Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi

Þessi grein leggur til aðferðina við óljósa innleiðslu sem höfundur hefur þróað sem blöndu af ákvæðum óljósrar stærðfræði og kenningu um brottölur, kynnir hugmyndina um endurkomustig loðnu mengis og sýnir lýsingu á ófullkominni endurkomu á a. sett sem brotavídd til að búa til líkan af efnissviðinu. Notkunarsvið fyrirhugaðrar aðferðar og þekkingarlíkana sem eru búin til á grundvelli hennar sem loðnu mengi er talið vera stjórnun á lífsferli upplýsingakerfa, þar með talið þróun sviðsmynda fyrir notkun og prófun hugbúnaðar.

Mikilvægi

Við hönnun og þróun, innleiðingu og rekstur upplýsingakerfa er nauðsynlegt að safna og koma kerfisbundnum gögnum, upplýsingum og upplýsingum sem safnað er utan frá eða verða til á hverju stigi lífsferils hugbúnaðarins. Þetta þjónar sem nauðsynlegar upplýsingar og aðferðafræðilegur stuðningur við hönnunarvinnu og ákvarðanatöku og á sérstaklega við í aðstæðum þar sem mikil óvissa er og í veikbyggðu umhverfi. Þekkingargrunnurinn sem myndast vegna söfnunar og kerfissetningar slíkra auðlinda ætti ekki aðeins að vera uppspretta gagnlegrar reynslu sem verkefnishópurinn öðlast við gerð upplýsingakerfis heldur einnig einfaldasta mögulega leiðin til að móta nýjar framtíðarsýn, aðferðir og reiknirit til að útfæra verkefni verkefni. Með öðrum orðum, slíkur þekkingargrunnur er geymsla vitsmunalegs fjármagns og á sama tíma þekkingarstjórnunartæki [3, 10].

Skilvirkni, notagildi og gæði þekkingargrunns sem tækis eru í samræmi við auðlindastyrk viðhalds hans og skilvirkni þekkingarútdráttar. Því einfaldari og hraðari sem söfnun og skráning þekkingar í gagnagrunninn er og því samkvæmari niðurstöður fyrirspurna í hann, því betra og áreiðanlegra er tólið sjálft [1, 2]. Hins vegar, stakar aðferðir og uppbyggingarverkfæri sem eiga við um gagnagrunnsstjórnunarkerfi, þar með talið eðlileg tengsl í venslagagnagrunnum, leyfa ekki að lýsa eða móta merkingarhluta, túlkanir, bil og samfelld merkingarfræðileg mengi [4, 7, 10]. Þetta krefst aðferðafræðilegrar nálgunar sem alhæfir sérstök tilvik af endanlegum verufræði og færir þekkingarlíkanið nær samfellu lýsingar á viðfangsefni upplýsingakerfisins.

Slík nálgun gæti verið sambland af ákvæðum kenningarinnar um loðna stærðfræði og hugtakinu brotavídd [3, 6]. Með því að hagræða lýsingu þekkingar í samræmi við viðmiðunina um samfellustig (stærð greiningarþreps lýsingarinnar) við takmörkunarskilyrði samkvæmt meginreglunni um ófullkomleika Gödels (í upplýsingakerfi - grundvallarófullkomleiki rökhugsunar, þekking fengið úr þessu kerfi með því skilyrði að það sé samkvæmt), með því að framkvæma raðgreiningu (minnkun í óskýrleika), fáum við formlega lýsingu sem endurspeglar ákveðinn þekkingarhóp eins fullkomlega og samfelldan og mögulegt er og sem hægt er að framkvæma allar aðgerðir á upplýsingaferlar - söfnun, geymsla, vinnsla og miðlun [5, 8, 9].

Skilgreining á óljósu mengi endurkomu

Látum X vera safn af gildum af einhverjum einkennum fyrirmyndaða kerfisins:

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (1)

þar sem n = [N ≥ 3] – fjöldi gilda slíks eiginleika (meira en grunnmengið (0; 1) – (ósatt; satt)).
Látum X = B, þar sem B = {a,b,c,…,z} er mengi jafngilda, stak fyrir stak sem samsvarar gildismagni einkennis X.
Svo loðnu settið Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi, sem samsvarar loðnu (í almennu tilfelli) hugtaki sem lýsir eiginleikum X, má tákna sem:

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (2)

þar sem m er lýsingarþrepið, tilheyrir i N – þrepmargfaldinn.
Í samræmi við það, til að hámarka þekkingarlíkanið um upplýsingakerfið í samræmi við viðmiðunina um samfellu (mýkt) lýsingar, á meðan við höldum okkur innan marka rýmis ófullkomins rökhugsunar, kynnum við endurkomustig óljóss mengis Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi og við fáum eftirfarandi útgáfu af framsetningu þess:

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (3)

þar sem Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi – mengi sem samsvarar loðnu hugtaki, sem almennt lýsir einkenninu X betur en menginu Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi, samkvæmt mýktarviðmiðinu; Aftur – hversu endurtekin lýsingin er.
Það skal tekið fram að Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (minni í skýrt sett) í sérstöku tilviki, ef þörf krefur.

Kynning á brotavídd

Þegar Re = 1 sett Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi er venjulegt óljóst mengi af 2. gráðu, þar á meðal sem frumefni loðnu mengi (eða skýr vörpun þeirra) sem lýsa öllum gildum einkennis X [1, 2]:

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (4)

Hins vegar er þetta úrkynjað mál og í fullkomnustu framsetningu sumra þáttanna Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi geta verið sett, en restin getur verið léttvægir (mjög einfaldir) hlutir. Þess vegna, til að skilgreina slíkt mengi er nauðsynlegt að kynna brotabreyting – hliðstæða við brotavídd rýmis (í þessu samhengi, verufræðirými ákveðins efnissviðs) [3, 9].

Þegar Re er brot, fáum við eftirfarandi færslu Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi:

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (5)

þar sem Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi – óljóst sett fyrir gildið X1, Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi – óljóst sett fyrir gildið X2 osfrv.

Í þessu tilviki verður endurkoma í meginatriðum brotalöng og lýsingarsamstæður verða sjálfbærar.

Að skilgreina mikla virkni einingarinnar

Arkitektúr opins upplýsingakerfis gerir ráð fyrir meginreglunni um mát, sem tryggir möguleika á stærðarstærð, afritun, aðlögunarhæfni og tilkomu kerfisins. Modular smíði gerir það mögulegt að færa tæknilega útfærslu upplýsingaferla eins nálægt náttúrulegri hlutlægri útfærslu þeirra í hinum raunverulega heimi og mögulegt er, að þróa hentugustu verkfærin með tilliti til virknieiginleika þeirra, hönnuð til að skipta ekki af fólki, heldur til að hjálpa á áhrifaríkan hátt. þá í þekkingarstjórnun.

Eining er aðskilin eining upplýsingakerfis, sem getur verið skylda eða valfrjáls miðað við tilvist kerfisins, en veitir í öllum tilvikum einstakt mengi aðgerða innan marka kerfisins.

Hægt er að lýsa allri fjölbreytni virkni einingarinnar með þrenns konar aðgerðum: sköpun (upptaka ný gögn), breyting (breyta áður skráðum gögnum), eyðingu (eyða áður skráðum gögnum).

Látum X vera ákveðinn eiginleika slíkrar virkni, þá er hægt að tákna samsvarandi mengi X sem:

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (6)

þar sem X1 – sköpun, X2 – klipping, X3 – eyðing,

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (7)

Þar að auki er virkni hvers eininga þannig að gagnasmíði er ekki sjálfri sér svipuð (útfærð án endurtekningar - sköpunaraðgerðin endurtekur sig ekki), og breyting og eyðing í almennu tilviki getur falið í sér bæði þátt-fyrir-þátt útfærslu (að framkvæma aðgerð á völdum þáttum gagnasafna) og sjálfir innihalda aðgerðir svipaðar þeim sjálfum.

Það skal tekið fram að ef aðgerð fyrir virkni X er ekki framkvæmd í tiltekinni einingu (ekki útfærð í kerfinu), þá er settið sem samsvarar slíkri aðgerð talið tómt.

Svona, til að lýsa loðnu hugtakinu (yfirlýsingu) "eining gerir þér kleift að framkvæma aðgerð með samsvarandi gagnasetti í tilgangi upplýsingakerfisins," óljóst sett Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi í einfaldasta tilvikinu er hægt að tákna það sem:

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (8)

Í almennu tilvikinu hefur slíkt mengi endurkomustig sem er jafnt og 1,6(6) og er brottal og óljóst á sama tíma.

Undirbúa atburðarás fyrir notkun og prófa eininguna

Á þróunar- og rekstri upplýsingakerfis er þörf á sérstökum sviðsmyndum sem lýsa röð og innihaldi aðgerða til að nota einingar í samræmi við hagnýtur tilgang þeirra (notatilvikssviðsmyndir), sem og til að kanna hvort væntanlegt og raunverulegar niðurstöður eininganna (prófunarsviðsmyndir). .test-case).

Að teknu tilliti til þeirra hugmynda sem lýst er hér að ofan má lýsa ferlinu við að vinna að slíkum sviðsmyndum sem hér segir.

Óljóst sett er myndað fyrir eininguna Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi:

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (9)

þar sem
Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi – óljóst sett til að búa til gögn í samræmi við virkni X;
Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi – óljóst sett fyrir aðgerðina til að breyta gögnum í samræmi við virkni X, en endurtekningastig a (innfelling falls) er náttúruleg tala og í léttvægu tilviki jafngildir 1;
Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi – óljóst sett fyrir aðgerðina til að eyða gögnum samkvæmt virkni X, en endurtekningastig b (innfelling falls) er náttúruleg tala og í léttvægu tilviki jafngildir 1.

Slíkur fjöldi lýsir hvað nákvæmlega (hvaða gagnahlutir) eru búnir til, breytt og/eða eytt fyrir hvers kyns notkun á einingunni.

Síðan er sett saman atburðarás til að nota Ux fyrir virkni X fyrir viðkomandi einingu, sem hver um sig lýsir hvers vegna (fyrir hvaða viðskiptaverkefni) er gagnahlutum lýst með setti búið til, breytt og/eða eytt? Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi, og í hvaða röð:

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (10)

þar sem n er fjöldi notkunartilvika fyrir X.

Næst er sett af Tx prófunaratburðarás sett saman fyrir virkni X fyrir hvert notkunartilvik fyrir viðkomandi einingu. Prófunarforritið lýsir, hvaða gagnagildi eru notuð og í hvaða röð þegar notkunartilvikið er framkvæmt og hvaða niðurstöðu ætti að fá:

Fuzzy induction aðferð og beiting hennar til að móta þekkingu og upplýsingakerfi (11)

þar sem [D] er fylki prófunargagna, n er fjöldi prófunarsviðsmynda fyrir X.
Í lýstri nálgun er fjöldi prófunarsviðsmynda jafn og fjölda samsvarandi notkunartilvika, sem einfaldar vinnu við lýsingu þeirra og uppfærslu eftir því sem kerfið þróast. Að auki er hægt að nota slíkt reiknirit til að gera sjálfvirkan prófun á hugbúnaðareiningum upplýsingakerfis.

Ályktun

Hægt er að innleiða framkomna aðferð við óljósa innleiðslu á mismunandi stigum lífsferils hvers kyns upplýsingakerfis, bæði í þeim tilgangi að safna saman lýsandi hluta þekkingargrunnsins og til að vinna að sviðsmyndum fyrir notkun og prófun á einingum.

Þar að auki hjálpar óljós innleiðing við að mynda þekkingu sem byggist á fáum óljósum lýsingum, eins og „vitrænt kaleidoscope“, þar sem sumir þættir eru áfram skýrir og ótvíræðir, en aðrir, samkvæmt sjálfslíkingarreglunni, eru beitt þeim fjölda skipta sem tilgreind eru í hversu mikið endurvikið er fyrir hvert mengi þekktra gagna. Samanlagt mynda óljós settin sem myndast líkan sem hægt er að nota bæði í upplýsingakerfi og í þágu þess að leita að nýrri þekkingu almennt.

Þessa tegund aðferðafræði má flokka sem einstakt form „gervigreindar“, að teknu tilliti til þeirrar staðreyndar að samsett mengi ættu ekki að stangast á við meginregluna um ófullnægjandi rökhugsun og eru hönnuð til að hjálpa mannlegri greind, en ekki koma í stað hennar.

Tilvísanir

  1. Borisov V.V., Fedulov A.S., Zernov M.M., „Grundvallaratriði kenningarinnar um óljósar setur. M.: Neyðarlína – Telecom, 2014. – 88 bls.
  2. Borisov V.V., Fedulov A.S., Zernov M.M., „Grundvallaratriði kenningarinnar um óljós rökræna ályktun. M.: Neyðarlína – Telecom, 2014. – 122 bls.
  3. Demenok S.L., „Fractal: milli goðsagna og handverks. Pétursborg: Akademía menningarrannsókna, 2011. – 296 bls.
  4. Zadeh L., „Grundvallaratriði nýrrar nálgunar við greiningu á flóknum kerfum og ákvarðanatökuferlum“ / „Stærðfræði í dag“. M.: „Þekking“, 1974. – Bls. 5 – 49.
  5. Kranz S., „Breytt eðli stærðfræðilegra sönnunar“. M.: Rannsóknastofa í þekkingu, 2016. – 320 bls.
  6. Mavrikidi F.I., „Bruðastærðfræði og eðli breytinga“ / „Delphis“, nr. 54 (2/2008), http://www.delphis.ru/journal/article/fraktalnaya-matematika-i-priroda-peremen.
  7. Mandelbrot B., "Fractal rúmfræði náttúrunnar." M.: Tölvurannsóknastofnun, 2002. – 656 bls.
  8. „Grundvallaratriði kenningarinnar um óljós mengi: Leiðbeiningar“, samþ. Korobova I.L., Dyakov I.A. Tambov: Tamb forlag. ríki þeim. Univ., 2003. – 24 bls.
  9. Uspensky V.A., "Afsökunarbeiðni fyrir stærðfræði." M.: Alpina Non-fiction, 2017. – 622 bls.
  10. Zimmerman HJ „Fuzzy Set Theory – and its Applications“, 4. útgáfa. Springer Science + Business Media, New York, 2001. – 514 bls.

Heimild: www.habr.com

Bæta við athugasemd