Диссертация (1145511), страница 24
Текст из файла (страница 24)
Однако исследовать тезаурус планавыражения существенно легче, чем структуру нейронных ансамблей - физических (физиологических) носителей информации плана содержания.Такая дуальность в сущности тезаурусного подхода, во-первых, порождает углубляющуюся детализацию знаний относительно объекта исследования, и отражает одну из объективных предпосылок возникновения конвергенции наук; во-вторых, формирует наиболее оптимальную технологию повышения ценности извлекаемой информации: новая ценность возникает, как объективная потребность расширения объекта познания – это освоение основныхпонятий и идей смежных отраслей знания, на стыке которых проводятся научные исследования; в-третьих, поскольку наполнение тезауруса зависит от времени, а с учетом значительного увеличения скорости так же от качества обработки и доступа к информации, значительно уменьшается время достиженияситуации Топт(t)= Тп(t).133Отметим, что при значительной разнице тезаурусов источника (S1) иприемника (S2) информации (Тп(t) <<Т0(t)), количество информации в сематическом смысле, извлекаемое из сообщения приемником, невелико и для началапроцедуры интерпретации (превращения данных в информацию и знания требуется определенное время на выравнивание тезаурусного поля S1 и S2.Начиная с некоторого момента, тезаурус S2 – исследователя (интерпретатора) становится выше того уровня, который необходим, и в этот моментценность получаемой информации начинает падать, а количество обрабатываемых данных при этом растет, это и является сигналом перехода ко второмуэтапу – рутинной обработке данных и превращения их в информацию и знанияза счет интеллектуальной интеграции данных и использования технологииData Mining, включающей в себя машинную реализацию математических истатистических методов, связанных с решением задач классификации, логистической регрессии, прогнозирования, кластеризации и сегментации, определения взаимосвязей, анализ последовательностей и отклонений и ряда другихчастных методов.
Заметим, что при применении интеллектуального анализаданных ассоциативные правила строятся интерпретатором процесса, то естьЛПР, а затем они формализуются по определенным принципам и совершенствуются с помощью интеллектуальных технологий, реализуемых в информационных системах. Построении этих правил становится возможным толькоблагодаря реализации первого этапа накопления тезауруса, то есть это еще раздоказывает взаимосвязь этих этапов в рамках одной процедуры понимания информации.
Технология Data Mining возникла из потребности поиска взаимосвязей между отдельными событиями среди больших объемов данных и сталаодним из первых методов извлечения ценной информации из них, в том числеи выявления скрытых, неявных или в нашем изложении имплицитных факторов, которые в условиях информационной экономики оказывают влияние напроцесс принятия эффективного решения и накопления знаний.134В традиционной и информационной экономике учеными выявлено достаточное большое количество имплицитных факторов, влияющих на протекающие в ней процессы.
Чтобы учесть эти факторы необходимо понять их экономический смысл и формализовать его в рамках информационной системына основе тех данных, которые имеются у исследователя. Поэтому в этом случае только технологическими подходами (Data Mining) не обойтись, поскольку необходим более качественный анализ явлений или процессов, учитывающий их специфику.Имплицитные факторы в управлении формально описываются понятиями естественного языка, которое с помощью нечетко множественных описаний может быть представлено как лингвистическая переменная.
В этом случаетезаурусный подход позволит нам на основе анализа данных, извлеченных изглобальных баз знаний, а также информационных систем конкретных организаций накопить необходимую информацию об изучаемых системах и процессах деятельности и провести формализацию имплицитных факторов, декомпозируя их иерархически до нужного уровня, представить каждый уровень декомпозиции в виде системы показателей.Суть тезаурусного подхода к формализации имплицитных факторовможно представить в виде реализации метода «гипонимов-гиперонимов», используемого при построении тезаурусов на основе контента сети Интернет.Идея метода заключается в построении взаимосвязанных ассоциаций «гипероним-гипоним». Гипероним - слово с широким значением, выражающее общее,родовое понятие, название класса (множества) предметов (свойств, признаков).
Гипонимы - слова, называющие предметы (свойства, признаки) как элементы класса (множества). Гипероним является результатом логической операции обобщения или в математическом смысле - дополнения до множества[162]. Метод гипонимов основан на том, что любую предметную областьможно описать иерархическим словарем понятий, который собственно и называется—тезаурусом. Тезаурус представляет собой дерево понятий для данной135предметной области, начиная с верхних, самых общих, и кончая нижними, самыми конкретными, узкими понятиями. Слова (термины) в тезаурусе обычносвязаны отношениями "общее-частное", "целое-часть" и т.п. Практика показывает, что достаточно помнить хотя бы три гипонима, чтобы метод подтвердилсвою эффективность.
Заменяя гипонимы другими, полученными в результатепервого запроса, можно получить действительно полный список всех терминов.Исходя из вышесказанного, в рамках представления любой имплицитный фактор можно интерпретировать как некоторое понятие естественногоязыка и в общем виде можно представить в виде иерархической структуры(ацикличного графа) (рис. 2.3.3.)Рис. 2.3.3.
Пример иерархии понятия до 3 уровняОсобенностью процесса формализации имплицитных факторов в рамкахмодифицированной модели системы сбалансированных показателей деятельности является наличие в ней рефлексивного управления, который носит диалоговый характер. При этом диалог – это не обязательно разговор двух илинескольких лиц, его реализация возможна и в человеко-машинном варианте,посредством информационной системы. Такая подход делает понятной процедуру выравнивания тезаурусов и позволяет получить максимально полный136список терминов предметной области, с учетом многозначности экономического явления или процесса, практического понимания и интерпретации экономических явлений, на основе объяснения и прогнозирования, которые придают согласованность и законченность интерпретации и позволяют оценитьожидаемый экономический эффект.В следующей главе будут приведены модели выявления и измерения имплицитных факторов и влияний, основанные на теории нечетких множеств.Так, для выявления имплицитных факторов и влияний была использована теория нечетких бинарных соответствий, а для их экпертного измерения – нечеткая логика.Выводы по главе 2Таким образом, проведенный обзор показал что практически все современные исследования в области управления экономическими системами и методологий принятия решений направлены на построение экономико-математических моделей, позволяющих в реальных экономических условиях учитывать нерациональность действий ЛПР, неполноту информации, ее несимметричность, нарушение в ряде случаев концепции «невидимой руки рынка», неоднородность альтернатив, а также ряд других предпосылок, препятствующихпринципу «рациональности» в управлении и принятии решений на стратегическом, тактическом, и оперативных уровнях.Наиболее продвинутым в этом отношении оказался класс экономико-математических моделей, разработанных для активных систем, который представляет собой совокупность подклассов моделей, описывающих различныемеханизмы управления в формализованных наукой ситуациях.
Однако и самиавторы признают, и практика показывает, что в любом классе моделей существуют исключения. Это означает, что практически любой класс моделейможно считать неполным и требующим пополнения частными моделями и методиками. Общая постановка задачи управления экономическими активнымисистемами подразумевает выделение ряда факторов управления и построение137совокупности функциональных уравнений, описывающих функционированиеэтих систем.В нашей работе мы попытаемся реализовать именно частные методыпринятия решений и управления организацией в рамках системы сбалансированных показателей деятельности организации на основе установленного ранее присутствия в них феномена имплицитных факторов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
