Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Материалы для работы ОСОБЕННОСТИ ПРОЦЕДУР ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В АГРОМАРКЕТИНГОВЫЕ СИСТЕМЫ

ОСОБЕННОСТИ ПРОЦЕДУР ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В АГРОМАРКЕТИНГОВЫЕ СИСТЕМЫ
загрузка...
Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 

ОСОБЕННОСТИ ПРОЦЕДУР ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В АГРОМАРКЕТИНГОВЫЕ СИСТЕМЫ

Проблема повышения эффективного управления системой маркетинга в АПК путем улучшения качества принимаемых решений в настоящее время становится все более актуальной. Глобализация рыночных отношений, возрастающая конкуренция и цена управляющих решений обостряют проблему. Доступность и развитие стандартного инструментария обработки и организации информации в виде различных приложений к ОС Windos делает эту проблему частично  разрешимой, но не обеспечивает комфортности в общении пользователя с ПЭВМ.  Последнее в наибольшей  степени  может быть достигнуто наряду с повышением производительности и качества выработки решений в автоматизированных системах управления, экспертных маркетинговых системах (ЭС) и системах поддержки принятия решений (СППР), т.е. в системах основанных на знаниях.  Наибольшую сложность при создании таких систем представляет процесс представления знаний (1, 2).
Объект наших интересов и исследований - сфера АПК, конкретнее, сфера деятельности маркетолога в АПК, которую с полным основанием можно считать большой, специфической, с четко выраженными особенностями системой. Особенности агромаркетинговых систем обусловлены сложностью их структуры, необходимостью обработки (организации) больших массивов информации, разнообразием этой информации, присутствием неопределенностей во многих случаях. В таких системах преобладает информация, источником которой является эксперт, пользователь, поэтому она имеет преимущественно качественный характер, зачастую противоречивый.
В таких условиях выбор способа представления знаний объективно наиболее важный аспект разработки автоматизированной системы поддержки принятия решений (СППР) в сфере агромаркетинговых отношений, поскольку с выбором способа связано выбор стиля взаимоотношений эксперта, с проблемной стороной решения задачи с учетом стиля мышления специалиста – маркетолога.
У эксперта, решающего такого рода проблемы (постановочная часть создания СППР) знания как правило структурированы и именно умение выделить основные понятия, а затем синтезировать на этой основе целостное представление и позволяет создать формальную модель объекта, что в принципе и будет отличать эксперта (инженера по знаниям) от специалиста.
Уровень структуризации во многом определяет тип формализации и степень понимания важности требований к процессу представления знаний. Такою же важной и сложной при разработке ЭС и СППР в агромаркетинге, является решение задачи независимости данных, которая должна обеспечивать возможность реализации процедуры принятия решений ЛПР  в условиях модернизации и корректировки базы знаний (БЗ).
Это условие является одним из существенных отличий экспертных агромаркетинговых систем от типовых систем обработки данных в которых программы содержат сведения о том, что необходимо делать с данными.
Из всего этого следует, что данные в ЭС должны содержать всю семантику понятия и тем самым будут отличаться от традиционных способов представления. Условимся, что именно такие сложные формально-логические построения в виде высказываний и будем считать знаниями. Принимая знания как информационные единицы, выделим некоторые особенности:
1. Знания содержат всесторонние сведения об информационной единице;
2. Знания содержат как собственно информационную единицу так и описательную часть где содержится вся информация, которая может быть полезной СППР или пользователю;
3. Возможность создавать сложные многоуровневые структуры с помощью ввода различных отношений;
4. В качестве фрагментов информационных единиц  могут выступать процедуры, которые активизируются в случае появления  определенных ситуаций. Фрагменты описывают и эти ситуации и название процедур. В качестве процедур могут быть проверка корректности, поиск, изменение БЗ.
Переход от данных к знаниям обуславливает и появление более мощных процедур обработки информации.
Однако на сегодняшний день универсальной модели представления знаний не имеется и методы представления знаний тесно связаны с предметной областью, отраслью (1,3,4).
Среди методов представления знаний в аграрном бизнесе наиболее перспективной можно считать фреймовую модель, где объединяется различная информация.
Фреймовая модель, прежде всего, обеспечивает распределенное представление знаний и, естественно, такие модели могут связываться некоторыми отношениями (2). Тем не менее, в агромаркетинговых системах они представляются  независимыми модулями, которые взаимодействуют между собой на основе принципа «черного ящика». Иными словами все фреймы взаимосвязаны и создают единую систему, в которой информация, что имеет отношение к решаемой задачи органично объединяется. Благодаря фреймам информация хорошо структурируется и представляется в виде, который для человека предоставляет возможности конструктивного анализа. Такие возможности можно считать гарантией качественного решения задачи.
Таким образом, представление знаний в виде концептуального объекта и будут сутью фреймовой модели, структурные элементы которой (слоты) детализируют объект описания.
В качестве примера, можно привести некоторые формализмы для описания параметров, которые характеризуют состояние объекта в фиксированное время. Речь пойдет о совокупности некоторых базовых элементов, которые могут дополняться при необходимости.
Пусть фрагмент простейшего параметра будет описан: «цена товара W измеряется каким-то значением, что не выходит за пределы Х. Каждому товару соответствуют только ему свойственные пределы изменения W». В таком описании уже имеется информация, которая может быть использована как для описания самого понятия «цена товара» так и связей этого понятия с другими (здесь – вид, тип товара). Область определения и ограничения на значение признака могут задаваться не только в виде конкретных числовых значений, но и в виде символьных атомов, которые разрешается принимать понятию (например, низкие, средние, высокие),  и в форме предикатов.
В состав описания понятий может входить информация, которая определяет контекст его существования (если объект цена, то параметр «прибыль от реализации товара» имеет смысл) и процедурные знания (означенные или в виде обычных процедур, или в виде правил, правая часть которых содержит предикаты). Например, если параметр «цена товара» известен, то параметр «прибыль» рассчитывается по формуле     где   - объем I – товара. Формула позволяет определить значение параметра «прибыль» не напрямую, а используя известную зависимость.
Для реализации концепции разработки базы знаний СППР в агромаркетинге особое значение преобретает язык представления знаний. Прежде всего, чтобы языком представления знаний  могли пользоваться эксперты, язык должен иметь жесткие ограничения, быть максимально формализованным и использовать естественные языковые конструкции.
С таких описаний понятий можно построить сеть, фреймы которой являются конечным описанием отдельного понятия, а все вместе они накрывают предметную область. Каждое такое понятие легко создать, модифицировать, отклонить, прибавлять с минимальным анализом содержания других фреймов. При таком представлении анализу подвергаются только связи между понятиями. Фреймы, предназначение  которых представлять параметры называются фреймами параметров или Р-фреймами. Слоты этих фреймов фиксированы, сохраняют информацию о параметрах и имеют строго определенные процедуры интерпретации. Каждое свойство определяет совокупность и содержание добавленных процедур, которые выполняют интерпретацию слота. Предполагается возможность оперировать и свободными слотами, а структура фрейма может заменяться путем присоединения нового слота и выделения соответствующих ему обслуживающих процедур. Каждый параметр имеет имя для его идентификации.
Для примера приведем фиксированный набор слотов, которые могут использованы при представлении агромаркетинговых знаний в СППР и ЭС.
С учетом объема статьи, ограничимся только перечислением наименованием и функций без раскрытия содержательной сути.
Фрейм «АГРОМАРКЕТОЛОГ».
1. Слот   «Печатное имя» - печатное слова параметра.
2. Слот «Только для» - условия существования.
3. Слот «Возможные значения» - область значения параметра, которое он может принимать.
4. Слот «Комментарии» - комментарий. Заметим, что здесь может размещаться всевозможный текст, который поясняет фрейм или возможность ответа. Комментарий выводится на экран по желанию пользователя, тогда когда система обращается к человеку за информацией о значении параметра.
5. Слот «Собственные ограничения» - личные ограничения на значения (имеются в виду ограничения, которые касаются сути параметра).
6. Слот «Функциональные ограничения» - функциональные ограничения на значения. Слот содержит ограничения на значения, которые может принимать параметр, в связи со значениями других параметров. Заметим, что слоты «Возможные значения», «Собственные ограничения» и «Функциональные ограничения» используются для прямого (только первые два), или непрямого определения значений параметра.
8. Слот «Значения» - значение параметра, которое задает пользователь или который система вводит автоматически. Слот указывает на способ определения значений признака.
9. Слот «Зависимость» - правила определения значений параметра. Содержит правила автоматического определения значений параметра для слота «Значения».
10. Слот «Активность» - признаки активизации фрейма.
11. Слот «Когда запрашивать» - указывает последовательность запроса и вывода;
12. Слот «Тест» - правила проверки корректности значения.
13. Слот «Восстановить значения» - правило восстановления значений параметра.
14. Слот «Описания» - ассоциативные связи с параметрами.
15. Слот «Управление выводом» - правила управления выводом.
16. Слот «Изображение» - ссылка на файлы с изображением.
После того как слоты получают значения, фрейм превращается в фрейм – пособие, что описывает конкретную ситуацию.
Естественно, что при конкретном описании маркетинговых действий в АПК некоторые из представленных слотов могут быть опущены.
При определении Р-фрейма очередность слотов не имеет значения, но  очередность обработки слотов в системе фиксирована, т.к. некоторые из них изменяются в зависимости от значения других . Очередность обработки, в этом случае, изменяются при описании типа, что определяет фрейм.
Таким образом, создание систем функционирующих на основе автоматизации процедур принятия решений в агромаркетинге на этапе представления знаний  наиболее удобно при использовании фреймовых алгоритмов.

Литература
1. Экспертные системы (принципы работы и примеры). Под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987.-221 с.
2.  Minsky M. Semantics Information Processing MIT Press, 1968.
3. Поспелов Д.А. Большие системы. Ситуационные управления.- М.: Знание, 1975.- 64с.
4. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах.- т.-с.: Прикладные человеко-машинные системы, ориентированные на знания (под ред. Поспелова Г.С.).- М.: ВЦ АН СССР, ВИНИТИ АНСССР, 1984-380 с.


 
загрузка...

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить