- •Введение
- •1 Идентификация проблемной области
- •1.1 Постановка задачи
- •1.2 Назначение эс
- •1.3 Класс эс по решаемой задаче
- •2 Концептуализация предметной области
- •2.1 Извлечение знаний
- •2.1.1 Анализ методом главных компонент
- •2.1.2 Кластерный анализ
- •2.1.3 Кластерный анализ с помощью Карт Кохонена
- •2.1.4 Построение деревьев решений
- •2.2 Структурирование проблемной области
- •3 Формализация базы знании
- •3.1 Краткий обзор модели представления знаний
- •3.2 Обоснование выбора модели представления знаний
- •3.3 Таблицы решений
- •3.4 Сеть вывода
- •4 База знаний
- •Заключение
- •Приложение а – Исходная выборка исследуемых видеокарт
- •Приложение б – Принадлежность наблюдений к классам
1 Идентификация проблемной области
1.1 Постановка задачи
Разработать ЭС, для применения её в автоматизации отдела продаж компьютерного магазина. Данная программа должна выдавать рекомендации пользователям по выбору определенной модели LCDмонитора, в зависимости от требований покупателя.
1.2 Назначение эс
Назначение ЭС – консультирование в области принятия решений и формирование списка LCDмониторов из каталога с характеристиками, которые соответствуют требованиям покупателя.
Особенности решения задачи связаны с тем, что ЭС настраивается на требования и запросы пользователя. ЭС должна выполнять функции когнитолога, поддерживать интерфейс пользователя, а также хранить и пополнять БЗ в отдельном файле. ЭС должна выдавать рекомендации лицу, принимающему решение (ЛПР), по выбору LCDмониторов в зависимости от требовании покупателей.
1.3 Класс эс по решаемой задаче
Класс решаемой задачи – задача поддержки принятия решения (ППР). ЭС позволяет сформировать множество рекомендации по решению каких-либо задач и представить их в удобной форме.
1.4 Цель
Цель – выдавать рекомендации пользователю по принимаемым решениям при продаже LCDмониторов в зависимости от требований покупателей.
Целевая переменная «Решение» принимает следующие значения: Решение = покупать; Решение = не покупать.
1.5 Ожидаемые результаты
Разработать ЭС для применения ее в автоматизации отдела продаж компьютерного магазина. Сформировать множество возможных рекомендации пользователю по решению задачи эффективной продажи товара.
1.6 Промежуточные цели
Промежуточные цели при построении данной ЭС определяются такими переменными, как Comp1 = большая, средняя, малая;Comp2 = большая, средняя, малая;Comp3 = большая, средняя, малая; Класс =1, 2, 3, не определен.
1.7 Исходные данные
Исходные данные при построении данной ЭС определяются такими переменными, как:
Яркость (кд/м2 ) ={250, 260, 270, 300, 350, 370, 400, 420, 450, 500};
Контрастность = {350, 450, 500, 550, 600, 650, 700, 800};
Горизонтальный угол обзора = {120, 140, 150, 160, 170};
Вертикальный угол обзора, верхний = [60; 85];
Вертикальный угол обзора, нижний = [60; 85];
Время отклика (мс) = [4; 25];
Вес (кг) = [3,5; 6,5];
Потребление энергии (Вт) = [30; 46];
Цена (руб) = [5715; 12780]
2 Концептуализация предметной области
2.1 Извлечение знаний
2.1.1 Анализ методом главных компонент
Метод главных компонент дает возможность по pисходным признакам выделить в общем случаеpглавных компонент.
Введем исходные данные в электронную таблицу STATGRAPHICS(50х9).
Исходная сводка анализа метода главных компонент (МГК) представлена в таблице 1.
Таблица 1 – Исходная сводка МГК
Component Number |
Eigenvalue |
Percent of Variance |
Cumulative Percentage |
1 |
2,93081 |
32,565 |
32,565 |
2 |
1,91103 |
21,234 |
53,798 |
3 |
1,10574 |
12,286 |
66,084 |
4 |
1,03041 |
11,449 |
77,533 |
5 |
0,91882 |
10,209 |
87,742 |
6 |
0,502629 |
5,585 |
93,327 |
7 |
0,33577 |
3,731 |
97,058 |
8 |
0,200703 |
2,230 |
99,288 |
9 |
0,0640909 |
0,712 |
100,000 |
Number of complete cases:50 |
Анализу подвергаются следующие переменные: яркость (кд/м2); контрастность; горизонтальный угол обзора; вертикальный угол обзора, верхний; вертикальный угол обзора, нижний; время отклика (мс); вес (кг); потребление энергии (Вт); цена (руб). Количество объектов 50.
В таблице представлена информация непосредственно МГК: собственные значения главных компонент, упорядоченные по величине (Eigenvalue); поцент дисперсии, приходящийся на каждую выделенную главную компоненту (PercentofVariance); накопленный процент дисперсии (CumulativePrecentage). Приведенные цифры говорят о том, что уже первые две главные компоненты описывают 53,799 % дисперсии исходных данных. Третья главная компонента добавляет еще 12,286 % дисперсии, так что в сумме получается 66, 085 % дисперсии.
Для более детального анализа проделали еще ряд операций. Получили веса признаков в главных компонентах (таблица 2.2).
Таблица 2.2
Веса признаков в главных компонентах
|
Component1 |
Component2 |
Component3 |
Яркость |
0,123464 |
0,527682 |
-0,463171 |
Контрастность |
-0,377498 |
0,295942 |
-0,23629 |
Горизонтальный угол обзора |
-0,46594 |
0,0391531 |
0,0020871 |
Вертикальный угол обзора, верхний |
-0,554689 |
-0,00656851 |
-0,00784355 |
Вертикальный угол обзора, нижний |
-0,554696 |
-0,0376504 |
0,0766966 |
Время отклика |
-0,0128468 |
0,259645 |
0,812777 |
Вес |
-0,0452681 |
0,185368 |
0,008155 |
Потребление энергии |
0,0671878 |
0,36474 |
0,250191 |
Цена |
0,0552742 |
0,629416 |
0,0212485 |
Как следует из полученных значений, в первой компоненте наблюдается наибольшая зависимость от горизонтального угла обзора, вертикального угла обзора(верхний), вертикального угла обзора(нижний). Во второй компоненте наибольшая зависимость наблюдается от яркости, контрастности, потребляемой энергии и цены. В третьей компоненте наибольшее значение принимает время отклика.
Перейдем к рассмотрению диаграммы рассеивания всей совокупности мониторов на плоскости выделенных двух главных компонент (рисунок 2.1).
Рисунок 2.1 – Проекция исследуемых мониторов на пространство двух ГК
На представленном рисунке хорошо видно, что вся исследуемая совокупность мониторов разделилась на три достаточно четких класса.
Рисунок 2.2 – Проекция исследуемых мониторов на пространство трех ГК
Выбор значащих компонент и определение названия для них представлено ниже.
1) Выберем p=3 главных компонент.
2) Определим названия для них по формуле:
,
где [wkj] – подмножество участвующих в названии весовых коэффициентовj-й компоненты;
[wj] – все весовые коэффициентыj-й компоненты.
wij = |
0,123464 |
0,527682 |
-0,463171 |
-0,377498 |
0,295942 |
-0,23629 | |
-0,46594 |
0,0391531 |
0,0020871 | |
-0,554689 |
-0,00656851 |
-0,00784355 | |
-0,554696 |
-0,0376504 |
0,0766966 | |
-0,0128468 |
0,259645 |
0,812777 | |
-0,0452681 |
0,185368 |
0,008155 | |
0,0671878 |
0,36474 |
0,250191 | |
0,0552742 |
0,629416 |
0,0212485 |
Для первой компоненты имеем:
Т.к. принадлежит интервалу [0,75; 0,95], значит, первая главная компонента определяется (более чем на 83,2%) следующими показателями: горизонтальный угол обзора, вертикальный угол обзора(нижний), вертикальный угол обзора(верхний).
Для второй компоненты
Т.к. принадлежит интервалу [0,75; 0,95], значит, вторая главная компонента определяется (более чем на 89,5%) следующими показателями: яркость, контрастность, потребление энергии, цена.
Для третьей компоненты
Т.к. принадлежит интервалу [0,75; 0,95], значит, третья главная компонента определяется (более чем на 87,5%) показателем время отклика.