Тест по теме «Системы поддержки принятия решений»

Что характерно для ранних систем поддержки принятия решений?

a) возможность оперировать с неструктурированными или слабоструктурированными задачами, в отличие от задач, с которыми имеет дело исследование операций 

b) оперирует со слабоструктурированными решениями;

c) поддерживает разнообразные стили и методы решения, что может быть полезно при решении задачи группой лиц, принимающих решения;

d) нет правильного ответа

Какие подсистемы входят в системы поддержки принятия решений?

a) системы поддержки генерации решений

b) системы поддержки выбора решений

c) системы управления базами данными

d) системы имитационного моделирования

e) нет правильного ответа

Какие методы используют в системах поддержки принятия решений?

a) метод аналитических иерархических процессов

b) метод Гаусса

c) математическое моделирование

d) метод аналитических сетевых процессов

e) нет правильного ответа

Как можно классифицировать систему поддержки принятия решений?

a) на уровне пользователя

b) в зависимости от языка программирования

c) на концептуальном уровне

d) в зависимости от области применения

Какая система поддержки принятия решений позволяет модифицировать решения системы, опирающиеся на большие объемы данных из разных источников?

a) активные

b) кооперативные

c) стратегические

d) оперативные

e) управляемая данными

f)нет правильного ответа

К какому классу относится система поддержки принятия решения, чья база знаний сформирована многими экспертами?

a) первому

b) второму

c) третьему

Какие архитектуры систем поддержки принятия решений бывают?

a) независимые витрины данных;

b) зависимые витрины данных;

c) трехуровневое хранилище данных

d) одноуровневое хранилище данных

Данные хранятся в одном в единственном экземпляре при архитектуре..?

a) трехуровневое хранилище данных

b) двухуровневое хранилище данных

c) функциональной системы

d) четырехуровневое хранилище данных

Литература по теме «Системы поддержки принятия решений»:

1. Абдрахимов Д, Иоффин А. Поддержка принятия решений: взгляд на место информационно-аналитических технологий поддержки принятия решений в арсенале банковского аналитика http://www.bizcom.ru/rus/bt/1997/nr4/10.htm

2. Горский П. Мифы и реальность использования научных методов принятия решений в банковском бизнесе// Банковское дело №5, 2002. http://www.bizcom.ru/bank_business/2002-05/02.html

3. Кравченко Т.К., Наумова Н.Л. Современные информационные технологии в развитии компьютерных систем поддержки принятия решений. http://www.mesi.ru/ksit/k4sem24.zip

4. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М. Наука. Физматлит. 1996.

5. Лисянский К. Архитектуры систем поддержки принятия решений. http://lissianski.narod.ru/index.html

6. Моисеев Н.Н. Предисловие к книге Орловского С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М., Наука, 1981.

7. Пауэр Д.Д. Краткая история развития систем поддержки принятия решений. CorpSite.ru. http://corportal.ru/History/DataTech/DSS/DSS.aspx 

8. Принятие решения: основные понятия и концепции http://de.nwpi.ru/courses/man/main.htm

9. Тоценко В. Системы поддержки принятия решений - ваш инструмент для правильного выбора // Компьютерра, № 34, 1998. http://www.computerra.ru/offline/1998/262/1520/

10. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. – М.: СИНТЕГ, 1998.

Рекомендованная литература

Искусственный интеллект и интеллектуальные информационные системы – активно развивающиеся и обширные области исследований и в рамках одного пособия просто невозможно рассмотреть все вопросы и проблемы, которыми они занимаются. Здесь рассматривались основные направления и подходы. Для более подробного изучения предлагается ознакомиться с рядом книг и пособий, перечисленных ниже:

1. Андрейчиков, А. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник для вузов. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 424 с.

2. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – с. 336.

3. Батыршин И. З., Недосекин А.О., Стецко А.А., Тарасов В.Б., Ярушкина Н.Г. Нечёткие гибридные системы / Под. ред. Н.Г. Ярушкиной.- М.: ФИЗМАТЛИТ.-2007.- с. 208.

4. Вороновский Г.К. Махотило К.В. Петрашев С.Н. Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. Х.:ОСНОВА, 1997. - с. 112.

5. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001. - с. 384.

6. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учебник для вузов. – М.: Высшая школа, 2003. – с. 431.

7. Джарратано Д., Райлт Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование, 4-е издание. / Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2007. – 1152 с.

8. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. - с. 224.

9. Любарский Ю. Я. Интеллектуальные информационные системы /. - М.: Наука, 1990. - 227 с.

10. Макаров И.М., Топчеев Ю.И. Робототехника: история и перспективы – М.: Наука; Издательство МАИ, 2003. – 349 с.

11. Миркес, Е.М. Нейроинформатика: Учеб. пособие для студентов. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002. -  347 с.

12. Нейроинформатика / А.Н.Горбань, В.Л.Дунин-Барковский, А.Н.Кирдин и др. - Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. - 296 с.

13. Представление и использование знаний / Х. Уэно. - М.: Мир, 1989. - 220 с.

14. Прикладные нечеткие системы: пер. с япон./ К.Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. – М.:Мир, 1993. –368 с.

15. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд. – М.: Вильямс, 2006. - 1408 с.

16. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. / Пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2008. – 452 с.

17. Ручкин В.Н., Фулин В.А. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 240 с.

18. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. - Пер. с англ.,1992. - 118 с.

19. Фогель Л., Оуэнс А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. М.: Мир, 1969. - 230 с.

20. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003. –  608 с.

21. Шеховцов О. И. Представление знаний: Учеб. пособие. - СПб.: ГЭТУ, 1997. – 56 с.

22. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечётких и гибридных систем: Учебное пособие.- М.: Финансы и статистика, 2004.- 320 с.

Глоссарий