ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ


Интеллектуальные информационные системы - стр. 59


Примеры правил имеют следующий вид:

            IF:          Управление=“удовлетворительно”

            THEN:    Фин.состояние+=“удовлетворительно” cf  40

 

            IF:           Финансовая структура=“удовлетворительно”

            THEN:    Фин.состояние+=“удовлетворительно” cf  60

 

            IF:           Ресурсы=“удовлетворительно”

            THEN:    Фин.состояние+=“удовлетворительно” cf  50

                               . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

 

 IF:           Качество управления=“удовлетворительно”

            THEN:    Управление+=“удовлетворительно” cf  80

 

            IF:           Структура управления=“удовлетворительно”

            THEN:    Управление+=“удовлетворительно” cf  90

и т.д.

                В качестве весов в данном примере используются факторы уверенности, поэтому вместо формулы  при разработке аналогичной системы может применяться формула объединения факторов уверенности для дизъюнкции (см. § 2.4).

                В результате внедрения системы EvEnt для 80 % ситуаций  решения формируются без экспертов. Если раньше на оценку предприятия экспертом банка требовалось в среднем 2-3 недели, то после внедрения экспертной системы основные затраты стали связываться со сбором и вводом исходных данных в течение 2-3 дней, а собственно оценка предприятия занимает порядка 20 минут. При этом стоимость экспертизы в среднем сократилась с 10000 долларов до 1000 долларов.

В качестве метода внешнего анализа может применяться также метод классификации ситуаций, когда по множеству признаков классификации, в качестве которых в данном случае выступает множество показателей деятельности предприятия, последовательно строится дерево решений, отражающее эту классификацию. В случае индуктивного вывода дерево решений строится по обучающей выборке автоматически. Пример классифицирующего дерева решений для оценки кредитоспособности предприятий, построенного в системе индуктивного вывода ИЛИС [5] по обучающей выборке из  100 реально оцененных в одном из банков предприятий,  представлен  на рис.3.2.  В обучающей выборке  в качестве классифицирующих признаков использовались коэффициенты автономии, мобильности, отношения собственных и заемных средств, покрытия, абсолютной ликвидности, ликвидности, а также качественные признаки репутации и величины.




Начало  Назад  Вперед