Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: LXXXV Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 16 января 2020 г.)

Наука: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Тюхин М.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ВЫБОРА МЕТОДА ОЦЕНКИ БЛАГОСОСТОЯНИЯ РЕГИОНА // Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. LXXXV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 1(84). URL: https://sibac.info/archive/technic/1(84).pdf (дата обращения: 29.03.2024)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ВЫБОРА МЕТОДА ОЦЕНКИ БЛАГОСОСТОЯНИЯ РЕГИОНА

Тюхин Максим Васильевич

магистрант 2 курса, кафедра прикладной информатики и информационных технологий Белгородский государственный национальный исследовательский университет,

РФ, г. Белгород

Зайцева Татьяна Валентиновна

научный руководитель,

канд. техн. наук., доцент кафедра прикладной информатики и информационных технологий Белгородский государственный национальный исследовательский университет,

РФ, г. Белгород

MODELING OF AN EXPERT SYSTEM FOR SELECTING AN EVALUATION METHOD OF THE WELFARE OF A REGION

 

Tyukhin Maksim Vasilyevich

master student, 2 course Faculty of Applied Informatics NRU “BelSU”,

Russia, Belgorod

Zaytseva Tatiana Valentinovna

scientific adviser, cand. tech. of sciences, docent Faculty of Applied Informatics NRU “BelSU”,

Russia, Belgorod

 

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена выбору интегральных показателей для оценки благосостояния экономических субъектов (таких как город либо регион). Для осуществления данного выбора предлагается использовать экспертную систему. Производится моделирование подобной системы, базы знаний и дерева решений.

ABSTRACT

The article is devoted to the selection of integral indicators for assessing the welfare of economic entities (such as a city or region). To make this choice, we propose to use an expert system. We have created the model of such system, its knowledge base and decision tree.

 

Ключевые слова: благосостояние, конкурентоспособность, экспертная система, реляционная база знаний, дерево решений.

Keywords: welfare, competitiveness, expert system, relational knowledge base, decision tree.

 

Чтобы провести достаточно точный анализ благосостояния крупных экономических субъектов (городов, регионов), необходимо для начала изучить имеющиеся методы оценки благосостояния регионов, а затем выбрать наиболее подходящий из них в соответствии с потребностями пользователя в конкретном случае. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки, и может использоваться в зависимости от условий конкретного региона и потребностей управляющего органа, требующего данную информацию.

Это можно сделать с помощью экспертной системы, которая давала бы оценку имеющимся методам оценки благосостояния региона и выбирала наиболее подходящий в конкретном случае, задавая пользователю вопросы и выдавая на основе ответов решение.

Экспертная система состоит из следующих основных элементов [2]:

  • База знаний;
  • Механизм логического вывода);
  • Подсистема объяснений;
  • Редактор базы знаний;
  • Интерфейс пользователя.

Для начала необходимо формализовать знания специалиста-эксперта и создать модель базы знаний. Она будет содержать данные о зависимостях интегральных показателей от различных факторов.

База данных в табличном виде приведена в таблице 1. Для моделируемой экспертной системы были использованы следующие возможные интегральные критерии оценки благосостояния региона [3]:

  • Интегральный показатель социально-экономического развития 1;
  • Интегральный показатель социально-экономического развития 2;
  • Интегральный критерий развития территории;
  • Интегральный показатель уровня социального благополучия.

Таблица 1.

База данных в табличном виде

Зависимости от факторов и показателей

Описание фактора

ИПСЭР 1

ИПСЭР 2

ИКРТ

ИПУСБ

Да

Нет

Да

Нет

Да

Нет

Да

Нет

Преобладание социальн. либо экономич. показателей

1

-1

1

-1

0

0

1

-1

Экономические показатели

1

-1

1

-1

0

0

-2

2

Показатели социального благополучия

-1

0

-1

0

0

0

5

-3

Продолжительность жизни населения

1

0

-1

1

1

0

1

-1

Количество людей с з/п выше прожиточного минимума

1

0

1

0

0

1

0

1

Доля экономически занятых людей

1

0

1

0

1

0

0

1

Уровень доходов населения

1

-1

-1

1

1

-1

0,5

-0,5

Уровень производства

0

0

1

-1

2

-2

-2

2

Индекс базовых отраслей промышленности

0

0

0,5

0,5

1

-1

-1

1

Инвестиции в основной капитал

0

0

0

0

1

-1

-1

1

Доля граждан, не совершивших преступления

1

-1

0

0

0

0

1

-1

Данные о посещении театров на 1 тысячу человек

0

0

0

0

0

1

1

-5

Доля семейных пар, которые хотят завести детей

0

0

0

0

0

1

1

-5

ВРП на душу населения

1

-5

0

1

0

1

0

1

Данные по расходу бюджета на социальную сферу

1

-5

0

1

0

1

0

1

Покупательская способности населения

1

-5

0

1

0

1

0

1

Уровень безработицы

0

-5

0

1

0

1

1

-5

Количество среднеобеспеченных семей

0

0

0

0

0

0

1

-5

Данные по заболеваемости населения

0

0

0

0

0

0

1

-5

Данные по соотношению импорта и экспорта

0

0

1

-5

0

1

0

0

Данные по инвестициям в основной капитал

0

0

1

-5

0

1

0

0

Показатели, обратные индексу потребительских цен

0

0

1

-5

0

1

0

0

 

Реализация будет представлять собой дерево решений [1], в узлах которого будут расположены правила-вопросы, задаваемые пользователю (рисунок 1).

 

Рисунок 1. Модель дерева решений экспертной системы

 

На каждый вопрос пользователь имеет возможность ответить либо «Да», либо «Нет», что влияет на порядок, в котором данные вопрос ы могут встретиться пользователю.

Помимо этого, в процессе перехода пользователя по элементам дерева решений происходит вычисление значений предпочтительности всех возможных решений (четырёх индексов ИПСЭР 1, ИПСЭР 2, ИКРТ и ИПУСБ). Каждый ответ «Да» или «Нет» имеет заданные значения влияния на предпочтительности этих индексов.

После задания всех вопросов экспертная система должна выдать пользователю наименование наиболее подходящего индекса (набравшего наибольший коэффициент значимости) и его краткое определение. Также она должна предложить объяснить полученное решение пользователю, показав ему все принятые им решения.

 

Список литературы:

  1. Беликова, Т.П. Интеллектуальные системы: Пособие по выполнению лабораторных работ [Электронный курс] / Т.П. Беликова. – М.: МГТУ ГА, 2011. – 21 с. – Режим доступа: https://pandia.ru/text/78/654/65234.php (дата обращения: 20.12.2019)
  2. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник [Электронный ресурс] / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. – Режим доступа: http://bookre.org/reader?file=467543 (дата обращения: 19.12.2019)
  3. Конкурентоспособность региона [Электронный ресурс] // Информационный портал “Grandars” – Режим доступа: http://www.grandars.ru/college/ekonomika-firmy/konkurentosposobnost-regiona.html (дата обращения: 17.12.2019)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.