Фрагмент реляционной базы данных компаний

Фрагмент реляционной базы данных отрасли

Отрасль	Привилегии по налогообложению	Стадия жизненного цикла
Электроника	Имеются	Подъем
Кораблестроение	Отсутствуют	Закат

Как видно из таблицы реляционной базы данных, значения атрибутов от­расли электроника получены агрегированием данных всех компаний отрас­ли, за исключением тех, которые имеют заранее определенные значения, такие как «данные отсутствуют» в столбце. Привилегии по налогообложе­нию компании ABC.

Некоторые средние величины атрибутов компаний, такие как средний годовой рост продаж, могут быть использованы при подсчете соответст­вующих показателей для отрасли промышленности. Таким же образом и другие показатели для отрасли можно вычислить.

Рабочая память системы логического вывода может быть встроена непо­средственно в рабочую память базы данных, но в большинстве случаев со­держание рабочей памяти будет использоваться как промежуточная память в процессе сравнения данных и правил. Предположим, что в базе данных хра­нятся следующие факты относительно компании ABC:

Отрасль промышленности = электроника

Основной рынок = зарубежный

Процент годового роста продаж = 60%

Отношение объемов прямого и косвенного финансирования = 1.3.

Поскольку текущие известные факты удовлетворяют условию правила Правило 41, заключение согласно этому правилу выводится из имеющихся данных и добавляется к данным о компании ABC. Менеджер вывода регу­лярно просматривает факты базы данных с точки зрения применимости к ним какого-либо правила вывода. Другие компании, такие как, например, компания DEF будут также содержать данные, полученные посредством ло­гического вывода из имеющихся.

Вывод относительно рейтингов ценных бумаг включает три шага:

1. генерация конфликтных множеств;

2. генерация составных рейтингов;

3. синтез объяснения.

Генерация конфликтных множеств состоит из множества правил типа GRADE, совпавших для компании или отрасли промышленности. Как пока­зано на рис. 6.4, конфликты или противоречия заключаются в том, что раз­личные правила поддерживают различные рейтинги.

Чтобы разрешить конфликт в конфликтных множествах, необходимо использовать рейтинги и значения коэффициентов надежности CR в правилах при вычислении составных рейтингов. Чтобы дать возможность выполнять формальные операции над рейтингами, они отображаются в числа в интер­вале от -1 до +1. Это преобразование показано в таблице 6.1. Правила в конфликтных множествах каталогизуются на две группы, одна составлена из правил, которые поддерживают положительные свидетельства, а другие правила поддерживают негативные свидетельства.

Если свидетельства конфликтуют, положительные и негативные сведения должны быть компенсированы по отношению друг к другу. Чтобы придать этой идее конструктивный характер, можно принять компромиссную схему, в которой уровни надежности используются как взвешивающие факторы для определения составных подрейтингов, которые затем комбинируются с использованием формулы, показанной в таблице 6.1.

Таблица 6.1