Отмечается, что информационные организационные системы, успешно используемые в различных областях больше двадцати лет, делятся на две основные группы: интегрированные и узкоспециализированные системы. К классу узкоспециализированных систем можно отнести информационные системы для автоматизации банковской деятельности, в статистике, для финансового и бухгалтерского учета (например, ІС, FinExpert, SoNet), в маркетинге, в инвестиционном менеджменте (например, Project Expert). К интегрированным организационным системам относятся корпоративные информационные системы, которые сегодня успешно вытесняют в сфере производства традиционные автоматизированные системы управления предприятием. Целью исследований является повышение эффективности и качества интеллектуальной обработки слабо формализованной информации в организационных информационных системах на основе реализации информационно-логических моделей и методов морских объектов. Объектом исследования являются процессы обработки информации в организационных информационных системах. Предметом исследования являются информационные технологии интеллектуальной обработки слабо формализованной информации, применяемые в организационных системах, основанные на алгебро-логических моделях. Рассматриваемые в работе методы исследования базируются на комплексном использовании теории интеллекта, теории категорий, алгебры конечных предикатов и метода компараторной идентификации для разработки информационно-логических моделей и методов идентификации знаний. Алгебра предикатов и теория категорий используется для формализации знаний, описания естественно-языковых отношений и моделирования интеллектуальной деятельности менеджера применительно к задачам обработки документов. Рассмотрен метод компараторной идентификации, используемый для описания интеллектуальных функций пользователя корпоративной информационной системы. Таким образом, метод компараторной идентификации позволяет автоматически разделять тексты документов полнотекстовых баз данных на тождественные (по отношению к областям знаний менеджера морского объекта) и разбивать информационные смысловые единицы, выражаемые компараторной сетью, рубриками и классами УДК, на классы эквивалентностей, определяющие таксоны верхнего ранга, позволяющие автоматизировать процесс разработки корпоративной таксономии.
Information organizational systems that have been successfully used in the various areas of economy for more than twenty years are now divided into two main groups: integrated and highly specialized systems. The class of highly specialized systems includes information systems for banking automation, statistics, financial and accounting (for example, IC, FinExpert, SoNet), marketing, and investment management (for example, Project Expert). Integrated organizational systems include corporate information systems, which today successfully displace traditional automated enterprise management systems in the field of production. The purpose of the research is to improve the efficiency and quality of intellectual processing of poorly formalized information in the organizational information systems based on the implementation of information and logical models and methods of marine objects; the object of research is information processing processes in the organizational information systems. The subject of the research is information technologies for intellectual processing of poorly formalized information used in the organizational systems based on the algebraic-logical models. Research methods are based on the complex use of the theory of intelligence, category theory, algebra of finite predicates and the method of comparative identification for the development of information and logical models and methods of knowledge identification. Predicate algebra and category theory are used to formalize knowledge, describe natural language relations, and model the Manager’s intellectual activity in documents processing tasks. The comparator identification method is used to describe the intellectual functions of a corporate information system user. Thus, the method of comparative identification allows you to automatically divide the texts of documents in full-text databases into identical ones (in relation to the areas of knowledge of the Manager of a marine object), and divide information semantic units expressed by CS, rubrics, and UDC classes into equivalence classes that define top-rank taxa, allowing you to automate the process of developing a corporate taxonomy.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.