть дерево целей, согласно которому происходят расчеты, представлено на рис. 4.1. Показатели в узлах дерева снабжены указателями подцелей («плюс» — увеличение, «минус» — снижение), отражающими направления их изменения, а греческими буквами представлены коэффициенты приоритетности в достижении подцелей. Пунктирными стрелками указаны качественные показатели, приросты для которых не рассчитываются, а задаются пользователем. Такие показатели, используемые в качестве констант, обозначены словом const. Рис. 4.1. Дерево целей «Повышение уровня рентабельности собственного капитала» Рассмотрим несколько уровней дерева. Для решения задачи можно воспользоваться следующими расчетными формулами: где — рентабельность собственного капитала; — чистая прибыль; — величина собственного капитала; где — общая стоимость активов; — величина заемного капитала; где — валовая прибыль; — процент налога на прибыль; — управленческие и коммерческие расходы; где — выручка (нетто); — себестоимость продукции; где — количество реализованных товаров; — продажная цена товаров; где — затраты на материалы и заработную плату; — прочие затраты; Рассчитаем фактическое значение рентабельности. Для этого создадим в среде MS Excel таблицу (см. рис. 4.2), вычисления в которой осуществляются сверху-вниз (конечный показатель расчетов находится внизу таблицы). Для этого необходимо следующее. Выбор или вывод формул для обратных вычислений. Для определения бюджетных (плановых) ключевых показателей на следующий период, которые обеспечат повышение рентабельности согласно оперативной цели, необходимо выполнить обратные вычисления. Расчеты следует выполнять для каждого уровня дерева целей. Воспользуемся методом, предполагающим введение единого коэффициента, на который следует умножить значения аргументов, чтобы получить желаемый прирост функции. Расчеты будем производить по уровням дерева целей (сверху вниз). 1. Расчет для уровня рентабельности (рис. 4.3). Рис. 4.3. Уровень рентабельности Целевая установка будет следующей: , , где — рентабельность собственного капитала, которую следует увеличить; — чистая прибыль, которую следует увеличить; — величина собственного капитала, которую следует снизить.i Введем величину x, которая, будучи умноженной на коэффициенты приоритетности каждого из аргументов, позволит получить желаемый для них прирост. Получим ; Решив полученное уравнение относительно x, получим Зная величину x, можно рассчитать новую чистую прибыль и новую величину собственного капитала: 2. Расчет для уровня чистой прибыли (рис. 4.4). Рис. 4.4. Уровень чистой прибыли Целевая установка будет следующей: Здесь процент налога на прибыль выражается коэффициентом (например, 0,18, а не 18%). Аналогично предыдущему для поиска приростов можно ввести коэффициент y: и Из этого следует уравнение Решив данное уравнение относительно y получим Зная величину y, можно рассчитать значения приростов соответствующих показателей. 3. Расчет для уровня собственного капитала (рис. 4.5). Рис. 4.5. Уровень собственного капитала Целевая установка будет следующей: Аналогично предыдущему для поиска приростов аргументов можно ввести коэффициент t: и Это позволяет записать уравнение Решив его относительно t, получим 4. Расчет для уровня валовой прибыли (рис. 4.6). Рис. 4.6. Уровень валовой прибыли Целевая установка будет следующей: ( Аналогично предыдущему для поиска приростов аргументов можно ввести коэффициент z: и Тогда составляем уравнение Решив данное уравнение относительно z, получим 5. Расчет для уровня выручки (рис. 4.7). Рис. 4.7. Уровень выручки Целевая установка будет следующей: Введем, как и ранее, коэффициент f. Тогда емеем и . Из целевой установки следует равенство что позволяет получить квадратное уравнение Решив его, получим 6. Расчет для уровня себестоимости (рис. 4.8). Рис. 4.8. Уровень себестоимости Целевая установка будет следующей: Для поиска приростов аргументов введем коэффициент : и Составив соответствующее уравнение и решив его, получим Нечеткие множества. В процессе создания моделей баз знаний специалисты сталкиваются с проблемой отражения и использования нечеткой, то есть неопределенной информации. Представление таких знаний “как высокий человек”, “добросовестный поставщик”, “надежный партнер” и т.д., потребовали нового взгляда на методы их формализации. Задачи, решаемые человеком, в большинстве случаев опираются именно на нечеткие, размытые и неопределенные знания о процессах или событиях. Для того чтобы такого рода знания можно было использовать для формирования решений, в 1965 году Л.Заде предложил теорию нечетких множеств. В основе данной теории лежит понятие функции принадлежности, которая указывает степень принадлежности какого-либо элемента некоторому множеству элементов. Данная функция является субъективной и строится на основании знаний, опыта или ощущений некоторого субъекта, касающихся каких-либо объектов, процессов, явлений. Вводится полное множество , охватывающее все объекты некоторого класса. Нечеткое подмножество F множества U определяется через функцию принадлежности , где . Эта функция принадлежности отображает элементы u множества U на множество чисел в отрезке [0,1], которые указывают степень близости этих элементов множеству F. Нечеткое множество F можно представить следующим образом: , где n ≤ m, а знак + указывает не на сложение, а на совокупность, а знак / - не деления, а на степень принадлежности. Рассмотрим пример. Пусть имеется универсальное множество: и множество. Степень принадлежности элементов множества U множеству F можно однозначно представить как: , , , , На рис. 4.45 иллюстрируется четкая (однозначная) принадлежность элементов одного множества другому. Рис. 4.45. Четкая принадлежность или непринадлежность элементов множества U к множеству F Но принадлежность элементов может характеризоваться и приблизительно, например: • более или менее принадлежит; • скорее принадлежит, чем нет; • возможно принадлежит и т.д. Для этого можно воспользоваться функцией принадлежности, которая записывается в данном случае следующим образом: , где в числителе указывается степень принадлежности элемента х к множеству F, а в знаменателе - идентификатор элемента. Как правило, функции принадлежности иллюстрируются графически. На рис. 4.46 представлено субъективное понимание возраста человека с помощью функций принадлежности и графиков. Рис. 4.46. Три функции принадлежности и их графическая иллюстрация На рис. 4.47 представлено субъективное понимание понятия «низкие процентные ставки». Рис. 4.47. Функция принадлежности понятия «низкая процентная ставка» Каким образом функцию принадлежности можно было использовать в практических расчетах (нечетких выводах), демонстрируется в 7.5.2. Нейросети. Нейросетевые технологии, в отличие от других программных систем, предназначены для воспроизведения неосознанных знаний человека (например, человек плохо понимает, каким образом он узнает цвет предмета). Нейросеть предназначена для выявления общих закономерностей, происходящих в явлениях и процессах, которые впоследствии применяются для распознавания новых конкретных аналогичных ситуаций. С их помощью можно воспроизвести многочисленные связи между множеством объектов. Принципиальное отличие искусственных нейросетей от обычных программных систем, например экспертных, состоит в том, что они не требуют программирования. Они сами настраиваются, т. е. обучаются тому, что требуется пользователю. Искусственные нейросети состоят из искусственных нейронов (рис. 4.48). Формально искусственный нейрон представляет собой математическую модель естественного нейрона, имеющего несколько входов (вектор входных сигналов) и один выход. Этот выход направлен либо к другому нейрону, либо к выходу из нейронной системы. Вектор входных сигналов преобразуется нейроном в выходной сигнал с использование сумматора и специального нелинейного преобразователя. Каждый из нейронов на рис. 4.48 осуществляет следующие операции, которые можно представить в виде формулы: , где - выходной сигнал j-го нейрона, характеризуемый значением в некотором диапазоне; - функция возбуждения нейрона, преобразующая выходной сигнал, в форму, воспринимаемую другим нейроном; - весовой коэффициент связи между i-м и j-м нейронами; - логическая переменная, принимающая значение 1, если связь между i-м и j-м нейронами возбуждена и 0 – в противном случае; - пороговое значение функции возбуждения. Один нейрон работает следующим образом: • на его вход поступает набор входных сигналов; • нейрон суммирует входные сигналы и генерирует либо не генерирует выходной сигнал, который направляется либо в другие нейроны, либо на выход сети. Связь между нейронами характеризуется интенсивностью (силой возбуждения), называемой также синаптическим весом. Представить связи можно в виде синаптической матрицы, элементы которой указывают на силу возбуждения связей между нейронами (подробнее см. [69 ]). Рис. 4.48. Фрагмент нейронной сети В экономике нейросети наиболее популярны в задачах классификации и анализа временных рядов. Примерами задач классификации могут служить получение ответов на вопросы: прибыльные или неприбыльные данные инвестиции, склонная или несклонная данная фирма к банкротству и т.д. Задача анализа временных рядов заключается в получении будущих значений некоторой величины на основе знания ее предыдущих значений (прогноз валют, акций и т.д.). 3. Основные возможности, особенности и технология управления эффективностью бизнеса в среде Business Studio Программная система Business Studio предназначена для управления эффективностью бизнеса на базе объединения стратегической цели предприятия с расчетами различных разделов бюджета. Схема функционирования системы управления эффективностью бизнеса (BPM-системы) на базе Business Studio следующая: Рис. 3.1. Общая схема управления эффективностью бизнеса Кратко опишем процессы данной схемы: 1. Вводятся фактические значения показателей за отчетный период в таблицу MS Excel вручную или с помощью процедур экспорта из отдела учета в структурные подразделения, откуда они направляются в MS Excel. 2. Инициируется в таблице MS Excel прямой расчет всех оставшихся фактических показателей за отчетный период. Фактическое значение целевого показателя направляется руководству. 3. Скорректированное руководством значение целевого показателя, отражающего необходимое достижение главной цели на последующий период, позволяет инициировать расчет всех плановых показателей (обратные вычисления). Расчет осуществляется в рамках ограничений, установленных отделом бюджетирования. 4. План и на последующий период направляется вручную, а при наличии процедур экспорта\импорта в систему управления эффективностью бизнеса (BPM), из которой они предаются в структурные подразделения для согласования. После анализа и уточнения значений плановых показателей они направляются в систему бюджетирования для утверждения, а за тем в структурные подразделения. В основе создания BPM-систем лежит целевое управление. Целевое управление - это единый для всей компании стандарт управления подразделениями и отдельными сотрудниками, при котором деятельность оценивается не по процессу, а по результату - достижению цели, поставленной руководством. Его называют также управлением по целям. Например, отделу маркетинга увеличить число клиентов в следующем месяце на 15%. Целевое управление базируется на понятии цели. Цель это желаемое состояние объекта управления в будущем. Это конечный результат, на который преднамеренно направлен процесс управления. Чтобы сформулировать цель необходимо начать предложение с глагола в совершенной форме: Повысить, Внедрить, Понизить, Завершить, Устранить, Произвести, Разработать, Приобрести, Увеличить, Закончить и пр. Должен быть указан только один измеряемый результат, к которому следует стремиться. Указывается дата завершения работы. Необходимо указывать реалистичные и достижимые цели, и при этом достаточно сложные для выполнения. Для управления все цели должны быть связаны причинно-следственными связями в форме дерева целей. Дерево целей - это графическое изображение связи между целями и средствами их достижения, построенное по принципу дедуктивной логики. Дерево целей состоит из главной цели («вершина дерева») и подчиненных ей подцелей первого, второго и последующего уровней («ветви дерева»). Цели более высокого уровня всегда носят более широкий характер и имеют более долгосрочный интервал достижения. Цели более низкого уровня выступают своего рода средствами для достижения целей более высокого уровня. Начало формы Конец формы Правила построения дерева целей: 1. Формулируется главная (генеральная, основная) цель; 2. Устанавливаются подцели. На каждом уровне дерева целей комплекс подцелей должен быть необходим и достаточен для достижения вышестоящей цели. 3. Логическая декомпозиция и расчленение цели на подцели на каждом уровне ведется только по одному признаку. 4. Каждая выделяемая подцель (как промежуточный результат) должна относиться к организационно-обособленному объекту деятельности —подразделению. 5. Требуется установить, на каком структурном уровне закончить декомпозицию или расчленение цели: организации, подразделения, исполнителя. Дерево целей строится до уровня, на котором можно приступить к формированию состава мероприятий программы достижения цели. 6. Рассчитать параметры дерева цели:. - коэффициент относительной важности подцели (насколько данная подцель важна для вышестоящей цели)( ); - коэффициент абсолютной важности — насколько подцель важна, полезна для главной цели) — Р(). На рис. 2.15 приведено дерево целей. Рис. 2.15. Дерево целей Оно обеспечивает доведение целей до непосредственных исполнителей путем указания соответствия между структурными подразделениями и конкретными целями. Признаком завершения построения дерева целей является формулировка таких целей, которые дальше не расчленяются и позволяют получить конечные результаты, определяемые главной целью. Структура и этапы создания BPM - системы Этап 1. Содержательная постановка задачи, подготовка исходных данных Этап 2. Подготовка вспомогательных материалов, касающихся организационной структуры предприятия, дерева целей в двух видах: причинно-следственные связи и дерево показателей, таблицу граничных значений показателей и таблицу ответственных за достижение целей и ввод показателей Этап 3. Создание технологии системы BPM в среде Business Studio Этап4. Подготовка таблицы с исходными данными, полученными в 1-й части практического занятия, перенос их с систему управления BPM и получение отчетов по работе системы управления BPM Этап 5. Анализ полученных результатов Рассмотрим возможности, предоставляемые программной системой Business Studio для создания BPM –системы. На главной панели находятся вкладки Навигатора: - Процессы для работы с бизнес-процессами. - Субъекты для работы с оргструктурой. - Объекты деятельности для работы с ресурсами. - Управление для работы с целями и показателями. Шаги по созданию информационной технологии управления эффективностью бизнеса на базе Business Studio Рис. Последовательность создания BPM в среде Business Studio Технология создания системы BPM в среде Business Studio. Шаг 1. Создание организационной структуры предприятия Допустим необходимо отобразить существующую структуру предприятия, представленную на рис. 2.1. Рис. 2.1. Организационная структура предприятия В поле Навигатора нажать вкладку Субъекты. Если в ней отсутствует исходный элемент, то правой кнопкой мыши указать Добавить\Должность. В результате среди кнопок Навигатора появится значок MS Visio, который следует нажать и подтвердить 5-уровневую организационную структуру (далее оргструктура). На появившийся лист следует нанести элементы оргструктуры, которые могут быть либо подразделения , либо должности . Соответствующие кнопки находятся слева на листе. Перенос элементов осуществляется нажатием соответствующей кнопки и удерживанием ее левой кнопкой мыши. Далее осуществляется заполнение элементов структуры текстом. Для редактирования текста следует нажать правую кнопку мыши и указать Формат\Текст. Для соединения элементов воспользуйтесь стрелками прямого подчинения . После соединения проследите, чтобы концы стрелок окрасились красным цветом. Рис. 2.2. Оргструктура в Навигаторе Этап 2. Присвоение должностей физическим лицам Предварительно создается справочник физических лиц. Для этого на Главном меню следует нажать Справочники\Физические лица. В появившееся окно Физические лица необходимо внести всех сотрудников предприятия (см. рис. 2.3). Рис. 2.3. Справочник Физические лица Нажатием кнопки вызываем для заполнения карточку о каждом сотруднике. Этап 3. Создание стратегической карты предприятия на базе ССП ССП создается с помощью иерархических справочников "Цели и показатели", находящихся в Навигаторе (вкладка Управление) (рис. 2.6). Все эти справочники необходимо заполнить. Рис. 2.6. Иерархические справочники ССП Справочник Перспективы стратегической карты предполагает стандартное описание предприятия с четырех сторон (рис. 2.7): Рис. 2.7. Справочник "Перспективы стратегической карты" Пусть стратегической целью руководства предприятия служит цель «Увеличить рентабельность собственного капитала». Обратимся к рис. 2.8, где представлена декомпозиция данной цели в виде дерева. Нижележащие цели влияют на вышележащие, на что указывают стрелки. Рис. 2.8. Дерево целей предприятия Представим данную декомпозицию в Навигаторе с помощью справочника Цели (рис. 2.9). Для этого необходимо выделить строку Цели и правой кнопкой мыши вызвать контекстное меню, где указать позицию Добавить. В результате появится незаполненная позиция, в которой нужно сформулировать стратегическую цель Увелич. рент. собств. капитала. Так как для этого нужно увеличить чистую прибыль и снизить величину собственного капитала правой кнопкой мыши сначала вызываем контекстное меню, в котором указываем позицию Добавить. Новая позиция будет сдвинута право, что означает ее подчиненность. Следующая цель должна быть на уровне предыдущей, поэтому в контекстном меню указываем позицию Добавить на этот уровень. Формулируем соответствующие цели: «Снизить величину собственного капитала» и «Увеличить чистую прибыль». Аналогично формируется иерархия оставшихся целей (рис. 2.9). Рис. 2.9. Представление дерева целей в Навигаторе Для того, чтобы графически отобразить дерево целей средствами MS Visio в Навигаторе выделяется позиция Стратегическая карта, а за тем правой кнопкой вызывается контекстное меню, где указывается позиция Добавить. В новой строке указывается имя стратегической карты – «Управление капиталом предприятия». Кликнув в ней два раза вызываем программу MS Visio, нажимая кнопку . Вначале на карте необходимо представить типовые стратегические перспективы предприятия, которые в Навигаторе представлены четырьмя позициями (рис. 2.10). Рис. 2.10. Справочник "Перспективы стратегической карты" Каждая из них переносится на карту в виде разграничительных полос удерживанием правой кнопки мыши. Разграничительные полосы расположим горизонтально. Для этого нажмем соответствующую кнопку Горизонтально (рис. 2.11). Ширину полос можно менять, удерживая линии правой кнопкой мыши. Далее происходит перенос наименований целей из Навигатора в поле карты. Для этого устанавливается курсор на цель в Навигаторе и удерживанием ее правой кнопкой мыши перетаскивается в соответствующее место на карте. Для того, чтобы указать подчиненность целей следует воспользоваться стрелками. Стрелка находится в левой части страницы . Перетаскиваем ее также правой кнопкой мыши. Конец стрелки должен указывать на зависимую цель. Следует проследить, чтобы начало и конец стрелки окрасились в красный цвет. На рис. 2.13 показан результат построения дерева целей в среде MS Visio. Рис. 2.13. Дерево целей на стратегической карте Далее для каждой цели назначается показатель, отражающий уровень ее достижения, а также показатели, характеризующие исходные данные, необходимые для их расчета. Показатели указываются в Навигаторе в справочнике . Показатели в нем указываются аналогично целям, с помощью контекстного меню. В результате будет получен справочник, элементами которого должны быть все используемые показатели (см. рис. 2.14). Рис. 2.14. Справочник Показатели Затем происходит связывание каждой цели с показателем, характеризующим степень ее достижения. Этап 4. Персонализация целей и показателей (назначение ответственных за ввод показателей, их выполнение и контроль) Прежде чем выполнять персонализацию целей и показателей необходимо заполнить вспомогательную таблицу назначенных ответственных лиц за достижение целей (выполнение), ввод плановых и фактических значений показателей, а также лиц, осуществляющих контроль за всеми процессами функционирования создаваемой BPM. Связь показателей и ответственных лиц приведена в табл. 2.1. Распределение прав для показателя Для предотвращения несанкционированного изменения значений показателя и для конфиденциальности просмотра каждому пользователю Business Studio должны назначаться права для редактирования показателей (Рис.1). Рис.1. Взаимосвязь показателей, ответственных и контролирующих Таблица 2.1 Таблица ответственных физических лиц № Наименова-ние показателя Ответственный за выполнение Ответственный за ввод плановых значений Ответственный за ввод фактических значений Контролирующее лицо ФИО Должность ФИО Должность ФИО Должность ФИО Должность 1 Рентабельно-сть собственного капитала Петров Петр Петрович Зам. по бюждети-рованию и финансам Петров Петр Петрович Зам. по бюждетированию и финансам Лисицын Л.Л. Менеджер по финансам Иванов Иван Иванович Управл. компанией 2 Величина собственного капитала Петров Петр Петрович Зам. по бюждети-рованию и финансам Петров Петр Петрович Зам. по бюждетированию и финансам Лисицын Л.Л. Менеджер по финансам Иванов Иван Иванович Управл. компанией 3 Общая стоимость активов Петров Петр Петрович Зам. по бюждети-рованию и финансам Кочкин Конст. Константино-вич Менеджер по инвести-циям Аристов Алекс. Семенович Специалист по бюджети-рованию Иванов Иван Иванович Управл. компанией Для персонализации целей и показателей в Навигаторе из справочника Показатели выбирается первый показатель «Рентабельность собственного капитала» и нажимается кнопка . В результате появится окно с наименованием показателя, в котором во вкладе Ответственные следует заполнить следующие поля: Ответственный за выполнение, Ответственный за ввод плановых значений, Ответственный за ввод фактических значений и Контролирующие лица (см. рис. 2.15). Рис. 2.15. Поля для заполнения ответственных физических лиц Целевые и граничные значения показателей находятся в табл. 2.4. Для их расчета следует руководствоваться следующей интервальной линейкой: Ограничения на расчет граничных значений следующие: • Нижнее критическое значение < планового значения показателя - нижнее допустимое отклонение. • Верхнее критическое значение > планового значения показателя + верхнее допустимое отклонение. Таблица 2.2 Граничные значения показателей № Наименование показателя Тренд + увеличение - снижение Целевая дата Целевое значение Минима-льное значение Нижнее критическое значение Нижнее допустимое отклонение Верхнее допустимое значение Верхнее критическое отклонение Макси-мальное значение 1 Рентабельность собственного капитала (процент) + 30.05.2014 30 3 8 5 5 50 50 2 Величина собственного капитала (тыс. руб.) - 28.02.2014 120 120 - - 150 290 300 3 Общая стоимость активов - 28.02.2014 150 10 40 130 90 300 400 4 Чистая прибыль (тыс. руб.) + 28.02.2014 40 17 5 - - 100 Этап 5. Вод исходных данных Значения вводимых показателей находятся в MS Excel. Для удобства ввода их значения приведены в вспомогательной таблице 2.3. Таблица 2.3 Исходные значения показателей № Наименование показателя Значение фактическое плановое 1 Рентабельность собственного капитала (процент) 14 20 2 Величина собственного капитала (тыс. руб.) 142,85 139,485 3 Общая стоимость активов 200 194,11 4 Чистая прибыль (тыс. руб.) 20 27,875 5 Валовая прибыль (тыс. руб.) 30 34,725 6 Выручка (тыс. руб.) 180 183,327 7 Себестоимость товаров (тыс. руб.) 150 148,575 8 Материальные и трудовые затраты (тыс. руб.) 120 119,145 9 Прочие затраты (тыс. руб.) 30 29,43 10 Количество реализованной продукции (комплекты) 60 60,184 11 Количество товаров на 1-го клиента (комплекты) 10 11 12 Количество клиентов (организация) 6 7 13 Процент бракованных товаров 33,3 16,4 14 Количество бракованных товаров (комплект) 20 10 15 Процент повысивших квалификацию 6 10 16 Количество повысивших квалификацию (чел.) 20 30 17 Общее количество сотрудников 300 300 18 Заемный капитал (тыс. руб.) 57,15 54,623 19 Управленческие и коммерческие расходы (тыс. руб.) 10 6,85 20 Продажная цена (руб.) 3 3,05 21 Процент налога на прибыль 18 18 Сбор информации Подробно об администрировании системы и настройке прав описано в Руководстве пользователя, глава 16. Для пользователя должно быть заполнено поле «Физическое лицо», которое отображается в окне «Настройки пользователя Business Studio» («Сервис –> Настройки пользователя») (Error: Reference source not found). Заполнение этого поля необходимо осуществлять в справочнике «Настройки пользователя Business Studio». Для того чтобы открыть этот справочник, необходимо выбрать в меню «Справочники» пункт Сбор значений показателя Business Studio позволяет постоянно обеспечивать сбалансированную систему показателей свежими данными и поддержать ее в рабочем состоянии. Средством сбора значений показателей, не содержащихся в информационной системе, служат файлы MS Excel, автоматически рассылаемые исполнителям и импортируемые затем в систему. Таким образом, механизмом сбора значений показателей являются так называемые рассылки, формируемые средствами Business Studio (Рис.2). Рис.2. Механизм сбора значений показателей при помощи рассылок В соответствии с этим механизмом для каждого физического лица, являющегося ответственным за внесение значений показателей в систему, формируется динамическое письмо с инструкцией по заполнению файла MS Excel. Система Business Studio находит все показатели для данного физического лица и формирует файл MS Excel, содержащий таблицу с показателями, за внесение значений которых данное физическое лицо является ответственным. К письму прикрепляется данный файл, и затем эти письма с файлами рассылаются по электронным адресам (E-mail) физических лиц, хранящихся в справочнике системы «Физические лица». Далее физические лица заполняют файлы фактическими значениями показателей и помещают их в определенную папку на файл-сервере или присылают администратору системы. Система автоматически считывает файлы из папки и загружает в свою базу данных. На этом этап сбора значений показателей заканчивается. Этап 6. Анализ данных Анализ достижения целей Для наглядности значения оценки достижения цели отображаются на индикаторной линейке, которая демонстрирует оценку достижения стратегической цели за период: Линейка разделена на несколько зон: зеленая, желтая, красная. Расчет оценки достижения цели производится на основе оценок выполнения показателей, привязанных к данной цели с учетом их весовых коэффициентов, рассчитанных на основе силы влияния. Пример расчета оценки достижения цели У цели "Увеличение прибыли" есть показатель "Прибыль", отражающий степень достижения этой цели. Показатель единственный. Расчет Оценки выполнения показателя "Прибыль", приведенный выше, дал Оценку выполнения показателя - 40%. Поскольку показатель единственный, то Оценка достижения цели также будет равна 40%. Если у цели несколько показателей с разной силой влияния, расчет Оценки достижения цели производится так: Рассчитываются приведенные весовые коэффициенты для каждого показателя. (Сумма всех приведенных весовых коэффициентов для данной цели равна единице). Для этого: Каждой силе влияния показателя, связывающего его с целью, приписывается свой вес, выраженный числом. Допустим необходимо узнать ответственному Кочкину Конст. Константиновичу каково состояние дел с подведомственными ему целями. Для этого ему необходимо на главной панели нажать Главная\Настройки пользователя\найти в справочнике Кочкину Конст. Константиновичу и нажать кнопку Сохранить (рис. 2.21). Рис. 2.21. Идентификация сотрудника Далее вызываем необходимый перечень целей, за достижение которых он отвечает нажатием кнопок ССП\Мои цели (рис. 2.22). Рис. 2.22. Перечень курируемых Кочкиным К. целей Анализ показателей Аналогичные действия следует выполнить для анализа показателей. Допустим необходимо узнать значения показателей за которые отвечает Петров П.П., а также всех ответственных по этому показателю. Для этого на главной панели следует вначале идентифицировать сотрудника Петрова П.П., а за тем вызвать его показатели: Главная\Настройки пользователя\Петров П.П.\Сохранить\Закрыть\ ССП\Мои показатели. Будет получено (рис. 2.23). Рис. 2.23. Окно показателей, курируемых Петровым П.П. Если нажать кнопку Свойства, то можно получить всех ответственных за этот показатель (рис. 2.24). Рис. 2.24. Ответственные за показатель Чистая прибыль В среде Business Studio используется Индикаторная линейка, создаваемую для каждого показателя (Error: Reference source not found). Она создается для выбранного периода для наглядной демонстрации при помощи «ползунка» положение фактического значения показателя в интервале между минимальным и максимальным значениями. Рис.3. Индикаторная линейка «Ползунок» окрашивается в цвет той, зоны, в которую попадает фактическое значение (параметр «Факт» на закладке «Значения показателя»). Рис.4. Индикаторная линейка Зеленый цвет индикатора означает, что за выбранный период фактическое значение показателя расположено в отрезке: [План – Нижнее допустимое отклонение; План + Верхнее допустимое отклонение]. Желтый цвет индикатора означает, что за выбранный период фактическое значение показателя расположено в одном из отрезков: (Нижнее критическое значение; План – Нижнее допустимое отклонение); (План + Верхнее допустимое отклонение; Верхнее критическое значение). Красный цвет индикатора означает, что за выбранный период фактическое значение показателя расположено в одном из отрезков: [Минимальное значение; Нижнее критическое значение]; [Верхнее критическое значение; Максимальное значение]. Виды индикаторных линеек: одно из Критических значений не задано; Нижнее критическое значение и Верхнее критическое значение не заданы; Допустимое отклонение для значения показателя не задано; указано только Фактическое значение. Рис.5. Окно работы с показателями Чтобы просмотреть показатели на другую дату, существует кнопка «Сменить дату актуальности». По нажатию кнопки откроется окно для выбора даты. Гиперссылка «График» – открывает окно «Диаграмма значений» (Рис.6). Гиперссылка «Детализация» – открывает окно показателей, по значениям которых рассчитаны значения выбранного показателя по указанной формуле. Значения показателей приводятся за период, соответствующий заданной дате актуальности. Чтобы открыть окно кокпита для ввода значений показателей можно воспользоваться пунктом Главного меню «ССП -> Ввод показателей». Для ввода значений непосредственно из окна «Показатели» необходимо включить опцию «Редактирование значений колонок» в контекстном меню «Действия -> Опции списка», вызываемого из окна «Показатели». С помощью пункта Главного меню «Сервис -> Настройки пользователя» пользователь сможет управлять отображением показателя в кокпите: в окне кокпита отображаются только те показатели, на доступ к которым есть права у текущего пользователя, и нет тех, которые пользователь указал на закладке «Скрытые в кокпите показатели» в настройках пользователя Error: Reference source not found. Показатель для текущего пользователя отображается на данной закладке, если у показателя в свойствах проставлен параметр «Скрывать в кокпите». Диаграмма значений показателя С помощью кнопки «Обновить» обновляется диаграмма значений показателя. В пункте меню «Показ» производится управление отображением диаграммы: показ планового и фактического значения, легенды, подписей данных, поворот подписей периодов. Выбрать другой период можно, нажав на кнопку «Период (…)». Откроется окно для выбора периода. Масштабирование осуществляется с помощью выделения заданной области или при помощи колеса прокрутки мыши. Рис.6. Диаграмма значений Отчеты Отчеты по целям Допустим необходимо сделать отчет Петрову П.П. по подведомственным ему целям. Для это следует нажать следующие кнопки: в Навигаторе выделить цель, по которым следует сделать отчет. Далее с помощью кнопки Отчеты указать Отчет по цели (рис. 2.24). Рис. 2.24. Выбор вида отчета В результате получим отчет, приведенный на рис. 2.25. Рис. 2.25. Отчет по цели. Отчеты по показателям Допустим необходимо сделать отчет Петрову П.П. по подведомственным ему показателям. Пусть таковым будет Величина собственного капитала. Для этого следует нажать следующие кнопки: в Навигаторе выделить показатель, по которому следует сделать отчет. Далее с помощью кнопки Отчеты указать вид отчета: Значения показателя за период (рис. 2.27). Рис. 2.27. Указание вида отчета по показателям В результате будет получена форма, приведенная на рис. 2.28. Рис. 2.28. Отчет по показателю Величина собственного капитала 4. Основные возможности, особенности и технология интеллектуального анализа данных в среде Fuzzy Logic Toolbox Разработка экспертной системы для формирования решений в условиях неопределенности средствами Fuzzy Logic Toolbox осуществляется на основе выполнения следующих этапов: Этап 1. Содержательная постановка задачи, решаемой в условиях неопределенности. Этап 2. Описание входных и выходных переменных с помощью функций принадлежности. Этап 3. Формирование базы знаний (правил для нечеткого вывода). Этап 4. Разработка технологического процесса для построения экспертной системы формирования решений средствами выбранной программной среды (например, Fuzzy Logic Toolbox). Этап 5. Анализ полученных результатов. Основой решения нечеткого вывода служат правила и функции принадлежности, которые рассмотрим с помощью следующего примера: Анализ экономической политики и формирование решений хозяйствующим субъектом в условиях неопределенности Этап 1. Содержательная постановка задачи, решаемой в условиях неопределенности. Присвоим наименование задачи: Кредит. Суть задачи в следующем. Инвестор, прежде чем обратиться за кредитом в банк должен оценить три входных фактора и один выходной. Входными являются: - уровень банковского процента за кредит конкретного банка; - инновационный климат в регионе; - качество инфраструктуры в регионе. Все три фактора он оценивает по-разному. Первая лингвистическая переменная «Банковский процент» оценивается термами, принимающими следующие значения: низкий процент (от 5 до 15 %); средний процент (от 10 до 25%), высокий процент (от 20 до 35%), и очень высокий процент (от 30 до 45%). Вторая лингвистическая переменная «Инвестиционный климат в регионе» оценивается термами, принимающими следующие значения: плохой (от 0 до 30 баллов), удовлетворительный (от 25 до 60 баллов), превосходный (от 40 до 100 баллов). Третья лингвистическая переменная «Качество инфраструктуры в регионе» оценивается термами, принимающими следующие значения: низкое (от 0 до 40 баллов), среднее (от 30 до 70 баллов), высокое (от 60 до 100 баллов). Выходная лингвистическая переменная «Объем кредита», за которым обращается инвестор в банк, определяется в процентах от запрашиваемого (необходимого) его объема и может характеризоваться следующими термами: пессимистичный заем (от 0 до 30%;), сдержанный (25-70%), оптимистичный (от 60 до 100%). Необходимо определить оправданный объем кредита при нечетких исходных данных, характеризующих уровень банковского процента за кредит конкретного банка, инновационный климат и качество инфраструктуры в регионе. Рекомендации для разработки функций принадлежности и нечетких правил 1. Количество входных переменных в нечеткой модели Полезно помнить о правиле “магического числа«в 7± 2. Согласно этому правилу в оперативной памяти человека может одновременно удерживаться не более 7± 2 понятий-признаков. 2. Количество термов для лингвистической оценки переменных Минимальное количество термов равно двум. Максимальное количество термов для лингвистической оценки одной переменной должно удовлетворять правилу 7± 2. 3. Количество правил в базе знаний Правила базы знаний должны покрывать всю предметную область: 1. Должно существовать хотя бы одно правило для каждого терма выходной переменной; 2. Для любого терма входной переменной должно существовать хотя бы одно правило, в котором этот терм используется в качестве посылки; 3. Для произвольного вектора входных переменных должно существовать хотя бы одно правило, степень выполнения которого больше нуля. 4. Особенности функций принадлежности крайних термов Степени принадлежностей границ интервала крайних термов должны быть равны единице: чем меньше (больше) значение переменной, тем в большей степени оно соответствует крайнему терму "Низкий" ("Очень Высокий"). Этап 2. Описание входных и выходных переменных с помощью функций принадлежности Функции принадлежности, отражающие знания об оцениваемых факторах, представлены на рис. С1. Банковский процент Инвестиционный климат Качество инфраструктуры Кредит Рис. С1. Функции принадлежности для СФР «Кредит» Этап 3. Формирование базы знаний (правил для нечеткого вывода) Таблица С1 Правила: Процент Инвестиционный климат Качество инфраструктуры Объем кредита ЕСЛИ низкий превосходный высокое ТО оптимистичный ЕСЛИ высокий плохой низкое ТО пессимистичный ЕСЛИ низкий удовлетворительный среднее ТО сдержанный ЕСЛИ средний превосходный высокое ТО оптимистичный Этап 4. Технологический процесс построения экспертной системы Кредит средствами Fuzzy Logic Toolbox 1. Командой Пуск/Все программы/MATLAB R2011b/fuzzy/Enter запустить FIS-редактор (Fuzzy Inference System Editor - FIS Editor), общий вид которого представлен на рис. Е2. Можно просто набрать в командной строке fuzzy. Рис. С2. Общий вид FIS-редактора Главное меню редактора содержит три позиции: File - создание, сохранение, считывание и печать файлов: New FIS - выбор типа задаваемой системы нечеткого вывода: типа Мамдани или Сугено; Import – загрузка файлов: From Workspas – из рабочего пространства программы МАТЛАБ или From Disk – из внешнего файла; Export – позволяет сохранить редактируемую систему: To Workspas – в рабочем пространстве системы МАТЛАБ или To Disc – во внешнем файле. Edit – редактирование и исключение входных и выходных переменных: Undo – отменяет последнее действие; Add Variable – позволяет добавить переменную типов Input или Output; Remuve Selected Variable – удаляет выбранную переменную; Membership Functions – вызывает редактор функций принадлежности; Rules – вызывает редактор правил вывода. View – дополнительные возможности: Rules – вызывает программу нечеткого вывода; Surface – графическое представление результатов расчетов. Параметры, располагающиеся в нижней части окна, можно оставить без изменения (по умолчанию). Они имеют следующие содержание: Add metod – метод логической конъюнкции (метод минимального значения (нечеткое логическое И (min), prod - метод алгебраического произведения, Custom – метод определяемый пользователем); Or metod – метод логической дизъюнкции: (метод максимального значения (нечеткое логическое ИЛИ (max) probor – метод алгебраической суммы); Implication metod – метод вывода заключения: (min – метод минимального значения, prod - метод алгебраического произведения); Aggregation metod - метод агрегирования ( метод максимального значения (max, метод ограниченной суммы (sum), probor – метод алгебраической суммы); Deffuzzyfication metod – метод дефаззификации (cetroid – метод центра тяжести, bisektor – метод центра площади, mom – метод среднего максимума, som метод наименьшего модального значения; lom - метод наибольшего модального значения). 2. Указание количества входов и выходов. Начальное состояние системы указывает на то, что в ней имеется лишь один вход и один выход. Но в системе «Кредит» должно быть три входа: - банковский процент; - инновационный климат в регионе; - качество инфраструктуры в регионе и один выход – объем кредита. Поэтому необходимо добавить еще два входа. Для этого через пункт меню Edit/Add variable/input добавляем еще два входа (рис. С3). Рис. С3. Результат добавления двух входов в систему 3. Идентификация входов и выходов. Используется редактор функций принадлежности. Пункт меню Edit (редактирование) содержит следующие операции: Add MF… добавление встроенной функции принадлежности, Remove Current MF – удаление функции принадлежности; FIS Properties – вызывает редактор FIS, Rules – вызов редактора нечетких правил. Однократным щелчком левой кнопки мыши по блоку input1 меняем в поле имени его имя на «процент», а за тем делаем щелчок кнопкой мыши в любом месте экрана. В результате первый вход получает имя «процент». Те же действия производятся с оставшимися входами и выходом. В результате система приобретает вид, представленный на рис. С4. Рис. С4. Присваивание имен входам и выходу 4. Сохранение полученного результата. Для этого воспользуемся именем «Кредит». Сохранение можно выполнить через следующие пункты меню: File/Export/to File/ Кредит (см. рис. С5). Рис. С5. Сохраненное приложения под именем Кредит 5. Вызов окна для задания функций принадлежности. Программу-редактор функций принадлежности можно открыть двумя способами: - Edit/Membership Functions; - двойным щелчком левой кнопки по соответствующему входу. В результате будет получено окно, представленное на рис. С6. Рис. С6. Окно для создания (редактирования) функции принадлежности 6. Задание функций принадлежности. Пользователь должен подобрать такую функцию принадлежности, которая наилучшим образом отражает его понимание нечеткой зависимости. Популярные функции, используемые для отражения нечетких знаний, приведены в приложении 3. Их задание можно начать с переменной «процент». Для этого необходимо щелкнуть указателем курсора на данном входе. Затем через меню Edit/Add MFs необходимо перейти к окну Membership Functions, с помощью которого задается желаемый вид функции принадлежности (треугольный – trimf, трапецивидный – trapmf, гауссиана – gaussmf и т.д.). Зададим одну трапецевидную и три гауссины (рис. С7). Рис. С7. Задание вида функции принадлежности После нажатия кнопки ОК происходит возврат в окно редактора функции принадлежности, на котором уже будет показано вначале одна трапецевидная функция и три гауссианы. 6. Редактирование функции принадлежности. Для этого в окне Membership Functions Editor в поле Rang Display Rang необходимо установить диапазон изменения переменной «процент» от 0 до 50 (%), подтверждая ввод нажатием клавиши Enter или щелчком мыши в любом месте экрана. Выделив первый терм (получив красный цвет) в поле Name укажем его значение «очень низкий» и передвинем кривую таким образом, чтобы она соответствовала нужным значениям. С помощью поля Params (параметры) можно подогнать график более точно (рис. С8). Рис. С8. Функция принадлежности переменной «процент» Аналогично осуществляется редактирование функций принадлежности переменных «инвестиционный климат», «инфраструктура» и «кредит». Результаты данной работы представлены на рис. С9, С19, С11. Рис. С9. Функция принадлежности переменной «инвестиционный климат» На рис. С9 показано, что инвестиционный климат оценивается двумя видами функций: низкий трапецивидной, удовлетворительный и превосходный – гауссианой. Рис. С10. Функции принадлежности переменной «инфраструктура» Рис. С11. Функции принадлежности переменной «кредит» 7. Создание и редактирование базы правил для нечеткого вывода. Для этого следует воспользоваться следующими пунктами меню: Edit/Rules или дважды щелкнуть по центральному квадрату. Рис. С12. Создание и редактирование правил Ввод правил (см. рис. 13) осуществляется в соответствии с табл. 4, указанием соответствующих значений термов. Добавление правила осуществляется нажатием кнопки Add rule, а удаление - Delete rule. изменение его веса полем Weight (вес), а изменение в выделенное правило, полем Change rule. В качестве связки термов в поле Connection указывают либо И (and), либо ИЛИ (or). По умолчанию уставновлены следующие параментры: логическая связка И, значение весового коэффициента 1, операция НЕ отсутствует. 8. Применение системы для формирования решения. Открыть окно просмотра правил и установить исходные значения переменных: View/Rules. В результате получим окно с результатами, представленное на рис. С13. Рис. С13. Визуализация итогов логического вывода В центральной части расположены прямоугольники, соответствующие отдельным входным переменным правил вывода (три шт.) и один выходной переменной. Если прямоугольник пустой, это значит, что в правиле отсутствует условие. Желтая заливка графиков входных функций принадлежности указывает насколько фактические значения входов соответстуют термам данного правила. Каждому правилу соответствует отдельная строка из этих прямоугольников. В нижней части расположен прямоугольник отображающий результат деффазификации выходной переменной после аккумулирования всех заключений правил нечеткого вывода. Красная вертикальная линия соответствуеь четкому значению логического вывода (результат дефиззификации). Ввод фактических значений входных переменных может осуществляться либо путем их указания в поле Input, либо путем перемещения указателей красного цвета с помощью мыши. Этап 5. Анализ полученных результатов Как видно из рис. С13, при оценке банковского процента в 38 баллов, инвестиционного климата в 77, 7 балла, качества инфраструктуры в 70,5 балла кредит, который рекомендует система равен 68,8% от требуемого. Изменить текущие исходные данные можно сдвигая в разные стороны вертикальные красные линии в соответствии с изменившейся ситуацией в левой части окна Rule Viewer. В меню Options (Сервис) содержатся следующие операции: Format – выбор формата записи правил (Verbose в форме текста, Symbolic – в символической форме, Indexed – цифровой форме). В правой части указывается результат нечеткого вывода. Этап 6. Оформление отчета выполняется согласно пункту 1 методических указаний. В отчете должны быть представлены пункты, указанные в табл. 3 с демонстрацией важных результатов в с помощью скриншотов. Объем отчета не должен превышать 3-5 стр. 5. Архитектура и основные возможности применения нейронных сетей в экономике Применение нейросетей предполагает выполнение следующих этапов: 1. Постановка задачи: формирование цели применения нейросети (например, прогнозирование курса ценных бумаг). 2. Обучение нейросети: подготовка обучающих примеров, которые представляют собой уже известные результаты решения задачи без нейросети и предъявление их ей. 3. Эксплуатация сети: сети предъявляется некоторая ситуация, которая либо распознается, либо нет. Прежде чем приступить к ее обучению необходимо определить следующие параметры: • количество входных точек; • количество выходных точек; • число слоев нейронов в сети; • число нейронов в каждом слое; • максимальную ошибку обучения; • число эпох обучения. Под эпохой понимают один полный проход по обучающей выборке, используемой для обучения и контроля сети. На практике число нейронов первого слоя может быть произвольным, но не меньше числа значимых внешних сигналов, воспринимаемых сетью. Число нейронов следующего, за текущим, слоя, обычно составляет 60% от числа нейронов предыдущего слоя. Такой расчет позволяет определить число слоев. Ставится задача прогнозирования курса валют на 10 дней вперед стоимости пакета акций компании А. Это значит, что например, если известны котировки акций на 1 февраля, то и известны котировки на все последующие 10 дней, поскольку нам необходимо знать стоимость акций предприятия А на 11февраля. Пусть известны котировки 16 других, смежных однородных компаний. Для начала следует определить те компании, которые существенно влияют на изменение стоимости акций указанной компании. Сделать это можно с помощью корреляционного анализа. Из рассмотрения удаляются те компании коэффициент линейной корреляции, для которых не превосходит 0,5. Затем для каждой оставшейся компании составляется вектор для обучения нейросети (см. табл. 7.8). Таблица 7.8 Обучающие вектора Дата С1-5 С1-10 … Сi-5 Сi-10 … СтА 11.01.2007 20,1 20,7 … 16,7 16,9 … 41,7 12.01.2007 20,3 20,5 … 16,4 16,7 … 41,8 . . 20.11.2007. . . 19.4 . . 19.9 . . . . . 15.2. . . 16.1 . . . . . 42.3 В таблице использованы следующие обозначения: Сi-5 – средняя стоимость акций i-й компании за предыдущие пять дней (с 1-го по 5-й день); Сi-10 – средняя стоимость акций i-й компании за предыдущие десять дней (с 6-го по 10-й день); СтА – текущая стоимость акций компании А.