ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

3
Ожидается:
16 Сентября 2018

Использование онтологии при прогнозировании развития предприятия

Use of ontology in forecasting business development
Статья опубликована в выпуске журнала № 2 за 2010 год.[ 27.05.2010 ]
Аннотация:В основу предлагаемого в статье подхода положен метод анализа иерархий, который состоит в декомпозиции задач прогнозирования на подзадачи и дальнейшей обработке последовательности суждений экспертов. При этом имена объектов и имена атрибутов рассматриваются как идентификаторы задач и учитываемых факторов при выра-ботке прогноза.
Abstract:The proposed approach the method of analysis of hierarchies, which consists of decomposing tasks info subtask and forecasting the further processing of the sequence of judgments of experts. In this case the object names and attribute names are considered as identifiers of tasks and the factors taken info account when formulating the forecast.
Авторы: Тюков Н.И. (viza-8.11@mail.ru ) - (Уфимский государственный авиационный технический университет, Кумертауский филиал, , , доктор технических наук, Извозчикова В.В. (viza-8.11@mail.ru) - Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия, кандидат технических наук, Матвейкин И.В. (imatvejkin@yandex.ru) - Оренбургский государственный аграрный университет, , , кандидат технических наук
Ключевые слова: домен, аспект, атрибут, объект, эксперт, иерархии, декомпозиция, прогнозирование, онтологии
Keywords: domain, dimension, attribute, subject, the expert, the hierarchy, decomposition, forecasting, ontology
Количество просмотров: 7300
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (4.97Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.38Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Современные онтологии играют решающую роль в модели описания знаний экспертов в системах, основанных на управлении знаниями. Обычно онтологии состоят из экземпляров, понятий, атрибутов и отношений, поэтому основной задачей при построении онтологии при прогнозировании развития предприятия является выделение имен объектов, имен их атрибутов и отношений.

В основу решения данной задачи положен метод анализа иерархий, который состоит в декомпозиции задач прогнозирования на подзадачи и дальнейшей обработке последовательности суждений экспертов. Декомпозиция производится таким образом, что каждый атрибут объекта нижнего уровня может выступать в качестве критерия для атрибута объекта высшего уровня, при этом имена объектов и имена атрибутов рассматриваются как идентификаторы задач и учитываемых факторов при выработке прогноза.

Для декомпозиции постановок задач на постановки подзадач необходима семантическая интерпретация вербальных знаний экспертов в области прогнозирования развития предприятия с целью выделения имен объектов и имен их атрибутов.

В настоящее время выделение объектов и их атрибутов из текста естественного языка не может осуществляться автоматически, эта задача возлагается на инженера знаний и экспертов [1].

Под семантической информацией будем понимать выраженные знаками сведения о выделенной стороне (сторонах) объекта (объектов).

Решение задачи выделения имен объектов и имен атрибутов из семантической информации, предоставляемой экспертами, может рассматриваться как преобразование первичной семанти- ческой информации (ответов экспертов) во вторичную (имена объектов и имена атрибутов) посредством сжатия первичной семантической информации. Процесс сжатия сводится к тому, что выделенные аспекты модели раскрываются конкретным содержанием первичной семантической информации.

Тогда формально такое преобразование может быть представлено отношением первичной семантической информации Sp к вторичной семантической информации Sv, используя знак семантического преобразования Sm.

Sp и Sv содержат аспекты (категории), отображающие полноту представления семантической информации. В математической интепретации аспект – это произвольной длины кортеж знаков (букв, слов, символов и др.). Так, кортежем длины n является запись вида b=, где b1, bn – первая и последняя компоненты соответственно.

Для аспектов определены свойства:

b={bÎb/R(b)},                                                      (1)

где R(b) – отношение «быть упорядоченным по местам».

При этом "b(bÎb), {Q(b)ÚùQ(b)}, где Q(b) – отношение «быть одинаковым».

В информационном плане аспект является элементом слова C "b, bÎb®bÎC.

Слово C характеризует объект, его свойства и отношения. В семантическом плане слово состоит из аспектов, и всегда существует их оптимальное число в слове, которое оценивается объемом сведений, необходимых для описания объекта в рамках решаемой задачи прогнозирования. Аспекты в слове выражаются знаками естественного языка.

Слово можно представить кортежем С=, где m – длина слова.

При этом для слова выполняются следующие соотношения:

C={cÎC, c®R(c)}, "c (cÎC), {Q(c)ÚךQ(c)}.  (2)

Слово можно записать в виде C={P, S}, где P= – кортеж знаков длины l, характеризующий посредством знаков признаковую составляющую слова; S= – кортеж знаков длины m, характеризующий смысловую составляющую слова.

Процесс выделения имен объектов и имен их атрибутов состоит из этапов получения первичной семантической информации и сжатия семантической информации. Обе задачи решаются при взаимодействии экспертов в области прогнозирования стратегического развития предприятия и инженера знаний.

Рассмотрим специфическую семантическую операцию, связанную с созданием первичной семантической информации об объекте.

Методологической основой выполнения семантической операции, связанной с получением ответов экспертов, адекватной объекту познания, является выполнение следующих требований: необходимы наличие конкретного задания и устранение противоречий между многомерным планом содержания и одномерным планом выражения.

При декомпозиции постановок задач на постановки подзадач наиболее приемлемыми способами общения инженера знаний и экспертов являются постановка вопросов и уточнение понимания.

Наличие конкретного задания интерпретируем как правильную постановку вопроса экспертам и выполнение ими дополнительного задания.

Применительно к текстовой форме представления семантической информации план содержания (или семантика) представляет собой внутреннюю, смысловую сторону объекта, а план выражения (или синтаксис) является внешней, формальной стороной предложения. Совпадение плана содержания с планом выражения (адекватность) возможно в суждениях, состоящих из объекта и атрибута, выражающих однозначную мысль, фиксируемую простым нераспространенным предложением.

С учетом этого к первичной семантической информации предъявляем следующие требования:

P=, Ci={Pl, Sm},

где Pl=

,                                                            (3)

Sm=,                                                                   (4)

P – предложение.

То есть ответы экспертов должны состоять из таких слов, признаковая и смысловая части которых являлись бы одноместными кортежами аспектов.

Для удовлетворения требованиям (3), (4) вопросы экспертам формулируются по одному из типов:

·     от чего зависит <имя атрибута> <имя объекта>,

·     чем определяется <имя атрибута> <имя объекта>,

а дополнительное задание заключается в требовании упорядочить факторы (все ci) по степени влияния на значения атрибута объекта, имена которых содержатся в вопросе. Таким образом устанавливаются отношения предпочтения

c1>c2>…>ck,                                                          (5)

а следовательно, выполняется требование (3).

Такая постановка вопросов позволяет выбрать из множества объектов предметной области соответствующие заданию, наложить определенные ограничения на множества атрибутов, характеризующих объект, отделить в ограниченном множестве существенные признаки от несущественных.

Вторичная семантическая информация отражает посредством знаков результаты аналитико-синтетического и логического преобразований первичной семантической информации и является моделью первичной.

Получение вторичной семантической информации неизбежно связано с разрушением структуры первичной семантической информации и построением новой, отличной от первой.

При сжатии первичной семантической информации используем модельный способ, для которого характерно строгое формализованное задание, его общими понятиями являются объекты, атрибуты и домены [2].

При построении формальной модели вводится ограничение на количество аспектов в слове вторичной семантической информации, которое должно равняться двум, так как из первичной семантической информации необходимо выделять пары <имя объекта, имя атрибута>.

Разделение категорий на объекты и атрибуты не всегда может быть очевидным, поэтому для выделения атрибутов из текстов естественного языка используем их основные свойства:

-    наличие конечного множества возможных значений атрибута;

-    возможность упорядочения результатов измерений;

-    измеряемость значений хотя бы по одному из показателей и др.

Введение домена в качестве избыточной семантической информации необходимо для уточнения имен объектов и имен атрибутов в связи с неоднозначностью естественного языка. Домен дает возможность конкретизировать имена объектов и имена атрибутов, которые в ответах экспертов могут только подразумеваться или выражаться общими понятиями, и представляет собой множество знаков.

Семантическая интерпретация знака – это слово, состоящее из имени объекта и имени атрибута, которые являются элементами концептуальной схемы предметной области, то есть возможно установление взаимно однозначного соответствия:

объект«атрибут«значение,

" (dÎDom) $ , (iÎRa).

Таким образом, получена система семантических уравнений для данной первичной семантической информации

                                         (6)

где Rdom – отношение «иметь значение»; Oxi, ayi – имена неизвестных объектов и их атрибутов.

Определить домен предлагается экспертам в предположении, что признаковая часть слова является именем атрибута, а смысловая – именем объекта. Далее решается система семантических уравнений (6) с использованием интерпретации посредством соответствующего слова из (5) и с использованием свойств (1), (2). Из-за неопределенности и неоднозначности естественного языка такая интерпретация может оказаться невозможной. Поэтому с помощью экспертов вводятся дополнительные аспекты, которые при построении первичной семантической информации могли только подразумеваться. Таким образом осуществляется конкретизация первичной семантической информации.

Элементы di, имеющие одну и ту же интерпретацию, объединяются во множества и образуют домен для . Сжатие семантической информации осуществляется для каждого фактора, входящего в первичную семантическую информацию. В результате из первичной семантической информации выделяется множество имен объектов и имен их атрибутов. Для выделенных объектов и атрибутов повторяется процедура построения отношения предпочтения (5).

Введение понятия домена в формальную модель целесообразно и потому, что значения доменов в дальнейшем будут использоваться при построении полной модели предметной области стратегического управления предприятием.

Результатом выполнения методики является таблица, содержащая колонки: эксперт, имя объекта, имя атрибута, домен.

В колонке эксперт указывается идентификатор эксперта, предоставившего соответствующую первичную семантическую информацию; в колонке имя объекта – имена выделенных объектов; в колонке имя атрибута – соответствующие имена атрибутов; в колонку домен заносится значение домена соответствующего атрибута объекта.

После завершения k-го шага декомпозиции выделенные факторы ранжируются по важности методом парных сравнений [3].

Концептуальная схема предметной области, основанная на выделении имен объектов, имен их атрибутов и отношений, является достаточно обобщенной, поэтому не может быть моделью решения задач прогнозирования развития предприятия. Тем не менее, она описывает факты зависимости значений атрибутов одних объектов от значений атрибутов других, а построенная на ее основе модель дает возможность автоматизировать процесс формирования полной модели предметной области управления стратегическим развитием предприятия.

Литература

1. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987.

2. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений: опыт и анализ мыслительной деятельности. М.: Радио и связь, 1989.

3. Рабочая книга по прогнозированию. М.: Мысль, 1982.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2518
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (4.97Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.38Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 2 за 2010 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: