Структура базы знаний интеллектуального капитала, как и любая другая компьютерная система, должна отвечать требованиям потенциального пользователя. Если управление интеллектуальным капиталом является новой деятельностью для организации, а так оно и будет для большинства компаний, то необходимой предпосылкой должно стать успешное использование первоначальной бумажной системы. Метод составления схем, изложенный в этой книге, является хорошей основой для построения такой системы, но многое будет зависеть от предполагаемой эксплуатации системы в организации. Самое плодотворное использование интеллектуального капитала состоит в передаче знаний от тех, кто ими обладает, тем, кто в них нуждается. Эта ситуация подробно изучена создателями экспертных систем в течение последних двадцати лет. Структура базы знаний будет зависеть от планов организации по ее последующему использованию. Существует много готовых систем-оболочек для баз знаний, и их можно просто приобрести в случае пригодности структуры. Аудиторы в области знаний не будут касаться внутреннего устройства системы, поскольку эта проблема относится, скорее, к организационной инфраструктуре и, следовательно, окончательный выбор структуры — за лицом, ответственным за приобретение программного обеспечения для всей инфраструктуры информационных технологий , [c.201]
Разработка структуры баз знаний. [c.387]
Исследование системы Эксперт исследует и критикует структуру базы знаний и работу механизма вывода [c.45]
На этапе формализации базы знаний осуществляется выбор метода представления знаний. В рамках выбранного формализма осуществляется проектирование логической структуры базы знаний. [c.53]
Этап формализации базы знаний - выбор метода представления знаний, в рамках которого проектируется логическая структура базы знаний. [c.70]
Этап реализации ЭС представляет отображение структуры базы знаний в среде выбранного инструментального средства, а также настройка и/или доработка программных механизмов. Различают программные оболочки, инструментальные среды и языки представления знаний универсальные инструментальные, проблемно-ориентированные и предметно-ориентированные инструментальные программные средства. [c.71]
Общая схема оценки различных показателей в процессе анализа рентабельности, оборачиваемости средств и себестоимости продукции предприятия, реализованная в структуре базы знаний экспертной системы, представлена в виде дерева взаимосвязи показателей (агрегации "целое - часть") на рис. 3.5, которое отражает последовательность диагностики результатов финансово-хозяйственной деятельности предприятия. [c.90]
В операциях современных многонациональных компаний чрезвычайно важное значение имеют стратегические альянсы. Когда компания вступает в такой альянс, внутри ее появляются лидеры, которые берут на себя управление альянсом и, соответственно, могут систематизировать накопленные знания. Прежде всего формируется первичная база знаний и проводится обучение персонала с целью дальнейшего правового и организационного развития возможностей альянса. Специалисты считают, что проведение общих семинаров не отвечает запросам менеджеров. Они испытывают потребность в специальной информации, содержащей практические советы, и др. В работу семинаров были введены удачные примеры из истории компании, лучшие достижения практики. В основном такая база знаний может включать информацию о работе компании отдельно с каждым партнером по альянсу в тех областях, в которых накоплен наибольший опыт сотрудничества (в стратегическом планировании, переговорах, разработке структуры и контрактов внутри альянса, оперативном планировании и управлении, контроле). [c.546]
Активность. В программировании процедурам всегда отводилась роль активизирующего начала, бни отражали способ решения задачи, активизировали необходимые данные, пассивно лежащие в памяти системы. Эта "безгласность" данных в ЭВМ не находит аналогов у человека. Для когнитивных структур в нашей памяти характерна внутренняя активность. Мы используем те или иные процедуры потому, что в наших знаниях возникла определенная ситуация. То или иное соотношение между информационными единицами побуждает нас к тем или иным действиям, для реализации которых должны быть выполнены определенные процедуры. Активность базы знаний позволяет СИИ формировать мотивы, ставить цели и строить процедуры для их выполнения. [c.246]
Особенности учебника. К настоящему времени уже увидел свет ряд учебников и учебных пособий по микроэкономике. В отличие от них данный курс микроэкономики представляет собой учебно-методологический комплекс. В структуре каждой его главы в соответствии с общепринятой мировой практикой выделены теоретическая часть, основные термины, вопросы для обсуждения, задачи и примеры их решения, тесты, рекомендуемая учебная литература. Такое изложение теоретического и учебно-методического материала позволяет использовать данное пособие одновременно как для расширения теоретической базы знаний, так и для приобретения необходимых навыков практической работы с микроэкономическими моделями. Данные модели расположены в определенной структурно-логической последовательности, отражающей многоступенчатый процесс конкретизации и усложнения экономических взаимосвязей и соответствующей стандартному набору тем учебника по микроэкономике. [c.9]
Основной недостаток логических методов - отсутствие четких принципов организации фактов в базе знаний. Без выделения и последовательного проведения таких принципов большая модель превращается в плохо обозримый конгломерат независимых фактов, трудно поддающихся анализу и обработке. Этот недостаток явился причиной того, что логические методы (первоначально да и, пожалуй, сейчас) использовались (и используются) преимущественно в тех предметных областях, где система знаний невелика по объему и относительно проста по структуре. [c.560]
Элемент Q характеризует сферу применения продукции. Такие сферы легко выделяются в когнитивных структурах человека. Наши знания как бы разложены по полочкам , и такое разделение помогает экономить время на поиск нужных знаний. Такое же разделение на сферы в базе знаний целесообразно и при использовании для их представления продукционных моделей. [c.566]
Последующие разработки систем искусственного интеллекта основывались на отделении знаний от программ и оформлении знаний в виде простых информационных структур, называемых базами знаний. В этом случае эксперт взаимодействует с системой либо непосредственно, либо через инженера знаний. [c.574]
Под первыми ИС имеются в виду ИС, ориентированные хоть и на специфическую проблему, но охватывающую довольно широкую область приложений (например, диагностические приложения). Под вторыми ИС имеются в виду ИС, ориентированные на специфическую проблему, охватывающую узкую область приложений. Разделение ИС на два класса весьма условно и вызвано тем, что они содержат в себе существенно различное количество предварительных знаний о конкретном приложении. В проблемно-специализированных ИС содержится только общая структура знаний и не содержатся специфические знания о приложении. Таким образом, предметно-специализированные ИС можно рассматривать не только как ИС, но и как незавершенное приложение с достаточно развитой базой знаний, которую разработчик только дополняет, а не создает заново. [c.576]
Рассмотрим структуру интеллектуальной системы (рис. 1.2). На основании сведений об окружающей среде и собственном состоянии системы при наличии памяти и мотивации синтезируется цель, которая наряду с другими данными воспринимается динамической экспертной системой. Последняя с использованием базы знаний производит экспертную оценку, на основании которой принимается решение о действии и прогнозируются результаты действия (акцептор действия). В соответствии с принятым решением вырабатывается управление, т.е. синтезируется тот или иной алгоритм или закон управления, который реализуется с помощью различных исполнительных органов и воздействует непосредственно на объект управления. Результаты этого воздействия сравниваются с прогнозируемыми (механизм обратной связи, акцептор действия). При несоответствии результатов на базе новой экспертной оценки принимается решение, вырабатывается и реализуется управление, устраняющее это несоответствие. При соответствии результатов подкрепляется предшествующее управление. Если соответствие недостижимо, то уточняется [c.8]
Организационно-экономический аспект определяет требования к качеству ПС на уровне структуры управления качеством и стимулирования разработчиков. Организационными элементами управления качеством являются определение головной организации управления качеством ПС с возложением на нее методического управления проблемой определение иерархической системы специализированных центров по оценке качества ПС, соответствующей структуре управления отрасли, в нашем случае — налоговой службы РФ определение главных конструкторов направлений и экспертных групп при нем. Эксперты осуществляют проверку ТЗ, которая заключается в контроле полноты определения требований с точки зрения комплекса научно-технической документации и прогнозов научно-технического уровня. Группа экспертов должна располагать сведениями о существующих аналогах в данной или близкой области. Наилучшим вариантом организации работы группы экспертов является использование базы знаний, в которой собраны знания и опыт различных разработчиков в виде фактов, решений и рекомендаций. Целью экономического аспекта обеспечения качества является разработка системы стимулирования создания высококачественных программных продуктов. Решение о стимулировании должно приниматься на основе результатов испытаний и эксплуатации программного продукта пользователями. [c.360]
Заслуживает интерес и направление работ, называемое семиотическим моделированием [33]. В память ЭВМ в форме базы данных закладываются основные понятия и конструкции из них, используемые в процессе проектирования, создавая тем самым базу знаний. Семиотические программы должны реализовать специальную систему управления комплектом фиксированных знаний и обеспечить возможность логического вывода. В основу разработки таких программ может быть положена гипотеза о наличии в каждой области интеллектуальной деятельности некоторых инвариантных структур, называемых фреймами. Если фрейм наполнить конкретными объектами, то образуется определенная композиция. Казалось бы, что такой путь наиболее близок к автоматизации процессов проектирования. Однако на нем возникло большое препятствие — как вскрыть фреймы Как найти наиболее оптимальный из них [c.26]
Располагающая обширным объемом хорошо структурированной информации, информационная система, безусловно, реализует функции базы знаний в ТУ. Однако для выхода на качественно более высокий уровень организации информационных потоков необходимо выстраивание технологических цепочек работы с информацией, позволяющих, с одной стороны, организовать информационное наполнение ресурсов действительно востребованной информацией, а с другой - как руководителям, так и специалистам выработать и реализовать определенные приемы получения этой информации для обеспечения своей деятельности. Создание таких информационных ресурсов является результатом совместной деятельности подразделений, выпускающих информационный продукт, и подразделений в нем заинтересованных. Целью их создания является выявление типовых повторяющихся запросов на информацию, подготовка ее ответственным подразделением в согласованном формате и ее размещение в определенном месте иерархической структуры в срок до того, когда она должна быть использована заинтересованными подразделениями. В этом случае заинтересованные подразделения получают информацию в нужное им время в информационной системе, не инициируя запросов подготовившем ее подразделению. Как размещение информации, так и ее получение становятся естественным технологическим звеном в процессах завершения работы специалистов одного подразделения (выпускающего данный информационный продукт) и начала работы специалистов других подразделений, для которых данная информация является входной. Затраты времени и на размещение, и на поиск данных минимальны - 1-3 минуты, что позволяет сократить непроизводительные потери рабочего времени, связанные с поиском нужных сведений, в десятки раз. Важным моментом для поддержания высокого уровня востребованности информационного ресурса, обеспечение его надежного функционирования в качестве элемента технологической цепи передачи информации является его актуализация. Это подразумевает не только своевременное обновление данных, но и постоянное выявление как невостребованных материалов, так и новых запросов на информацию с отведением ей соответствующего места в иерархии и выбором оптимальных сроков и форм ее предоставления. [c.146]
Разработка структуры баз информации и знаний. [c.389]
Создание на предприятии необходимой базы знаний и навыков для повышения производительности при выполнении проектов. Структура ОУП, действующего при поддержке руководства предприятия, способствует увеличению возможностей его менеджмента в достижении целей организации посредством более быстрого и эффективного выполнения проектов. Менеджеры смогут эффективно использовать данные о ходе выполнения проектов и применять имеющиеся в распоряжении ОУП средства для повышения производительности работ по проектам и управлению ими при постоянно изменяющемся содержании портфеля проектов [c.463]
Структура и принципы организации базы данных и базы знаний [c.118]
Развитие МС фирм в значительной мере связано с разработкой, внедрением и использованием адресных технологических средств управления, которые представляют собой композицию разнородных средств — методологических, организационных и инструментальных, ориентированных на вышеназванные информационные маркетинговые задачи. Многие технологические средства управления имеют форму информационных, компьютерных или коммуникационных технологий. В организационном отношении маркетинг понимается как совокупность всех действий, направленных на поддержку и развитие принятой политики основной деятельности фирмы. Это определяет его технологическую структуру выявление, сбор и оценка необходимой информации обоснование и принятие оптимальных управленческих решений осуществление координирующего воздействия на различные стороны деятельности фирмы. Такая структура МС может быть эффективно реализована в рамках такого класса систем, как системы поддержки принятия решений. В качестве их подсистем широко используются различные компьютерные системы базы данных, базы знаний, электронные таблицы, экспертные системы, проблемно-ориентированные системы и др. Сложность состоит в том, что при создании адресных технологических средств управления или адресном использовании готовых технологий управления для целей маркетинга фирмы неизбежно встает проблема маркетинга самих этих средств, причем эти две маркетинговые проблемы оказываются [c.6]
К недостаткам этого способа организации базы знаний относятся неясность взаимных отношений правил и отличие от человеческой структуры знаний. [c.201]
Особенность семантической сети как модели знаний состоит в единстве базы знаний и механизма вывода новых фактов. На основании вопроса к базе знаний строится семантическая сеть, отображающая структуру вопроса, и ответ получается в результате сопоставления общей сети для базы знаний в целом и сети для вопроса. [c.205]
Формализация базы знаний выполняется на основе выбранного языка представления знаний или другого инструментария. В результате получаем фрагмент базы знаний на языке, который, с одной стороны, соответствует выявленной структуре, а с другой - позволяет представлять вариант ГБЗ в виде программного продукта. В процессе реализации базы знаний создается вариант интеллектуальной системы, содержащий формализованные знания, блоки интерфейса системы с пользователем и манипулирования базой. Для этого либо выполняется непосредственное программирование изделия необходимого качества, либо используются существующие инструментальные средства разработки ГБЗ, либо применяются предварительно сгенерированные "пустые" оболочки гипертекстовых систем. Задача этой заключительной процедуры - разработка программного комплекса, демонстрирующего жизнеспособность и эффективность подхода в целом. [c.106]
Для создания гипертекстовых массивов семантических данных (баз данных и баз знаний) необходимо построить, исследовать и оптимизировать общую процедуру обработки информационных материалов, которая позволит преобразовать структуру исходных текстов в нелинейную форму, описать каждую отдельную стадию этой процедуры, указав квалификацию и специализацию исполнителей работ, входные и выходные данные, а также сформулировать требования к результирующей научно-технической продукции. [c.106]
Процесс планирования и организации разработки баз знаний гипертекстовой структуры представляет собой самостоятельное научное исследование. Теоретических и инструментальных [c.126]
Другим примером является экспертная система DAM [3]. Это первая база знаний, созданная на основе иерархической структуры, которая используются при подготовке планирования строительной дамбы. [c.142]
Концепция независимости программ от данных позволяет повысить гибкость ИС по выполнению произвольных информационных запросов. Однако, эта гибкость в силу процедурное представления операционного знания имеет четко определенные границы. Для формулирования информационного запроса пользователь должен ясно представлять себе структуру базы данных и до определенной степени алгоритм решения задачи. Следовательно, пользователь должен достаточно хорошо разбираться в проблемной области, в логической структуре базы данных и алгоритме программы. Концептуальная схема базы данных выступает в основном только в роли промежуточного [c.10]
СБЗ = База знаний <=> Управляющая структура <=> База данных [c.11]
В этой модели интеллектуальный редактор должен обладать развитыми диалоговыми способностями и значительными знаниями о структуре базы знаний (т. е. метазнаниями). Интеллектуальный редактор может быть включен в состав экспертной системы. С его помощью эксперт (с минимальной помощью инженера знаний) определяет необходимость модификации знаний и извлечения новых знаний. [c.575]
Структура базы знаний 201 Супервайзор 169 Схема аудита 135 [c.285]
Общая схема оценки различных показателей в процессе анализа финансового состояния предприятия, реализованная в структуре базы знаний экспертной системы, представлена в виде дерева целей, связывающего цели финансового анализа со значениями финансовых показателей (рис. 3.4). Реализация набора правил в среде ППП ИНТЕРЭКСПЕРТ (GURU) для данного дерева целей приводится в Приложении 2. [c.80]
Выполнение НИОКР в университете ведется по 8 основным научным направлениям (см. табл. 5.5.), которые прошли становление на основе многолетних, но актуальных для ТЭК исследований и разработок, а также в связи с новыми условиями и требованиями рыночной экономики. За последние 5 лет в университете выполнены 1853 НИОКР по 40 научно-техническим программам, таким как нефтегазовые ресурсы сертификация глубокая переработка нефти, газа, торфа, угля реактив трансфертные технологии, комплексы и оборудование ("Химбыт") университеты региональные научно-технические программы (вузовская наука - регионам) создание национальной академической системы баз данных и баз знаний ВШ РФ , поисковые и прикладные проблемы глубокой переработки нефти самостоятельные инновационные проекты химия комплексное решение проблемы разработки транспорта и глубокой переработки нефти и газа сохранение и развитие интеллектуального потенциала высшей школы России конверсия поддержка малого предпринимательства и новых экономических структур прогрессивные технологии комплексного освоения топливно-энергетических ресурсов недр России народы России возрождение и развитие технологии, машины и производства будущего исследование, разработка, освоение производства технических средств и технологических процессов для бурения глубоких разведочных скважин (Роскомнедра) государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки на 1997-2000 гг. современные системы и модели местного управления и самоуправления разработка методов получения полупродуктов тонкого органического синтеза из отходов и побочных продуктов НХП разработка методов рационального использования продуктов и отходов НХП нефтехимия химия новых веществ и материалов экология Башкортостана (комплексные исследования) разработка нетрадиционных методов исследований в органическом синтезе биотехнология [c.254]
Британский исследователь интеллектуального капитала Э. Брукинг подходит к его классификации еще более детально, выделяя в нем четыре составные части рыночные активы интеллектуальную собственность как актив человеческие активы инфраструктурные активы 7 . Рыночные активы — это тот потенциал, который обеспечивается нематериальными активами, связанными с рыночными операциями (марки товаров, покупательская приверженность, корпоративное имя, портфель заказов и т.д.). Интеллектуальная собственность как актив представляет собой узаконенный инструмент для защиты различных корпоративных активов и включает ноу-хау, патенты, авторские права, производственные и торговые секреты и т.п. Человеческие активы — это совокупность коллективных знаний сотрудников предприятия, их творческих способностей, управленческих, руководящих и предпринимательских качеств, поведения в различных ситуациях. Инфраструктурные активы — это технологии, методы и процессы, делающие возможной работу предприятия — корпоративная культура, методы оценки риска, финансовая структура, базы данных и т.д. [c.58]
Потребность в аналитической работе при переходе к рынку в условиях перестройки экономических отношений, образования новых организационных структур, функционирующих на основе различных форм собственности, неизмеримо возрастает. Возникает необходимость в накоплении фактов, опыта, знаний в каждой конкретной области управленческой деятельности. Преобладает заинтересованность в тщательном исследовании конкретных экономических, коммерческих, производственных ситуаций с целью принятия в оперативном порядке экономически обоснованных и наиболее приемлемых решений. Эта задача решается дальнейшим совершенствованием интегрированной обработки информации, когда новая информационная технология начинает включать в работу базы знаний. Под базой знаний понимается сложная, детально моделируемая структура информационных совокупностей, описывающих все особенности предметной области, включая факты (фактические знания), правила (знания условий для принятия решений) и метазнания (знания о знаниях), т. е. знания, касающиеся способов использования знаний и их свойств. База знаний является важнейшим элементом все чаще создаваемой на рабочем месте специалиста экспертной системы, выступающей в роли накопителя знаний в конкретной области профессиональной деятельности и советчика специалисту при анализе экономических ситуаций и выработке управляющих воздействий. [c.31]
Казалось бы, достаточно получить базу знаний и методики работы, правильно организовать свою службу по известным структурам и схемам. К сожалению, зарубежная практика маркетинга по некоторым параметрам йесовместима с условиями российского рынка. В частности, если зарубежные рынки достаточно Хорошо просчитываются, то наши рынки поддаются в основном качественному анализу с большим количеством неопределенных факторов. Некоторые специалисты полагают, что для оценки параметров российских рынков можно использовать определения типа больше — равно — меньше или хуже — так же — лучше. На отечественном рынке приходится работать часто с неполной, порой устаревшей информацией, не располагая сведениями о степени ее достоверности. Большинство предприятий создают свои схемы, модели, приемы, учитывающие специфику нашей экономики, культуры, традиции и т.д. Эти схемы и методы являются своеобразными ноу-хау предприятий, делиться которыми с широким кругом интересующихся маркетингом они не собираются. [c.13]
Система BEAGLE использует эволюционный подход, называемый генетическим алгоритмом. Он позволяет подбирать не только параметры системы, но и ее структуру. Набор продукционных правил базы знаний системы может быть оптимизирован в процессе работы генетического алгоритма исходя из некоторого случайно выбранного набора этих правил и критерия соответствия набора решаемой задачи. [c.104]
Основу квалификации эксперта, кроме формализованных знаний, составляют трудноформализуемые эвристические приемы, догадки, интуитивные суждения и умения делать выводы, которые сам эксперт может не вполне осознавать. Поэтому создание экспертных систем - длительный и сложный процесс. Заполнение базы знаний - наиболее трудоемкий этап. Разработку структуры и наполнение базы знаний осуществляет инженер по представлению знаний. Он работает в тесной связи с одним или несколькими экспертами. Вместе они подробнейшим образом определяют, какими должны быть правила вывода, как они взаимосвязаны между собой, по возможности устраняют противоречия в мнениях экспертов, находят аналогии, вырабатывают метаправила (т.е. правила, описывающие, каким образом дру- [c.67]
В качестве примера создания информационной системы поддержки реинжиниринга бизнес-процессов описана экспертная система мониторинга экономической деятельности типичной региональной компании связи. Рассмотрены структура и принципы организации базы данных и базы знаний, вопросы их физического проектирования изложены результаты проектирование инфологической и даталогической моделей. Продолжение работ по данной тематике, по мнению автора, может быть связано с построением более масштабных и совершенных моделей компаний электросвязи — с учетом особенностей их функционирования в условиях отечественного инфокоммуникационного рынка. Немаловажное значение при этом имеет анализ динамики экономических показателей, сопровождающих процесс внедрения новых информационных технологий (в частности, БПР) в практическую деятельность компаний электросвязи. [c.150]
Гипертекст по своим функциональным возможностям и структуре приближается к современным экспертным системам. Он кроме базы знаний имеет развитый интерфейс с пользователем, позволяющий общаться с системой на близком к естественному языке, а также набор средств, обеспечивающих пополнение и модификацию базы знаний. Однако "решателем" (носителем правил вывода) остается специалист, работающий с гипертекстом (рис. 3.4). [c.81]
Рабочее пространство БЗ (Kb-workspa e). Класс, определяющий независимый сегмент базы знаний, который может быть активирован или деактивирован. Рабочие пространства отображаются как отдельные, ограниченные рабочие области, в которые можно помещать объекты и объединять их в схемы. Связи создаются между рабочими пространствами с помощью точек связи ( onne tion posts). По сути, класс рабочих пространств является развитием концепции рабочей памяти в традиционных экспертных системах. Можно сказать, что рабочая память системы G2 строится на основе иерархии рабочих пространств. Иерархия рабочих пространств тесно связана с графическим представлением объектов. Рабочее пространство является контейнерным классом для экземпляров других классов. Каждый экземпляр объекта может обладать своим рабочим пространством, представляющим его внутреннюю структуру. Введение концепции рабочих пространств обеспечивает две важные функции системы G2 возможность претворять в жизнь рассуждения на разных уровнях абстракции и возможность продолжительной (теоретически -бесконечной) работы системы без необходимости "сборки мусора" в пределах отведенного объема оперативной памяти, что очень важно для систем управления непрерывными процессами. [c.280]