РЕАЛИЗАЦИЯ ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ЧАСТИ СИСТЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИТ-СЛУЖБЫ ПРЕДПРИЯТИЯ
|
Словарь терминов 5
Введение 11
1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ РАБОТЫ 13
1.1. Постановка задачи дипломной работы 13
1.2. Обзор существующих систем и их сравнительный анализ 14
1.3. Модель теории массового обслуживания ИТ инфраструктуры. 16
1.4. Вывод 17
2. СУЩЕСТВУЮЩИЕ МОДЕЛИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКА .. 18
2.1. Обзор модели IDP 18
2.2. Обзор модели Menta 0.1 18
2.3. Обзор модели Menta 0.2-0.3 19
2.3.1. MentaController 20
2.3.2. SolutionGenerator 20
2.3.3. SolutionChecker 20
2.3.4. ReasonerAdapter 20
2.3.5. Translator 20
2.3.6. Applicator 21
2.3.7. KBServer 21
2.4. Обзор модели TU 21
2.4.1. Критик 22
2.4.2. Селектор 23
2.4.3. Образ мышления 23
2.4.4. Уровни мышления 24
2.5. Вывод
3. ОБЗОР ПРИНЦИПА ДЕЙСТВИЯ TU 31
3.1. Архитектура системы TU 31
3.2. Принцип работы компонент TU 31
3.3. Компоненты системы TU 33
3.3.1. TU WebService 33
3.3.2. MessageBus 33
3.3.3. CoreService 33
3.3.4. KnowledgeBaseAnnotator 41
3.3.5. Reasoner 42
3.3.6. DataService 43
3.3.7. TU Knowledge 44
3.4. Реализация исполнительной части системы TU 46
3.4.1. Требования к ClientAgent: 47
3.4.2. Выбор технологии для реализации 48
3.4.3. ClientAgent 49
3.4.4. Взаимодействие компонент ClientAgent 59
3.5. Вывод 61
4. РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ 65
4.1. Результаты 65
4.2. Тесты скорости работы системы и оценка производительности 65
4.3. Вывод 68
Заключение 69
Список использованных источников 71
Приложение 74
Введение 11
1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ РАБОТЫ 13
1.1. Постановка задачи дипломной работы 13
1.2. Обзор существующих систем и их сравнительный анализ 14
1.3. Модель теории массового обслуживания ИТ инфраструктуры. 16
1.4. Вывод 17
2. СУЩЕСТВУЮЩИЕ МОДЕЛИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКА .. 18
2.1. Обзор модели IDP 18
2.2. Обзор модели Menta 0.1 18
2.3. Обзор модели Menta 0.2-0.3 19
2.3.1. MentaController 20
2.3.2. SolutionGenerator 20
2.3.3. SolutionChecker 20
2.3.4. ReasonerAdapter 20
2.3.5. Translator 20
2.3.6. Applicator 21
2.3.7. KBServer 21
2.4. Обзор модели TU 21
2.4.1. Критик 22
2.4.2. Селектор 23
2.4.3. Образ мышления 23
2.4.4. Уровни мышления 24
2.5. Вывод
3. ОБЗОР ПРИНЦИПА ДЕЙСТВИЯ TU 31
3.1. Архитектура системы TU 31
3.2. Принцип работы компонент TU 31
3.3. Компоненты системы TU 33
3.3.1. TU WebService 33
3.3.2. MessageBus 33
3.3.3. CoreService 33
3.3.4. KnowledgeBaseAnnotator 41
3.3.5. Reasoner 42
3.3.6. DataService 43
3.3.7. TU Knowledge 44
3.4. Реализация исполнительной части системы TU 46
3.4.1. Требования к ClientAgent: 47
3.4.2. Выбор технологии для реализации 48
3.4.3. ClientAgent 49
3.4.4. Взаимодействие компонент ClientAgent 59
3.5. Вывод 61
4. РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ 65
4.1. Результаты 65
4.2. Тесты скорости работы системы и оценка производительности 65
4.3. Вывод 68
Заключение 69
Список использованных источников 71
Приложение 74
Искусственный интеллект становится реальностью. Мобильные приложения научились распознавать речь, социальные сети - друзей на фотографиях, автомобили все лучше и лучше ездят без водителей, а системы безопасности учатся без помощи человека автоматически определять подозрительные события. Его применение может принести пользу почти в любой деятельности не требующей широкого использования творческих способностей в работе.
Применение технологий искусственного интеллекта для автоматизации работы людей-специалистов, под которыми в настоящей работе подразумеваются агенты технической поддержки, так же возможно, однако пока не столь развито, как могло бы быть. За время развития области информационных технологий сконструировано множество различных информационных систем, которые необходимо поддерживать и обслуживать, что отнимает много времени и человеческих ресурсов. Часть этих задач способен решать искусственный интеллект.
К такой категории задач можно отнести работу электронных помощников. Если рассматривать различные заявки, поступающие от пользователей, то среди них есть множество простых в исполнении, например, «Установите мне приложение X», «Как найти статью X на вашем сайте?», «Не работает раздел Х на сайте».
Целью данной дипломной работы является разработка части системы, использующей принципы искусственного интеллекта и семантического анализа входящей информации для повышения эффективности деятельности ИТ-службы предприятия, ответственной за исполнение принятого системой решения. Важными критериями таких систем являются способности обучения и использования простейшей логики[1]: мышление по аналогии; экстраполяция результата, объектирование объектов из запросов, распознавание человеческого языка и создание из него инструкций. В рамках работы над системой исследуются и используются следующие модели: IDP, Menta 0.1, Menta 0.2-0.3, FrameworkThinkingUnderstanding 1.0.
Предметом исследования является возможность применения модели мышления Марвина-Мински в процессе регистрации и устранения проблемных ситуаций, возникающих в ИТ-инфраструктуре предприятия.Оценка эффективности подобного решения, сравнение быстродействия с классическим подходом к устранению проблемных ситуаций пользователя.
Методы исследования-теоретические методы; имитационные моделирование; теория баз знаний в области искусственного интеллекта.
Задача исследования -провести краткий анализ предметной области, анализ фреймворка ThinkingUnderstanding, доработка функционала системы.
Применение технологий искусственного интеллекта для автоматизации работы людей-специалистов, под которыми в настоящей работе подразумеваются агенты технической поддержки, так же возможно, однако пока не столь развито, как могло бы быть. За время развития области информационных технологий сконструировано множество различных информационных систем, которые необходимо поддерживать и обслуживать, что отнимает много времени и человеческих ресурсов. Часть этих задач способен решать искусственный интеллект.
К такой категории задач можно отнести работу электронных помощников. Если рассматривать различные заявки, поступающие от пользователей, то среди них есть множество простых в исполнении, например, «Установите мне приложение X», «Как найти статью X на вашем сайте?», «Не работает раздел Х на сайте».
Целью данной дипломной работы является разработка части системы, использующей принципы искусственного интеллекта и семантического анализа входящей информации для повышения эффективности деятельности ИТ-службы предприятия, ответственной за исполнение принятого системой решения. Важными критериями таких систем являются способности обучения и использования простейшей логики[1]: мышление по аналогии; экстраполяция результата, объектирование объектов из запросов, распознавание человеческого языка и создание из него инструкций. В рамках работы над системой исследуются и используются следующие модели: IDP, Menta 0.1, Menta 0.2-0.3, FrameworkThinkingUnderstanding 1.0.
Предметом исследования является возможность применения модели мышления Марвина-Мински в процессе регистрации и устранения проблемных ситуаций, возникающих в ИТ-инфраструктуре предприятия.Оценка эффективности подобного решения, сравнение быстродействия с классическим подходом к устранению проблемных ситуаций пользователя.
Методы исследования-теоретические методы; имитационные моделирование; теория баз знаний в области искусственного интеллекта.
Задача исследования -провести краткий анализ предметной области, анализ фреймворка ThinkingUnderstanding, доработка функционала системы.
По результатам анализа всех моделей построения интеллектуальных вопросно-ответных систем была выбрана та из них, которая базируется на модели мышления Марвина Мински. Модель TU позволяет выбрать наиболее оптимальное сочетание возможности прикладной реализации и учета универсальной гибкости человеческого мышления. Иными словами, модель не копирует процесс человеческого мышления, а дает возможную его интерпретацию, тем самым позволяя реализовать ее в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.
В результате выполнения выпускной квалификационной работы былпроанализирован фреймворк ThinkingUnderstanding, спроектирована архитектура исполнительной части фреймворка -ClientAgenta проведены испытания реализованной системы.
Процесс выполнения выпускной квалификационной работы включал в
себя:
1. Обзор существующих систем повышения эффективности ИТ- службы предприятия;
2. Анализ модели теории массового обслуживания ИТ инфраструктуры;
3. Анализ фреймворка ThinkingUnderstanding;
4. Разработка требований к исполнительной части системы повышения эффективности ИТ-службы предприятия;
5. Разработка архитектуры ClientAgent с учётом поставленных требований;
6. Реализация модуля ClientAgent согласно разработанной архитектуре;
7. Проверка работоспособности решения, проведение тестов, замеры скорости работы на контрольных примерах.
В рамках работы использовались и обрабатывались данные, собранные во время работы команд ОАО «АйСиЭл КПО ВС» над поддержкой информационной структуры предприятий- заказчиков.
В результате выполнения выпускной квалификационной работы былпроанализирован фреймворк ThinkingUnderstanding, спроектирована архитектура исполнительной части фреймворка -ClientAgenta проведены испытания реализованной системы.
Процесс выполнения выпускной квалификационной работы включал в
себя:
1. Обзор существующих систем повышения эффективности ИТ- службы предприятия;
2. Анализ модели теории массового обслуживания ИТ инфраструктуры;
3. Анализ фреймворка ThinkingUnderstanding;
4. Разработка требований к исполнительной части системы повышения эффективности ИТ-службы предприятия;
5. Разработка архитектуры ClientAgent с учётом поставленных требований;
6. Реализация модуля ClientAgent согласно разработанной архитектуре;
7. Проверка работоспособности решения, проведение тестов, замеры скорости работы на контрольных примерах.
В рамках работы использовались и обрабатывались данные, собранные во время работы команд ОАО «АйСиЭл КПО ВС» над поддержкой информационной структуры предприятий- заказчиков.
Подобные работы
- Совершенствование организационно-распорядительных методов управления региональной контрактной системой в сфере закупок товаров, работ, услуг
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4355 р. Год сдачи: 2018 - ГОСУДАРСТВЕННАЯ ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПОЛИТИКА В РЕГИОНАХ СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ: ОЦЕНКА РЕАЛИЗАЦИИ И ВОЗМОЖНОСТИ ЕЕ РАЗВИТИЯ
Дипломные работы, ВКР, муниципальное управление. Язык работы: Русский. Цена: 6500 р. Год сдачи: 2019 - Преимущество использования MES
Дипломные работы, ВКР, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4750 р. Год сдачи: 2021 - Совершенствование механизмов реализации государственного заказа в современных экономических условиях (на примере национального проекта «Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации»)
Магистерская диссертация, муниципальное право. Язык работы: Русский. Цена: 5450 р. Год сдачи: 2021 - СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИИ
Дипломные работы, ВКР, менеджмент. Язык работы: Русский. Цена: 6100 р. Год сдачи: 2017 - Оптимизация процессов ведения реестров исполнительного производства (на примере Межрайонной инспекции Федеральной налоговой службы №24 по Красноярскому краю
Бакалаврская работа, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 5900 р. Год сдачи: 2018 - Профессиональный отбор на государственной гражданской службе
Бакалаврская работа, управление проектами. Язык работы: Русский. Цена: 5900 р. Год сдачи: 2018 - РЕАЛИЗАЦИЯ ГОСУДАРСТВЕННОГО КОНТРОЛЯ В ОБЛАСТИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА И БЕЗОПАСНОСТИ ПИЩЕВОЙ ПРОДУКЦИИ: РЕГИОНАЛЬНЫЙ АСПЕКТ
Дипломные работы, ВКР, муниципальное управление. Язык работы: Русский. Цена: 6500 р. Год сдачи: 2019 - Автоматизации рабочего места независимого автоэксперта
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 8600 р. Год сдачи: 2018