网络企业化管理第十次课

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1、专家系统的应用范畴专家系统利用信息技术来获取利用人类的专业知识。专家系统能够很好地解决具有清晰规则和程序的问题且具有很高的效率，并给公司带来巨大的收益。专家系统能做的事情有：处理大量的信息　　　减少错误汇集来自各种渠道信息　改善为顾客提供的服务提供决策的一致性　　　提供新的信息减少完成任务的人员工作时间　　降低成本然而，在建立和使用专家系统的过程中可能会遇到下列麻烦（１）由于专家有时不能清楚地表达他们是如何解决问题的，他们经常说不清自己解决问题的整个推理过程，因为他们解决问题往往是凭经验和直觉，所以在将专家的领域传递给专家系统时就会出

2、现困难（２）即使专家能够解释整个推理过程，将推理过程完全自动化有时也是不可能的。推理过程可能非常复杂，需要大量的规则，或者推理过程太模糊并且存在不精确的地方。在使用专家系统时，记住它只能解决那些设计好的问题，它不能处理不一致的或新出现的问题状况。专家系统无法从以前的经验中进行学习并且无法像人类一样将以前的获取的经验应用到新的问题中。（３）专家系统缺乏常识，没有判断能力。一个早期为Ｆ－１６战斗机建立的专家系统让驾驶员在飞机还在地面上时就收回起落架，或在飞机做翻转动作时发射炮弹，这些都是相当危险的。４.８　神经网络如果你看到一条狗，以前从

3、未见过，你能否认它是一条狗吗？或者只能识别出它是一种动物？这两种判断都有可能。由于你见过许许多多动物，从这些动物实例中学会了分辨它们的知识，因此当你看到一条狗时，就能辨认了。神经网络模拟人类分辨事物的这种能力，它不需要预先规定得出结论的步骤。神经网络（经常称为人工神经网络，ＡＮＮ）是可以发现和辨别的人工智能系统。为了便是和分辨不同的事物，人类需要联合考虑许多因素。这也是神经网络的工作方式。神经网络可以从例子中学习，并且可以用于新的概念和知识。神经网络广泛地用于图像模式和语言的分辨系统中。如果你使用过可以辨认字迹的电子记事薄，它很可能就

4、是利用神经网络分析你的字迹特征。神经网络有多种用途，例如，美国许多机场的炸弹检测系统使用可以检测空气中微量元素的神经网络来指示是否存在爆炸物。芝加哥警察局利用神经网络确定警察的营私舞弊行为。在医药方面，神经网络每如何都要检查５０００多万例心电图，检查药物相互作用以及从组织切片样本中检测出可能患癌症或其他疾病的异常现象等。神经网络可以检测心脏病的发作，甚至可以分辨男女病人症状之间的细微差别。在商业方面，神经网络在证券交易、检测诈骗行为、信用评估、房地产评估，，货款申请评估、目标市场分析方面的应用也非常普遍。神经网络还应用在机械控制、温度

5、调节和机器故障识别等方面。当有大量的信息可以利用时，神经网络非常适合于识别、分类和预测。通过检验成百上千的实例，神经网络可以查明信息中的重要联系和模式。例如，若将许多信用卡交易信息提供给神经网络，并告知哪些是欺诈性的交易，则它最终将学和识别可疑的交易。行业透视：注意，神经网络正在监视你神经网络可以用于各种各样的情况，其中条件或行为模式表示过去或将来的某种结果。例如，某神经网络可以预测一支球类队在特定环境下最适合的比赛策略。通常，当金融机构利用神经网络检测欺诈行为时，他们需要寻找某种信号，即顾客行为反常的模式。有时，正是金融手段本身使用

6、的特征提供了警报信息。例如，许多信用卡公司为顾客提供便利支票，鼓励持卡人从其他帐户转账，并且当商家不能接受公司的信用卡付账时，便可以利用使得支票付账。然而，便利支票为盗行为提供了机会。首行，它们比信用卡易于偷窃或伪造。第二，经常可以废物箱中找到它们，所以一定要撕掉或切碎你不用的使得支票，第三，容易用假名定制便利支票，第四，对盗窃者来说，利用使得支票开活期存款账户是很简单的事情，第五，面临破产的人们有时利用便利支票来掩盖他们的财务问题。神经网络使用某些信号检测可能利用使得支票的欺诈行为。例如，如果支票上填写了不正常的大数目，或者没有按顺

7、序填写多张支票，可能就有问题。如果持卡人以前从未用过便利支票，或者某种特定的支票与持卡人的消费模式不相符合，这种情况或许也有问题。另一个危险信号是多次利用自动查询功能检察余额，之后便用多张便利支票付账。以下是几个应用神经网络的例子：许多银行和金融机构都使用了神经网络，例如，美国城市银行利用神经网络来发现金融市场的机遇，通过运用神经网络软件仔细分析股票市场的历史数据，银行的财务经理能够了解到许多有趣的巧合和微小的反常现象（市场低效）。例如，无论何时ＩＢＭ的股票上升时，ＵＮＩＳＹＳ的股票也上升。再如，日本的国库卷在日本的卖价比在美国低１美

8、分，在竞争激烈的金融市场上，这些信息的微小差异对城市银行的盈亏底线起着非常重要的作用。在加利福尼亚州的威斯敏斯特有８７０００多居民。当地警方利用神经网络软件与犯罪活动做斗争，系统利用犯罪记录作为输入，查出并确定当地的犯罪