Рейтинг заявок (около 100 отличительных черт)

Демографические и микрогеографические отличительные черты:

национальность, возраст, семейное положение, количество детей, профессия, владелец собственного жилья или квартиросъемщик, домашний адрес.

Справочные отличительные черты:разница между точкой отсчета и моментом появления отрицательного сальдо по счету клиента; число попаданий клиента “в минус” в последние i месяцев; время с момента последнего появления отрицательного сальдо в течение последних i месяцев; величина наибольшего долга клиента фирме в течение последних i месяцев; самый плохой показатель на счету клиента в течение последних i месяцев.

Почтовый индекс:группировка клиентов по номерам их почтовых отделений; сортировка почтовых отделений по показателю (количество хороших клиентов / количество всех клиентов); сортировка почтовых отделений по показателю (количество плохих клиентов / количество всех клиентов) и т.д.

Отличительные черты, взятые из контокоррентной системы:оборот рассылки в течение последних i месяцев перед оценкой; процентная доля возвратов товара ко всему объему; наибольшее количество напоминаний перед оценкой

Отличительные черты, взятые из заказов:сумма заказа, количество позиций заказа из области риска, сумма по этим позициям, среднее значение стоимости позиций заказа из области риска и т.д.

Рейтинг поведения (около 1000 отличительных черт)

Отличительные черты, взятые из контокоррентных записей:значение взносов в месяц оценки; среднее значение взносов в течение последних i месяцев; процентная доля взносов в месяц оценки к требуемой сумме внесения на начало месяца и т.д.

Сальдовые отличительные черты:средневзвешенное сальдо в месяц оценки; среднее значение месячных сальдо в течение последних i месяцев; самое высокое и самое низкое значение сальдо в течение последних i месяцев; число месяцев с самым высоким сальдо в течение последних i месяцев и т.д.

Отличительные черты, взятые из структуры срока платежа:длительность просрочки платежа, дней n (n = 1-30, 31-60, 61-90 …); процентная доля суммы просрочки платежа в течение n дней к конечному сальдо в месяц оценки и т.д.

Отличительные черты, взятые из заявок:число и стоимость заявок в месяц оценки; число и стоимость позиций заявок из области риска в месяц оценки или в течение последних i месяцев.

Литература к части II «базы Знаний»

Основная литература

1. Змитрович А.И. Базы данных. Мн.: Университетское, 1992. – 271 с.

2. Кричевский М. Л. Интеллектуальные методы в менеджменте. – СПБ.: Питер, 2005. – 304 с.

3.

4. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

5. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.:Мир, 1991. –568 с.

6. Люггер, Джордж, Ф. Искусственный Интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание. М.: Издательский дом “Вильямс”, 2003. – 864 с.

7. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1985, - 373с.

8. Уосерман Ф, Нейрокомпьютерная техника. Теория ипрактика. М.: Мир, 1992, 237 с.

Дополнительная литература

1. Вагин В.Н. Дедукция и общение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988. – 384 с.

2. Герман О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. Мн.: ДизайнПРО, 1995. - 255 с.

3. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение. М.: Мир, 1976.

4. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Мн.: НТООО «ТетраСистемс», 1997. –368 с.

5. Ин, Д. Соломон. Использование ТУРБО-ПРОЛОГА. М.: Мир, 1993.

6. Корнеев В. В., Гареев А. Ф., Васютин С. В. И др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. – М.: Нолидж, 2000.

7. Кофман А., Алуха X. Хил. Введение теории нечетких множеств в управление предприятием. Мн.: Выш.шк., 1992. – 223 с.

8. Минский М.Л. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979. - 151 с.

9. Минский М.Л., Пайперт С. Персептроны. М.: Мир, 1971.

10. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь. 1986.

11. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1986,312с.

12. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989, - 278с

13. Прикладные нечеткие системы. Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сутэно. М.: Мир, 1993, - 368с.

14. Романов В. П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие. – М.: “Экзамен”, 2003. – 496 с.

15. Тельнов Ю. Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. – М.: СИНТЕГ, 1999. – 216 с.

16. Уэно X. и др. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989.

17. Уотермен Д., Руководство по экспертным системам. М.:Мир, 1989, 390 с.

18. Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. Построение экспертных систем. М.: Мир, 1987, - 441 с.

19. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. М.: Наука, 1983, - 300 с.

20. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987, - 324с.

21. Элти Дж., Кумбе М. Экспертные системы: концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987, - 192с.

22. Farreny H. Elements d'Intelligence Artificielle. Hermes, 1987, - 386 р.

23. Farreny H. Exercices programmes d'Intelligence Artificielle. Masson.

24. Giaratano,G. Riley. Experts Systems. Principles and Programming. 1994, - 644 p.

25. Kaufman A., Aluja J. Gil. Las matematicas del azar de la incertitumbre. Elementos basicos para su aplicacion eneconomia. Editorial Centre de estudios Ramon Areces. Madrid: 1990, - 298р.

26. Kaufman A., Aluja J. Gil. Tecnicas operativas de gestion parael tratamiento de la incertitumbre. Editorial Hispano Europea, S. A. Barcelona (Espana), 1987, - 468p.

27. Zahedi Fatemeh. Intelligent Systems for Business: Expert Systems with Neural Networks. The Wadsworth Publishing Company Belmont, California. 1993, - 658 p.