Идентификация сущности объекта в рамках принятия управленческих решений

№20-1,

технические науки

Социальная и экономическая деятельность неразрывно связана с переработкой и использованием существующей информации. Те сферы, в которых используются количественные оценки, применяют ЭВМ не только как «счетную машину», но и как инструмент, позволяющий сравнивать и выбирать наиболее приемлемый вариант решения при анализе экономических проблем. Статья посвящена решению многих экономических, социальных и технических задач в рамках принятия управленческих решений, связанных с функционированием различных систем и объектов, с оценкой эффективности их функционирования, прогнозированием их поведения. Особое значение в этих рассуждениях отводится понятию «скрытая сущность» и ее категории качества.

Похожие материалы

Социальная и экономическая деятельность неразрывно связана с переработкой и использованием существующей информации. Те сферы экономики, в которых используются количественные оценки, применяют ЭВМ не только как «счетную машину», но и как инструмент, позволяющий сравнивать и выбирать наиболее приемлемый вариант решения при анализе экономических проблем.

Такой анализ тесно связан с использованием новых информационных технологий, формирующих оценки гипотез о принадлежности клиента к тому или иному сегменту рынка. В первую очередь такие технологии связаны с концепциями CRM (Customer Relation Management), Data Mining и т.д. Онтология отношений в системе «клиент-компания» как альтернатива гносеологии изобилует многочисленными практическими деталями, далеко выходящими за рамки чисто математических моделей. В этом смысле аспекты онтологического знания не имеют чёткой формализации, часто опираются на эвристический подход, и, к сожалению, лишены строгой математической основы [1].

Разработка и принятие управленческих решений происходит в каждой из этих сфер деятельности и имеет отличительные особенности, связанные со спецификой деятельности[4].

С ростом и развитием современных информационных технологий выросло количество информационных потоков, обрабатываемых в процессе работы компаний в сфере экономики, в связи с чем наиболее актуальным становится вопрос разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

Решение многих экономических, социальных и технических задач в рамках принятия управленческих решений, связанных с функционированием различных систем и объектов, с оценкой эффективности их функционирования, прогнозированием их поведения, требует строгого учета. К таким задачам можно отнести задачи идентификации объектов и их скрытой сущности.

При углубленном изучении термина «сущность» было выявлено, что этот термин обозначает информацию, достаточную для определения связи. У данного термина существует несколько обозначений в русском языке, одним из них является «определенная характеристика, позволяющая описать объект с определенной точки зрения» и в переводе на английский язык звучит как «essence», что довольно близко к слову «качество». Таким образом можно выявить определение слова «качество» - это характеристика описывающая Объекты и процессы взаимодействия между ними. Следовательно информация об объекте это информация о его возможных качествах. Описание качества составляет информацию, имеющую сложную структуру. Объекты могут не просто описываться но и сравниваться по своим качествам.

Идентификация – это процесс сравнения различных признаков, принадлежащих конкретному объекту, с заложенной о нем информацией.

Каждый объект, свойство или явление обладает набором признаков, которые определяют его сущность и, благодаря этому, выделяют данный объект из множества других, часто похожих объектов.

Количество информации необходимой для идентификации в различных задачах отличается и может составлять минимальный набор сведений, например для простейшей идентификации товара.

Для получения наиболее точной идентификации может использоваться максимальный набор, в который добавляется информация по всем характеристикам объекта.

Такой набор общей идентификации может быть представлен в виде анкеты – опросника и в дальнейшем, в виде таблицы 1.

Таблица 1

Свойства и категории качеств

Свойства

Категории качества

1

11

12

1m

2

21

22

n

n1

n2

..

nm

Структура табл. 1 в программной реализации обладает большой гибкостью. В процессе эксперимента по оценке поведения клиентов можно добавлять новые свойства, интегрировать категории (столбцы), детализировать их, добавляя новые столбцы и т.п.

Идентификация представляет собой в итоге не только характеристику одного отдельно взятого объекта, - в общем случае эта аббревиатура представляет собой стереотип, который рассматривается как множество объектов со схожими свойствами.

Особое значение в этих рассуждениях отводится понятию «скрытая сущность» и ее категории качества. Примером можно назвать сущностное свойство клиента банка – «Претендовать на получение кредита». В этом случае важно знать сущность клиента, - к какой категории его отнести: либо его следует идентифицировать как исправного плательщика, аккуратно выплачивающего кредит, либо как ненадежного. В итоге имеем две категории сущности:

  1. «неплательщик»;
  2. «надежный плательщик».

Основная схема описываемого подхода связана с переопределением байесовских вероятностей на основе получения фактов, определяющих идентификацию скрытой сущности: «априорная ситуация» -> «констатация фактов» -> «апостериорная ситуация» -> «новая априорная ситуация».

В практических реализациях эта схема приводит к устойчивой оценке гипотез и практически снимает проблему априоризма и субъективизма.

Список литературы

  1. О.И.Бедняк, М.А.Кораблин, А.А.Салмин, С.С.Таев. Прогнозирование рыночных отношений на основе категориального анализа клиентов//Проблемы управления и моделирования в сложных системах, XI Международная конференция, 2009, стр. 179 – 185
  2. Б. В. Гнеденко, А. Я. Хинчин. Элементарное введение в теорию вероятностей. – М.: Главная редакция физ.-мат. литературы изд-ва «Наука», 1976. – 168 с.
  3. Г. Секей. Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике: пер. с англ. – М.: Мир, 1990. – 240 с.
  4. О.И.Бедняк, М.А.Кораблин. Категориальный анализ как метод оценки кредитоспособности клиента – физического лица//Научно-практический и аналитический журнал «Экономический анализ. Теория и практика», ИД «Финансы и кредит», Москва, №6 (171)-2010, стр. 18 – 24.