- Autor
- Rutkowski Romuald (Białoruski Uniwersytet Ekonomiczny, Mińsk), Hauke Krzysztof (Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu)
- Tytuł
- Sztuczna inteligencja w doborze modeli prognostycznych
- Źródło
- Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 2003, nr 975, s. 386-395, bibliogr. 11 poz.
- Tytuł własny numeru
- Pozyskiwanie wiedzy i zarządzanie wiedzą
- Słowa kluczowe
- Sztuczna inteligencja, Modele prognostyczne
Artificial intelligence, Forecasting models - Abstrakt
- Funkcjonowanie systemu ekspertowego jest związane ze stałą aktualizacja wiedzy. Często z tym prozaicznym problemem nie można sobie poradzić. Problemy te mogą wynikać z kilku powodów, w których najważniejszym jest brak dostępności eksperta dobrze znającego dziedzinę rzeczywistości. Jedynie stała współpraca eksperta z systemem ekspertowym może dawać prawidłowe wnioski odnośnie działania w przyszłości. Przyszłości określonej jako podjęcie decyzji w danej chwili, jak też przybliżenie jak będzie kształtować się zjawisko w przyszłości. Nie mamy jednak takiego komfortu na stałą współpracę z ekspertem, który by aktualizował wiedzę zaimplementowaną w systemie ekspertowym. Dlatego też musimy budować tak systemy ekspertowe, aby mogły w jakiś sposób same dostarczać sobie wiedzę i na tej podstawie generować określone rozwiązanie. Nie możemy w takim przypadku pozostawić systemów ekspertowych samych sobie, które generowałyby cały czas nową wiedzę. Za poprawność zaimplementowanej wiedzy odpowiedzialny jest człowiek. Jednak gdy prawidłowo określimy ograniczenia w generowaniu nowej wiedzy nie powinny wystąpić problemy w działaniu systemu. Jednym ze źródeł pozyskiwania wiedzy dla potrzeb systemów ekspertowych może być analiza danych, które miały miejsce w przeszłości. Dodatkowo zastosowanie wskaźników do oceny tych modeli pozwala zastosować je w systemach sztucznej inteligencji. (fragment tekstu)
- Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Bibliografia
-
- Bartosiewicz S.: Ekonometria z elementami programowania matematycznego i analizy porównawczej, wyd. 3 poprawione i uzupełnione, Wrocław 1992.
- Box G.E.P., Jenkins G.M.: Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie i sterowanie. Tł. z języka angielskiego, Warszawa PWN 1983, s. 574.
- Minsky M.: Nie będzie nas, będą roboty. "Scientific American", Nr 12(40), 1994.
- Warwik K.: Natarcie maszyn. "Nauka a życie", Nr 2, Moskwa, 2000.
- Baborski A., Rutkowski R.: Modelowanie matematyczne w tworzeniu sztucznej inteligencji. Wrocław: AE 1995. "Prace Naukowe AE we Wrocławiu", nr 707.
- Rutkowski R.: The System of Lag Forecasting. Materiały konferencyjne międzynarodowego seminarium pt. "Bazy danych i tendencje rozwojowe informatyki". "Prace Naukowe AE we Wrocławiu", Nr 516, Wrocław, 1990.
- Rutkowski R.: Пpинцип адаптации в cиcтeмe упpавлeния eкoнoмикoй и иcкуccтвeный интeллeкт тeзиcы дoклада Μатepиалы научнo-пpактичecкoй кoнфepeнции "Mexaнизм функциoниpoвания нациoналънoй єкoнoмики и пpoблeмы єкoнoмичecкoгo pаcта". Итoги HИP БГЭУ 2000 гoда, ч. III, Минcк, 2001.
- Rutkowski R.: Hobый пoдхoд к к фopмиpoванию cиcтeмы упpавлeния запаcами c єлeмeнтами иcкуccтвeнoгo интeллeкта. Матepиалы научнo-пpактичecкoй кoнфepeнции "Mexaнизм функциoниpoвания нациoналънoй єкoнoмики и пpoблeмы єкoнoмичecкoгo pаcта". Итoги HИP БГЭУ 2000 гoда, ч. III, Минcк, 2001.
- Rutkowski R.: Moдeлиpoваниe экoнoмики в фopмe cиcтeмы диффepeнциальных уpавнeний c пpимeнeниeм тeхнoлoгий иcкуccтвeнoгo итeллeкта. Матepиалы научнo-пpактичecкoй кoнфepeнции "Mexaнизм функциoниpoвания нациoналънoй єкoнoмики и пpoблeмы єкoнoмичecкoгo pаcта". Итoги HИP БГЭУ 2000 гoда, ч. III, Минcк, 2001.
- Witkowska D.: Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne. Wybrane zagadnienia finansowe. Warszawa 2002.
- Zeliaś A.: Metody statystyczne. Warszawa: PWE 2000.
- Cytowane przez
- ISSN
- 0324-8445
- Język
- pol
