Содержание
ВВЕДЕНИЕ 6
1 АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 8
1.1 Специфика и актуальность исследуемой тематики 8
1.2 Анализ истоков возникновения и использования нечеткой логики 12
1.3 Анализ возможностей применения экспертных систем 19
1.4 Постановка цели дипломной работы и основных задач 23
1.5 Описание программных средств разработки 24
Выводы по главе 1 26
2 РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ КОМПЕТЕНТНОСТИ СОТРУДНИКОВ СЕТИ ГАСТРОНОМОВ КРАСНЫЙ ЯР 28
2.1 Выявление факторов оценки компетентности сотрудников 28
2.2 Реализация нечеткой модели экспертной системы анализа и оценки социально-организационного уровня компетентности сотрудников 30
2.3 Реализация нечеткой модели экспертной системы анализа и оценки профессионального уровня компетентности сотрудников 41
2.4 Реализация нечеткой модели экспертной системы анализа и оценки психологического уровня компетентности сотрудников 54
2.5 Реализация нечеткой модели экспертной системы оценки интегрального уровня компетентности сотрудников 66
Выводы по главе 2 75
3 ОХРАНА ТРУДА 77
3.1 Электробезопасность в компьютерных помещениях 77
3.2 Требования к организации рабочего места для техобслуживания и ремонта ЭВМ 82
3.3 Оптимальный распорядок рабочего дня для специалиста компьютерщика 84
4 ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ 88
1. Общая характеристика проекта 88
2. Расчет трудоемкости информационной системы 88
3. Определение цены программного продукта 94
4 Расчет начальных инвестиций 97
5. Расчет текущих расходов 98
ВЫВОДЫ 101
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ 103
ПРИЛОЖЕНИЕ А 105
Выдержка из текста
Проблемы принятия решений в сложных условиях занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях. Математические методы широко применяются для описания и анализа сложных экономических, социальных и других систем. Теория оптимизации создала совокупность методов, помогающих при использовании ЭВМ эффективно принимать решения при известных и фиксированных параметрах или когда параметры — случайные величины с известными законами распределения. Существует, однако, ряд задач, которые не поддаются формальному описанию в силу того, что часть параметров представляют собой неточно или качественно заданные величины. Традиционные методы недостаточно пригодны для решения подобных задач именно потому, что они не в состоянии описать возникает неопределенность.
Список использованной литературы
1. Аверкин А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин. – М.:Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1986. – 312 с.
2. Асаи К. Прикладные нечеткие системы / К.Асаи, Д. Ватала, С. Иван. – М.: Мир, 1993. – 368 с.
3. Борисов В.В., Нечеткие модели и сети. / В.В. Борисов, В.В. Круглов, А.С. Федулов, – М.: Горячая линия-Телеком, 2007. – 284 с.
4. Заде Л.А., Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. / Л.А. Заде. – М.: Мир, 1976. – 187 с.
5. Заде Л.А. Размытые множества и их применения в распознавании образов и кластер-анализе / Л.А. Заде. — М.: Мир, 1980. — 390 с.
6. Зайченко Юрий Петрович Исследование операций: Нечеткая оптимизация: Учеб. пособие. / Ю. П. Зайченко. — К. : Выща шк., 1991. — 191 с.
7. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. – М.: Физматлит, 2002. – 189 с.
8. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. Леоненков. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 736 с.
9. Насейкина Л.Ф. Методика формирования компетентности в области сетевых информационных технологий студентов программистов в условиях уровневого образования / Л.Ф. Насейкина // Вестник ОГУ, 2013. – №2. – С. 183–190.
и еще 10 источнико