DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.09

ПОБУДОВА ТЕМПОРАЛЬНИХ ПРАВИЛ ДЛЯ ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЗНАНЬ В ІНФОРМАЦІЙНО-УПРАВЛЯЮЧИХ СИСТЕМАХ

Oksana Chala

Анотація


Предметом вивчення в статті є процеси побудови представлення знань в інформаційно-управляючих системах на основі темпоральних залежностей, що задають послідовність виконання дій на комплексному об’єкті управління. Мета полягає в розробці методів побудови темпоральних правил, які базуються на результатах аналізу журналів подій об’єкту управління та враховують особливості як процесного, так і функціонального підходів до управління підприємством. Задачі: побудова моделей темпоральних залежностей, що пов’язують між собою послідовні пари дій, а також поточну дію з наступною дією у майбутньому; розробка методів побудови темпоральних правил, що призначені для підтримки прийняття управлінських рішень на основі прогнозування поведінки об’єкту управління в поточній, в тому числі нестандартній ситуації. Методами, що використовуються, є: методи інтелектуального аналізу процесів, які передбачають побудову залежностей між подіями на основі аналізу журналу об’єкту управління в інформаційно-управляючих системах. Отримано такі результати. Розроблено моделі темпоральних правил, які визначають послідовність у часі дій на об’єкті управління. Запропоновано методи побудови темпоральних правил для підтримки як процесного, так і функціонального управління підприємством. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: розроблено моделі темпоральних правил, що пов’язують між собою поточні події з наступними та подіями у майбутньому, причому кожна подія відповідає окремій дії на об’єкті управління. Такі моделі враховують як значення всіх атрибутів подій, так і виділену підмножину атрибутів у відповідності до особливостей журналів подій процесного й функціонального управління. Це дає можливість сформувати ймовірні послідовності дій в заданій ситуації і тим самим забезпечити можливість підтримки прийняття управлінських рішень шляхом вибору із цих можливих послідовностей дій. Запропоновані методи побудови темпоральних правил містять у собі етапи відбору вхідних трас при процесному управлінні або формування послідовностей подій для життєвих циклів артефактів при функціональному управлінні, формування правил для кожної траси або послідовності подій життєвого циклу та інтеграції цих правил на всій множини вхідних подій. Отримані методи призначені для побудови представлення знань в інформаційно-управляючих системах.


Ключові слова


парадигма «Enterprise 2.0»; темпоральні правила; логічне виведення; журнал подій

Повний текст:

PDF

Посилання


Vom Brocke, J. (2015), Handbook on Business Process Management 1. Introduction, Methods, and Information Systems, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 709 p., available at: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-45100-3.

Kalynychenko, O., Chalyi, S., Bodyanskiy, Y., Golian, V. and Golian, N. (2013, September), “Implementation of search mech-anism for implicit dependences in process mining”, 2013 IEEE 7th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS). Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), available at: https://doi.org/10.1109/idaacs.2013.6662.

Richardson, M. and Domingos, P. (2006), “Markov logic networks”, Machine learning, 62(1-2), pp. 107-136, available at: http://dx.doi.org/10.1007/s10994- 006-8633-8.

Gogate, V. and Domingos, P. (2010), “Formula-Based Probabilistic Inference”, Proceedings of the Twenty-Sixth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Catalina Island, CA — July 08 - 11, 2010.

Chala O.V. (2018), “Method of hierarchical deduction in the knowledge base of the information-control system in the paradigm “Enterprise 2.0””, Control, navigation and communication systems, 2018, No. 4 (50), pp. 86-90.

Kalenkova A.A., van der Aalst W.M.P., Lomazova I.A. and Rubin V.A. (2017), “Process Mining Using BPMN: Relating Event Logs and Process Models”, Software and Systems Modeling, 16 (4), pp. 1019-1048, available at:

http://dx.doi.org/10.1007/s10270-015-0502-0.

Müller, D., Reichert, M. and Herbst, J. (2007), “Data-Driven Modeling and Coordination of Large Process Structures”, On the Move to Meaningful Internet Systems 2007: CoopIS, DOA, ODBASE, GADA, and IS, available at:

http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-76848-7_10.

Polyvyanyy A., Smirnov S. and Weske M. (2015), “Business process model abstraction”, Handbook on Business Process Management, 1, pp. 147-165, available at: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-45100-3.

Levikin V.М. and Chala O.V. (2018), “Development of the representation of causal relationships for the knowledge base of the process management system”, Bulletin of the National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". Series: System Analysis, Management and Information Technology, No. 21 (1297), pp. 48-53.

Levykin V. and Chala O. (2008), “Method of determining weights of temporal rules in Markov logic network for building knowledge base in information control system”, EUREKA: Physics and Engineering, 5, pp. 29-35.




Copyright (c) 2020 Oksana Chala