URSS.ru - Издательская группа URSS. Научная и учебная литература
Об издательстве Интернет-магазин Контакты Оптовикам и библиотекам Вакансии Пишите нам
КНИГИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ


 
Вернуться в: Каталог  
Обложка Емельянов С.В. Искусственный интеллект и принятие решений
Id: 158888
 
399 руб.

Искусственный интеллект и принятие решений. 2011-Вып.4

URSS. 2011. 124 с. Мягкая обложка. ISBN 978-5-9710-0448-6.

 Аннотация

В этом выпуске: Инженерия знаний; Представление знаний; Интеллектуальные системы и технологии.


 Оглавление

ИНЖЕНЕРИЯ ЗНАНИЙ
 М. М. Виньков, И.Б. Фоминых.Рассуждения о знаниях и проблема логического всеведения. Часть I. Модальный подход
 Г. Д. Волкова, О.Г. Григорьев. Модель данных на гипердоменах: предпосылки, обоснование, формальное описание
 Г. В. Рыбина, А.О. Дейнеко. Об одном подходе к объединению продукционных правил, полученных из различных источников знаний
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ
 В. Л. Стефанюк. Обобщенные цепи Маркова
 А. А Алексеев, Н.В. Лукашевич.Автоматическое извлечение сущностей на основе структуры новостного кластера
 А. С. Панкратов. Технология интеграции разнородных баз данных на примере объединения электронных медицинских карт
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ
 С. В. Емельянов, Д.А Макаров. Стабилизация угла тангажа вертолета на различных режимах полета с помощью координатно-операторной и операторной обратных связей
 Н. П.Кириллов. Концептуальные модели технических систем с управляемыми состояниями: обзор и анализ
 А. А. Левков.Построение эффективных онтологии в больших системах управления предприятием
 А. В. Савченко.Трехпороговая система автоматического распознавания изображений
Новые книги
Abstracts
Содержание журнала в 2011 году
Именной указатель №№ 1-4, 2011 г.

 Инженерия знаний (отрывок)

Г.Д.Волкова, О.Г.Григорьев

Модель данных на гипердоменах: предпосылки, обоснование, формальное описание

Аннотация. Приведены характеристики и особенности моделей представления данных в наиболее распространенных системах управления базами данных. Выявлены ограниченность и проблематика указанных моделей для целей использования в методологии автоматизации интеллектуального труда. Приведено обоснование и формальное описание модели представления данных на основе гипердоменов.

Ключевые слова: характеристика моделей представления данных, недостатки, проблемы, использование в МАИТ, модель данных на гипердоменах, обоснование модели данных на гипердоменах, формальное описание данных на гипердоменах.

1. Проблематика методологии автоматизации интеллектуального труда

Одна из глобальных проблем в области информатики связана с тем, что потребители информации (организации, коллективы, персоны) испытывают огромные трудности с обработкой и своевременным использованием получаемой всеми способами и средствами информации -- из устных источников, публикаций, средств массовой информации и компьютерных сетей.

В основе этой проблемы лежат противоречия [1], с одной стороны, между объемом информации и знаний, необходимым для принятия решений в разных областях деятельности и возможностями (пропускной способностью) человека по восприятию, обработке и оценке этой информации и знаний;

С другой стороны, между "многомерностью", многоаспектностью, многоуровневостью системы знаний конкретных специалистов, зафиксированной в естественно-языковой и образной форме на соответствующих носителях, и "одномерностью" (в виде цепочки нулей и единиц) той же информации и знаний, представленных на формальном языке в компьютерной среде.

С учетом этого разрешение проблемы заключается не столько в применении нанотехнологий в современных компьютерных средах, сколько в переносе "центра тяжести" на исследование "многомерной" организации информации и знаний в памяти специалистов. На основе этой "многомерности" необходимо формировать принципиально новые пространственновременные аспекты хранения и обработки информации и знаний в вычислительной среде и, соответственно, технологии создания автоматизированных систем.

Еще одним проблемным "узким местом" в развитии информационных технологий и создании прикладных автоматизированных систем -- это взаимодействие предметных специалистов (заказчиков) и разработчиков этих систем. Информационное или семантическое моделирование предметной области, с точки зрения предметного специалиста, предполагает формирование максимального разнообразия информационных/понятийных элементов и их конструкций, а, с точки зрения специалиста в области баз данных, предполагает минимизацию количества информационных конструкций для обеспечения технологичности их обработки в вычислительной среде.

Опыт автоматизации проектной деятельности позволил установить некоторые особенности такого моделирования. Легче всего в вычислительную среду "погружаются" реляционные отношения, представляющие совокупность характеристик объектов разной природы. А вот отношения, описывающие связи этих объектов, могут иметь сложную интерпретацию: от устойчивых статических связей объектов до описания совокупности сложных ситуаций, где объекты играют разные роли, а сами ситуации соотносятся как с однородными процессами, так и с разнородными.

Интересным примером, иллюстрирующим это, является описание ограничений на связи между конструктивными параметрами проектируемой детали и характеристиками обрабатывающего инструмента в возможном процессе обработки этой детали (то есть такое описание характеризует связь ситуаций в рамках жизненного цикла детали). "Разметить" такую интерпретацию в вычислительной среде практически невозможно и она остается в памяти разработчиков в виде системы умолчаний. К таким примерам можно отнести огромное число таблично представленных ограничений (зависимостей), характерных для машиностроительных задач, и оформленных в виде справочников и нормалей.

Для разрешения проблемы взаимодействия предметных специалистов и разработчиков автоматизированных систем была разработана методология автоматизации интеллектуального труда, изложенная в публикациях [2, 3], которая обеспечивает промышленный способ создания прикладных информационных и автоматизированных систем на основе взаимоувязанных семантических и синтаксических модельных представлений предметных задач.

Суть методологии автоматизации интеллектуального труда заключается в получении последовательности отображений прикладных задач в виде формализованных моделей (инфологической -- ИЛМ и даталогической -- ДЛМ) на основе первоначально формируемой семантической или концептуальной модели (КМ) предметной задачи на трех уровнях абстрагирования.

Следует отметить, что термин "концептуальная модель" в данном контексте имеет другое содержание, чем в теории и практике баз данных. Там он используется в другом смысле, а именно, для обозначения интегральной модели данных, объединяющей различные "взгляды" пользователей на этапе планирования реализации (или даталогическом моделировании).

Многомодельное представление методологии автоматизации интеллектуального труда обусловило необходимость единообразного описания множества разнородных моделей, которые еще отражают и разную степень обобщения (абстрагирования) для прикладных задач. Унификация представлений разнородных моделей на разных уровнях абстрагирования по составу моделей, по механизмам порождения связей, по типологии связей обеспечивает определенную степень соответствия при установлении взаимосвязей между моделями.

Содержанием инфологического моделирования в рамках методологии автоматизации интеллектуального труда является разработка такого модельного представления предметной задачи, которое, с одной стороны, инвариантно к программно-технической среде и средствам ее реализации, а, с другой стороны, адекватно (в смысле синонимичности) естественно- языковому представлению этой задачи, так как увязано с ним на основе семантической модели.

Инфологическая модель (ИЛМ) может рассматриваться в различных, но взаимосвязанных аспектах, составляющих основу современных мультиинформационных сред: вербальном, образном и звуковом представлении. Инфологическое моделирование в рамках МАИТ отражает вербальный аспект и рассматривается на нескольких уровнях абстрагирования: абстрактном, объектном, конкретном.

Для инфологического моделирования были определены и выявлены методологические, теоретические и практические основания, состав, структура инфологических представлений.

Одним из принципиальных отличий от существующих подходов информационного моделирования является наличие в инфологических моделях в рамках МАИТ:

-- дополнительного типа структурной единицы, аналогичного базе данных, и названного "информационный модуль";

-- производной конструкции на структурных единицах, названной "схема структурных единиц";

-- закона цикличности знаковых вербальных представлений;

-- установленных связей между схемами структурных единиц на основе закона цикличности знаковых вербальных представлений;

-- совокупности закономерностей формирования инфологических моделей.

Одной из проблем методологии автоматизации интеллектуального труда является наличие определенного разрыва между модельными представлениями, инвариантными к программнотехнической среде реализации прикладных автоматизированных систем (т.е. инфологическими), и модельными представлениями, ориентированными на конкретную среду реализации (т.е. даталогическими). Суть такого разрыва в том, что статические структуры инфологических моделей формируются как многослойные конструкции, организованные на основе закона цикличности, а существующие специализированные программные комплексы изначально не поддерживают такие регулярные многослойно -- многомерные конструкции.

Решение указанной проблемы возможно по трем направлениям:

-- адаптация инфологического модельного представления предметной задачи к даталогическим конструкциям (компонентам) существующих программно-технических средств и сред (т.е. к замене многоуровневых конструкций одноуровневыми);

-- разработка "надстройки", обеспечивающей возможность использования существующих программно-технических средств и сред для организации многоуровневых конструкций и алгоритмов на них;

-- разработка принципиально новой модели организации данных, обеспечивающей представление многоуровневых и взаимоувязанных информационных конструкций и параллельную их обработку.

Решение в рамках первого направления, по сути, является усложнением процедур составления "заголовочных" описаний информационных конструкций при сохранении процедур обработки в существующих СУБД.

Решение в рамках второго направления связано с созданием "мета- СУБД", позволяющей описывать, хранить и обрабатывать многоуровневые конструкции данных в совокупности "одноуровневых" СУБД.

Решение в рамках третьего направления предполагает первоначальные исследования и анализ наиболее известных из существующих моделей данных, характеристика их особенностей и областей использования с целью выявления возможностей их применения в методологии автоматизации интеллектуального труда.

Кроме того, особое место в проблематике информационных технологий занимает сдерживающий фактор, связанный отсутствием новых методологических подходов в моделировании информации и данных. В широко используемой методологии Чена преломление реального мира через достаточно простую семантическую конструкцию -- "сущность-связь-атрибут" -- порождает колоссальные размерности информационного представления (количество и разнообразие отношений) в памяти компьютера и, как следствие, усложняет и обработку, и интерфейс, несмотря на введение новых формализмов.

Краеугольным камнем при моделировании информации и данных является требование элементарности значений доменов, что также является определенным тормозом для развития информационных технологий.

 
© URSS 2016.

Информация о Продавце