Статья

Название статьи ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ, АДАПТИРОВАННАЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ ЗАДАЧ
Автор А.Н. Целых, Л.А. Целых
Рубрика РАЗДЕЛ III. БЕЗОПАСНОСТЬ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
Месяц, год 08, 2014
Индекс УДК 004.891.2
DOI
Аннотация Рассматривается модификация функциональной структуры системы извлечения знаний экспертной системы (ЭС) с целью достижения доступности пользовательских функций, достижения достаточного уровня компетентности и надежности базы знаний, а также способности принятия управленческих решений в ЭС на основе кластеризации проблемного поля менеджмента и создания банка данных. Целью исследования является выработка подходов к формированию структуры модуля извлечения знаний в ЭС, предназначенной для управления бизнесом с учетом специфики предметной области менеджмента. Проведен краткий обзор исследований, посвященных проблемам развития и продвижения ЭС, выявлению причин неудач их использования и распространения. Для эффективного применения ЭС, основанных на нечеткой логике, для решения управленческих задач менеджмента предлагается выделить в отдельный этап исследование предметной области – управленческих задач менеджмента – с целью поиска, выявления и стандартизации проблем. Приведена схема первичной кластеризации проблемного поля менеджмента на основе функциональных областей управления и функционального разделения труда. Также в целях адаптации ЭС к использованию в среде малого бизнеса необходимо создать банк стандартных, наиболее часто встречающихся управленческих задач, решаемых с применением методов нечеткой логики, которая и будет являться инструментарием поддержки принятия решений в управлении бизнесом. Предлагаемый подход адаптирует базу знаний экспертной системы к уровню знаний пользователя и представляет актуальную и доступную информацию для принятия быстрых и эффективных решений и бизнес-аналитики.

Скачать в PDF

Ключевые слова Экспертные системы; функциональная структура модуля извлечения знаний; банк данных; кластеризации проблемного поля менеджмента.
Библиографический список 1. Целых А.Н., Целых Л.А. Логическая схема представления решаемых задач в информационной системе для управления бизнесом // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. – № 1 (150). – С. 93-99.
2. Gaines B.R., Shaw M.L.G. Eliciting Knowledge and Transferring it Effectively to a Knowledge-Based System. [Электронный ресурс] // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. – February 1993. – Vol. 5, Issue 1. – P. 4-14. ‒ Режим доступа: URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=642811.642812.
3. Nasuti F.W. Knowledge Acquisition Using Multiple Domain Experts in the Design and Development of an Expert System for Disaster Recovery Planning. [Электронный ресурс] // Dissertation Submitted to Nova Southeastern University in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Doctor of Philosophy, 2000. ‒ Режим доступа: http://www.scis.nova.edu/~nasutif/formal_proposal.pdf/.
4. Erdani Y. Acquisition of Human Expert Knowledge for Rule-based Knowledge-based Systems using Ternary Grid [Электронный ресурс] // Dissertation Submitted to Duisburg-Essen University for the Degree of Dr.Sci.Tech., 2005. ‒ Режим доступа: URL: http://www.worldcat.org/title/acquisition-of-human-expert-knowledge-for-rule-based-knowledge-based-systems-using-ternary-grid/oclc/179762167.
5. Zaied A.N.H., Aal S.I.A., Hassan M.M. Rule-based Expert Systems for Selecting Information Systems Development Methodologies. [Электронный ресурс] // I.J. Intelligent Systems and Applications. – 2013. – Vol. 9. – P. 19-26. ‒ Режим доступа: URL: http://www.mecs-press.org/ijisa/ijisa-v5-n9/IJISA-V5-N9-3.pdf.
6. Kadhim M.A., Alam M.A., Kaur H. A Multi-intelligent Agent Architecture for Knowledge Extraction: Novel Approaches for Automatic Production Rules Extraction [Электронный ресурс] // International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering. – 2014. – Vol. 9, No. 2. – P. 95-114. ‒ Режим доступа: URL: http://dx.doi.org /10.14257/ijmue.2014.9.2.10/.
7. Nissen M., Kamel M., Sengupta K. Integrated Analysis and Design of Knowledge Systems and Processes. [Электронный ресурс] // Information Resources Management Journal (IRMJ). – Jan. 1, 2000. – Vol. 13, Issue 1. – P. 24-42. ‒ Режим доступа: http://www.igi-global.com/article/integrated-analysis-design-knowledge-systems/1206/.
8. Bullinaria J.A. IAI: Expert Systems. [Электронный ресурс] // Официальный сайт: U.S. Department of Energy, Office of Scientific and Technical Information, 2013. ‒ artment of упа: URL: http://www.osti.gov/eprints/topicpages/documents/record/ 832/1522968.html.

Comments are closed.