📄Работа №26870
Тема: База знаний системы поддержки принятия решений в сельскохозяйственном производстве
Характеристики работы
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Информационные системы
Объем:
51 листов
Год:
2017
Просмотров:
990
5750
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 7
Глава 1 Обзор предметной области 9
1.1 Обзор систем поддержки принятия решений 9
1.2 Методы приобретения знаний 10
1.3 Анализ знаний 11
1.4 База знаний 13
1.5 Аналоги СППР использующие БЗ 17
1.6 Дескрипционные логики 23
1.7 Рассуждение по прецедентам 24
Выводы по главе 1 27
Глава 2. Использование программных средств 28
2.1 Создание прецедентов 28
2.2 Связь свойств прецедентов 31
2.3 Создание системы решения по прецедентам 32
2.4 Результат работы программы 36
Выводы по главе 2 38
Заключение 40
Список сокращений 41
Список использованных источников 42
Приложение А Слайды презентации 44
Приложение Б Сертификат участника
Глава 1 Обзор предметной области 9
1.1 Обзор систем поддержки принятия решений 9
1.2 Методы приобретения знаний 10
1.3 Анализ знаний 11
1.4 База знаний 13
1.5 Аналоги СППР использующие БЗ 17
1.6 Дескрипционные логики 23
1.7 Рассуждение по прецедентам 24
Выводы по главе 1 27
Глава 2. Использование программных средств 28
2.1 Создание прецедентов 28
2.2 Связь свойств прецедентов 31
2.3 Создание системы решения по прецедентам 32
2.4 Результат работы программы 36
Выводы по главе 2 38
Заключение 40
Список сокращений 41
Список использованных источников 42
Приложение А Слайды презентации 44
Приложение Б Сертификат участника
📖 Введение
В процессе принятия инвестиционных и управленческих решений в сфере управления агропромышленным комплексом (далее АПК) существенную роль играет обеспечение лица, принимающего решения (далее ЛИР), релевантной актуальной информацией. На современном уровне развития информационных технологий такая информация может быть предоставлена при помощи систем поддержки принятия решений (далее СПИР).
Научный подход к обоснованию принимаемых решений является гарантией успеха в управлении сельскохозяйственным производством за счет глубокого анализа поставленных проблем на основе объективных данных с использованием различных научных методов принятия решений. Однако решение сложных, комплексных проблем в условиях неопределенности и неполноты информации в значительной мере осложняет принятие высокоэффективных решений, направленных на повышение конкурентоспособности и улучшение качества производства [1].
В процессе выполнения работы выбрано решение на основе прецедентов. Основной целью использования аппарата прецедентов в СПИР является выдача готового решения ЛИР для текущей ситуации на основе прецедентов, которые уже имели место в прошлом при управлении данным объектом или процессом. Поиск решения на основе прецедентов заключается в определении степени сходства текущей ситуации с ситуациями прецедентов из базы знаний (далее БЗ). При этом учитываются веса параметров для ситуации из БЗ, заданные экспертом. Степень сходства зависит от близости текущей ситуации к ситуации прецедента. Рассуждение на основе прецедентов может не привести необходимому решению проблемной ситуации в случае отсутствия подобной ситуации в БЗ.
Таким образом, пользователю СППР предоставлен широкий набор возможностей для выработки оптимальных решений для управления сельскохозяйственным предприятием. Синтезировав адаптивную (применимую в конкретном хозяйстве) агротехнологию, пользователь имеет возможность оценить ее по экономическим и экологическим критериям и в зависимости от стратегии развития предприятия. Важным является то, что агротехнические операции, включенные в агротехнологию, можно проводить в режиме точного земледелия (дифференцированно) за счет реализованных механизмов генерации карт-заданий и таблиц агротребований. По мере наполнения базы знаний, система будет полезной для любого сельскохозяйственного предприятия и может стать незаменимым консультантом для агрономов и руководителей.
Целью выпускной квалификационной работы является создание БЗ СППР в сельскохозяйственном производстве.
Задачи, поставленные для достижения цели, на выпускную квалификационную работу, были следующими:
1. обзор предметной области;
2. создание прецедентов для БЗ;
3. реализация прецедентов БЗ в программном средстве JColibri.
Научный подход к обоснованию принимаемых решений является гарантией успеха в управлении сельскохозяйственным производством за счет глубокого анализа поставленных проблем на основе объективных данных с использованием различных научных методов принятия решений. Однако решение сложных, комплексных проблем в условиях неопределенности и неполноты информации в значительной мере осложняет принятие высокоэффективных решений, направленных на повышение конкурентоспособности и улучшение качества производства [1].
В процессе выполнения работы выбрано решение на основе прецедентов. Основной целью использования аппарата прецедентов в СПИР является выдача готового решения ЛИР для текущей ситуации на основе прецедентов, которые уже имели место в прошлом при управлении данным объектом или процессом. Поиск решения на основе прецедентов заключается в определении степени сходства текущей ситуации с ситуациями прецедентов из базы знаний (далее БЗ). При этом учитываются веса параметров для ситуации из БЗ, заданные экспертом. Степень сходства зависит от близости текущей ситуации к ситуации прецедента. Рассуждение на основе прецедентов может не привести необходимому решению проблемной ситуации в случае отсутствия подобной ситуации в БЗ.
Таким образом, пользователю СППР предоставлен широкий набор возможностей для выработки оптимальных решений для управления сельскохозяйственным предприятием. Синтезировав адаптивную (применимую в конкретном хозяйстве) агротехнологию, пользователь имеет возможность оценить ее по экономическим и экологическим критериям и в зависимости от стратегии развития предприятия. Важным является то, что агротехнические операции, включенные в агротехнологию, можно проводить в режиме точного земледелия (дифференцированно) за счет реализованных механизмов генерации карт-заданий и таблиц агротребований. По мере наполнения базы знаний, система будет полезной для любого сельскохозяйственного предприятия и может стать незаменимым консультантом для агрономов и руководителей.
Целью выпускной квалификационной работы является создание БЗ СППР в сельскохозяйственном производстве.
Задачи, поставленные для достижения цели, на выпускную квалификационную работу, были следующими:
1. обзор предметной области;
2. создание прецедентов для БЗ;
3. реализация прецедентов БЗ в программном средстве JColibri.
✅ Заключение
В рамках бакалаврской работы цель, поставленная на ее выполнение была достигнута. Создана база знаний для систем поддержки принятия решений в сельскохозяйственном производстве.
Выполнены задачи поставленные для достижения цели работы: выполнен обзор предметной области, созданы прецеденты на основе данных из прошлого и произведена их реализация посредством программного обеспечения в базу знаний. В дальнейшем полученные результаты планируется использовать в создании полноценной СППР в рамках лаборатории кафедры систем искусственного интеллекта.
Статья по теме данной выпускной квалификационной работы опубликована в Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проспект Свободный — 2017», посвященная Г оду экологии в Российской Федерации.
Онтология ЗСХН для СППР в сельскохозяйственном производстве разработана при выполнении бакалаврской работы по направлению 09.03.2 « Информационные системы и технологии», по профилю подготовки 09.03.02.04 «Информационные системы и технологии в медиаиндустрии»
Выполнены задачи поставленные для достижения цели работы: выполнен обзор предметной области, созданы прецеденты на основе данных из прошлого и произведена их реализация посредством программного обеспечения в базу знаний. В дальнейшем полученные результаты планируется использовать в создании полноценной СППР в рамках лаборатории кафедры систем искусственного интеллекта.
Статья по теме данной выпускной квалификационной работы опубликована в Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проспект Свободный — 2017», посвященная Г оду экологии в Российской Федерации.
Онтология ЗСХН для СППР в сельскохозяйственном производстве разработана при выполнении бакалаврской работы по направлению 09.03.2 « Информационные системы и технологии», по профилю подготовки 09.03.02.04 «Информационные системы и технологии в медиаиндустрии»
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.