1033

Системы принятия решения и оптимизация в электронных таблицах, конструирование баз данных

Реферат

Информатика, кибернетика и программирование

Краткие сведения о системах принятия решения. Системы искусственного интеллекта, имитирующие на компьютере мышление человека при решении различных задач. Разработка системы принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу Финансовая математика.

Русский

2013-01-06

469 KB

24 чел.

Министерство образования и науки Российской Федерации

Северо-Западный государственный заочный технический университет

Институт управления производственными и

Инновационными программами

Реферат на тему:

«Системы принятия решения и оптимизация в электронных таблицах,

конструирование баз данных»

               

 

реферат по курсу

«Информатика» студента 1 курса

Института управления производственными

и инновационными программами

специальность 080502.65

Тотиева Максима Михайловича 0702321029

                                                               

                

                                                   Работа сдана «    »  июня    2011г.                 

Проверил  Гульнара Анваровна

                                                               «______»____________2011г.

                                                              

Санкт-Петербург  2011

Краткие сведения о системах принятия решения

В настоящее время широкое распространение получили системы искусственного интеллекта, имитирующие на компьютере мышление человека при решении различных задач. Чтобы воспроизвести на компьютере процесс принятия решения человеком, нужно предварительно отобрать все факты, характеризующие исследуемую человеком область, и сформулировать правила решения в зависимости от совокупности фактов в момент принятия решения. Система искусственного интеллекта, созданная для решения задачи в конкретной области, называется экспертной системой, или системой принятия решения.

Существуют системы принятия решения в таких предметных областях, как медицина (для диагностики заболеваний), бизнес (для оценки целесообразности строительства предприятий, приобретения товаров и т.д.), обучение (для проверки знаний обучаемых) и многих других.

1.Системы принятия решения.

Задание.

Вариант 34

Разработать систему принятия решения для аттестации знаний студентов по курсу «Финансовая математика». База знаний имеет вид

№ пп

Атрибут

Весовой фактор атрибута

1

Умеет дать определение статистической гипотезе

20

2

Умеет использовать критерий согласия Пирсона для проверки гипотез о выборках

30

3

Умеет использовать критерий различия Стьюдента для анализа двух выборок

30

4

Умеет использовать функцию ХИ2ТЕСТ

20

5

Умеет использовать функцию ТТЕСТ

40

6

Может провести сравнение двух выборок по среднему значению с использованием Пакета анализа

40

7

Знает понятие факторного анализа

40

8

Может провести сравнение двух выборок по дисперсии с использованием Пакета анализа

50

9

Может провести сравнение двух выборок по дисперсии значению с использованием функции ФТЕСТ

40

10

Знает понятие коэффициента корреляции

20

11

Умеет проверить наличие корреляционной связи между двумя процессами с использованием специальной функции

30

12

Умеет проверить наличие корреляционной связи между несколькими процессами с использованием Пакета анализа

40

13

Умеет использовать метод наименьших квадратов для установления функциональной зависимости между двумя процессами

50

14

Умеет использовать специальные функции для установления регрессионной зависимости между двумя процессами

40

15

Умеет использовать пакет анализа для установления регрессионной зависимости между несколькими процессами

50

Правила вывода:

Правила вывода:

Если студент набрал меньше 360 баллов, оценка «неудовлетворительно».

Если сумма баллов 360-430 – оценка «удовлетворительно».

При сумме баллов 431-500 – оценка «хорошо».

Если сумма баллов больше 500 – оценка «отлично».

Решение:

Если на заданный вопрос дается положительный ответ («Да»), т. е. абитуриент продемонстрировал достаточные знания по этой теме, весовой фактор атрибута сохраняется. Если ответ отрицательный («Нет») весовой фактор обнуляется.

Просуммировав весовые факторы ответов в нашей базе данных (табл. 15), найдем суммарный весовой фактор S = 410. Поскольку эта сумма баллов находится в диапазоне 360-430, согласно правилам вывода абитуриент должен получить оценку «Удовлетворительно».

Заполнив базу данных ответами, мы будем те же самые ответы вводить в систему принятия решения, реализуемую в электронной таблице. В случае правильного функционирования системы принятия решения абитуриент должен получить ту же самую оценку «Удовлетворительно». Это значит, что система прошла тестирование, можно вводить в нее данные о результатах других абитуриентов и доверять поставленным оценкам.

Если условие S < 360 выполняется, абитуриент получает оценку «Неудовлетворительно» (первый блок принятия решения). Если условие S < 360 не выполняется, значит, набранная абитуриентом сумма баллов больше 360. В этом случае нужно установить, в каком диапазоне находится сумма баллов.

По ветке «Нет» от первого блока проверка условий приходим на второй блок проверки, где записано условие S < 430. При его выполнении очевидно, что сумма баллов находится в диапазоне 360-430, т.е. абитуриент получает оценку «Удовлетворительно». По ветке «Да» идем к вершине «Удовл.» В случае невыполнения данного условия очевидно, что сумма балов равна или превысила значение 361. Поэтому по ветке «Нет» происходит переход к последнему блоку проверки условия S < 431. При выполнении данного условия (ветка «Да») абитуриент получает оценку «Хорошо», при невыполнении (ветка «Нет») – оценку «Отлично».

При положительном ответе («Да») нужно ввести число 1, при отрицательном («Нет») – ввести – 0. Чтобы не возникло неоднозначности при вводе ответа, в ячейке D2, приводятся указания о правилах ввода. Ввод ответа в таком виде позволяет легко вычислить весовой фактор ответа путем умножения кода ответа на весовой фактор атрибута.

В строке 12 вычисляется суммарный весовой фактор, а в строке 14 размещена формула для принятия решения. Это формула составляется в соответствии с «Правилами вывода» и деревом решения рис.1. =ЕСЛИ(E17<=360;”Неуд”;ЕСЛИ(E17<=430;”Удовл”;ЕСЛИ(E17<=431;”Хор”;”Отл”)))

Вариант 52

Небольшая фабрика выпускает два вида красок: для внутренних работ (В) и наружных работ (Н). Продукция обоих видов поступает в продажу.

Для производства красок используются два исходных продукта Р1 и Р2. Максимально возможные суточные запасы этих продуктов составляют 10 т и 8 т соответственно. Расходы Р1 и Р2 на 1 т соответствующих красок и оптовые цены одной тонны приведены в таблице.

Исходный продукт

Расход исходных продуктов

(в тоннах) на тонну краски

Максимально возможный запас, в тоннах

Краска В

Краска Н

А

2

1

10

В

1,5

2

8

Оптовая цена за одну тонну

3000 руб.

4000 руб.

Изучение рынка сбыта показало, что суточный спрос на краску В никогда не превышает спроса на краску Н более, чем на 3т. Кроме того, установлено, что спрос на краску В никогда не превышает 6 т в сутки.

Какое количество краски каждого вида должна производить фабрика, чтобы доход от реализации продукции был максимальным?

Решение:

Создадим электронную таблицу для реализации решения в режиме показа формул , в режиме показа вычислений. В ячейках B5 и B6  размещен начальный план выпуска красок B ,а в ячейках C5 и C6 . Поскольку сразу определить оптимальный план выпуска не удастся, считаем, что начальные объёмы производства красок равны одной тонне. 

Оптимизация плана решения

1) Запускаем средство Поиск решения (Сервис – Поиск решения).

2) Установим в окне Поиск решения параметры.

3) Щелкнем по кнопке Выполнить.

Оптимизированный вид решения .

Балансовая Модель Леонтьева .

Вариант 0

Определить валовой выпуск продукции каждой отрасли материального производства для обеспечения заданного спроса. Для составления матрицы технологических коэффициентов использовать данные таблицы.

Отрасль

производства

Валовой

выпуск

Межотраслевые потоки

Прогнозируемый конечный спрос

1

2

3

1

600

0

200

150

2000

2

900

150

400

0

2000

3

600

150

200

150

2000

    Решение:

 Компьютерная реализация балансовой модели в ЭТ показана в табл. 70 (режим показа формул в Excel), табл. 71 (показ формул в Calc) и в табл. 72 (режим вычислений).

В строке 11 размещены формулы для проверки продуктивности матрицы технологических коэффициентов. В ячейке А11 формула

=ИЛИ(В10>=1;C10>=1;D10>=1).

Балансовая Модель.

Формульный Вид :


S
< 360

 < 430

S < 431

Неудовл.

Удовл.

Хорошо

Отлично

Да

Да

Да

Нет

Нет

Нет


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

48602. Система регулирования давления пара перед турбиной 4.04 MB
  Пар для турбин тепловых электрических станций вырабатывается паровыми котлами, которые подразделяют на барабанные и прямоточные. Рассмотрим процесс производства пара в барабанных котлах.
48603. РОЗРОБКА АВТОМАТИЧНОГО ПРИСТРОЮ 120.5 KB
  Розробка схем елементів автоматичного пристрою. Розробка комбінаційних схем. Розробка комбінаційних схем
48604. Проектування автоматичного пристрою 1.54 MB
  КИЇВ 2006 НАЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ КАФЕДРА Обчислювальної техніки ЗАВДАННЯ на курсову роботу з дисципліни: Компютерна електроніка Виконала: Кадет Марія Василівна Група 201 Факультет ФКС Тема проекту “Розробка автоматичного пристрою†Вхідні дані: серія мікросхем елементна база структурна схема Завдання видано Термін здачі проекту Керівник Андрєєв В. Тригер це запамятовуючий елемент з двома стійкими станами котрі змінюються під дією вхідних сигналів. Тригери що...
48605. Анализ предприятия торгово-бытового обслуживания “Универсам” 78.5 KB
  Кладка стен выполнить из глиняного каркасного кирпича М75 на цементнопесчаном растворе М50 толщиной 640мм с утеплителем пеноизол группы Л24. Кирпичные перегородки выполнить толщиной 120мм из каркасного кирпича М50 на растворе М25 под штукатурку армировать через три ряда кладки по высоте. Стойки козырьков выполнить из металлических труб грунтовать ГФ21 окрасить эмалью по металлу колер RL 5005серый. Экраны козырьков выполнить из панелей фасадной ПФ1А фирмы â€ИНСИ†колер RL 1014.
48606. Проектування комп’ютерної мережа 231 KB
  Класифікація компютерних мереж По ступеню розсередження компютерні мережі поділяються на локальні регіональні і глобальні. Локальні мережі поєднують компютери що розташовані недалеко один від одного. Регіональні обчислювальні мережі розташовуються в межах визначеного територіального регіону групи підприємств міста області і т. Регіональні обчислювальні мережі мають багато спільного з ЛОМ але вони по багатьох параметрах більш складні і комплексні.
48607. Расчет состояния рабочего тела и энергетических характеристик газотурбинного двигателя 425 KB
  В результате работы определены: характеристики воздуха на заданной высоте полета оптимальная степень сжатия воздуха в компрессоре состав продуктов сгорания и основные параметры в характерных точках цикла. Условные обозначения индексы Определение характеристик воздуха на заданной высоте полета Определение кopt оптимальной степени сжатия в компрессоре Определение коэффициента избытка воздуха Расчет состава продуктов сгорания адиабатное сжатие воздуха в...
48608. РОЗРАХУНОК СТІЙКОСТІ ГЕНЕРАТОРІВ, ДВИГУНІВ І ВУЗЛІВ НАВАНТАЖЕННЯ 984.5 KB
  Робота з пакетом прикладних програм проводиться у діалоговому режимі, оскільки результати розрахунків, отримані за допомогою одних програм, служать вхідною інформацією для інших