Analysing Economic Environment with Temporal Intelligent Systems: the R-R-I-M Architecture and the Concept of Quasi-Objects

• Autorzy: Maria Mach

Warianty tytułu

Analiza środowiska ekonomicznego przy pomocy inteligentnych systemów temporalnych - architektura R-R-I-M i koncepcja quasi-obiektów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents a new architecture for building temporal intelligent systems, called R-R-I-M. The architecture is based on the concept of quasi-objects, used in the representation layer. The concept is presented and discussed in detail. Other layers of the system are also discussed. We show the advantages of the new architecture and discuss the possibilities of incorporating the already existing solutions in the architecture. (original abstract)

Artukuł prezentuje nową architekturę do tworzenia inteligentnych systemów temporalnych zwaną RRIM. Architektura ta jest oparta na koncepcji wykorzystania quasi-obiektów, używanych w warstwie reprezentacji. Koncepcja jest przedstawiona i omówiona szczegółowo. Omówione są również inne warstwy systemu. Autor prezentuje zalety nowej architektury i omawia możliwości włączenia do architektury istniejących już rozwiązań. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Economic analysis; System architecture

PL

Analiza ekonomiczna; Architektura systemu

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 232 Knowledge Acquisition and Management
• Strony: 50--60

Twórcy

autor

Maria Mach

• Wrocław University of Economics, Poland

Bibliografia

• Bahrami A. (1999), Object Oriented Systems Development, Irwin/McGraw-Hill, International Edition.
• Barriers to Entry and Exit in UK Competition Policy (1994), A Report by London Economics for the Office of Fair Trading, OFTRP2, March 1994.
• Beynon-Davies P. (2003), Systemy baz danych [Database systems], Wydanie trzecie rozszerzone i zmienione, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• Brusoni V., Console L., Pernici B., Terenziani P. (1994), LaTeR: a general purpose manager of temporal information, [in:] Z.W. Raś., M. Zemankova (eds.), Methodologies for Intelligent Systems, Proceedings of ISMIS-94: 8th International Symposium, Springer-Verlag.
• Chromiec J., Strzemieczna E. (1995), Sztuczna inteligencja. Metody konstrukcji i analizy systemów eksperckich [Artificial intelligence. Methods of constructing and analysing expert systems], Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa.
• Cieślak M. (ed.) (2001), Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowanie [Economic prediction. Methods and applications], Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Coad P., Yourdon E. (1994), Analiza obiektowa [Object oriented analysis], Oficyna Wydawnicza READ ME, Warszawa.
• Dittmann P. (ed.) (1991), Metody prognozowania działalności przedsiębiorstwa [Methods of predicting enterprise activities], Wrocławska Biblioteka Współczesnego Menedżera, Wrocław.
• Elmasri R., Navathe S.B. (2000), Fundamentals of Database Systems, Addison-Wesley.
• Forbus K.D. (1994), Qualitative process theory, Artificial Intelligence, Vol. 24, pp. 85-165.
• Haugh B.A. (1987), Non-standard semantics for the method of temporal arguments, [in:] Proceedings of IJCAI-87: 10th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann Publishers, pp. 449-455.
• Kania K. (2004), Temporalne bazy danych w systemach informatycznych zarządzania [Temporal databases in management information systems], Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Karola Adamieckiego w Katowicach, Wydawnictwo AE, Katowice.
• Kowalski R., Sergot M. (1989), A logic-based calculus of events, [in:] J.W. Schmidt , C. Thanos (eds.), Foundations of Knowledge Base Management: Contributions from Logic, Databases, and Artificial Intelligence, Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 23-55.
• Kotler P. (1994), Marketing. Analiza, planowanie, wdrażanie i kontrola [Marketing. Analysis, planning, implementation and control], Gebethner & Ska, Warszawa.
• Lorentzos N.A., Yialouris C.P., Sideridis A.B. (1999), Time-evolving rule-based knowledge bases, Data & Knowledge Engineering, Vol. 29, No. 3, pp. 313-335.
• Mach M. (2003), Integrating knowledge from heterogeneous sources, Argumenta Oeconomica, No. 1-2 (14), pp. 189-210.
• Mach M. (2005), Analysing economic environment with temporal intelligent systems: the union of economic and technical perspectives, [in:] R. Tadeusiewicz, A. Ligęza, M. Szymkat (eds.), Computer Methods and Systems, Vol. 1, AGH University of Science and Technology, Cracow, pp. 355-366.
• McDermott D. (1982), A temporal logic for reasoning about processes and plans, Cognitive Science, Vol. 6, pp.101-155.
• McCarthy J., Hayes P. (1969), Some philosophical problems from the standpoint of artificial intelligence, Machine Intelligence, Vol. 4, pp. 463-502.
• Nowicki A. (ed.) (1998), Informatyka dla ekonomistów. Studium teoretyczne i praktyczne [Informatics for economists. A theoretical and practical study]. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa-Wrocław.
• Poulin D., Mackaay E., Bratley P., Frémont J. (1989), Time Server - a legal time specialist, [in:] Proceedings of the Third International Conference on Logic, Informatics, Law, Florence, 2-5 November 1989.
• Reiter R. (1995), On specifying database updates, Journal of Logic Programming, Vol. 25, pp. 25-91.
• Reiter R. (2000), Knowledge in Action: Logical Foundations for Describing and Implementing Dynamical Systems, Version of 1 May 2000, http://www.cs.toronto.edu/ cogrobo.
• Roddick J.F., Spiliopoulou M. (1999a), A Bibliography of temporal, spatial and spatio-temporal data mining research, SIGKDD Explorations, Vol. 1, No. 1, pp. 34-38.
• Roddick J.F., Spiliopoulou M. (1999b), Temporal Data Mining: Survey and Issues. Research Report ACRC-99-007, Advanced Computing Research Centre, School of Computer and Information Science, University of South Australia.
• Shanahan M.P. (1990), Representing continuous change in the event calculus, [in:] Proceedings of ECAI-90: 9th European Conference on Artificial Intelligence, pp. 598-603.
• Silberschatz A., Korth H.F., Sudarshan S. (1997), Database Systems Concepts, The McGraw-Hill Companies.
• Sowa J.F. (2000), Knowledge representation, Brooks/Cole, Pacific Grove, CA.
• Tsang E.P.K. (1986), The Interval Structure of Allen's Logic, Technical Report CSCM-24, University of Essex, Great Britain.
• Tsang E.P.K. (1987), Time structures for AI, [in:] Proceedings of IJCAI-87: 10th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Morgan Kaufman Publishers, pp. 456-461.
• Tvede L., Ohnemus P. (2001), Marketing strategies for the new economy, John Wiley & Sons.
• Wiederhold G., Jajodia S., Litwin W. (1991), Dealing with granularity of time in temporal databases, [in:] Proceedings of 3rd International Conference on Advanced Systems Engineering, Trondheim, Norway, 15 May 1991, LNCS Vol. 498, Springer-Verlag, pp. 124-140.
• Zieliński J.S. (ed.) (2000), Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka [Intelligent systems for management. Theory and practice], Wydawnictwo Naukowe PWN Warszawa.