Hybrid Intelligent Decision Support Systems and Applications for Risk Analysis and Discovery of Evolving Economic Clusters in Europe

Abstract

Podejmowanie decyzji w złożonym, dynamicznie zmieniającym się środowisku jest trudnym zadaniem, które wymaga nowych technik inteligencji obliczeniowej do budowania adaptacyjnych, hybrydowych inteligentnych systemów wspomagania decyzji (HIDSS). Tutaj proponuje się nowe podejście oparte na ewoluujących agentach w dynamicznym środowisku. Sieci neuronowe i agenty oparte na regułach ewoluują od przychodzących danych i wiedzy eksperckiej, jeśli wymaga tego proces podejmowania decyzji. Agenty rozwinęły się z metod zawartych w repozytorium inteligentnych systemów informacyjnych opartych na łącznikach RICBIS z wykorzystaniem danych z rynku finansowego zebranych w tryb on-line oraz z wykorzystaniem danych makroekonomicznych publikowanych co miesiąc w Biuletynie Europejskiego Banku Centralnego. RICBIS obejmuje różne typy sieci neuronowych, w tym MLP, SOM, rozmyte sieci neuronowe (FuNN), ewoluujące rozmyte sieci neuronowe (EFuNN), ewoluujące SOM, systemy oparte na regułach, techniki wstępnego przetwarzania danych, standardowe techniki statystyczne i finansowe. Rozważany jest projekt studium przypadku na temat analizy ryzyka Europejskiej Unii Walutowej (UGW) i przedstawiono ramy systemu EMU-HIDSS, który dotyczy różnych poziomów informacji i użytkowników, np. cały świat, Europa, skupiska narodów, jeden naród, firmy / banki. Łączy moduły do ​​ostatecznego podejmowania decyzji, globalnego i krajowego rozwoju gospodarczego, przewidywania trendów kursowych, prognozowania trendów indeksów giełdowych itp. Przedstawiono niektóre wyniki eksperymentalne dotyczące rzeczywistych danych.