- •Глава 3. Инфологическое моделирование корпоративных знаний
- •3.1. Методика описания типового состава корпоративных знаний для процедур извлечения знаний
- •3.1.1. Общие подходы
- •Взаимосвязи между понятиями и формализуются, например, с помощью высказываний типа
- •Взаимосвязи между свойствами и понятий и формализуются с помощью высказываний типа
- •3.1.2. Обобщенная реляционная форма для представления
- •3.2. Модели описания корпоративных знаний
- •3.2.1. Иерархическая модель описания корпоративных знаний
- •3.2.2. Фреймовая модель описания корпоративных знаний
- •3.2.3. Продукционная модель описания корпоративных знаний
- •3.2.4. Описание корпоративных знаний с использованием нечетких и лингвистических переменных
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 [,,,].