Бюро по недвижимости

Рисунок 3.1 – Оценка эффективности  работы бюро.

Дерево решений для второго  прецедента представлено на рисунке 3.2.

Рисунок 3.2 – Классификация районов.

Дерево решений для третьего прецедента представлено на рисунке 3.3.

Рисунок 3.3 – Шанс продать квартиру.

Дерево решений для четвертого прецедента представлено на рисунке 3.4.

Рисунок 3.4 – Оценка изменения уровня достатка населения.

Дерево решений для пятого прецедента представлено на рисунке 3.5.

Рисунок 3.5 – Классификация квартир  по степени соответствия запросам клиента.

Итак, разработанная система полностью  покрывает запросы к базе знаний.

Оценим эффективность разработанной  экспертной системы по следующим  параметрам:

1. Полнота построения БЗ.

Система имеет все множество  взаимосвязей между понятиями, позволяющих  вывести и выразить большую часть знаний предметной области.

2. Непротиворечивость БЗ.

В системе отсутствуют явно взаимоисключающие  правила, не являющиеся спецификой предметной области.

3. Лаконичность описания.

В системе отсутствует дублирование и выделены наиболее значащие продукции.

4. Целесообразность БЗ.

БЗ решает все поставленные перед  ней задачи, а именно: задача классификации, прогнозирования и принятия решений.

3.2 Разработка онтологии

Для разработки онтологии воспользуемся  системой Protégé. Protégé является платформо-независимой расширяемой средой для создания баз знаний на основе фреймовой модели. Она позволяет быстро и интуитивно создавать свои онтологии.

Создадим классы, необходимые для  решения заданных задач БЗ. Разработанные классы представлены на рисунке 3.1.

Рисунок 3.1 – Основные классы БЗ.

Для каждого разработанного класса создадим свои слоты. Слоты для класса Квартиры->Купленные представлены на рисунке 3.2.

Рисунок 3.2 – Слоты для класса Квартиры->Купленные.

Слоты для класса Квартиры->Проданные представлены на рисунке 3.3.

Рисунок 3.3 – Слоты для класса Квартиры->Проданные.

Слоты для класса Квартиры->Заявки_на_покупку представлены на рисунке 3.4.

Рисунок 3.4 – Слоты для класса Квартиры->Заявки_на_покупку.

Слоты для класса Квартиры->Каталог_на_продажу представлены на рисунке 3.5.

Рисунок 3.5 – Слоты для класса Квартиры->Каталог_на_продажу.

Слоты для класса Заявки представлены на рисунке 3.6.

Рисунок 3.6 – Слоты для класса Заявки.

Перейдем  от онтологии к базе знаний, заполнив классы соответствующими экземплярами. Экземпляры для класса Заявки представлены на рисунке 3.7.

Рисунок 3.7 – Экземпляры класса Заявки.

Экземпляры класса Квартиры->Каталог_на_продажу представлены на рисунке 3.8.

Рисунок 3.8 – Экземпляры класса Квартиры->Каталог_на_продажу.

Экземпляры класса Квартиры->Заявки_на_покупку представлены на рисунке 3.9.

Рисунок 3.9 – Экземпляры класса Квартиры-> Заявки_на_покупку.

Экземпляры класса Квартиры->Купленные представлены на рисунке 3.10.

Рисунок 3.10 – Экземпляры класса Квартиры-> Купленные.

Экземпляры класса Квартиры->Проданные представлены на рисунке 3.11.

Рисунок 3.11 – Экземпляры класса Квартиры-> Проданные.

 

3.3 Проверка базы знаний

Проверим  выполнимость первого прецедента - Оценка эффективности работы бюро.  На рисунке 3.12 представлены результаты запроса, из которых видно, что бюро работает со средней эффективностью.

Рисунок 3.12 –Оценка эффективности  работы бюро.

Проверим  выполнимость второго прецедента - Оценка изменения уровня достатка населения.  На рисунках 3.13 – 3.14 представлены результаты запроса, характеризующего покупку квартир в 2010 и 2011 годах.

Рисунок 3.13 –Квартиры, купленные в 2010 году.

Рисунок 3.14 –Квартиры, купленные в 2011 году.

Проверим  выполнимость третьего прецедента - Помощь клиенту в выборе квартиры для  покупки (классификация по запросам клиента).  На рисунках 3.15 представлены результаты запроса по предпочтениям  клиента.

Рисунок 3.15 –Выбор квартиры клиентом.

Проверим выполнимость четвертого прецедента - Помощь клиенту в продаже  квартиры.  На рисунках 3.16 представлены результаты запроса, который характеризует возможность клиента продать квартиру.

Рисунок 3.16 –Количество заявок на квартиру.

Из результатов запроса видно, что у клиента шанс продать  квартиру невелик.

Проверим выполнимость пятого прецедента - Классификация жилых районов  по популярности и перспективности  продажи квартиры (выбор района для  постройки жилого дома).  На рисунках 3.17 представлены результаты запроса, который характеризует целесообразность постройки дома в районе «Восток».

Рисунок 3.17 – Целесообразность постройки дома в районе «Восток».

Исходя из имеющихся правил можно  сказать, что «Восток» относится к популярным районам для покупки квартир, поэтому постройка жилого жома в этом районе целесообразна.

Итак, исходя из результатов проверки, можно сделать  вывод, что база знаний спроектирована правильно, т.к. она выполняет все  поставленные перед ней задачи.

 

Заключение

В результате выполнения курсового  проекта был изучен объект автоматизации - предприятие по оказанию услуг  с недвижимостью. Была спроектирована база данных для данного предприятия  и приложение для работы с этой базой данных. База данных была реализована  в программе Microsoft SQL Server, а приложения в среде программирования  – C#.

В результате работы выполнены все необходимы проверки структуры и содержимого базы данных, а также проверены все функции, которые должно выполнять приложение.

Также была разработана база знаний, выполняющая задачи классификации  и прогнозирования. База знаний была построена с помощью системы  Protégé. Protégé является платформо-независимой расширяемой средой для создания баз знаний на основе фреймовой модели. Она позволяет быстро и интуитивно создавать свои онтологии.

Исходя из полученных результатов  можно сделать вывод о согласованности данных и знаний в данной предметной области.

Результаты, полученные в ходе выполнения курсового  проекта, можно использовать в дальнейшем для создания полноценного многопользовательского приложения, которое значительно сократит трудозатраты при ведении информации и отчетных документов при решении комплекса задач при выполнении услуг по работе с недвижимостью.

 

Список сокращений

ФЛ – физические лица.

ФИО – фамилия, имя, отчество.

КМ – концептуальная модель.

НФ – нормальная форма.

БД – база данных.

СУБД – система управления базами данных.

БЗ – база знаний.

ПО – программное обеспечение.

 

Список использованных источников

1. "ПБД. Лабораторная работа №1. Проектирование баз данных". БрГТУ, ИИТ, 2011.

2. "ПБЗ. Лабораторная работа №3. Построение онтологии в системе Protégé". БрГТУ, ИИТ, 2011.

3. Д.И. Муромцев. Онтологический  инжиниринг знаний в системе  Protégé. Методическое пособие.  – ИТМО, Санкт-Петербург, 2007.

4. http://www.allbest.ru/

5. http://window.edu.ru/resource/225/65225/files/150.pdf