Методические указания к лабораторным занятиям Интеллектуальные системы обработки информации и машинное обучение Ставрополь, 2017

Примеры ИИС. Приведем несколько примеров широко 
известных ИИС. 
IntelligentHedger: основанный на знаниях подход в задачах 
страхования от риска. Фирма: 
InformationSystemDepartment, 
NewYorkUniversity. 
Проблема 
огромного количества постоянно растущих альтернатив стра-хования 
от рисков, быстрое принятие решений менеджерами по рискам в 
ускоряющемся 
потоке 
информации, 
а 
также 
недостаток 
соответствующей машинной поддержки на ранних стадиях процесса 
разработки систем страхования от рисков предполагает обширную 
сферу различных опти-мальных решений для менеджеров по риску. В 
данной системе разработка страхования от риска сформулирована как 
многоцелевая оптимизационная задача. Данная задача оптимизации 
включает несколько сложностей, с которыми существующие 
технические решения не справляются. Краткие характеристики: 
система использует объектное представление, охватывающее 
глубокие знания по управлению риском и облегчает эмуляцию 
первичных рассуждений, управляющих риском, полезных для 
выводов и их объяснений. 
Системарассужденийвпрогнозированииобменавалю т. 
Фирма: Department of Computer Science City Polytechnic University of 
Hong Kong. Представляет новый подход в прогнозировании обмена 
валют, основанный на аккумуляции и рассуждениях с поддержкой 
признаков, присутствующих для фокусирования на наборе гипотез о 
движении обменных курсов. Представленный в прогнозирующей 
системе набор признаков — это заданный набор экономических 
значений и 
3
8 

---

различные наборы изменяющихся во времени параметров, 
используемых в модели прогнозирования. Краткие характеристики: 
математическая основа примененного подхода базируется на теории 
Демпстера—Шейфера.