Развитие и применение когнитивно-семантических методов и алгоритмов в мультимедийных образовательных портальных системах

• Автор: Болбаков, Роман Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 184 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ГЛОССАРИЙ
ВВЕДЕНИЕ
Глава1 Аналитический обзор состояния и путей развития мультимедийных технологий в образовании

1.1. Перспективные тенденции в развитии мультимедиа технологий

1.1.1. Использование мультимедиа-технологий в непрерывном образовании

1.1.2. Макромедиа как технология обеспечения интенсифицированных информационных систем
1.2. Анализ субтрактивных и аддитивных свойств мультимедиа систем. Мультипликативные и адаптивные макромедиа системы

1.3. Вопросы теории информационных систем. Эмерджентность по Хартли и Харкевичу

1.4. Информационная энтропия и семантический анализ. Определение нформационной энтропии по Шеннону

1.5. Информационный морфизм медиа систем

1.6. Исследование ресурсов порталов служб интеллектуальной собственности FIIP, WIPO и USPTO на запрос когнитивная семантика в информационных системах
1.6.1. Федеральная служба интеллектуальной собственности, патентов и товарных знаков портала FIPS
1.7. Постановка задачи исследования
Глава 2. Математическое моделирование и развитие когнитивно-семантических методов в образовательных портальных консорциумах
2.1. Семантический анализ когнитивности в науке и образовании
2.1.1. Определение когнитивности
2.1.2. Методы когнитивной онтологии
2.1.3. Когнитивный стиль
2.1.4. Методы когнитивистики
2.1.5. Методы когнитивной графики
2.2. Когнитивная семантика мультимедийных образовательных информационных систем
2.3. Моделирование когнитивной семантики мультимедийного микропортального
консорциума. Когнитивно семантический метод когнитив-энтропии
2.3.1. Метод когнитив-энтропия в моделировании когнитивной семантики

2.3.2. Полная вероятность и теория Байеса как дополнительные регуляторы когнитивной
семантики. Условная когнитив-энтропия
2.4. Краткие выводы
Глава 3. Экспериментальное исследование разработанных алгоритмических и технических решений для мультимедиа систем с учетом когнитивности портального ресурса. Вопросы практического применения
3.1. Учебно-исследовательская интегрированная портальная система
3.1.1. Коллекция «Магистратура»
3.1.2. Коллекция «Специалитет»
3.1.3. Коллекция «Бакалавриат»
3.1.4. Коллекция «Аспирантура»
3.1.5. Внедрение в коллекцию «бакалавриат»
3.2. Когнитивный файл мультимедиа образовательных портальных систем
3.3. Методы когнитив-энтропии и условной когнитив-энтропия образовательных мультимедийных микропортальных систем «Компьютерная графика» и «Представление знаний в ИС»
3.4. Алгоритм расчета когнитив-энтропии и условной когнитив-энтропиидля образовательных систем
3.5. Краткие выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЯ
Приложение 1 Патенты по данным портала ЕПР
Приложение 2 Поэтапная разработка, апробация и подготовка к изданию когнитивного
задачника по теоретической информатике
Приложение 3 Листинг кода расчета когнитив-энтропии и условной
когнитив-энтропии
Приложение 4 Документы и материалы практического использования результатов, выводов и рекомендаций диссертации
ГЛОССАРИЙ

АРХИТЕКТУРА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ - концепция, определяющая модель, структуру, выполняемые функции и взаимосвязь компонентов информационной системы. [1].
БИТРЕЙТ (англ. bitrate) - буквально, скорость прохождения битов информации. Битрейт принято использовать при измерении эффективной скорости передачи информации по каналу, т.е. скорости передачи «полезной информации» (помимо таковой, по каналу может передаваться служебная информация, например: стартовые и стоповые символы при асинхронной передаче или контрольные символы при избыточном кодировании). Скорость передачи информации, учитывающую полную пропускную способность канала, измеряют в бодах [12].
БРАУЗЕР (англ. web browser) - программное обеспечение для поиска и просмотра вебсайтов, для запроса веб-страниц (преимущественно изИнтернет), служит для их обработки, вывода и перехода от одной страницы к другой [2].
ВЕБ-ОБОЗРЕВАТЕЛЬ см. браузер.
ВЕБ-ПОРТАЛ см. портал.
ВЕБ-САЙТ (англ. website, от web - паутина и site - «место») - одна или совокупность веб-страниц, доступных в Интернет через протоколы HTTP/HTTPS. Страницы веб-сайта объединены общим корневым адресом, а также обычно? темой, логической структурой, оформлением и/или авторством [2].
ВЕБ-СЕРВЕР - сервер, принимающий HTTP-запросы от клиентов, обычно браузеров, и выдающий им HTTP-ответы, обычно вместе с HTML-страницей, изображением, файлом, медиа-потоком или другими данными. Веб-серверы - основа Всемирной паутины. Вебсервером называют как программное обеспечение, выполняющее функции веб-сервера, так и компьютер, на котором это программное обеспечение работает. Клиенты получают доступ к веб-серверу по URL адресу нужной им веб-страницы или другого ресурса [2].
ВАЛИДНОСТЬ (англ. validity) - мера соответствия того, насколько методика и результаты исследования соответствуют поставленным задачам [2].
ВЕРТИКАЛЬНЫЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПОРТАЛ (ВОП) - веб-сайт, на котором в систематизированной форме сконцентрированы сведения о сетевых ресурсах по одной из образовательных дисциплин, обращение к которым может быть полезным в целях совершенствования и накопления знаний. Под ВОП также понимается совокупность

I(X) = log2 JPx(X) .

Тогда энтропия определяется как:

Н(Х) = Е(1(Х)) = -£ p(i) log 2 p(i)

От основания логарифма зависит единица измерения информации и энтропии: бит, нат или хартли.
Рассмотрим свойства энтропии в семантическом представлении. Энтропия является количеством, определённым в контексте вероятностной модели для источника данных. Например, кидание монеты «как принятие решения» имеет энтропию - 2(0,5 log 2 0,5) = 1 бит на одно действие (при условии его независимости). У источника, который генерирует строку, состоящую только из букв «А», энтропия равна нулю:
Так, например, опытным путём можно установить, что энтропия английского текста равна 1,5 бит на символ, что конечно будет варьироваться для разных текстов [16-26, 59]. Степень энтропии источника данных означает среднее число битов на элемент данных, требуемых для её зашифровки без потери информации, при оптимальном кодировании.
1. Некоторые биты данных могут не нести информации. Например, структуры данных часто хранят избыточную информацию или имеют идентичные секции независимо от информации в структуре данных.
2. Количество энтропии не всегда выражается целым числом бит.
Энтропийные характеристики и математические свойства в семантике текстового анализазаключаются в следующем:
1. Неотрицательность'. Н (X) > 0 .
2. Ограниченность: Н (X) < log 2 Х |. Равенство, если все элементы из X равновероятны.

3. Если X, Унезависимы, то Н (XY ) < Н (X ) + Н (У ) .