Темирбеков А.Н. - зав. кафедры «Программное обеспечение» МКТУ им. Х.А. Ясави, к.т.н., профессор, г. Туркестан, Республика Казахстан.

Масатбаев А.Т. - соискатель унивеситета ”Сырдария”, г. Жетисай

Турежанов С.К. - соискатель МКТУ им. Х.А. Ясави, г. Туркестан.

 

                                 ГИС – управления знаниями организации

 

Понимание растущей роли человеческих ресурсов организационного управления и информационных  технологий в повышении эффективности современных компаний явилось основной причиной того, что со второй половины 90-х годов прошлого века, специалисты различных научных направлений стали активно исследовать и обсуждать проблематику представления и управления знаниями [1,2]. Актуальность и важность проблематики представления и управления знаниями осознается большинством специалистов, занимающихся корпоративным управлением и IT – технологиями для целей управления [3]. Концептуальное единство распространяется и на существо процесса управления знаниями, важнейшими элементами (этапами) которого признается создание, представление, поиск, передача (распространение) и использование знаний [4,5]. Однако существуют два значительно отличающихся подхода к построению систем управления знаниями (СУЗ).

Первый можно назвать классическим, когда СУЗ строится на основе комбинирования существующих, уже зарекомендовавщих себя технологий для поддержки различных подпроцессов работы со знанием. Речь идет о стандартных и щироко используемых IT – технологиях, таких, как E-mail, доски объявлений, дискуссионные форумы, общие каталоги документов порталы, методанные, а также о специфических технологиях, тяготеющих к инструментарию искусственного интеллекта, таких, как автоматическая классификация, автоматическое аннотирование документов, распознавание образов и речи и т.д.

Второй подход правильно определить как семантический. Он основан на использовании взаимосвязанного набора методов и технологий по работе со смыслом, семантикой данных, информацией и знаниями. В их числе онтологии предметных областей [6], технологии их построения и сопровождения, семантические методанные, семантический поиск, системы логического вывода, семантическое профилирование знаний экспертов [7] семантические порталы и сети и т.д. И все это с соответствующей технологической поддержкой в части языков описания, моделей, программных инструментов и систем.

В данной работе предлагается ГИС-управление знаниями организации. Концепция предлагаемого подхода заключается в следующем. Организация (или предметная область) представляется в виде электронной карты. При этом весь информационный поток внутри этой организации отображается в этой карте, таким образом появляется ГИС-модель организации. Эта модель делает более понятной общую структуру исследуемого объекта и вскрывает важные причинно-следственные связи.

В соответствии с терминологией баз данных элементы картографического изображения называются картографическими объектами.

Любой картографический объект обладает некоторой совокупностью свойств. Отображение свойств объектов в базах данных происходит посредством элементарных (неделимых) единиц информации, называемых атрибутами. Когда мы имеем дело с системой с сильными внутренними взаимодействиями, часто встречающимися в жизни, следует строить модель базы знаний, состоящую из ряда уравнений (если это возможно), в некоторых уравнениях переменная Х будет опережать переменную У, а в других Х будет отставать от У. В принципе построение такой базы можно реализовать с помощью картографической модели [8]. При этом у нас возникает возможность визуализировать отставание или опережение переменных.

Чтобы управлять организацией, в динамике корректируются параметры электронной карты (ГИС) и производятся наслоения этих карт. Результаты наслоения показывают динамику изменения атрибутов организации. Выявив тенденцию развития изучаемого явления можно сделать предварительные прогнозы. Следующим шагом будет исследование факторов, воздействующих на рассматриваемое явление. Процесс наслоения карт является процессом управления.

Определения:

Положим, что имеется множество объектов (частей) выделяемых в составе изображения с точки зрения информационного содержания, характера обработки и визуализации:

 

                    ,                                                               (1)

 

где еі-і-й элемент множества Е, характеризующий организацию (предметную область); і – множество индексов элементов. Под элементом мы будем понимать характеристики организации.

При этом каждый элемент множества описывается в виде некоторого кортежа:

                                                                                  (2)

                   ,

 

где din – n – й элемент кортежа, значение которого описывает і – й экземпляр множества частей организации;

Am – имя атрибута, соответствующего n-му элементу кортеже;

Dom (Ain) – область значения атрибута с именем Ain. Наборы экземпляров элемента, имеющие сходные общие характеристики являются классами элементов.

 

                    – модель организации,         

                   ,                                                        (3)

 

где At (eih) – набор атрибутов, соответствующих һ-му части организации.

С позиции системного подхода изображение информационных моделей представляет совокупность множества данных, различных по своей физической природе и функциональному значению.

В соответсвии с этим можно записать

 

                    ,                                         (4)

 

где Тур – множество типовых данных;

ftyp – сюръективное отображение [9,10]. Таким образом организация представляется в вид Тур .

Далее:

                   ,                                (5)

 

где - данные, характеризующие семантическое содержание картографических информационных (модели и критерии отбора данных тематического типа при масштабировании) карт; - графические данные, образующие язык отображаемой картографической модели, который с помощью условных знаков и других составляющих осуществляет передачу в процессе восприятия изображения некоторой совокупности абстрактных и обобщенных понятий; - пространственные данные, отображающие геометрическую структуру объектов картографического изображения.

Исходя из сказанного, запишем

        

                  

                   Ø ,                                        (6)

 

где TO, GO, PO соответственно наборы классов тематических, графических и пространственных обьектов [11].

Алгоритм управления. Теперь рассмотрим взаимосвязи между элементами тематической, графической и пространственной моделей данных, которые будем называть картографическими. Введение связей между тематическими и пространственными данными позволяют: во-первых, осуществлять строгую привязку всех тематических объектов и к задачам организационного управления и принятию управленческих функционально направленных решений.

Е1 – объект исследования, α1(λ) – признаки описывающие его в определенном контексте и определяющейся α1(λ)={α1(AT(tr),AG(tr),AP(tr))}, tr – заданный момент времени;

АТ(tr) – тематические (контекстные) характеристики Е1 на момент времени tr;

АG(tr) – графические характеристики Е1 на момент времени tr;

АР(tr) – пространственные характеристики Е1 на момент времени tr;

Тогда

называется картографической моделью (или ГИС – знанием) организации на заданный момент времени.

- причинно- следственные взаимосвязи между различными характеристиками организации Е1. Тогда база ГИС – знаний выглядит следующим образом:

 

                 

                                                                                                                                                                                        организация Е

                                                 

     

 

В (7) онтология знаний организации [3] сведена в табличную форму.

Процесс управления осуществляется наложением ГИС – знаний друг на друга в различные tr – моменты т.е.

 

                    (8)

 

Именно  будет визуально показывать изменения онтологии знаний в организации. Принятие управленческих решений осуществляется в зависимости от значений F0 и регламентным значением онтологии знаний.

ГИС – модель показанная в (8) визуально показывает изменения тематического свойства изучаемого явления в рассматриваемом моменте моменте времени. В завимости от значения Е0 принимаются управленческие решения.

Из формулы (7) видно что каждый элемент этой таблицы является информацией соответственно интерпретируемой в контексте {a1, a2, … an} это будет знанением Е [4]

 

                                               Литературы

 

1. Wiig K.M.Knowledge Management Foundations:

     Thinking About Thinking – How People and Organizations Create, Represent, and Use Knowledge. – Arlington, TX: Schema Press, 1993.

2. Wiig K.M.Knowledge Management Methods. - Schema Press, 1995. – P.489.

3. Тузовский А.Ф., Чириков С.В., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями (методы и технологии). / Под. общей редакцией Ямпольского В.З. – Томск: Изд-во НТЛ, 2005-206с.

4. Рустамов Н.Т. Прикладное распознавание – Туркестан, 1999-84с.

5. Темирбеков А.Н., Рустамов Н.Т., Сейдикеримова Д.С., Рустамов Б.К.,        К вопросу создания базы знаний для хранических заболеваний. Туркестан, Вестник МКТУ им. Х.А.Яссави, №2,2007. с.15-21.

6. Тузовский А.Ф., Ямнольский В.З.Основные причины создания системы управления знаниями компании // Вычислительные технологии: Сб.научн.трудов.Т8. Спец.вып. – Новосибирск, 2003. – С.26-34.

7. Рустамов Н.Т., Темирбеков А.Н., Асабаев О.М. Экспертный подход к созданию продукционной базы знаний. Туркестан, Вестник МКТУ им. Х.А.Яссави, №1,2008. с.92-96.

8. Рустамов Н.Т., Ибрагимов Б.Б., Леднев Д.В. Проблема организации предпринимательской деятельности на основе сетевой картографической системы управления. // Вестник МКТУ им. Х.А.Яссави, №2,2000г, с.32-38.

9. Горбатов В.А. и др.Логическое управление информационными процессами. М: Энергоатомиздат, 1984. – 304с.

10. Калужин Л.А., Сушанский В.И. Преобразования и перестановки: пер.с укр. – М.: Наука, 1979, 112с.

11. Замулин А.В. Системы программирования баз данных и знаний. Новосибирск: Наука. Сибирское отд-ние, 1990.