Исследования нечеткого метода индуктивного моделирования (МГУА) в задачах прогнозирования макроэкономических показателей.
Автор: Ю. П. Зайченко
НТУУ «КПИ», Институт прикладного системного анализа

Введение

Работа посвящена исследованию нечеткого метода индуктивного моделирования, известного под названием метода группового учета аргументов (МГУА) в задачах моделирования и прогнозирования в макроэкономике.
Проблема состоит в построении прогнозирующих моделей и нахождении неизвестной функциональной зависимости между прогнозируемой величиной и заданным набором макроэкономических показателей по экспериментальным точкам. При этом аналитический вид модели (функциональной зависимости) неизвестен.

( Читать дальше )

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Рассмотрим применение вышеизложенной методики оценки кредитоспособности заемщика c использованием аппарата нечетко логики на следующих примерах
Оценка кредитоспособности ЗАО «АвтоЧасть»
Исходные данные:

( Читать дальше )

ОЦЕНКА КРЕДИТНЫХ РИСКОВ С ПРЕМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Лингвистические переменные для описания кредитоспособности заемщиков банковских кредитов
Рассмотрим метод оценки кредитних банковских рисков с использованием аппарата нечеткой логики, а именно алгоритма нечеткого вывода Мамдани. Для решения поставленной задачи введем лингвистические переменные, описывающие кредитоспособность заемщиков банковских кредитов.
1. кредитная история = (безупречная, плохая, нет данных)
Входная переменная: ответ на вопрос «Были ли просроченности у контрагента по оплате основного долга или процентов за ранее полученными кредитами, в т. ч. в других банках? »
Варианты: (не было, были, нет данных )
Соответствия: «не было — безупречно», «плохо- были», «нет данных — нет данных»
Способ получения данных: – ответ человека через диалоговое окно
Вид переменной: в данном случае — четкая. Т.е. Функция принадлежности принимает значение либо 0, либо 1.

( Читать дальше )

Оценка кредитных банковских рисков
Одно из основных требований Базельского комитета (Basel II) состоит в соответствии капитала банка его рискам, которые необходимо уметь определять, чтобы формулировать требования к капиталу, обеспечивающие банку надежность. При этом не возврат единичных кредитов не принесет ощутимого урона банку, если сможет быть компенсирован резервами, отчисляемыми под ожидаемые потери по кредитным операциям (Expected Loss, EL). Кроме того, существует шанс потерь значительной части активов в кредитном портфеле, приводящих к банкротству банка. Такие потери называют неожидаемыми потерями (Unexpected loss, UL).
Величина ожидаемых потерь напрямую влияет на прибыль от кредитного продукта, поскольку необходимо отчислять страховую сумму в резервный высоко-ликвидный фонд с каждого кредита, эта сумма должна быть не менее величины EL.

( Читать дальше )

УДК 519.8
ОЦЕНКА КРЕДИТНЫХ БАНКОВСКИХ РИСКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Автор: Ю. П. ЗАЙЧЕНКО
ВСТУПЛЕНИЕ
Актуальность данной темы обусловлена тем, что последние пару лет в Украине наблюдается бум в сфере кредитования. В результате, для того чтобы соответствовать требованиям Национального Банка Украины и рекомендациям Базельского комитета по банковскому надзору (попросту говоря, не разориться самим и не разорить своих клиентов), банкам необходимо иметь тщательно разработанную политику по управлению рисками.
Одной из важнейших составляющих данной политики является набор профессионально подобранных, с учетом экономического состояния страны и специфики деятельности банка, статистических и (или) математических методов оценки ожидаемых и неожидаемых потерь.

( Читать дальше )

БАЗОВАЯ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ОБОЛОЧКА БОРТОВЫХ ОПЕРАТИВНО СОВЕТУЮЩИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ТИПОВЫХ СИТУАЦИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АНТРОПОЦЕНТРИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА

БАЗОВАЯ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ОБОЛОЧКА БОРТОВЫХ ОПЕРАТИВНО СОВЕТУЮЩИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ТИПОВЫХ СИТУАЦИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АНТРОПОЦЕНТРИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА часть 1
БАЗОВАЯ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ОБОЛОЧКА БОРТОВЫХ ОПЕРАТИВНО СОВЕТУЮЩИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ТИПОВЫХ СИТУАЦИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АНТРОПОЦЕНТРИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА часть 2

4. База математических моделей
Конкретика знаний по предметной области (модель мира ТС) в базах знаний БОСЭС ТС представляется: ситуационными векторами SV(ТС — ПрС/С); семантической сетью ПрС/С ТВ ТС, значимыми событиями в ТС, альтернативами решения проблем, критериями выбора предпочтительной альтернативы, матрицами парных сравнений, матрицами знаний по прецедентам, математическими моделями (ММ).
В отечественных и зарубежных разработках БОСЭС использованы в моделях мира следующие типы математических моделей (ММ).
ММ первого типа — имитационная ММ пространственно — временного прогноза развития ПрС/С.
Модель включает: дифференциальные уравнения с ограничениями на фазовые координаты и управление, блок генерирования допустимых управлений, условия окончания интегрирования.
Пример использования такой модели дан в [Демкин и др., 2008]
ММ второго типа – модель генерирования и ранжирования альтернатив решения ПрС/С.

( Читать дальше )

БАЗОВАЯ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ОБОЛОЧКА БОРТОВЫХ ОПЕРАТИВНО СОВЕТУЮЩИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ТИПОВЫХ СИТУАЦИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АНТРОПОЦЕНТРИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА

БАЗОВАЯ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ОБОЛОЧКА БОРТОВЫХ ОПЕРАТИВНО СОВЕТУЮЩИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ТИПОВЫХ СИТУАЦИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АНТРОПОЦЕНТРИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА часть 1
БАЗОВАЯ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ОБОЛОЧКА БОРТОВЫХ ОПЕРАТИВНО СОВЕТУЮЩИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ТИПОВЫХ СИТУАЦИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АНТРОПОЦЕНТРИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА часть 2

Автор: Борис Федунов
Аннотация. Базовая алгоритмическая оболочка для бортовых оперативно советующих экспертных систем типовых ситуаций функционирования (БОСЭС ТС) антропоцентрических объектов ориентирована на формальную модель предметной области, которая включает понятия: генеральные задачи функционирования антропоцентрического объекта (Антр/объекта), семантические сети типовых ситуаций (ТС) функционирования и проблемных субситуаций (ПрС/С) в них. БОСЭС ТС имеет в базе знаний два иерархических уровня. На первом продукционные правила оперативно активизируют адекватную ПрС/С. На втором уровне решаются задачи активизированной ПрС/С с использованием динамических моделей развития ее фрагментов с помощью механизмов вывода: многокритериальный выбор альтернативы решения, решение по прецеденту, решение с помощью оптимизационной задачи, продукционные правила. При разработке БОСЭС ТС для конкретной ТС базовая оболочка наполняется знаниями по этой ТС с одновременным отсечением невостребованных фрагментов. При программной реализации наполненной знаниями алгоритмической оболочки ее адаптируют к бортовой информационной среде заданного типа Антр/объекта и вычислительным возможностям его бортовой вычислительной системы.
Ключевые слова: модель, база знаний, алгоритмическая оболочка.
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009

Введение
Антропоцентрическим объектом (Антр/объектом) называется совокупность измерительных и исполнительных устройств, системообразующего ядра (борт Антр/объекта), в котором главенствующая роль принадлежит команде операторов (экипажу) В названном ядре решаются задачи оперативного целеполагания и определения рационального пути достижения оперативно назначенной цели.

( Читать дальше )

МУЛЬТИАГЕНТНЫЙ ИНТЕРФЕЙС ДЛЯ ДОСТУПА К ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ В АРХИТЕКТУРЕ ИНТЕГРАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Автор: Анна Воскобойникова
Аннотация: В работе проанализированы принципы построения распределенных интеллектуальных информационных систем. В рамках построения модели интеграции информационных систем разработан подход к организации доступа с онтологической системе на основе организации взаимодействия интеллектуальных агентов.
Ключевые слова: онтологическая система, интеллектуальный агент, интеграция информационных систем.
ACM Classification Keywords: C.0 Computer Systems Organization — System architectures, I.2.11 Distributed
Artificial Intelligence — Multiagent systems
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009

Введение
Разработка распределенных интеллектуальных информационных систем сталкивается с различного рода проблемами, однозначных механизмов решения которых на сегодня не существует. Это требует от разработчиков предметного анализа каждой отдельной задачи для выработки процедуры и методов ее решения. Одной из таких задач является задача интеграции нескольких информационных систем, которые построены на онтологиях. Здесь речь идет не просто о том, чтобы объединить несколько систем в одну, организовать их по принципам построения распределенных систем [Таненбаум, 2003] или реализовать общий интерфейс доступа к данным нескольких систем, а о том, что нужно интегрировать знания систем, построенных на онтологиях. Поэтому классические модели интеграции, которые были рассмотрены и проанализированы в [Воскобойникова, 2008-05, Воскобойникова, 2008-09], для решения такого рода задач не подходят. На сегодня были предприняты попытки модифицировать существующие архитектуры интеграции для обеспечения обработки знаний информационных систем и учета их бизнес- логики [Воскобойникова, 2009], что дало значительные результаты при решении таких задач, как построение витрин знаний, Knowledge Module для всех промышленных СУБД. Однако это не дает возможности сказать, что задача интеграции интеллектуальных информационных систем решена.

( Читать дальше )

ПРОБЛЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ CIO И CKO часть 2

ПРОБЛЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ CIO И CKO часть 1
ПРОБЛЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ CIO И CKO часть 2

Профессиональная компетенция CKO
Если выделить в деятельности CKO те же аспекты, что и в деятельности CIO, и условно разделить функции, исполняемые CKO по этим аспектам, то получится структура, представленная на рисунке 6.

Рис.6 Должностные обязанности CKO
По этой структуре определяются навыки и качества CKO, формирующие его профессиональную компетентность.

( Читать дальше )

ПРОБЛЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ CIO И CKO

ПРОБЛЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ CIO И CKO часть 1
ПРОБЛЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ CIO И CKO часть 2

Авторы: Екатерина Дементьева, Татьяна Гаврилова
Аннотация: В данной статье определяются и сравниваются профессиональные компетенции Chief Information Officer (CIO) и Chief Knowledge Officer (CKO). В деятельности CIO и CKO выделяются три основных аспекта: организационный, технический и стратегический. Каждому аспекту соответствуют специфические требования к профессиональным навыками и личностным характеристикам CIO и CKO. Эти требования не статичны, важность одних качеств и навыков возрастает, другие отходят на второй план, по мере развития областей информационного менеджмента и управления знаниями. Данные вопросы будут подробно обсуждаться в тексте статьи.
Ключевые термины: CIO, CKO, IM, KM, Информационный менеджмент, Управление знаниями.
ACM Classification Keywords: K.7 The Computing Professions – CIO, CKO
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009

Введение
Информация и знания в компаниях сегодня все чаще выступают в роли важного ресурса, необходимого для эффективного производства конечной продукции, а иногда и сами становятся конечным продуктом деятельности компании. Информационный менеджмент (ИМ) и управление знаниями (УЗ) – это направления, позволяющие контролировать, создавать, управлять информацией и знаниями. Основной целью обеих дисциплин является оптимизация и интенсификация работы компании.

( Читать дальше )