Отправить статью по E-mail 
Нечеткие концептуальные графы для представления знаний в процессно-ориентированной организации
- Авторы: Азофейфа Г.Х.1, Новикова Г.М.1
-
Учреждения:
- Российский университет дружбы народов
- Выпуск: № 1 (2016)
- Страницы: 67-75
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rudn.ru/miph/article/view/8617
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Рассматривается использование нечетких концептуальных графов для представления знаний в процессно-ориентированных организациях. Рассмотрены два типа знаний - процедурные и декларативные, показано их различие и особенности представления и использования в базах знаний. Дано формальное определение нечетких концептуальных графов. Показаны их возможности для представления в простой и понятной форме как декларативных, так и процедурных знаний предметной области. Предложена структура Базы Знаний, которая включает три уровня: онтологический слой, содержащий концепты понятий и интегрирующий декларативные и процедурные знания; средний слой, описывающий схемы бизнес-процессов на основе исторических данных, формирующихся на базовом уровне; нижний слой, слой реальных данных, где собирается первичная информация о текущих состояниях объектов и отношений между ними. Показано отличие типов информации на каждом из слоев базы знаний, а также способ использования нечеткого концептуального графа на средне-интерфейсном слое. Рассмотрены механизмы взаимодействия и правила преобразования информации между средне-интерфейсным слоем и базовым слоем. Описан математический аппарат и методы анализа первичной информации для поддержки принятия решений по оптимизации и уточнению процедурных знаний системы, а также показатели, используемые в процессе анализа нечетких знаний.
Об авторах
Гомез Хосуэ Азофейфа
Российский университет дружбы народов
Email: esteban.azofeifa@gmail.com
Кафедра информационных технологий
Галина Михайловна Новикова
Российский университет дружбы народов
Email: novikova_gm@mail.ru
Кафедра информационных технологий
Список литературы
- Cardoso J., Aalst W. Handbook of Research on Business Process Modeling. - Hershey, PA: Information Science Reference, 2009. - Pp. 456-480.
- Chein M., Mugnier M. Graph-Based Knowledge Representation. - London: Springer, 2009.
- Cao T. Conceptual Graphs and Fuzzy Logic. - Berlin: Springer-Verlag, 2010.
- Concepts, Ontologies, and Knowledge Representation / G. Jakus, V. Milutinovi/c, S. Omerovi/c, S. Tomaˇziˇc. - Heidelberg: Springer, 2013.
- Новикова Г. М. Интегрированная модель представления знаний в интеллектуальной системе управления // Динамические интеллектуальные системы / под ред. Э. В. Попов. - ЦРДЗ. - С. 110-112.
- Sowa J. F. Logic: Graphical and Algebraic. - Manuscript. - 1997.
- Zadeh L. Toward Extended Fuzzy Logic - a First Step // Fuzzy Sets and Systems. - 2009. - Vol. 160, No 21. - Pp. 3175-3181.
- Laudy C., Ganascia J., Sedogbo C. High-Level Fusion Based on Conceptual Graphs // 10th International Conference on Information Fusion. - 2007.
- Smith F., Proietti M. Behavioral Reasoning on Semantic Business Processes in a Rule-Based Framework // Communications in Computer and Information Science. - 2014. - Pp. 293-313.
- Silega N., Loureiro T., Noguera M. Model-Driven and Ontology-Based Framework for Semantic Description and Validation of Business Processes // IEEE Latin America Transactions. - 2014. - Vol. 12, No 2. - Pp. 292-299.
- Langacker R. Foundations of Cognitive Grammar: descriptive application. - California, USA: Stanford University Press, 1991. - Vol. 2.
- Lee J., Lai L. F., Huang W. T. Task-Based Specifications Through Conceptual Graphs // IEEE Expert. - 1996. - Vol. 11, No 4. - Pp. 60-70.
- Aalst W. Process mining. - Berlin: Springer, 2011.
