Исследование и разработка метода семантического информирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Сонин, Андрей Игоревич

• Сонин, Андрей Игоревич
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сонин, Андрей Игоревич

Введение.

Глава 1. Анализ и синтез условий семантического диалога

1.1. Общие положения. Основные понятия и определения

1.2. Исследование и формулировка "первого" условия. Принцип "коммуникации".

1.3. Исследование и формулировка "второго" условия. Принцип "единства знаков".

1.4. Исследование и формулировка "третьего" условия. Принцип "информирования".

1.5. Исследование и формулировка "четвертого" условия. Принцип "интеллектуальности".

1.6. Эвристический алгоритм семантического диалога

Выводы по главе 1.

Глава 2. Концепция построения моделей знаний.

2.1. Общие положения.,.

2.2. Анализ методов сжатия семантической информации

2.2.1. Ручные методы: адаптивный, фиксированный, частотный.

2.2.2. Автоматические методы сжатия.

2.3. Технология построения моделей знаний (семантической информации).

2.3.1. Общие положения.

2.3.2. Особенности моделей знаний, полученных адаптивным методом.

2.3.2.1. Модель семантического объекта - первичная семантическая информация.

2.3.2.2. Модель первичной семантической информации вторичная семантическая информация

2.3.3. Особенности моделей знаний, полученных фиксированным методом.

2.3.3.1. Структурированная вторичная семантическая информация, полученная методом фиксированного сжатия.

2.3.3.2. Формализованная вторичная семантическая информация, полученная методом фиксированного сжатия.

2.3.4. Функции семантического объекта.

2.3.5. Типовые семантические объекты.

2.3.6. Обобщенный алгоритм синтеза моделей знаний

2.3.7. Варианты синтеза семантических моделей . . 65 2.4. Анализ основных моделей данных.

2.4.1. Продукционная модель.

2.4.2. Фреймовая модель.

2.4.3. Модель семантических сетей.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Исследование и разработка концепции семантических операций.

3.1. Формы представления семантической информации (знаний).

3.2. Варианты переработки мультимедийной семантической информации в бинарных информационных средах

3.3. Семантическое выражение.

3.4. Семантические операции.

3.4.1. Методика реализации семантической операции интерпретация знаний".

3.4.2. Модуль интерпретации знаний для продукционных систем).

Выводы по главе 3.

Глава 4. Экспериментальные исследования.

Практические результаты. Внедрение.

4.1. Общие положения.

4.2. Прикладная система искусственного интеллекта № 1. Гибридная СИИ классификации объектов.

4.3. Прикладная система искусственного интеллекта № 2. Гибридная СИИ прогнозирования (СИИ-2).

4.4. Прикладная система искусственного интеллекта № 3. Управляющая система искусственного интеллекта (СИИ-3).

4.5. Прикладная система искусственного интеллекта № 4. 141 Прогнозирующая система искусственного интеллекта (СИИ-4).

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка метода семантического информирования»

Существует класс задач, которые невозможно решить традиционными формальными методами [1]. Это обусловлено тем, что формулировка таких задач предоставляется в виде знаний, а их решение сводится к смысловой переработке знаний. Примером таких задач являются: семантическая классификация объектов, прогнозирование ситуации на смысловом уровне, интерпретация сущности явлений и др.

Указанный класс задач определен как интеллектуальные задачи [2 ].

Для решения таких задач необходимы новые неформальные методы. [Тема рассматриваемой диссертации посвящена исследованию и разработке именно такого метода].

Интеллектуальные задачи решаются в структуре «Источник -Приемник», где в качестве источника и приемника выступают равноправные партнеры по переработке информации, представленной в форме знаний. [4]. Примером такой структуры является "Пользователь (П) - экспертная система (ЭС)".

Обязательным этапом решения интеллектуальных задач является взаимное информирование партнеров, иначе говоря, ведение семантического диалога между ними. [5,6]. Кроме того, в процессе решения таких задач партнеры должны взаимно обучаться, используя при этом информацию, поступающую по каналам обратных связей. [7].

Применительно к структурам «П-ЭС», «ЭС-П», взаимное информирование и обучение представляют определенные трудности.

Прежде всего, это связано с принципиальным ограничением возможности взаимного адекватного информирования, обусловленного действием в среде семантической информации (знаний) принципа субъективизма [8].

Согласно указанному принципу, «адекватная интерпретация одной и той же семантической информации различными семантическими объектами невозможна».

Таким образом, существует проблема, связанная с необходимостью ослабления ограничения, накладываемого принципом субъективизма, для реализации семантического диалога между партнерами в процессе решения интеллектуальных задач.

Анализ литературы по данной проблеме [9,10] показал, что в настоящее время отсутствуют завершенные исследования по ее решению.

Выбор модели представления знаний также является обязательным этапом [11-13] решения интеллектуальных задач.

Существующие модели представления знаний в форме продукций, фреймов, семантических сетей и др. [14] являются эвристическими, не объясняют принципы их построения, семантическую сущность и обоснование их выбора.

Представляется важным, прежде всего с научной точки зрения, концепция построения указанных моделей и их версификация.

Анализ литературы по данной проблеме показал [15,16], что при решении интеллектуальных задач, а также в процессе проектирования систем обработки знаний, при выборе модели знаний, разработчики руководствуются интуитивными соображениями.

Таким образом, методология построения моделей знаний является важной проблемой в общей концепции обработки информации, представленной в форме знаний. В настоящее время в научной литературе отсутствуют завершенные исследования по данной проблеме.

Определяющим этапом решения интеллектуальных задач является смысловая переработка знаний.

Существующая на практике методика обработки знаний на основе механизма логического вывода является описательной и реализована в виде программного продукта.

Указанное положение не объясняет сущности смысловой переработки знаний с точки зрения научного подхода. Необходимы новые научные подходы.

Анализ литературы по данной проблеме показал [17-23], что в настоящее время подобная постановка проблемы является новой, гносеологической и не имеет завершенных исследований.

В связи с изложенным, цель диссертационной работы формулируется в следующем виде: "Разработка научных положений метода семантического информирования".

Основными задачами научных исследований, выносимыми на защиту диссертации, являются:

1. Исследование и разработка условий семантического диалога;

2. Исследование и разработка концепции построения моделей знаний;

3. Исследование и разработка концепции семантических операций;

4. Разработка методики проектирования систем обработки знаний различного назначения.

Перечисленные исследования и полученные при этом результаты отображают сущность разработанного метода, являются его определяющими аспектами.

Разработанный метод представляет собой совокупность научных положений, обеспечивающих решение интеллектуальных задач, и является научной основой проектирования систем обработки знаний различного назначения.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Сонин, Андрей Игоревич

Заключение Р,

Блок ИЛИ2

Печать Pi Конец ^

Рис. 4.4. Блок-схема алгоритма функционирования СИИ-2

4.4. Управляющая система искусственного интеллекта (СИИ-3).

Разработанная система предназначена для использования в структуре управления учебным процессом кафедры и обеспечивает пользователям ВУЗа (учебно-методическое управление, редакционно-издательский отдел, библиотека кафедры, библиотека ВУЗа, преподаватели, студенты) расчет необходимого для ведения учебного процесса количество экземпляров учебной и учебно-методической литературы, издаваемой внутри вузовским издательством по дисциплинам специальности. Система рассчитывает заказ и распределение литературы между пользователями.

В настоящее время ВУЗам страны предоставлена большая самостоятельность для достижения главной цели их деятельности - подготовки высококвалифицированных специалистов.

Определяющим принципом высокого качества подготовки специалистов является индивидуализация обучения.

Одной из важных составляющих в достижении этой цели является наличие в достаточном количестве учебной и учебно-методической литературы, издаваемой внутри вузовскими издательствами.

Как показал анализ литературы, в настоящее время отсутствует научно-обоснованная методика определения заказа и распределения учебных изданий.

Внутри вузовские издания являются оперативной формой изданий. Они способствуют обеспечению учебного процесса литературой, отражающей последние достижения научно-технического прогресса и передовых методов обучения. Кроме того, они максимально отражают требования, предъявляемые к студенту при выполнении им того или иного конкретного вида заданий, способствуют углублению самостоятельной работы студентов.

В МГТУ им. Н.Э. Баумана издается учебная, учебно-методическая и научная литература. К учебной литературе, издаваемой вузовским издательством, относятся материалы по всем видам занятий (по отдельным разделам курсов, по курсовому и дипломному проектированию, по учебноисследовательской работе студентов и т.п.), входящих в действующие учебные планы.

Учебная литература по общенаучным, общетехническим, социально-экономическим дисциплинам издается центральными издательствами.

К учебно-методической литературе относятся: методические указания по преподаванию курсов, проведению практик студентов, выполнению курсовых и дипломных проектов, домашних заданий, лабораторных работ, проведению упражнений, олимпиад, раздаточный материал по курсу и пр. Не допускается включение в данный вид изданий теоретических разделов, справочного или другого материала, выходящего за рамки узкой целевой направленности данного вида методической литературы.

К научной литературе относятся тематические сборники научных трудов, материалы конференций, симпозиумов и др.

В дальнейшем будем рассматривать только учебную и учебно-методическую литературу.

В МГТУ им. Н.Э. Баумана принято, что основным заказчиком издаваемой учебной и учебно-методической литературы является кафедра (специальность), потребность которой в издаваемой литературе характеризует потребности университета.

Кроме того, потребность в издаваемой литературе рассчитывается только на основной контингент данной кафедры (потребность других кафедр университета учитывается по отдельным заявкам). При этом ранее изданная литература по данному изданию не учитывается. Для оценки потребности кафедры в издаваемой литературе вводятся специальные нормирующие коэффициенты, имеющие размерность [студент / экземпляр]. Это отношение показывает скольким студентам предписан экземпляр книги. Например, если у=3/1 , то это означает, что на троих студентов положен один экземпляр книги. Зная количество студентов, нуждающихся в данной книге (методическом издании) и нормализующий коэффициент для данного издания, можно определить количество экземпляров данной книги для конкретной группы студентов.

Значения нормализующих коэффициентов частично регламентированы документами Минобразования или определяются экспертным путем в каждом ВУЗе.

В таблице 4. приведены значения нормирующих коэффициентов к перечню внутри вузовских изданий, принятых в МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сонин, Андрей Игоревич, 2000 год

1.3 Конспект лекций по курсу 1/1 5/1 10/1

2. Учебное пособие по курсу 5/1 10/1 10/1

3. Учебное пособие по выполнению курсовой работы 3/1 3/1 5/1

4. Учебное пособие по выполнению курсового проекта 3/1 3/1 5/1

5. Учебное пособие по выполнению дипломного проекта 5/1 10/1 10/1

6. Учебное пособие по научно-исследовательской работе студентов 5/1 10/ 10/1

7. Учебно-методическая 9 Методические указания по преддипломной практике студентов 0 20/1 3/1литература 10 Методические указания по выполнению курсового проекта 0 5/1 1/1

8. Методические указания по выполнению курсовой работы 0 5/1 1/1

9. Методические указания по выполнению дипломного проекта 0 10/1 3/1

10. Методические указания по выполнению домашнего задания 0 5/1 1/1

11. Методические указания по выполнению лабораторной работы 0 5/1 1/1

12. Методические указания по выполнению КНИРС 0 5/1 3/1

13. Методические указания по проведению викторин 0 10/1 10/1

14. Методические указания по проведению упражнений 0 5/1 1/1

15. Лабораторные работы 0 5/1 1/1

16. Примечание. В том случае, если не существует самостоятельной отдельной выделенной библиотеки кафедры, то эту функцию выполняет преподаватель спец дисциплины.

17. Упрощенная аналитическая модель изданий учебной и учебно-методической литературы представляется записью:1.= < S, F, N> 4.13где S,F,N вид издания, наименование издания, потребность пользователя виздании соответственно.

18. Вид издания представляется записью:1. S = <ShS2> 4.14где Si, S2- учебная и учебно-методическая литература соответственно.

19. Наименование издания записывается выражением:1. F=<FhF2, . Fb . Fn > 4.15

20. Потребность в издании определяется выражением:1. N=<NhN2, .,Nk> 4.16

21. Введем аналитические отношения для определения потребностей в изданиях для пользователей.

22. Потребность библиотеки университета:1. N. = (1 / ye) * S 4.17где S число студентов данной специальности (кафедры), одновременно изучающих данную дисциплину. Потребность библиотеки кафедры:1. N2 = (l/yK)*S 4.18

23. Потребность аналогичных кафедр филиалов университета:1. N7=N1+N2+N3+N5 4.23

24. Ниже приводится структурная схема разработанной системы:

25. Рис 4.5. Структурная схема гибридной СИИ-3. Принятые обозначения: