Системы поддержки и принятия решений
13 Июня 2015 в 13:24, реферат
Руководство крупных компаний испытывает потребность в достоверной информации о различных аспектах бизнеса компании в целях поддержки принятия решений. От этого зависит качество управления компанией, возможность эффективного планирования ее деятельности, выживание в условиях жесткой конкурентной борьбы. При этом критически важными являются наглядность форм представления информации, быстрота получения новых видов отчетности, возможность анализа текущих и исторических данных. Системы, предоставляющие такие возможности, называются Системами Поддержки Принятия Решений (СППР).
Они с успехом применяются в самых разных отраслях: телекоммуникациях, финансовой сфере, торговле, промышленности, медицине и многих других.
Cистемы поддержки принятия решения и экспертные системы
22 Апреля 2013 в 12:28, реферат
На сегодняшний день существуют системы интеграции ЭС и нейронных сетей как вид гибридной интеллектуальной системы. Такие системы соединяют в себе как формализуемые знания (в экспертных системах), так и неформализуемые знания (в нейронных сетях). Примерами комбинированных систем могут служить: гибридная экспертная система для анестезиологии тяжелых пациентов, экспертная система адаптивного обучения, гибридная экспертная система для медицинской диагностики.
Системы поддержки принятия решений на основе Хранилищ Данных
03 Октября 2011 в 23:50, доклад
В той или иной степени Системы Поддержки Принятия Решений (СППР) присутствуют в любой информационной системе (ИС). Поэтому, осознанно или нет, к задаче создания системы поддержки принятия решений организации приступают сразу после приобретения вычислительной техники и установки программного обеспечения. По мере развития бизнеса, упорядочения структуры организации и налаживания межкорпоративных связей, проблема разработки и внедрения СППР становится особенно актуальной.
Поддержка принятия решений в динамически изменяемых системах
22 Марта 2015 в 18:17, курсовая работа
В данной работе рассматривается вопрос формирования оперативного многомерного анализа данных (OLAP) в системах поддержки принятия решений. Рассматривается класс систем, учитывающих для формирования оптимальных решений изменяемые с течением времени факторы (оценки, риски, вероятности и др.).
В работе исследуются классические подходы построения подсистем многомерного анализа и выявляются их недостатки при применении к СППР рассматриваемого класса.
Экспертные системы и системы поддержки принятия решений в экономике и управлении
29 Декабря 2011 в 21:10, курсовая работа
Цель работы: проанализировать современные экспертные системы и системы поддержки принятия решений в сфере экономики и управления.
Для достижения поставленной цели будут решены следующие задачи:
определена сущность СППР;
их функции и характеристика;
приведены примеры современных ЭС и СППР;
проведена их сравнительная характеристика.
Компьютерные технологии интеллектуальной поддержки управленческих решений - системы поддержки принятия решений
23 Февраля 2013 в 18:37, контрольная работа
Современные предприятия требуют все большей оперативности. В период быстрых изменений на рынке, более короткого цикла обращения продукции и услуг, изменчивости потребительского спроса важна фундаментальность базы для принятия стратегических решений и контроль за их выполнением. Традиционные бумажные носители информации служат явным барьером на пути внедрения передовых технологий управления. В этой связи использование современных методов сбора, обработки, хранения, анализа и представления информации для управленческих решений является одним из важнейших рычагов развития бизнеса.
Информационные технологии, использующие системы поддержки принятия решений или системы искусственного интеллекта
14 Февраля 2012 в 21:05, реферат
Одно из актуальных направлений информатики - интеллектуализация информационных технологий. В результате пользователь сможет не только получить сведения на основе обработки данных, но и использовать по интересующей его проблеме накопленный опыт и знания профессионалов. Интеллектуальные системы и технологии применяются для распространения профессионального опыта и решения сложных научных задач. Для обработки и моделирования знаний применяются специальные модели и создаются базы знаний.