Системы поддержки и принятия решений
Реферат, 13 Июня 2015
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
Реферат, 22 Апреля 2013
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
Доклад, 03 Октября 2011
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
Курсовая работа, 22 Марта 2015
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
Курсовая работа, 29 Декабря 2011
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
Контрольная работа, 23 Февраля 2013
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
Реферат, 14 Февраля 2012
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.