Иерархическая модель описания корпоративных знаний

Для иерархической модели представления знаний обычно используют интерпретацию взаимосвязи в виде корневого сегмента (узла нулевого уровня) […]. Так, для формализации корпоративных знаний в качестве корневого сегмента можно использовать , связывающий воедино знания о внутренний и внешних бизнес-процессах, сквозных бизнес-процессах, условиях проведения мониторинга эффективности деятельности корпорации (рис. 3.4. а)). Тогда номинальному сцепленному признаку, сформированному по множеству значений свойств первого уровня иерархии должны быть сопоставлены множества значений показателей эффективности, т.е.

Однако, можно в обобщенном виде извлекать корпоративные знания согласно структурированию, представленному на рис. 3.4. б), на котором в качестве корневого сегмента изображен сегмент , а все остальные сегменты первого уровня иерархии. Тогда можно сформировать сопоставления показателей эффективности номинальному сцепленному признаку в виде

& & & & .

3.2.2. Фреймовая модель описания корпоративных знаний

В [2], [12], [13], [18], [22] приведены рассуждения о разновидностях иерархических моделей представления априорных знаний, к которым относятся и фреймовые модели, и модели в виде семантических сетей. Разнообразие иерархически взаимосвязанных структур, дополненных процедурами включения, добавления, по типу «целое – часть», описываются с помощью иерархических МПКЗ.

При отображении обобщенной реляционной формы модели корпоративных знаний на фреймовую МПКЗ происходит представление многомерной взаимосвязи в виде узлов, связанных логически по типу («is a» – является). Концепция узла, интерпретирующего составляющие предметной области и представленного набором полей, впервые предложена М. Минским и описана в [13].

Используем подход, предложенный в [13] для описания составляющих корпоративных знаний, представленных высказыванием (3.1). В этом случае использование для описания фрейма значений полей () должны сопровождаться процедурами типа «если-добавлено-значение, то…», «если-удалено-значение, то…», «если-нужно, то …».

Таким образом, в общем случае структура инфологической МПКЗ в фреймовом представлении может выглядеть в виде, представленном на
рис. 3.5.

Рис. 3.5.

3.2.3. Продукционная модель описания корпоративных знаний

Продукционные МПКЗ связывают понятия, их свойства и значения свойств в единое высказывание. Как правило, взаимосвязи, разработанные в инфологических МПКЗ, выполняют роль правил. Сформулируем правило, интерпретирующее концепцию «Интегральный показатель эффективности деятельности корпорации» и понятие продукции, на основании использования взаимосвязи как ядра продукции. На рис. 3.6 представлена модель корпоративных знаний в виде продукционной МПКЗ.

Высказывание продукционной МПКЗ на основании [7] запишется, например, в виде

< Вид Интегрального показателя эффективности деятельности корпорации > (if has part = «Управление_изменениями» is a «управление_финансами» & …& (has part = «Вид_корпоративной_архитектуры» is a «линейно-функциональный») and (if has part = «Наим_клиента» is a = «ООО «ФОРТЭКС») and (if has part =

= «Дата_мониторинга» is a = «12.11.07») and (if ( has part = «Уровень описания операции» is a

= «бюджетирование») and … then «Показатель эффективности бизнеса» has part = «Стоимостные показатели» is a KPI).

Инструментальными средствами, описывающими такие высказывания,
могут быть «Пролог», AGE, ADVISE, EXOPERT, ROSIE, SOAP [17].

3.2.4. Описание корпоративных знаний с использованием нечетких и лингвистических переменных

В случае управления изменениями бизнес-процессов сопровождается информацией, заданной частично или полностью в нечетком виде, обобщенная реляционная форма для заданных нечетко свойств корпоративных знаний отображается на нечеткие модели по правилам, изложенным в [,,,,, ]. Можно построить нечеткую продукционную модель, используя традиционные методы формирования условий, постусловий, заданий, подзаданий, модели и методы Сугено, Мамдами и т.д. для организации нечеткого вывода.

В случае нечеткости корпоративных знаний, например, в случае решения задач ИТ-контроллинга, в общем случае пулом значений , становятся нечеткие переменные, описываемые в виде нечетких множеств с функциями принадлежности [7], [13], [21], т. е. нечеткое множество задается в виде пар значений

.

Тогда нечеткие МПКЗ можно представить в виде нечетких отношений, в зависимости от многоцелевой (многооптимизационной) задачи выбора необходимого состава КЗ либо выбора наиболее существенных признаков в модели КЗ для обеспечения, например, обеспечения максимизации прибыли.

Мерой настройки для номинальных сцепленных признаков в этом случае будут являться меры нечеткости при поиске наиболее эффективного множества альтернатив.

Под альтернативой в этом случае понимаются фаззифицированные значения свойств составляющих корпоративных знаний при четких знаниях о бизнес-функциях и четком виде показателя эффективности.

Имея в виду, что

& & & & ,

получим для задач многоцелевой оптимизации (минимизации затрат, максимизации прибыли) альтернативу в виде

,

Где N – общее количество перебираемых альтернатив; m, n, l, k, q – максимальное количество значений свойств для , , , , , соответственно.

Организация описания логического вывода при применении нечеткой продукции этом случае осуществляется с применением лингвистической переменной. Необходимо задать терм-множества для каждой из переменных, семантические и процедурные взаимосвязи между значениями свойств [,,, ].