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文檔簡介
基于應(yīng)用數(shù)學(xué)和知識的決策支持系統(tǒng)在決策建模中的應(yīng)用研究獲獎(jiǎng)科研報(bào)告摘
要:本文試圖討論數(shù)學(xué)決策建模模型中的一些發(fā)現(xiàn)及其在業(yè)務(wù)流程中的應(yīng)用。我們首先介紹決策模型的一些技術(shù)含義和實(shí)現(xiàn)。然后討論了我們實(shí)現(xiàn)的幾種算法,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)、決策模型的Java實(shí)現(xiàn)、專家系統(tǒng)外殼實(shí)現(xiàn)以及本體和推理機(jī)的實(shí)現(xiàn)。文章最后得出了對進(jìn)行建模活動(dòng)決策有用的結(jié)論。
關(guān)鍵詞:決策,DSS,KBS,本體,推理機(jī),OWL
1引言
更好的決策意味著改進(jìn)提供的信息。在這篇文章中,我們試圖勾勒出從決策模型中采取行動(dòng)的知識必須被實(shí)施,以改善信息,實(shí)際上為用戶提供更好的信息。將決策模型用于解決問題的任務(wù)在過去被證明是成功的。它的結(jié)論是靜態(tài)模型,非自適應(yīng)模型,對用戶具有一定的實(shí)用性,因?yàn)樗鼈儾蹲降搅艘环N模型,這種模型以將知識從模型傳遞給人類的形式強(qiáng)加給決策者執(zhí)行動(dòng)作[1]。
當(dāng)然,數(shù)據(jù)分析和知識提取的方法、技術(shù)和工具來自許多研究領(lǐng)域(人工智能、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)知學(xué)),應(yīng)用領(lǐng)域是重要的。研究人員關(guān)注的是這些方法的統(tǒng)一,因此,這一基于計(jì)算機(jī)的建模領(lǐng)域的任何研究主題都是跨學(xué)科的。IT在開發(fā)決策模型時(shí)提供的功能的實(shí)現(xiàn)總是導(dǎo)致決策過程的系統(tǒng)方法,因此解決方案是解決功能的混合形式的技術(shù),而不一定是決策[2]。
一般而言,在開發(fā)基于計(jì)算機(jī)理論的模型時(shí),選擇符合決策所需數(shù)據(jù)與知識平衡的表示技術(shù)是已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的。如果有更多的知識,那么推理規(guī)則就是解決方案。如果有更多的數(shù)據(jù),則解決方案由數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)表示。如果數(shù)據(jù)被標(biāo)記,那么解就是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法。[3]如果數(shù)據(jù)沒有標(biāo)記,則解決方案由無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法表示。通常,數(shù)據(jù)和知識是不夠的,需要使用數(shù)據(jù)來提取關(guān)系,以便發(fā)現(xiàn)知識或使用知識來改善數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。
2問題描述
決策建模是介于數(shù)學(xué)和計(jì)算技術(shù)之間的一個(gè)研究方向,它借助應(yīng)用數(shù)學(xué)多個(gè)靈活的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型,以仿真技術(shù)為契機(jī),致力于建立生產(chǎn)者在效率條件下的管理決策基礎(chǔ)。
決策者通常需要一個(gè)界面來訪問所有信息源。他們按照解決決策問題的邏輯順序?qū)ふ倚畔ⅰC恳粋€(gè)決定有自己的邏輯順序。決策者尋求信息,并對其進(jìn)行評估:更多、更少、不太可能、可能??梢暬埠苤匾0咐芯恳埠苤匾O嗨频陌咐苤匾?。在查找信息時(shí)提供的信息提示或一些建議也是有價(jià)值的。
如果不詳細(xì)討論基于知識的系統(tǒng),我們可以從一開始就說,第一個(gè)限制是由于仍然沒有發(fā)現(xiàn)人工智能的商業(yè)用途(在業(yè)務(wù)流程輔助的意義上)而施加的。商業(yè)軟件開發(fā)人員不是面向人工智能技術(shù)的。他們只知道一件事:好的人工智能意味著自動(dòng)化,顯然,人工智能必須應(yīng)用于制造業(yè)和智能機(jī)器人。專業(yè)知識和領(lǐng)域問題很小,并且取決于上下文。顯然,他們從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分類問題出發(fā)來處理語義問題,他們?yōu)槊總€(gè)相關(guān)的系統(tǒng)建立元模型。KBS通常沒有學(xué)習(xí)的可能性,因?yàn)樗鼈儾辉诖髷?shù)據(jù)集上工作。不學(xué)習(xí),誰也談不上真正的智能系統(tǒng)。知識庫不能適應(yīng),這是系統(tǒng)智能化的另一個(gè)重要特征。
3問題求解
通過建模來分析決策,一方面是從接受信息處理的人的局限性的假設(shè)出發(fā),另一方面是從考慮將判斷和直覺結(jié)合起來的必要性,以及決策因素的想象力和創(chuàng)造性的結(jié)果。
需要記住的重要事實(shí)是,對于不能通過數(shù)學(xué)、分析或優(yōu)化方法解決的問題,模擬尤其有價(jià)值。雖然模擬和優(yōu)化是基于數(shù)學(xué)模型的定量方法,但這兩種方法的根本區(qū)別在于決策變量的作用[4]。
在使用智能技術(shù)建模的情況下,決策變量的值是模型的輸入數(shù)據(jù)。通過在知識庫中融入專家知識和決策因素推理,對最佳行動(dòng)方式進(jìn)行評價(jià)。通過使用智能技術(shù),可以保證業(yè)務(wù)流程的智能化。智力是某物(一個(gè)系統(tǒng)、儀器或存在)評估達(dá)到目標(biāo)的可能性并將這種評估用于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的能力(皮爾斯對智力的符號學(xué)定義)。
只有在決策因素所期望的結(jié)果可以貨幣化并達(dá)到最優(yōu)化的情況下,才能應(yīng)用決策的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型。通過智能技術(shù)對決策進(jìn)行建模是在決策因素缺乏關(guān)于最佳決策實(shí)施的行為方式和推理的情況下應(yīng)用的,并通過開發(fā)的信息模型融合了來自領(lǐng)域的知識。利用信息技術(shù)進(jìn)行決策建模具有較大的覆蓋面。因此,可以利用信息技術(shù)來開發(fā)基于經(jīng)濟(jì)的信息化解決方案。為了發(fā)展應(yīng)用數(shù)學(xué)的最新研究,中提出了一種智能信息解決方案,該解決方案結(jié)合了來自特定行動(dòng)領(lǐng)域的知識。
選擇過程考慮了固定資產(chǎn)的效率、企業(yè)數(shù)據(jù)庫中存在的會計(jì)價(jià)值、固定資產(chǎn)最終折舊的估算(從經(jīng)驗(yàn)中獲取的知識)、固定資產(chǎn)維修和現(xiàn)代化的最終費(fèi)用程度。為了開發(fā)專家系統(tǒng)原型,使用了Exsys公司最新一代的專家系統(tǒng)生成器(ExsysDeveloper)。為了實(shí)現(xiàn)規(guī)則,系統(tǒng)使用決策樹。生成器提供了從公司的數(shù)據(jù)庫中提取必要數(shù)據(jù)的可能性。原型仍在隨后的詳細(xì)說明中。
固定資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)決策是以確定折舊維度的會計(jì)決策為基礎(chǔ)的。在做出此決策時(shí)(在EXSYSDeveloper中映射到不同的決策樹上),有必要在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)確定是否估計(jì)在不久的將來資產(chǎn)的可回收價(jià)值將以小于會計(jì)價(jià)值的方式減少(定性因素記為Q5)。
關(guān)于建立資產(chǎn)效率趨勢的知識是基于數(shù)量因素的推斷,并構(gòu)成概念層面的控制知識,以時(shí)間關(guān)系的方式表示。同樣,在確定市場利率的實(shí)際趨勢的情況下,我們談?wù)摰氖歉拍顚用娴目刂浦R。在這些因素中有一項(xiàng)出現(xiàn)下降趨勢的情況下,觸發(fā)固定資產(chǎn)折舊建立的知識是必要的。
為了建立預(yù)測模型,我們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了估計(jì)-在matlab中實(shí)現(xiàn)-為了建立預(yù)測模型,從統(tǒng)計(jì)中提取了月度數(shù)據(jù)。結(jié)果如圖1所示。
4結(jié)果分析
在觸發(fā)所呈現(xiàn)的規(guī)則之后,存儲在JESS中的事實(shí)是相同的,但是如果規(guī)則中指定的條件為真,則它們有一個(gè)名為“impairment”的附加槽。存在一個(gè)在OWL本體中定義為vocab0:mijlocfix_nrinvar(Fixed_Asset)屬性的名為“deviere”(減損)的槽,具有接受的值“da”(是)和“nu”(否)。槽不屬于關(guān)系數(shù)據(jù)庫模式提供的本體,它是我們自己定義的,只有當(dāng)規(guī)則被證明為真時(shí),它的值才會附加到個(gè)人身上。一旦OWL本體得到改進(jìn),就可以使用SPARQL在Web瀏覽器中可視化它(圖2)。
5結(jié)論
本文不需要數(shù)據(jù)的通用表示標(biāo)準(zhǔn)。終端用戶可以像處理照片一樣為數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽,他們通過創(chuàng)建鏈接來組織信息。因此,不再需要更多的標(biāo)準(zhǔn)化。OWL足以管理本體。規(guī)則與數(shù)據(jù)級別的分離提供了適應(yīng)系統(tǒng)的可能性,并允許可伸縮性和異構(gòu)性?;谝?guī)則的管理系統(tǒng)具有約束數(shù)據(jù)的規(guī)范。必須根據(jù)結(jié)構(gòu)層次和上下文依賴關(guān)系實(shí)現(xiàn)數(shù)值因素與定性因素的整合。如果可以確定數(shù)字因素,那么就可以應(yīng)用經(jīng)濟(jì)模型。如果因素是定性的,它們的評價(jià)依賴于上下文,并且是由決策者實(shí)現(xiàn)的,那么決策模型必須由決策者具體說明。
組織從功能方法、過程方法或領(lǐng)域方法開始開發(fā)物理邏輯
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