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 [,,,].