Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Крошилина Светлана Владимировна

Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей
<
Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей
>

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Крошилина Светлана Владимировна. Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.01 / Крошилина Светлана Владимировна; [Место защиты: Рязан. гос. радиотехн. ун-т].- Рязань, 2009.- 173 с.: ил. РГБ ОД, 61 09-5/2232

Содержание к диссертации

ВВЕДЕНИЕ 6

ГЛАВА 1. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ 11

1.1. АВТОМАТИЗАЦИЯ АНАЛИЗА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ С ПОМОЩЬЮ

ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ 11

1.1.1. Основные понятия 11

1.1.2. Задачи автоматизации анализа деятельности предприятия... 15

1.1.3. Принципы построения производственных аналитических систем и механизм анализа результатов 17

1.2. КРАТКИЙ ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ ЭКСПЕРТНЫХ АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ 1.2.1. Системы, основанные на правилах 22

1.2.2. Нейросетевые системы, основанные на примерах 23

1.2.3. Нечеткие системы, основанные на принципах 25

1.2.4. Системы, основанные на разработке моделей 25

1.2.5. Особенности и недостатки существующих автоматизированных систем анализа деятельности предприятий.. 27

1.3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 35

1.3.1. Развитие направлений интеллектуальных систем аналитики деятельности предприятий 35

1.3.2. Методология проектирования интеллектуальных систем аналитики деятельности предприятий 39

1.3.3. Общая структура экспертной системы анализа деятельности предприятия 41

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ 45

ГЛАВА 2. СИСТЕМА АНАЛИЗА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ, ОСНОВАННАЯ НА СЕМАНТИЧЕСКИХ СЕТЯХ 46

2.1. МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ЭКСПЕРТОВ 46

2.1.1. Логические модели-. 47

2.1.2. Фреймы 48

2.1.3. Нейронные сети 50

2.1.4. Продукционные системы 52

2.1.5. Семантические сети 53

2.2. УНИВЕРСАЛЬНАЯ АЛГЕБРА ДЛЯ ОПИСАНИЯ СЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ЗНАНИЙ В

НЕЧЕТКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЕ 56

2.2.1. Основные понятия универсальной алгебры 56

2.2.2. Применение нечетких множеств 58

2.2.3. Нечеткие объекты предметной области 59

2.3. ОПИСАНИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТЬЮ 6Г

2.3.1. Описание семантической сети нечеткой экспертной системы

2.3.2. Определение операций на элементах семантической сети 69

2.3.3. Определение операций над семантическими сетями 72

2.3.4. Определение отношений на множестве элементов семантической сети 74"

2.3.5. Определение отношений на семантических сетях 76

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ 78

ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗАЦИЯ АНАЛИЗА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ В НЕЧЕТКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЕ 79

3.1. МЕХАНИЗМ ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА В НЕЧЕТКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЕ АНАЛИЗА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ 82

3.1.1. Оценка сгенерированных вариантов возможного выбора рекомендаций для принятия управленческих решений 83

3.1.2. Согласование рекомендаций и ситуаций 83

3.1.3. Контроль развития ситуации 84

3.1.4. Выбор возможных решений 85

3.2. МОДЕЛЬ ПРЕДПРИЯТИЯ 88

3.2.1. Понятие модели предприятия в нечеткой экспертной системе 88

3.2.2. Формирование модели предприятия

3.2.3. Сетевая модель предприятия в нечеткой экспертной системе анализа деятельности предприятий 89

3.2.4. Типы моделей предприятия в нечеткой экспертной системе. 91

3.3. МОДЕЛЬ СОБЫТИЙ ПРЕДПРИЯТИЯ 94

3.3.1. Выбор рекомендаций 94

3.3.2. Ознакомление с предметной областью деятельности предприятия 96

3.4. АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ МОДЕЛИ

ПРЕДПРИЯТИЯ 97

3.4.1. Оценочная функция 97

3.4.2. Расширенный набор рекомендаций при анализе 99

3.4.3. Ординарные рекомендации при анализе 100

3.4.4. Распределение рекомендаций в пространстве ситуаций предметной области 101

3.5. ПРИОБРЕТЕНИЕ ЗНАНИЙ ЭКСПЕРТОВ 106

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ 108

ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ НЕЧЕТКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 109

4.1. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ, РЕАЛИЗУЕМЫЕ ПРОГРАММНЫМ ПАКЕТОМ 109

4.1.1. Требования к системе анализа деятельности предприятия... 109

4.1.2. Задачи, выполняемые подсистемой моделирования предприятия 113

4.1.3. Требования к подсистеме приобретения знаний 113

4.1.4. Технические и программные средства для создания и функционирования нечеткой экспертной системы 114

4.2. ОПИСАНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ 115

4.2.1. Построение подсистемы анализа деятельности предприятия 117

4.2.2. Описание базы данных 118

4.2.3. Проектирование подсистемы приобретения знаний 120

4.3. ПРИНЦИПЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

АНАЛИЗА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 120

4.3.1. Определение наименования модели предметной области деятельности предприятия 121

4.3.2. Выделение и ввод понятий с отношениями между ними 121

4.3.3. Ввод ситуации для выдачи рекомендаций по принятию решений и определение соответствующих ей понятий 123

4.3.4. Генерация правил в нечеткой экспертной системе 125

4.3.5. Анализ деятельности предприятия нечеткой экспертной системой 127

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ 132

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 133

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 136

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 137

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Описание структуры базы знаний в таблицах 149

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Фрагменты текста программы 155

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Документы по регистрации и внедрению 168  

Введение к работе

Актуальность проблемы»

В, настоящее время существует множество математических и программно-технических средств автоматизации исследования основной деятельности предприятий, связанных как с анализом текущего состояния производства, так и с планированием перспективы, егофазвития. Общая объединяющая идея большинства современных подходов в этой области предполагает использование моделей процессов в качестве средства проектирования модели предприятия. Исследование динамики производственных и экономических процессов при этом основано на рассмотрении теоретико-графовой сети, отражающей последовательности возможного изменения проблемных ситуаций, возникающих на предприятии. Результаты анализа деятельности предприятия являются, мотивационной базой для принятия управленческих решений в бизнесе. При этом возникает проблема повышения эффективности средств автоматизации анализа деятельности предприятий, позволяющих с достаточной точностью оценивать проблемные ситуации и выдавать обоснованные рекомендации для административного управления. На решение этой-проблемы направлена диссертационная работа.

Значительный вклад в развитие этой теории внесли многие отечественные и зарубежные ученые: Заде Л., Калянов Г.Н., Недосекин А.О., Поспелов Г.С., Поспелов Д.А., Саати Т., Шеер А.В., Юдицкий С. А. и др.

На современном этапе к проблемам автоматизации анализа деятельности предприятий можно отнести следующие.

1) Низкая эффективность выводов (результатов). Экспертные заключения носят шаблонный- характер: не учитываются все аспекты деятельности предприятий. Одинаковое значение производственного показателя для разных предприятий не всегда свидетельствует о схожем финансовом состоянии этих предприятий-. Кроме-этого, само» по себе полученное значение вряд ли может свидетельствовать о том или ином изменении производственно-экономического состояния: имеет смысл сравнивать аналогичные показа тели за разные периоды времени, после чего делать вывод о динамике развития предприятия.

2) Отсутствие прогнозирования по результатам выполненного анализа. Отсутствуют конструктивные рекомендации для принятия необходимых решений для улучшения показателей деятельности.

3) Отсутствие возможности использования шаблонов для описания проблемных ситуаций предприятия (ПСП) в качестве вспомогательного средства при проектировании моделей предприятий.

4) Отсутствие учета значимости показателей. Значимость показателей является важным фактором при проведении комплексной оценки деятельности предприятия (например, при вычислении комплексных показате-лей, рейтинговой оценки и т.д.).

5) Отсутствие обучаемости. Системы не являются обучаемыми, не могут подстраиваться под требования1 эксперта для оценки результатов анализа.

6) Недостаточное агрегированние данных. Конечные пользователи нуждаются в агрегированной информации. Необходимость детального анализа информации возникает значительно реже.

Таким образом, использование формального подхода к построению модели предприятия для интеллектуального анализа его деятельности, а также описание предприятия посредством моделей ситуаций и рекомендаций для принятия решений является важной проблемой. Решение этой проблемы позволит упростить и сделать более эффективным автоматизированный анализ деятельности предприятия.

Цель работы. Целью диссертационной работы являются: разработка и анализ интеллектуальных программ аналитики деятельности предприятия на основе универсальных алгебр, теории семантических сетей и объектно-ориентированного подхода.

Задачи исследования формулируются следующим образом:

- разработка формальной модели предметной области (МПрО) дея тельности предприятия,, используемош при- создании нечеткой экспертной1 системы аналитики деятельности предприятия (НЭС АДП);

- создание модели предприятия, используемой для аналитики его деятельности- и выдачи рекомендаций по принятию управленческих решений: (РПУР);

- описание: механизмов логического вывода, используемых при анализе деятельностипредприятий;

- создание методики извлечения, экспертных знаний!для формирования модели предприятия с целью повышения полноты полученных результатов;

- получение проектных решений для;;программной реализации ; компонентов интеллектуальной-аналитической системы..

Методы исследований;,Исследования осуществлялись на основе, теории, множеств., теории: универсальных; алгебр; теории: нечетких множеств;

теории принятии: решений; методов; структурного? и объектно-ориентированного программирования: Научная новизна работы заключается в следующем.

Предложена принципиально новая: концепция генерации возможных альтернатив выбора рекомендаций, по принятию управленческих решений (РПУР) на основе анализа ситуаций, возникающих на предприятии. В основе концепции используется гипотеза о подобии; заключающаяся. в получении РПУР и ПСП, понятийные пространства которых наиболее близко понятиям; использованным при описании заданной ситуации. В рамках предложенной концепции получены:

- методика построения МПрО предприятия с использованием семантической сети для информационно-рекомендательной базы знание (БЗ) и моделей ситуаций; возникающих: на предприятии;

- принципы построения основанного на теории принятия решений логического вывода для выбора РПУР согласно заданной ПСП;

- методика поиска РПУР в БЗ;

- алгоритм определения веса ключевого понятияв найденной РПУР;

- алгоритм оценки РИУР согласно ключевым понятиям МПрО предприятия.

Практическая ценность работы; Результаты работы являются основой для проектирования интеллектуальных аналитических экспертных систем, применяемых для анализа деятельности предприятий. Предложенные в диссертации формализм и методы позволяют описать область деятельности предприятия, модель предприятия и модель деятельности предприятия, в результате чего повышается точность полученных результатов. Результаты диссертации нашли отражение в реальной программе НЭС АДП "Harpija" v.1.05., применяемой для интеллектуального анализа деятельности предприятия в соответствии с его областью деятельности. Разработанные методы и средства могут быть приняты за основу при создании интеллектуальных, аналитических систем, экспертных систем и систем управления знаниями, используемых для комплексного1 анализа деятельности предприятия.

Достоверность основных положений и полученных результатов диссертации подтверждается корректным использованием математического аппарата, компьютерным моделированием, действующей компьютерной программой и внедрением полученных результатов.

Реализация и внедрение. В рамках диссертационной работы был разработан и внедрен программный продукт - «Нечеткая экспертная система аналитики деятельности предприятия "Harpija" v. 1.04. (НЭС АДП "Harpija" v. 1.04), который имеет свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 11822 в Отраслевом фонде алгоритмов и программ (ОФАП) и «Нечеткая экспертная система аналитики деятельности предприятия "Harpija" v.1.05. (НЭС АДП "Harpija" v.1.05), который имеет свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2008616067 в РОСПАТЕНТ. Научные и практические результаты диссертационной работы использованы в следующих организациях:

• региональная сеть аптек "Ригла", фирма города Рязани ООО «Алфавит-Здоровье»; • региональная автозаправочная сеть ООО «Транс-Нефть»;

• Рязанский государственный радиотехнический университет (в учебном процессе для студентов специальностей 220400 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем»; 080801 «Прикладная информатика в экономике»).

Апробация- работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: «Проблемы и методы управления экономической безопасностью регионов», Коломна: КГПИ, 2006.; «Проблемы и методы управления экономической безопасностью регионов» - Региональной научно-теоретической конференции в г. Рязань 2007; МНК "Национальная экономика в условиях глобализации: роль институтов" - СП-б, 2007; «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах коммуникаций». 15-я МНТК - Рязань, РГРТУ, 2008; «НИТ-2008» - Рязань: РГРТУ, 2008; «VIII Всероссийская научно-техническая конференция: Проблемььин-форматики в образовании, управлении, экономике и технике» - Пенза, 2008; «VI Всероссийская научно-техническая конференция: Искусственный интеллект в XXI веке и решения в условиях неопределенности» — Пенза, 2008.

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 19 печатных работ, среди которых 9 статей, 3 из которых — в журналах, рекомендованных ВАК, 8 тезисов в материалах научных конференций и 2 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам и Отраслевом фонде алгоритмов и программ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, изложенных на 148 с, а также приложений на 26 с. Список использованной литературы включает 125 наименований. Текст диссертации содержит 6 таблиц и 42 рисунка.  

Похожие диссертации на Разработка и исследование автоматизированных систем анализа деятельности предприятия с использованием семантических сетей