Курсовая работа: Интеллектуальная система ценообразования в торговой организации

Аннотация

Курсовая работа содержит 40 страниц, 5 приложений, 18 источников использованной литературы, 18 таблиц, 6 рисунков.
В курсовой работе решены задачи: проведен анализ требований к интеллектуальной системе (ИС), позволяющей осуществить распределение покупателей по группам лояльности, обзор аналогов, методологии и технологии проекта, структура и архитектура ИС, моделирование компонентов ИС, формирование функциональной составляющей ИС, проектирование информационного обеспечения ИС, пользователи ИС, информационно-логическая модель предметной области, даталогическая модель базы данных, рассмотрены вопросы распределенной обработки данных ИС, назначение прав доступа пользователям ИС.









Содержание

Введение
1 Анализ требований к распределенной интеллектуальной системе (ИС)
1.1 Описание системы с управлением. Потребность в решении задачи автоматизации
1.2 Обзор аналогов. Назначение ИС
1.3 Архитектура и структура ИС
1.4 Технологии, методы и средства проектирования компонентов ИС. Профиль ИС.
Вывод по разделу 1
Вывод по разделу 1 на английском языке
2 Проектирование компонентов ИС «Ценообразование»
2.1 Компоненты функциональной составляющей ИС
2.2 Проектирование информационного обеспечения ИС
2.3 Тестирование проектных решений
3 Решение задач распределенной обработки данных
3.1 Проектирование уровней доступа пользователей
3.2 Особенности проекта ИС
Заключение
Список используемых источников
Приложения А
Приложение Б
Приложение В
Приложение Г
Приложение Д


Введение

Для успешной деятельности торгово предприятия необходима качественная и своевременная обработка информации, которая влияет на снижение трудовых затрат в процессе работы, повышение оперативности принятия решений, например, по отнесению покупателя к определенной группе лояльности. Необходимо принимать во внимание тот факт, что в реальных условиях знания, которыми располагает человек, всегда в какой-то степени неполны, приближенны, ненадежны. Тем не менее, людям на основе таких знаний все же приходится делать достаточно обоснованные выводы и принимать разумные решения. Для решения таких задач целесообразно использовать нейросеть. Таким образом, разрабатываемая интеллектуальная система должна учитывать неполную определенность знаний и успешно действовать в таких условиях.
Целью данной работы является автоматизация