66.Семантические сети в решении экономических задач.

Знания также как и данные являются информационным ресурсом и хранятся в компьютере в соответствии с разработанной моделью. База знаний – это знания человека (эксперта, специалиста), помещенные в память компьютера в соответствии с некоторой моделью. Модель - это правила или соглашения, выполнение которых позволяет представить нечто в памяти компьютера в том виде, которая позволяет использовать формальные (программные) средства для их обработки (получение новых знаний). Существуют различные модели представления баз знаний, среди которых наиболее популярными являются: *деревья вывода; *семантические сети (ассоциативные сети), *деревья целей; *нечеткие множества; *фреймы. Семантическая сеть – это ориентированный граф, вершины (узлы) которого соответствуют понятиям моделируемой предметной области, а дуги – отношениям между ними. В качестве  понятий  обычно выступают конкретные или абстрактные объекты, а отношений – связи. Семантические сети содержат описание связей в явной форме, указанных с помощью  синтаксических, семантических и прагматических отношений. Наиболее часто в них используется следующие отношения: *целое-часть (класс – подкласс, элемент – множество и т.д.); *функциональная связь, определяемая глаголом (производит, находится, поставляет … и т.д.); *атрибутивные (иметь значение, иметь свойство); *логические (И, ИЛИ, НЕТ); *временные (в течение, раньше, позже…). Пояснить базу знаний легче в сравнении с базой данных, так как различия между ними нечеткие (размытые). Отличие баз знаний от баз данных состоит в том, что первые содержат связи между объектами в явной форме. Обрабатывается семантическая сеть на основе принципа сопоставления объекта и отношений, указанных в запросе, с объектами и отношениями, имеющимися в семантической сети.

Сравнивая базу данных и базу знаний видим, что в базе данных информация более скудная и поэтому с уверенностью трудно ответить на вопрос: Делал ли ООО «Восход» заказ ООО «Рассвет» на арматуру, которую тот производит или ООО»Восход» поставил арматуру, которую произвел ООО «Рассвет»?

67.Дерево вывода в решении экономических задач.

Знания также как и данные являются информационным ресурсом и хранятся в компьютере в соответствии с разработанной моделью. База знаний – это знания человека (эксперта, специалиста), помещенные в память компьютера в соответствии с некоторой моделью. Модель - это правила или соглашения, выполнение которых позволяет представить нечто в памяти компьютера в том виде, которая позволяет использовать формальные (программные) средства для их обработки (получение новых знаний). Существуют различные модели представления баз знаний, среди которых наиболее популярными являются: *деревья вывода; *семантические сети (ассоциативные сети), *деревья целей; *нечеткие множества; *фреймы. Дерево вывода – это множество объединенных правил, отражающих условия выполнения некоторого процесса. Правила представляют собой языковую конструкцию вида: ЕСЛИ <условие,  ct(условия)>,  ТО <заключение,  ct(заключения)>  ct(правила), где: ct(условия) – коэффициент определенности условия; ct(заключения) - коэффициент определенности заключения;

ct(правила) - коэффициент определенности правила. Коэффициент равный 0, указывает на полную неопределенность, равный 1 – на полную определенность.

Правила и коэффициенты  задает  эксперт. Множество правил объединяются в дерево вывода. Например задано два правила. Правило 1. ЕСЛИ индекс цен возрастет не менее чем на 3% (условие В) ct(В), И цены на энергоносители вырастут не более чем на 19%  (условие С), ct(С) = 0,4,  ТО акции покупать (заключение А) ct(А) =0,7, ct(правила 1) = 0,7. Правило 2. ЕСЛИ ВВП возрастет не менее чем на 1,5% (условие Д) ct(Д)  = 0,8,  ИЛИ ставки Центрального банка будут в пределах 12%  (условие Е) ct(Е) = 0,5,  ИЛИ  объем экспорта возрастет более чем на 5% (условие G)  ct(G) = 0,6

 ТО индекс цен возрастет не менее чем на 3%. (заключение В)  ct(В) = 0,3, ct(правила 2) = 0,3. Эти правила объединяются в дерево, представленное на рисунке ниже

Знания такого рода представляются графически, а также как рассчитывается коэффициент определенности заключения. Условимся заключение, получаемое с помощью правила, изображать сверху, а условия - снизу. Число рядом с условием указывает на его определенность, а число рядом с линией - на определенность самого правила. Условий в правиле может быть несколько, которые связанны между собой союзами И или ИЛИ. Например ЕСЛИ А и В и С, ТО Е, ЕСЛИ А или В или С, ТО Е. Графически эти правила изображаются так, как это показано на рисунке

Сплошная или пунктирная дуга указывает на вид объединения условий: союзом И или союзом ИЛИ соответственно. Число, находящееся рядом с дугой (сплошной или пунктирной), указывает на определенность правила, а число рядом с условиями и заключениями - на определенность условий и заключений. Лицо, принимающее решение, условиям (А, В, С), а также правилу присваивает коэффициент определенности от 0 до 1. С помощью специальных формул рассчитывается коэффициент определенности для заключения. Для простого правила, содержащего лишь одно условие, например, ЕСЛИ Е, ТО С, коэффициент определенности для заключения С рассчитывается так: ct(C) = ct(E) · ct(правила) где ct(C) - коэффициент определенности заключения С; ct(E) - коэффициент определенности условия Е; сt(правила) - коэффициент определенности правила.