Моделі інформації, наративів, знань, даних, правил для ефективної автоматизації аналітики

На основі існуючих моделей інформації, наративів, даних, знань, правил - з 2007 року у авторських роботах запропоновані удосконалені для ефективної автоматизації аналітики

  • Модель довідково-аналітичної інформації FiveWs+ (Five Ws for Business Intelligence) розроблена для часткової сфери Business Intelligence - на основі відомої моделі інформації у журналістиці Five Ws
  • Модель аналітичної управлінської інформації АВ+ВПП+РР (Атрибути, Викладання, Висновки, Прогнози, Пропозиції, Рішення, Результати), а також модель АВ+ВПП+РР для Business Intelligence. Розроблені згідно типової структури підготовки і прийняття рішень; 
  • Модель уніфікованої число-лінгвістичної інформації - це число-лінгвістичні оцінки (ЧЛО) для Business Intelligence; ЧЛО містять як правило, числову складову і 1..2 лінгвістичні інтерпретатори; ЧЛО розроблені на основі більше 10-ти видів оцінок у практичних системах; ЧЛО розроблені для коректної і ефективної роботи  OLAP, Data Mining (у тому числі machine learning), Text Mining (у т.ч. Sentiment Analysis, Opinion Mining), Web Mining; ЧЛО - це специфічні атрибути у моделі АВ+ВПП+РР для Business Intelligence; основою типової ЧЛО стала структура типової ЧЛО "Дата", яка має числовий інтерпретатор та кілька лінгвістичних інтерпретаторів;  для деяких ЧЛО запропоновані також уніфіковані кольоро-графічні інтерпретатори, як правило на основі трьох кольорів світлофора; 
  • Гібридна трьохкомпонентна фреймово-продукційна з семантичними мережами модель знань FPS (Frame, Production system, Semantic network); цю модель у автоматизованих інформаційно-аналітичних системах  доцільно використовувати для автоматизації елементів SixWs+, у відповідних застосуванням узгоджувати зі структурою  ROLAP Star chema.
  • ін. 

Всі вказані моделі пройшли наукову й практичну верифікацію - забезпечують підвищення ефективності автоматизації інформаційної аналітичної роботи з елементами управління на основі елементів "штучного інтелекту" (Artificial Intelligence, AI), систем автоматизації ділової аналітики (Business Intelligence, BI). Вони є необхідними для побудови мережевих ергатичних організмів (NEO – Network Ergatic Organism), мережево-центричних систем різного призначення (Network-centric systems, Network-centric warfare), Інтернету речей (Internet of Things, IoT), систем диспетчерського контролю і управління (Supervisory Control And Data Acquisition, SCADA).

Коментарі

Популярні дописи з цього блогу

Недоліки статей Вікіпедії, які варто подолати для підвищення довіри до неї (ред. 09.03.21)

Про критерії швидкого вилучення статей у Вікіпедії та зв`язані сторінки

Інженер по знанням, інженерія знань, штучний інтелект - у першому в СРСР словнику зі штучного інтелекту