Математические модели и методы для автоматизированных систем обработки структурированной информации

• Автор: Зимакова, Мария Вячеславовна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Пенза
• Количество страниц: 228 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Объективные предпосылки разработки математических
МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ СОЗДАНИЯ И ХРАНЕНИЯ СТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ
1.1 Системный анализ информационных потоков в системе управления
ПРЕДПРИЯТИЕМ
1.2 Сравнительный анализ методов распознавания логической структуры документов
1.2.1 Классификация электронных документов и форматы представления их структуры
1.2.2 Представление логической структуры документов
1.2.3 Распознавание логической структуры документов
1.3 Сравнительный анализ методов хранения и поиска структурированной информации
1.3.1 Методы манипуляции структурированными документами
1.3.2 Языки запросов для структурированного поиска
1.3.3 Хранение документов XML в базах данных
1.4 Постановка задач исследования для проектирования автоматизированной системы создания и хранения структурированной информации с использованием принципов системного подхода
Выводы
Глава 2. Исследование и разработка математических моделей, методов и алгоритмов определения логической структуры документов
2.1 Абстрактная математическая модель класса документов
2.1.1 Математическая модель документа, основанная на применении логических областей
2.1.2 Описание модели класса документов при помощи грамматик
2.1.3 Контекстно-вероятностная модель класса документов
2.2 Методы формирования представления логической структуры класса документов с использованием контекстно-вероятностной модели

2.2.1 Постановка задачи построения грамматики логической структуры класса документов
2.2.2 Структура базы знаний для построения грамматик нижнего уровня
2.2.3 Алгоритм обобщения грамматик
2.2.4 Алгоритм объединения альтернативных правил грамматики
2.2.5 Построение множества грамматик нижнего уровня
2.2.6 Построение грамматики верхнего уровня
2.2.7 Извлечение контекстно-вероятностной информации из класса структурированных документов
2.3 Построение дерева логической структуры документа
2.3.1 Постановка задачи построения дерева логической структуры документа
2.3.2 Основные алгоритмы построения дерева логической структуры документа
2.3.3 Построение дерева логической структуры документа с использованием физических атрибутов
2.3.4 Построение дерева логической структуры документа с использованием контекстно-вероятностных зависимостей
2.3.5 Оценочные характеристики алгоритмов построения дерева логической структуры документов
Выводы
Глава 3. Исследование и разработка методов хранения и поиска СТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ В БАЗАХ ДАННЫХ
3.1 Разработка исчисления и языка для структурированных запросов
3.1.1 Основные разбиения множества элементов электронного документа
3.1.2 Разработка исчисления для создания структурированных запросов..
3.1.3 Дополнительные предикаты для структурированных запросов
3.1.4 Редукция исчисления для структурированных запросов к реляционному исчислению с переменными на кортежах
3.1.5 Разработка языка структурированных запросов
3.2 Исследование структурированного поиска при использовании модели СУБД с инвертированными файлами
3.2.1 Описание модели структурированной СУБД с инвертированными файлами
3.2.2 Разработка структуры СУБД с инвертированными файлами
3.2.3 Обеспечение целостности СУБД с инвертированными файлами при включении, модификации а удалении записей

3.3 Исследование структурированного поиска в реляционных базах ДАННЫХ
3.3.1 Описание структурированной реляционной модели СУБД
3.3.2 Описание схемы структурированной реляционной СУБД
3.3.3 Редукция построенного языка структурированных запросов к языку SOL
3.4 Структурированный поиск в объектно-реляционных базах данных
Выводы
Глава 4. Разработка и исследование автоматизированной системы создания и хранения структурированной информации
4.1 Разработка архитектуры интерактивной автоматизированной системы создания и хранения структурированной информации
4.2 Методология оценки правильности определения логической структуры документа
4.2.1 Сравнение упорядоченных деревьев
4.2.2 5-деревья
4.3 Методология оценки эффективности информационной системы для хранения и поиска структурированной информации
4.3.1 Измерение временного интервала
4.3.2 Измерение полноты и точности системы
4.4 Структурирование и хранение документов системы менеджмента качества
4.4.1 База документов системы менеджмента качества
4.4.2 Экспериментальные результаты по оценке правильности распознавания логической структуры документов системы менеджмента качества
4.4.3 Экспериментальные результаты по оценке эффективности хранения и поиска структурированных документов системы менеджмента качества
ВЫВОДЫ
Заключение
Список использованных источников

высокого уровня (например, SQL2). XML-GL может рассматриваться как графический интерфейс запросов к XML. Языки EquiX и Xdex представляют наиболее высокий класс языков запросов для XML, осуществляющих поиск информации в Web, и производят наиболее широкий охват документов. При этом, Xdex имеет графический интерфейс и может представлять собой визуальное представление для класса многодокументных языков запросов, переводя их в класс языков запросов для Web.
Согласно вышесказанному, языки запросов для XML составляют языковую иерархию, представленную на рисунке 1.3, подобно существующим иерархиям для реляционных и объектно-реляционных баз данных или языков программирования.
документов
Рисунок 1.3 — Классификация языков запросов для XML
1.3.3 Хранение документов XML в базах данных
Неточность извлечения информации из баз данных приводит к увеличению временных и материальных затрат на обработку результатов запроса. Однако, приложение не должно отвергать данные просто потому, что они не полностью