1 / 76

Modulis: Algoritmu realizācija Priekšmets: Adaptīvās datu apstrādes sistēmas

Modulis: Algoritmu realizācija Priekšmets: Adaptīvās datu apstrādes sistēmas. Mērķis: Iepazīstināt ar datu apstrādes sistēmu izstrādes metodoloģijām, kuras balstās uz lietotāja modeļiem un nodrošina adaptāciju lietotājiem ADAS – Adaptīvās datu apstrādes sistēmas. Modificētā LIS Tehnoloģija

alka
Télécharger la présentation

Modulis: Algoritmu realizācija Priekšmets: Adaptīvās datu apstrādes sistēmas

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Modulis:Algoritmu realizācija • Priekšmets:Adaptīvās datu apstrādes sistēmas

  2. Mērķis: Iepazīstināt ar datu apstrādes sistēmu izstrādes metodoloģijām, kuras balstās uz lietotāja modeļiem un nodrošina adaptāciju lietotājiem ADAS – Adaptīvās datu apstrādes sistēmas

  3. Modificētā LIS Tehnoloģija • GRAPES tehnoloģija • LIS tehnoloģija • Modificētā LIS Tehnoloģija

  4. BPS metode • (Business System Planning) • Vides identifikācija • Darbības plānošana • Organizācijas darbības analīze • Datu analīze

  5. Vides identifikācija • Ārējas vides identifikācija • Iekšējas vides identifikācija

  6. Darbības plānošana • Biznesa plāns nosaka organizācijas darbības mērķus, stratēģiju, nepieciešamos resursus, realizācijas metodes un ierobežojumus • Organizācijas IS realizācija un pielietošana jābūt tieši saistītiem ar organizācijas stratēģiskiem un taktiskiem mērķiem kopumā

  7. Organizācijas darbības analīze • ORG diagramma • Biznesa tabulas • “Funkcijas – procesi - darbības” • “Procesi / darbības - Izpildītāji”

  8. ORG diagrammas elementi • - organizācijas struktūrvienība • - štata vietas nosaukums • - resursu nosaukums, N-resursu skaits Nosaukums Nosaukums N Nosaukums

  9. SIA „Pulss” Direkcija Grāmatvedība Direktors Galvenais Grāmatvedis Menedžeris Grāmatvedis 2 PC 2 PC 1 Fakss • ORG diagrammas fragments

  10. Komunikācijas diagrammu elementi • (CD – Communication Diagram)

  11. Biznesa tabulas struktūra

  12. Biznesa tabulas struktūra

  13. Procesu diagrammu elementi

  14. Procesu diagrammu elementi

  15. Procesu diagrammu elementi

  16. Procesu diagrammu elementi

  17. Procesu diagrammu elementi Canal I Canal I

  18. Unificēti dokumenti • Diagrammas • Dati • Paskaidrojumi

  19. Diagramma

  20. Dati

  21. Paskaidrojumi

  22. Operators Link 1. 1-2 Link 1. 2-1 Informācijas Apstrādes Sistēma Link 1. 2-3 Skaitītāji • Paskaidrojumi

  23. Teksta bloki TB Interfeisa formas IF Komunikāciju diagrammas CD Interfeisa tabulas IT • CD – līmenis

  24. Teksta bloki TB Datu diagramma DD Makro Process līmeņa diagramma MPLD Datu tabulas DT Specifikācijas diagrammas • MPLD – līmenis

  25. Teksta bloki TB Datu diagrammas DD Process diagrammas PD Datu tabulas DT Specifikācijas diagramma SD • PD – līmenis

  26. Datu struktūras modelēšana • ER – objektu saišu modelis (chen P.) • ER diagrammas apzīmējumi:

  27. Studiju darba saturs • Titullapa • Anotācija (divas valodas) • Satura radītājs • Uzdevuma nostādne • 1. daļa. Biznesa procesu analīze un modelēšana • PJ īss apraksts • ORG diagramma

  28. Studiju darba saturs • Vides identifikācija • Biznesa tabulas (BT-1, BT-2) • Komunikāciju diagrammas un interfeisa tabulas • DB E-R modelis

  29. Studiju darba saturs • 2. daļa. Instrumentālo līdzekļu analīze un izvēle • 3. daļa. DAS adaptīva interfeisa organizācija • Lietotāju modeļa izstrāde • Lietotāju modeļu klasifikācijas algoritms • Apmācības tabulas veidošana • Lietotāju klasifikācijas un dialoga scenārija izvēle

  30. Studiju darba saturs • 4. daļa. DAS adaptīva interfeisa organizācija • Secinājumi • Pielikumi

  31. ADAS Lietotāja modelis • Ml = {m1,m2,...,mN} • {1,0} – pazīme ir vai nav svarīga dotajam lietotājam • {0,1,...,d} – pazīmei ir vairākas gradācijas • {a,b} – skaitļu intervāls

  32. Klasifikācijas algoritms • Sākotnēja informācija jo, kas ir savākta ekspertu ceļa, tiek attēlota apmācības tabulas Tnm veidā. Tabulas Tnm rinda ir objekta apraksts (lietotāju modelis). • Speciālā veidā tiek izskaitļotas vērtības katrai Tnm rindai. • Katram objektam iegūtas vērtības tiek izmantotas integrālo vērtību iegūšanai katrai no klasēm Ki. • Tiek izdarīts secinājums par objekta (lietotāja modeļa) piederību vienai no klasēm Ki.

  33. Klasifikācijas algoritma shēma • Apmācošās tabulas Tnm formēšana • Vērtības Gp uzdošana • Algoritma balstu kopa {Oi} sistēmas uzdošana

  34. Klasifikācijas algoritma shēma • Izšķirošā noteikuma parametru vērtību uzdošana • No=0; Np=0 • Modeļa izvēle no Tnm • Vērtību G(C,Kj) izskaitļošana • Objekts pareizi klasificēts? • IF JA THEN GOTO p.9 • ELSE GOTO p.10

  35. Klasifikācijas algoritma shēma • Np = Np+1 • No = No+1 • Visi objekti no Tnm tabulas? • IF JA THEN GOTO 12 • ELSE GOTO 6

  36. Klasifikācijas algoritma shēma • Vērtības R = Np/No izskaitļošana • IF R ≥ Gp THEN GOTO 16 • Algoritma parametru korektēšana: LABEL = i • GOTO i (i = 2,3,4) • END

  37. Lietotāja modeļa piemērs • Ml = {m1,m2,...,m8}, • m1 – iegūto ballu attiecīgais skaits par uzdevuma risināšanu; • m2 – darba seansu skaits IS • m3 – cik reizes lietotājs izmantoja palīdzību (HELP); • m4 – līdz galam izpildīto uzdevumu attiecīgais skaits;

  38. Piemēra turpinājums • m5 – cik reizes lietotājs mēģināja izpildot uzdevumu; • m6 – vidējais laiks (minūtes); • m7 – kļūdu skaits; • m8 – nemierīguma – satraukuma līmenis.

  39. Objekta lietotāja modeļa novērtējums

  40. Balsta kopu sistēma • 01 = <m1, m2> • 02 = <m3, m4> • 03 = <m5, m6> • 04 = <m7, m8>

  41. Dialoga optimālās struktūras formēšana • Matrica D – satur īsāko ceļu garumus, • Matrica Q – informāciju, kura tiek izmanto, lai noteiktu virsotnes, kuras ietilpst īsākajos ceļos grafa modelē.

  42. Z – bezgalība.

  43. Optimālais ceļš dialoga grafa modelī • D = {dij} • Q = {qik}, qik = k • j = 1 • i = 1 • k = 1 • JA i=k v k=j v i=j TAD GOTO 9.

  44. Optimālais ceļš dialoga grafa modelī • Dik = min {dik,dij} • JA dij+djk<dik TAD qik=qij • ,ELSE qik=qik • k=k+1 • JA K<=m TAD GOTO 6

  45. Optimālais ceļš dialoga grafa modelī • i= i+1 • JA i<=m TAD GOTO 5 • j = j+1 • JA j <= m TAD GOTO 4.

  46. Papildus soļi • K = q – rg • JA k=g TAD GOTO 20 • Iegaumēt “k” numuru • R = K • GOTO 15 • END

  47. Dialoga modelis • s1 - alternatīvu izvēle • s2 - apmācību procedūru izmantošana • s3 – paskaidrojošas informācijas izmantošana (par IS funkcijām) • s4 – uzdevuma risināšanas sakums

  48. Dialoga modelis (turpinājums) • s5 – izziņas režīma izmantošana • s6 – risināšanas rezultātu analīze • s7 – galīgais paziņojums • Ceļš no s1 uz s7: • Īsākais ceļš = 31 • Ceļš s1,s4,s7

  49. 1 S1 S2 1 40 1 40 5 S4 S3 20 S5 30 30 25 S6 S7 20 • Flow programming: • dik = min (dik,dij+djk) • (i≠j≠k) • Dialoga grafa modelis

More Related