1. Panimula
Araw-araw ang ating mundo ay sinalakay ng isang walang katapusang dami ng impormasyon na lumabas sa mga bagong teknolohiya at pananaliksik, dahil hindi maiiwasan na sa pamamagitan ng isang pagsusuri o paggamot ng impormasyon ng mga bagong impormasyon ay nabuo.
Ngunit sa lahat ng impormasyon na iyon, mayroong isang malaking porsyento nito na hindi masusukat dahil kulang ito katumpakan o katumpakan; dahil ito ay nailalarawan sa pamamagitan ng pagiging hindi maliwanag.
Samakatuwid, normal para sa isang samahan na magkaroon ng hindi tumpak na impormasyon o mas kilala bilang malabo na impormasyon sa mga database nito; yamang ang tao ay sanay na kasama ang kanyang mga term sa wika o adjectives na hindi masusukat; ngunit gayon pa man ay malaking tulong sa mga tao sa panahon ng pagpapasya.
Ngunit sa ganoong mabilis na mundo, imposibleng pag-aralan ng tao ang lahat ng impormasyon ng kanyang samahan upang makagawa ng sapat na pagpapasya sa isang maikling panahon; samakatuwid ang proseso ng pagtatasa na ito ay napalitan at maaari na ngayong magawa ng mga computer o software.
Ngunit para maipalabas ang prosesong ito, kailangan mong ipatupad ang malabo logic o fuzzy set theory. Ang sumusunod na artikulo ay magpapaliwanag kung ano ang malabo na lohika ?.
2. balangkas ng konsepto
2.1 Impormasyon
Ang impormasyon ay isang hanay ng data tungkol sa ilang kaganapan, katotohanan o kababalaghan, na naayos sa isang naibigay na konteksto ay may kanilang kahulugan, na ang layunin ay maaaring bawasan ang kawalang-katiyakan o dagdagan ang kaalaman tungkol sa isang bagay (Thompson, 2008).
2.2 Malabo
Ito ay isang pang-uri na tumutukoy sa katotohanan na ito ay hindi maliwanag, nakalilito, hindi tumpak, at hindi konkreto, dahil kulang ito ng isang mahusay na kahulugan o katiyakan.
2.3 Malabo na lohika
Ang malabo na lohika ay gumaganap ng isang malaking papel sa pag-unlad at pagpapakahulugan ng malabo na impormasyon, kaya kinakailangan na malaman kung ano ang malabo na lohika? at saan ito bumangon?
Ang malabo na lohika o mas mahusay na kilala bilang malabo na lohika, na sa Espanyol ay tumutukoy sa malabo na lohika o heuristic na lohika, ay tumutukoy sa kaalaman o impormasyon na walang kawastuhan, ngunit hindi ito nangangahulugang dahil kulang ito ng katumpakan, dapat na itapon ang impormasyon.
Kung gayon, papasok tayo sa isang mahusay na kontrobersya, dahil ang dami ng nagkakalat na impormasyon na hawakan at pinag-aralan ng mga tao upang gumawa ng mga pagpapasya sa kanilang pang-araw-araw na buhay ay nakakagulat na labis.
Ang malabo na lohika ay isang computational intelligence technique na sumusubok na maunawaan o pag-aralan ang impormasyon na may isang mataas na antas ng hindi pagkakamali.
Sa pamamagitan ng hindi wastong impormasyon, ang ibig kong sabihin ay ang impormasyon na binubuo ng mga expression na tulad ng "ito ay sobrang init," ngunit hindi ito talaga pinahihintulutan na malaman natin kung gaano kalaki ang naranasan ng init.
Ang susi sa pag-unawa sa ganitong uri ng mga expression ng pang-araw-araw na paggamit ng tao ay namamalagi sa pag-unawa sa mga dami ng ating wika, tulad ng: "marami", "napaka", "mahirap", "kakaunti", bukod sa iba pa.
Ang malabo na lohika ay naiiba sa maginoo na lohika na ang dating proseso ay hindi wastong impormasyon at ang mga huling proseso ay mahusay na tinukoy at tumpak na impormasyon.
Ang pinaka nakakagulat na bagay ay ang tao ay naiintindihan ang mga expression na gumawa ng impormasyon na hindi wasto at, batay sa mga ito, ay gumagawa ng mahahalagang desisyon.
Gayunpaman, ang pagsusuri ng mga dami ay isinasagawa ng mga tao, bagaman ang nauna ay hindi maaaring isagawa ng mga computer.
Natapos ito nang ang mananaliksik na si Lofti A. Zadeh, na hindi nasiyahan sa mga pagpipilian ng mga klasikong hanay (malulutong na hanay) na may dalawang pagpipilian lamang: pag-aari (1) o hindi kabilang sa isang set (0).
Una niyang inilarawan noong 1965 ang "malabo set" o "malabo set"; kung saan itinatakda na ang mga hanay ay maaaring bahagyang nabibilang sa ilang mga hanay, na iniiwan ang tradisyonal o maginoo na lohika. Ang konsepto na ito ay nai-publish sa artikulo na malabo set.
Itinatag ni Sadeh ang konsepto ng malabo na lohika, kapag sinusuri niya ang teorya ng malabo set. Pagkalipas ng anim na taon, naglathala si Sadeh sa artikulong "Dami ng Malabo na Semantika", kung saan tinukoy niya ang mga elemento na bumubuo ng malabo na lohika at ang kasalukuyang mga aplikasyon.
Dapat itong nabanggit na ang malabo na teorya na itinakda at ang konsepto ng malabo na lohika sa simula ay may malaking pagtanggap sa Europa, habang sa Estados Unidos (na siyang duyan) ay tumanggi silang tanggapin ang bagong pagtuklas na ito; yamang ang mga siyentipiko ay nag-aalinlangan sa anumang bagay maliban sa mga teorya ng binary.
Ngunit hindi ito hanggang 1974, nang mag-apply si Ebrahim Mandani sa unang pagkakataon ang konsepto ng malabo na lohika sa larangan ng kontrol sa industriya.
Siya ang tagalikha ng malabo control o malabo control system; dalhin ito sa paglalapat nito upang ayusin ang engine ng singaw.
Maaari mong isipin na ang tagumpay ni Mandani sa pag-aaplay ng malabo logic at malabo set ay isang bunga ng pagsulong ng teknolohikal sa mga computer (na hindi maayos na binuo bago).
3. Malabo impormasyon
Inisip ng inhinyero na si Sadeh na ang mga tao ay hindi nangangailangan ng lohikal o numero na impormasyon upang maisagawa ang mga gawain sa kontrol; Minsan mas praktikal para sa mga tao na magsagawa ng mga aktibidad o gawain na may hindi tamang data.
Pagkatapos lamang ay ang malabo impormasyon na ang impormasyon na binubuo ng isang set ng malabo data o malabo o hindi maliwanag na data, na hindi eksaktong at hindi nai-quantifiable, subalit ang nasabing data ay husay at maaaring masusukat.
Napakahalaga na banggitin na ang nagkakalat na impormasyon ay napakahalaga para sa pagpapaunlad ng mga samahan, yamang maaari itong kumatawan sa isang limitasyon sa pamamagitan ng pagharang sa samahan mula sa pagkuha ng tunay na kaalaman kapag ibinabahagi o ipinaalam ito.
Ang isang halimbawa ng malabo o hindi maliwanag na impormasyon ay kapag ang magkakaugnay na data ay hindi matukoy, isang halimbawa ay ang mga sumusunod:
Sa panahon ng isang katanungan sa pag-aaral sa merkado ay dapat na tanungin upang malaman ang antas ng pagtanggap na magkaroon ng isang produkto sa mga mamimili.
Sa pamamagitan ng mga tanong sinubukan na malaman ang mga emosyon na nakikita ng consumer tungkol sa produkto, ang mga tanong na ito ay malapit na nauugnay sa isang serye ng mga pagsusuri sa organoleptic; na magreresulta sa isang hanay ng data na hindi masusukat sa ibang salita ay "malabo impormasyon" na hindi malinaw na maunawaan.
Dapat itong banggitin na ang nagkakalat na impormasyon ay hindi lamang kung alin ang hindi mabibilang, ngunit maaari ding maging lahat na lohikal na impormasyon na nawawala ang tunay na kahulugan sa panahon ng pagproseso o pagsusuri nito.
Ang katotohanang mayroon kaming nagkakalat na impormasyon ay hindi nangangahulugang hindi ito maaaring magamit o na wala itong halaga para sa samahan; sa kabilang banda, nangangahulugan ito na kailangan nating paksa na sabihin ang data sa isa pang proseso upang pag-aralan ito at ibahin ang anyo sa lohikal, maginoo o tradisyonal na impormasyon.
Kapag ang impormasyon ay nai-transform sa dami ng impormasyon, magbibigay ito ng mga kinakailangang kasangkapan para sa samahan o mga indibidwal na gumawa ng magagandang desisyon.
3.1 Malabo na hanay
Ang ama ng malabo na lohika na Zeda, tinukoy ang malabo set bilang mga item na ang antas ng pagmamay-ari ng isang item sa isang set ay hindi kilala para sa tiyak, ngunit kung saan ay nauugnay sa ilang paraan.
Ang isang halimbawa ay ang hanay ng mga matataas na tao, ito ay isang malabo item; Sapagkat walang mga nasusukat na mga parameter na nagpapahintulot sa amin na makilala o malaman mula sa kung gaano kalaki ang maituturing na matangkad ng mga tao na kabilang sila sa pangkat ng mga matataas na tao.
Kaya masasabi na ang limitasyon ng taas ay nagkakalat at dahil walang mga pagtutukoy o katangian, maaaring may pumasok sa set na iyon.
Ang isang malabo set ay tinukoy tulad ng sumusunod: Isang malabo set A sa isang uniberso ng diskurso U (iniutos) ay isang hanay ng mga pares na kinakatawan ng isang matematika na equation:
A = {µλ (u) / u: u ε U, µλ (u) ε}, Kung saan:
µ = pagpapaandar ng pagiging kasapi
degree = degree ng pagiging kasapi ng element u sa malabo set A.
(mula 0-1)
µλ (u) = 0 ay nagpapahiwatig na ang u ay hindi kabilang sa malabo set A.
µλ (u) = 1 ay nagpapahiwatig na ang pag-aari mong buo sa malabo set A
3.2 Mga Elemento ng malabo set
Kapag ipinaliliwanag natin kung ano ang at ang kahalagahan ng nagkakalat na impormasyon sa samahan, kinakailangan na malaman natin ang mga elemento na nagkakalat ng impormasyon.
Kaya ang isang item na impormasyon ay binubuo ng (Urrutia & Varas, 2013):
Á Mga Katangian: ay isang pagpapaandar na tumutukoy sa halaga ng isang bagay.
Ang mga katangian ay inuri sa tatlong uri:
Pag-uuri ng katangian
Uri ng I: Tumutukoy sa tumpak o mas kilalang data ng klasikal, na maaaring tinukoy ng mga label ng linggwistiko. Halimbawa ng isang matataas na tao.
Uri ng II: mga katangian na nag-iimbak ng mga klasikong at malabo data, pagiging isang hindi wastong set ng data na may kaugnayan sa isang iniutos na referral.
Halimbawa ang mga label ay maaaring: bata, kabataan, may sapat na gulang na may sanggunian sa isang hanay ng 0 hanggang 100.
Uri ng III: ang mga ito ay mga katangian sa hindi tamang data na may kaugnayan sa isang hindi nakakaugnay na normal na referral.
Halimbawa: ang katangian ay magiging kulay ng buhok at ang reperensya na hindi iniutos o ang mga tatak ay magiging; blond, redhead at brown.
Ang nabanggit na mga katangian ay ginagamit upang makagawa ng isang modelo upang makitungo sa malabo set.
- Object: maaaring maging anumang bagay o item.Value: ito ay isang subset ng sangguniang domain na nauugnay sa katangian (Garrido & Cadenas, 2013).Tiwala: ito ay isang tagapagpahiwatig ng antas ng kawastuhan ng item.
3.3 Mga katangian ng malabo impormasyon
Ang malabo na impormasyon ay nailalarawan sa pamamagitan ng pagiging hindi wasto at pagkakaroon ng isang mataas na antas ng kawalan ng katiyakan, ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang katangiang ito ay ang imposisyon ay nauugnay sa halaga ng item at ang kawalan ng katiyakan ay isang tagapagpahiwatig ng kumpiyansa ng item.
3.4 Paano makilala ang nagkakalat na impormasyon ng maginoo?
Ito ay normal na sa yugto ng koleksyon ng impormasyon ang lahat ng mga uri ng impormasyon ay nakuha, parehong lohikal at nagkakalat, dahil ang isang samahan ay bumubuo ng isang dami ng impormasyon sa iba't ibang mga kagawaran at kapaligiran; panlabas at panloob.
Upang matukoy kung nagkalat ang impormasyon na nakuha sa proseso ng pagkolekta, kinakailangang isaalang-alang ang isang serye ng mga katanungan na isinasaalang-alang ni Rosas Sánchez (2012):
- Natutukoy ba ang impormasyong nakuha na nagbibigay ng kasiyahan sa mga pangangailangan ng samahan? Maipapayo ba ang impormasyong konsultahin sa isang mabisang paraan ng mga nagtutulungan na nangangailangan nito? Ang kongkreto ba ang impormasyon, maaasahan at ganap na isinama? Nagpapakita ba ito ng anumang pagkopya?
3.5 Mga tool para sa pagkilala at pagkuha ng malabo na impormasyon
Ang pagkakasunud-sunod ng mga hakbang na ilalarawan sa ibaba ay inilalapat para sa pagkilala at pagkuha ng malabo na impormasyon mula sa maginoo, upang makuha lamang ang malabo na impormasyon at pagkatapos ang malabo na impormasyon ay maaaring maiproseso at magtrabaho upang ibahin ang anyo sa lohikal na impormasyon..
- Magtalaga ng mga tauhan upang pag-aralan ang may-katuturang impormasyon ng bawat aktibidad. Kumunsulta sa mga tauhan ng dalubhasa sa pagbuo ng isang pamamaraan para sa pamamahala ng impormasyon sa samahan.Magpatupad ng isang pamamaraan upang mangolekta, mangolekta ng lahat ng impormasyon at istraktura at mag-order nito. Hierarchically.Tukuyin ang mga mapagkukunan ng impormasyon na isinasagawa.Sukatin ang pagiging maaasahan ng mga mapagkukunan ng impormasyon.Magpatupad ng mabilis na pamamaraan sa pagbasa at pagpili upang salungguhitan ang mga pangunahing ideya, kung saan dapat kilalanin ang mga "pangunahing salita". nilalaman.Ginagamit ang mga temang pampakay at mga search engine.
3.6 Mga tool upang pag-aralan ang malabo impormasyon
Sa sandaling nakilala at nahango ang impormasyong malabo, kinakailangan upang maipatupad ang iba pang mga uri ng mga tool upang maisagawa ang pagsusuri o ang pag-convert ng malabo na impormasyon sa maginoo na impormasyon; ito naman ay nagiging kaalaman para sa samahan.
3.6.1 Pagsusuri ng data ng dami
Ang dami ng impormasyon sa pangkalahatan ay hindi nagkakalat, dahil sa antas ng katumpakan at pagiging maaasahan na mayroon ito at nasusukat sila; Ano ang dapat gawin upang maiwasan ang dami ng impormasyon mula sa pagiging magkakalat ay ang pagpapatupad ng software na nagpapadali sa pagmamanipula ng mga numero ng data, upang mapanatili ang kanilang pagiging maaasahan at katiyakan para sa paggawa ng desisyon.
3.6.2 Pagsusuri ng data ng husay
Ang pagsusuri ng mga datos na ito ay mas kumplikado, dahil sa kakulangan ng katiyakan, pagiging maaasahan at dahil ang data ng malabo set ay walang isang limitadong istraktura o pag-aari.
Sa madaling salita, ang data ng husay ay hindi masusukat, kaya kumplikado nila ang kanilang pagsusuri para sa pag-aaral, pagiging mga subjective na konsepto lamang, ang kanilang kaalaman ay nagiging nagkakalat.
3.6.3 Mga pamamaraan ng Heuristic
Ang mga pamamaraan ng Heuristic ay ginagamit upang maipatupad ang isang malikhaing pamamaraan para sa paglutas ng malabo mga problema, bukod sa kung saan ay ang paraan ng pagkain ng Silver, ang heuristik ay nagbibigay ng mas mahusay na mga solusyon kapag pinaandar ng software, nakakakuha ng perpektong solusyon.
3.6.4 Malabo na lohika
Ito ay isa sa mga pinakabagong pamamaraan upang pag-aralan ang husay o hindi tamang impormasyon. Ang pamamaraang ito ay malawakang ginagamit kapag ang isang konsepto ay may iba't ibang kahulugan depende sa oras at konteksto. Ang batayan ng malabo na lohika ay ang malabo set ng Zadeh na nabanggit sa itaas.
3.7 Model ng isang sistema batay sa malabo na mga diskarte sa logic
Ang modelo ng system batay sa malabo na mga diskarte sa lohika ay binubuo ng tatlong mga bloke (tingnan ang figure 2):
Pagkakalat
Kawalang-kilos
Broadcast
Fuzzy logic system
Ipinapakita ng Figure 2 ang isang system na nagsisimula sa pagpasok ng data na binubuo ng hanay ng mga variable, na napili dati alinsunod sa mga pagtutukoy ng problema na malulutas. Ang isang halimbawa ay ang mga kadahilanan na may kaugnayan sa transportasyon sa isang lunsod o bayan: populasyon, bilang ng mga sasakyan, tahanan, trabaho.
3.7.1 Bloke ng diffuser
Ito ay may function ng pagbuo ng malabo set, ayon sa antas ng pag-aari na ang bawat variable variable ay (indibidwal na ipinasok) ito ay magpapasya kung saan malabo set ang ilalagay.
3.7.2 Pag-block ng pagkilala
Ito ay may function ng pag-uugnay o nagpapahiwatig ng katuparan ng isang panukala sa isa pa, na kinakatawan ng pq, sa paraang ito ay maipahayag kung… kung gayon.
Samakatuwid ang paghihiwalay ng bloke ay nagpapahiwatig ng malabo mga panuntunan tulad ng Kung u ay A pagkatapos v ay B, kung saan ang A at B ay malabo set; kung saan u ε U at v ε V
Ang pangwakas na layunin ay upang baguhin ang malabo set na nabuo ng nakaraang bloke alinsunod sa antas ng pagiging kasapi sa malabo set na nauugnay sa isang variable variable.
3.7.3 Broadcast Block
Kapag ang mga malabo set ay nauugnay sa isang variable variable, kinakailangan upang partikular na ipahayag ang mga resulta na nakuha.
Mahalagang banggitin na ang yugtong ito ay maaaring isagawa gamit ang tatlong pamamaraan:
Gupitin sa: binubuo ng isang pagbawas ng kabuuang halaga sa isang solong hanay.
Pinakamataas na halaga: ang hanay ay may pinakamataas na halaga, kung sakaling may iba't ibang maximum na halaga, kinakailangan na kunin ang mga halaga mula sa mga average.
Centroid: sentro ng grabidad, kinakalkula na may mga pag-apil.
Mga output: ito ang mga kongkretong resulta, na sa halimbawa ay ang pag-alam o pagkilala sa trapiko ng sasakyan tungkol sa bilang ng mga paglalakbay sa lunsod.
3.8 Komunikasyon ng malabo impormasyon
Mahalaga ang komunikasyon sa anumang proseso sa loob ng samahan at ang komunikasyon ng malabo na impormasyon ay hindi ang pagbubukod, dahil kinakailangan upang makahanap ng isang paraan upang maiwasan na ang samahan ay may mas maraming malabo na impormasyon kaysa sa lohika.
Para sa kadahilanang ito, inirerekomenda na sa sandaling pag-aralan at kinakalkula ng samahan ang nagkakalat na impormasyon, ang mga nakikipagtulungan na positibo o negatibong apektado ay alam ng mga tiyak na resulta na nakuha sa pagtatapos.
3.9 Halimbawa ng malabo na teoryang set
Ang isang coach ng basketball ay dapat pumili ng mga kandidato para sa kanyang koponan, ang mga pagtutukoy o mga parameter na dapat matugunan ng mga manlalaro na mapabilang sa pagpili ay: taas ≥1.85 m at puntos ng ≥13 na mga basket mula sa 16 (tingnan ang Talahanayan 1).
Talahanayan 1. Mga resulta na nakuha mula sa pagsubok (D'Negri & de Vito, 2006).
Ang mga resulta na nakuha mula sa pagsubok
Ang klasikong solusyon ay kukuha lamang ng mga kandidato I at F; Gayunpaman, ang marka ng kandidato E ay 16 ng 16, ngunit ang pagkakaroon ng limitasyon ng tangkad ay wala sa solusyon.
Ang nagresultang solusyon para sa pag-apply ng malabo set ay magkakaiba, dapat mo munang tukuyin ang malabo na mga numero para sa bawat variable na sumasaklaw mula 0 hanggang 1 ayon sa antas ng pag-aari sa hanay ng taas na ≥1.85 m at puntos ng ≥13 na mga basket ng 16, pagkuha sa dulo ng isang kumbinasyon ng nagkakalat ng lohika.
Kaya ang paglalapat ng set na teorya ay mapagtanto natin na nakakakuha tayo ng isa pang solusyon; kung saan ang player E ay bahagi ng pangwakas na solusyon, habang ang iba pang mga klasikong solusyon ay magiging isang mahusay na elemento para sa 2 cm.
Talahanayan 2. Solusyon sa pamamagitan ng malabo lohika (D'Negri & de Vito, 2006)
Malabo na lohika na solusyon
Ang pagkakaiba sa pagitan ng parehong mga pamamaraan ay binubuo ng pagtatapos, habang sa klasikal na solusyon ang mga pagtatapos ay 0 o 1 (nabibilang o hindi nabibilang), ang solusyon para sa malabo na set theory na ang graduation ay intermediate sa pagitan ng 0 hanggang 1; pagpapalawak ng antas ng pagiging kasapi sa malabo set (tingnan ang talahanayan 3).
Talahanayan 3. Paghahambing ng antas ng pagtatapos na nakuha sa pamamagitan ng klasikal na lohika at malabo na lohika (D'Negri & de Vito, 2006).
Paghahambing ng antas ng pagtatapos na nakuha sa pamamagitan ng klasikal na lohika at malabo na lohika
3.9.1 Mga halimbawa ng application ng malabo impormasyon sa industriya na nag-aaplay ng malabo logic.
Ang Japan ay ang bansa na nagpatupad ng malabo na lohika para sa paglutas ng mga problema sa malabo na impormasyon, na nakalista sa ibaba.
- Mga sistema ng kontrol sa air conditioning.Ang autofocus system sa mga camera. Pag-optimize ng mga sistemang pang-industriya na kontrol. Sistema ng pagkilala sa sulat-kamay. Mahusay na pagpapabuti sa paggamit ng gasolina. Malabo na lohika sa pamamagitan ng NASA upang magsagawa ng mga kumplikadong mga sistema ng pagpapanatili ng Maintenance: Para sa mga imprastraktura na nauugnay sa kabiguan o pagpapanatili; Tawagan silang mga tulay, istruktura ng metal, kalsada, mga sistema ng kontrol.
Mga sistema ng kontrol (mga desisyon para sa regulasyon, halimbawa sa trapiko, mga tangke ng tubig, mga baha).
Malabo ang mga kalkulasyon sa pag-input (nag-load sa mga track at tulay, mga seismic na stress, katatagan ng slope).
Sa gamot
- Ang pagsusuri ng arterial aging sa pamamagitan ng mga signal ng arterya, paggamit ng mga walang registrasyong walang dugo.Uri ng pag-uuri upang suriin ang mga institusyonal na gastos ng mga interned na diyabetis.
4. Konklusyon
Tulad ng sa iba pang mga okasyon na nabanggit ko na ang impormasyon ay ang pinakamahalagang pag-aari sa loob ng mga samahan at ito ang pag-aari na tumutukoy sa antas ng kalamangan na kinukuha ng bawat samahan.
Ngunit hindi ito nangangahulugan na ang samahan sa pamamagitan ng simpleng katotohanan na nagtataglay ito ng isang malaking halaga ng impormasyon ay magkakaroon ng isang mapagkumpitensya na kalamangan sa iba pang mga kakumpitensya.
Kaya, walang silbi na magkaroon ng impormasyon na hindi masusukat ang epekto na maaaring sanhi ng isang tiyak na variable o sa parehong paraan walang silbi na magkaroon ng isang malaking halaga ng maginoo na impormasyon kung hindi mo naisagawa ang tamang proseso at samakatuwid wala kang tamang isang mataas na antas ng kumpiyansa o sa impormasyon na dapat na maging isang daang porsyento na maaasahan, dahil ito ay nagiging sanhi ng mga pakikipagtulungan ng samahan na nawala sa mga dagat ng impormasyon na mayroon ito.
Pagkatapos ang samahan ay maaaring magkaroon ng dalawang uri ng impormasyon; lohikal o maginoo na impormasyon (na kung saan ay maikakaila) at malabo impormasyon na nailalarawan sa pamamagitan ng hindi pagiging quantifiable at sa pamamagitan ng pagiging impormasyon na kulang sa katumpakan.
Gayunpaman, ang nagkakalat na impormasyon ay may kahalagahan para sa samahan, kaya kinakailangan na ang nasabing impormasyon ay sumasailalim sa isang proseso ng pagbabago ng nagkakalat na impormasyon sa kongkretong impormasyon na nagsisilbing kaalaman sa samahan at sa gayon ay pinapayagan itong gumawa ng tamang desisyon.
Ang pagsusuri ng malabo na impormasyon ay batay sa malabo na lohika.
5. Panukala ng tesis:
Ipatupad ang malabo na lohika upang matukoy ang mga sanhi na sanhi ng mga pinaka-kasabay na pagkabigo ng pipeline sa PEMEX, Cd. Mendoza.
5.1 Layunin:
Ibahin ang anyo ang nagkakalat na impormasyon sa maginoo na impormasyon na nagsisilbing kaalaman para sa mga tauhang pang-emergency, upang mas mahusay ang mga proseso ng paggawa.
6. Mga sanggunian sa Bibliograpiya
- Arriola Carrera, GA (2013). Nakuha mula sa http://es.scribd.com/doc/57256980/INFORMACION-DIFUSACancino Velásquez, JA (Mayo 5, 2012). Komunikasyon at paghawak ng nagkakalat na impormasyon. Nakuha mula sa Gestiopolis: http://www.gestiopolis.com/administracion-estrategia-2/comunicacion-manejo-de-informacion-difusa.htmCivil, I. (Abril 28, 2013). Mga elemento sa malabo set at malabo lohika. D'Negri, CE, & de Vito, EL (2006). Panimula sa tinatayang pangangatwiran: malabo na lohika. Nakuha mula sa Argentine Journal ng Respiratory Medicine: Garrido, & Cadenas, JM (Abril 28, 2013). Paggamot ng malabo impormasyon sa isang modelo ng sangkap ng pinaghalong Gaussian, Rosas Sánchez, L. (Marso 14, 2012). Ang paghawak ng nagkakalat na impormasyon. Katangian na tool para sa paggawa ng desisyon. Nakuha mula sa Gestiopolis: http: // www.gestiopolis.com/administracion-estrategia-2/manejo-informacion-difusa-heráculo-indispensable-toma-decisiones.htmThompson, I. (2008). Mga Promonegocios. Nakuha mula sa http://www.promonegocios.net/mercadotecnia/definicion-informacion.htmlUDLAP. (Abril 29, 2013). Magkakalat ng lohika. Nakuha mula sa Kabanata 3: http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lmt/ramirez_r_o/capitulo3.pdfUrrutia, A., & Varas, M. (Abril 28, 2013). Magkalat ng Data Model sa UML: Isang Kaso ng Payo para sa Pagsingit ng Advertising. Nakuha mula samx / u_dl_a / tales / dokumento / lmt / ramirez_r_o / capitulo3.pdfUrrutia, A., & Varas, M. (Abril 28, 2013). Magkakalat ng Modelo ng Data sa UML: Isang Kaso para sa Payo sa Pagsingit ng Advertising. Nakuha mula samx / u_dl_a / tales / dokumento / lmt / ramirez_r_o / capitulo3.pdfUrrutia, A., & Varas, M. (Abril 28, 2013). Magkalat ng Data Model sa UML: Isang Kaso ng Payo para sa Pagsingit ng Advertising. Nakuha mula sa
