Технология создания систем генерации решений
Новый класс интеллектуальных информационных систем - системы генерации решений (СГР). Основные этапы создания СГР, особенности ее функциональной структуры. Онтологическая модель предметной области. Преимущества информационных систем данного вида.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 06.05.2018 |
| Размер файла | 147,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
6
Размещено на http://www.allbest.ru/
Ульяновский государственный университет
Технология создания систем генерации решений
Кумунжиев К.В., Доктор технических наук,
Головин В.А. Кандидат технических наук
Аннотация
Появляется новый класс интеллектуальных информационных систем - системы генерации решений. Сегодня не существует сложившейся технологии построения систем этого класса. В статье делается попытка построить такую технологию, опираясь на собственный опыт, имеющиеся публикации и эвристические соображения.
Ключевые слова: системы генерации решений, онтологические модели.
There is a new class of intellectual information systems - systems of generation of decisions. Today there is no developed technology of creation of systems of this class. In article attempt to construct such technology becomes, leaning on the personal experience, available publications and heuristic reasons.
Keywords: systems of generation of decisions, ontology models.
Основное содержание исследования
На сегодняшний день cуществует большое количество классификаций информационных систем, но для каждой из них в последнее время появилась одна общая черта - выделение особого класса программных продуктов. Речь идёт о так называемых интеллектуальных системах. Интеллектуальная поддержка различных процессов (технических, медицинских, экономических, социальных и т.д.) является целью многих научных работ настоящего времени.
Основным достижением в этой области до недавнего времени считались системы поддержки принятия решений (СППР). И действительно, лицу принимающему решение (ЛПР) подобные системы оказывают большую помощь. Как правило, СППР дают несколько вариантов решений с некоторым обоснованием на базе классических математических методов. Но анализ ситуации показывает, что мало дать ЛПР варианты решений, нужно вырабатывать одно, неоспоримое в допустимых границах (в некоторых случаях несколько альтернативных). Таким образом, можно говорить не просто о поддержки принятия решения, а о его генерации. Следовательно, появляется новый класс интеллектуальных информационных систем - системы генерации решений (СГР). На данный момент не существует сложившейся технологии построения систем данного класса. В статье делается попытка построить такую технологию, опирающуюся на собственный опыт, имеющиеся публикации и эвристические соображения.
При построении систем этого класса учитываются современные тенденции, такие как использование прецедентного моделирования, методов теории нечёткой логики и искусственного интеллекта, методологии добычи и извлечения информации (Data Mining). Таким образом, можно говорить о выделении набора "обязательных" подсистем, присущих каждой системе генерации решений: база знаний, подсистема поиска прецедента, подсистема адаптации.
Основные этапы создания СГР
Для начала необходимо произвести первичный анализ предметной области, создав её онтологическую модель. Под онтологической моделью будем понимать концептуальное описание решения задачи в предметной области с учётом её основных объектов и процессов. В общем случае такое описание будет выглядеть как достижение некой цели путём реализации стратегического плана на основе тактических методов (рис.1). В качестве цели, в зависимости от предметной области, могут выступать следующие состояния: "оправдание подзащитного" в юриспруденции, "улучшение состояния больного" в медицине, "увеличение прибыли" или "уменьшение рисков" в экономике, "уменьшение безработицы" или "увеличение уровня жизни" в социальных системах и т.п. Стратегический план представляет собой сложный комплекс, состоящий из следующих действий: анализ ситуации и оценка возможных сценариев поведения, управление имеющимися ресурсами, учёт ограничений и т.д. В зависимости от предметной области стратегиями могут быть: план лечения больного для медицины, выстраивание защиты для подозреваемого в юриспруденции, план развития в социальных системах и т.п. Выбранная стратегия реализуется посредством тактических методов, которые представляют собой конкретные механизмы и инструменты по изменению реальности. Например, назначение больному определённого препарата в медицине, привлечение свидетелей защиты в юриспруденции, принятие закона в социальных системах и т. п [2].
Рис. 1 - Онтологическая модель предметной области.
В соответствии с определёнными в ходе анализа целями функционирования СГР и разработанной онтологической моделью, необходимо выделить ряд подсистем в рамках системы генерации решений - создать функциональную структуру СГР (рис.2).
В общем случае она состоит из подсистемы ввода данных (возможно использование вопросно-ответной системы или более сложного варианта - лингвистического анализатора), нескольких вычислительных модулей, хранилища данных, интерфейсного модуля.
Рис. 2 - Функциональная структура СГР.
Выбор подсистемы ввода данных зависит (как и многое другое) от конкретной предметной области. Если анализ предметной области на ранних стадиях проектирования позволил достаточно хорошо формализовать её, то предпочтение можно отдать вопросно-ответной системе; в обратной ситуации выбор делается в пользу лингвистического анализатора. В роли хранилищ данных выступают банки данных и базы знаний, используемые для хранения прецедентов, объектов предметной области, логических правил, экспертных оценок и т.д. Наличие разных интерфейсных модулей может свидетельствовать о том, что к работе с системой имеют доступ несколько категорий пользователей.
Это, во-первых, непосредственно операторы СГР, во-вторых, эксперты в предметной области, в-третьих, обслуживающий персонал (техники, администраторы баз данных и т.п.). Что касается вычислительных модулей, то они могут быть весьма разнообразными - всё зависит от той функциональности и математического аппарата, которые заложены в СГР. Чаще всего это модули по обработке экспертных оценок, нахождению прецедентов, адаптации и т.д. Дополнительными модулями могут служить модуль формирования отчётов и модуль настроек безопасности, наличие которых существенно повышает удобство работы с системой.
Одним из преимуществ СГР по сравнению с теми же СППР является комбинирование различных методологий. Оно позволяет использовать сильные стороны одних методологий, нейтрализуя слабые стороны других. Так, например, использование нейронной сети резко снижает ресурсозатраты для поиска прецедентов методом "ближайшего соседа".
Вариантом такого интегрированного метода является совместное использование двух подходов - нахождение решения с помощью прецедентного моделирования и формирование решения на основе весовых коэффициентов с использованием численных методов. Далее, с помощью реализованного отдельным модулем процесса адаптации, на выходе пользователь получает готовое решение. На каждом из этих шагов разработчик системы сталкивается с проблемами, разрешить (полностью или частично) которые можно за счёт привлечения фоновых знаний о предметной области. Существуют разные способы получения информации о предметной области [1]:
1. Привлечение экспертного знания. Оно может выражаться, например, в ограничениях, накладываемых на диапазоны изменения признаков объектов, или же в формулировании набора правил для разбиения базы прецедентов на классы (построение классификатора).
2. Получение необходимых знаний из набора имеющихся данных методами добычи данных. Сюда относятся все методы выявления отношений в данных, в частности, кластеризация, регрессия, поиск ассоциаций. Использование методов добычи данных может выделить узкую группу показателей, от которых зависит интересующая исследователя характеристика, и представить обнаруженную закономерность в аналитической форме.
система генерация решение интеллектуальная информационная
3. Формирование знаний на основе обучающей выборки, представленной экспертом.
Одним из наиболее популярных в последнее время становится метод создания психологического (синдромного, характеристического) портрета для основного объекта предметной области. Портрет включает в себя ряд характеристик объекта, каждой из которых назначается вес. Очень часто для определения весов привлекают экспертов - организуется опрос и подсчёт экспертных оценок. Вычисление экспертных оценок происходит по методу анализа иерархий.
На основании полученных знаний о предметной области строятся математические модели её основных процессов и объектов. Модели могут быть теоретико-множественные, в виде графов, систем дифференциальных и интегральных уравнений - это зависит от степени формализации предметной области.
Заключение
Описанная технология создания СГР была опробована в исследовании авторов и по его результатам был создан программный комплекс "СГР по формированию предвыборной кампании". Кроме того, с использованием данной технологии ведутся разработки для других предметных областей, в том числе технических. Авторам данной статьи видится перспективным широкое использование систем генерации решений, так как они значительно эффективней, чем их предшественники СППР, и более удовлетворяют современным тенденциям развития информационных технологий.
Литература
1. Карпов Л.Е., Юдин В.Н. Методы добычи данных при построении локальной метрики в системах вывода по прецедентам, М., ИСП РАН, препринт № 18, 2006.
2. Головин В.А., Кумунжиев К.В. Система поддержки генерации решений по формированию предвыборной кампании // Известия Волгоградского государственного технического университета, серия Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах, вып.8: межвуз. сб. науч. ст. №6 (66) // ВолгГТУ. - Волгоград: ИУНЛ ВолгГТУ, 2010. - с.92-96
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Создание и организация автоматизированных информационных систем (АИС). Основные компоненты и технологические процессы АИС. Стадии и этапы создания АИС с позиции руководства организации. Разработка комплексов проектных решений автоматизированной системы.
реферат [286,6 K], добавлен 18.10.2012Роль интеллектуальных информационных систем в развитии общества. Проблемы концептуального классификационного моделирования для систем, основанных на знаниях. Иерархическая структура универсума. Интенсиональность и параметричность классификации, структура.
реферат [15,4 K], добавлен 19.02.2011Определение понятия "система". История развития и особенности современных информационных систем. Основные этапы развития автоматизированной информационной системы. Использование отечественных и международных стандартов в области информационных систем.
презентация [843,9 K], добавлен 14.10.2013Признаки и отличительные черты интеллектуальных информационных систем, их классификация и использование при разработке экономических и управленческих решений. Определение, назначение и области применения экспертных систем. Использование нейронных сетей.
курс лекций [1,7 M], добавлен 27.04.2009Понятие искусственного интеллекта и интеллектуальной системы. Этапы развития интеллектуальных систем. Модели представления знаний, процедурный (алгоритмический) и декларативный способы их формализации. Построение концептуальной модели предметной области.
презентация [80,5 K], добавлен 29.10.2013Типы административных информационных систем: системы генерации отчетов, системы поддержки принятия решений, системы поддержки принятия стратегических решений. Сортировка и фильтрация списков в Microsoft Excel. Работа с базами данных в Microsoft Access.
контрольная работа [6,0 M], добавлен 19.11.2009Изучение деятельности фирмы СООО "Гейм Стрим", занимающейся разработкой программного обеспечения интеллектуальных систем. Проведение работы по тестированию информационных систем на степень защищенности и безопасности от разного рода информационных атак.
отчет по практике [933,1 K], добавлен 05.12.2012Анализ современного состояния проблем тестирования высоконагруженных информационных систем. Построение математической модели определения высоконагруженных операций. Разработка программного обеспечения системы генерации сценариев нагрузочного тестирования.
дипломная работа [4,4 M], добавлен 24.08.2017Применение и развитие измерительной техники. Сущность, значение и классификация информационных измерительных систем, их функции и признаки. Характеристика общих принципов их построения и использования. Основные этапы создания измерительных систем.
реферат [25,9 K], добавлен 19.02.2011Развитие информационных систем. Современный рынок финансово-экономического прикладного программного обеспечения. Преимущества и недостатки внедрения автоматизированных информационных систем. Методы проектирования автоматизированных информационных систем.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 22.11.2015Роль структуры управления в информационной системе. Примеры информационных систем. Структура и классификация информационных систем. Информационные технологии. Этапы развития информационных технологий. Виды информационных технологий.
курсовая работа [578,4 K], добавлен 17.06.2003Современное состояние информационных систем и технологий и их роль в управлении предприятием. Экономическая информация на предприятиях и способы ее формализованного описания. Стадии создания автоматизированных систем. Классы информационных технологий.
курс лекций [146,8 K], добавлен 16.11.2009Понятие информационной системы. Этапы развития информационных систем. Процессы в информационной системе. Информационная система по отысканию рыночных ниш, по снижению издержек производства. Структура информационной системы. Техническое обеспечение.
реферат [340,3 K], добавлен 17.11.2011Жизненный цикл информационных систем, методологии и технологии их проектирования. Уровень целеполагания и задач организации, классификация информационных систем. Стандарты кодирования, ошибки программирования. Уровни тестирования информационных систем.
презентация [490,2 K], добавлен 29.01.2023Принцип работы и назначение обучаемых информационных систем, их классификация по различным критериям, разновидности и отличия. Характеристика систем поддержки принятия решений. Механизм и основные этапы проектирования информационной обучаемой системы.
реферат [23,9 K], добавлен 22.11.2009Назначение, задачи и технология внедрения информационных систем. Подготовка нормативно-справочной информации. Аналитическая поддержка принятия управленческих решений. Оперативная обработка данных о фактах производственно-хозяйственной деятельности.
курсовая работа [32,0 K], добавлен 16.10.2013Особенности разработки информационных систем с использованием унифицированного языка моделирования UML. Основные этапы рационального унифицированного процесса разработки информационных систем с примерами и иллюстрациями. Реализация информационной системы.
методичка [950,2 K], добавлен 23.01.2014Понятие информационных технологий, этапы их развития, составляющие и основные виды. Особенности информационных технологий обработки данных и экспертных систем. Методология использования информационной технологии. Преимущества компьютерных технологий.
курсовая работа [46,4 K], добавлен 16.09.2011Составляющие информационных систем: определение, соотношение, изменчивость, выбор подхода к проектированию. Принципы построения корпоративных систем. Обзор технических решений для построения локальных вычислительных систем. Схемы информационных потоков.
курсовая работа [571,6 K], добавлен 16.10.2012Методология структурного анализа и проектирования информационных систем. Базовый стандарт процессов жизненного цикла программного обеспечения. Цели и принципы формирования профилей информационных систем. Разработка идеальной модели бизнес-процессов.
презентация [152,1 K], добавлен 07.12.2013
