Механизм принятия решений в интеллектуальной системе регистрации и анализа проблемных ситуаций

Введение 3
1. Постановка задачи 6
2. Архитектура TU 8
2.1. Модель мышления TU 1.0 8
2.1.1. Критик - Селектор - Образ мышления 8
2.1.2. Уровни мышления 10
2.1.3. Концепция краткосрочной и долгосрочной памяти 12
2.1.4. Концепция k-line 12
2.2. Анализ модулей системы Thinking-Understanding 14
2.3. Взаимодействие компонентов системы TU 14
2.4. Механизм принятия решения 17
2.5. Выводы по главе 19
3. Реализация компонента Reasoner 20
3.1. Сравнительный анализ механизмов рассуждений 21
3.2. OpenNARS 23
3.3. Основные компоненты модуля Reasoner 25
3.3.1. ReasonerLibrary 26
3.3.1.1. Модель данных 26
3.3.1.2 Взаимодействие компонентов в ReasonerLibrary 27
3.3.2. Reasoner 30
3.3.3. KnowledgeProvider 34
3.4. Взаимодействие компонентов 35
3.5. Выводы по главе 35
4. Экспериментальные данные 36
Заключение 38
Список сокращений и условных обозначений 39
Список литературы 41
Приложение

Купить

В настоящее время, в условиях экономической нестабильности многие предприятия и организации вынуждены оптимизировать свои расходы. Одним из таких инструментов снижения затрат является передача функционала отдельных структурных подразделений и отделов для обслуживания сторонней организации (аутсорсинг). Наибольшей популярностью среди видов аутсорсинга пользуется ИТ-услуги, что связано с активизацией использования информационных технологий и высоким требованиям к специалистам в данной сфере. ИТ-аутсорсинг обеспечивает достижение бесперебойной работоспособности корпоративных информационных систем и минимизацию рисков сбоев в их работе.
Согласно приведенным исследованиям Gartner [1] аутсорсинг в сфере информационных технологий позволяет снизить издержки организации, в среднем на 30 - 40%. Однако с распространением самого ИТ-аутсорсинга, возрастает конкуренция и между компаниями, осуществляющими ИТ-аутсорсинг, и уже последние вынуждены подстраиваться под конъюнктуру рынка, предлагая своим клиентам более низкие цены на обслуживание и внедряя внутри организации систему снижения издержек.
В этой связи одним из инструментов оптимизации затрат организаций можно рассматривать автоматизацию процесса технической поддержки, предполагающую внедрение апробированной интеллектуальной системы (ИС) повышения эффективности ИТ-службы. Под ИС подразумевается программная система, способная решать задачи, принадлежащие к конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти системы. Структура ИС имеет три основных составляющих — базу знаний, механизм вывода решений и интеллектуальный интерфейс[2]. ИС изучаются группой наук, объединяемых под названием «искусственный интеллект» (ИИ).
В зависимости от компетенций специалистов технической поддержки выделяют несколько линий поддержки. Система повышения эффективности ИТ-службы предприятия предполагает замену типовых, часто встречаемых действий, выполняемых сотрудниками первой линии технической поддержки компании, к примеру: установить или переустановить приложение; решить проблему с доступом к тому или иному ресурсу. Внедрение ИС позволит оптимизировать ресурсы компании, а также будет способствовать повышению эффективности работы специалистов при решении сложных задач.
Рассматриваемая система должна соответствовать следующим требованиям:
1. Обработка запросов на естественном языке — первичное необходимое условие в системах анализа проблем пользователя с построением статистики «Удовлетворенность пользователя программным продуктом» [3]. Предоставление правильного решения проблемы во многом зависит от понимания языка, на котором общаются специалисты.
2. Обучаемость системы — функция, предполагающая упрощение в эксплуатации и расширение кругозора самой системы. В соответствии результатам исследований [4], обучаемость является одним из важных аспектов для любой ИС, обеспечивающий гибкость и универсальность;
3. Диалог со специалистом — способность поддерживания коммуникации, являющаяся одним из составляющих механизма обучения ИС (см., например, [5]);
4. Проведение логических рассуждений — возможность обобщения решения конкретной проблемы и распространения выводов, сделанных по результатам проведенного мониторинга, для решения других задач применяя логические методы рассуждения.
В рамках дипломной работы рассматривается реализация одного из основных требований к ИС — механизма подсистемы принятия решений для
ИС повышения эффективности службы предприятия. Данный механизм позволит ИС с высокой вероятностью обеспечивать достижения верных выводов для решение задачи на основе имеющихся знаний в системе, что является актуальным в настоящее время для развивающихся компаний.
В рамках дипломной работы автором изучены труды отечественных и иностранных исследователей в области ИИ и их решений. Одной из ведущих организаций в этом направлении исследований является консорциум OpenCog
[6] (США). Этими работами руководит Бен Герцель (председатель Artificial General Intelligence Society и OpenCog Foundation) — один из мировых лидеров в области ИИ. Исследования в области машинной логики также ведутся в рамках проекта NARS [7] под руководством профессора университета Темпла (США) Пея Вонга. Интерес к сфере ИИ и когнитивистики подтверждается ежегодным увеличением количества публикаций, процитированных в базе данных Scopus.
Целью дипломной работы является разработка механизма принятия решений в ИС повышения эффективности деятельности ИТ-службы предприятия.
Областью исследования работы по теме «Механизм принятия решений в интеллектуальной системе регистрации и анализа проблемных ситуаций» является система принятия решений. Данная система представляет собой информационную автоматизированную систему, целью которой является оказание помощи пользователю при решении поставленных задач.
Предметом исследования является механизм принятия решений в ИС регистрации и анализа проблемных ситуаций. При решении поставленной цели использовались следующие методы исследования: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, экспериментальный, ситуационный анализ, и когнитивное моделирование.

Купить