Математическое и программное обеспечение фреймовой модели на основе СОМ-технологий

• Автор: Казначеева, Александра Владимировна
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 167 с. : ил

Оглавление
Введение

Глава 1. Анализ современных моделей для представления

знаний

1.1. Обзор моделей для представления знаний.

1.2. Фреймы и объекты

1.2.1. Исторический аспект.

1.2.2. Концептуальный аспект.

1.3. Постановка задачи исследования

Глава 2. Разработка математического обеспечения фреймовой

модели для представления знаний в АСОД

2.1. Формальное определение фрейма и
Связанных с ним понятий
2.2. Методология проектирования АСОД.
2.3. Математические модели АСОД
2.3.1. Функциональная модель системы обслуживания договоров СОД.
2.3.2. Информационная модель СОД.
2.3.3. Динамическая модель СОД.
2.3.4. Математические модели функционирования АСОД на примере жизненного цикла одного договора
2.3.5. Состояния основных фреймов
предметной области
2.4. Синтез АСОД.
Глава 3. Разработка алгоритмического обеспечения АСОД на
основе фреймовой модели
3.1. Основные определения
3.2. Архитектура АСОД
3.3. Архитектура основных модулей АСОД и
алгоритмы их работы.
Г лава 4. Разработка программного обеспечения АСОД на
основе фреймовой модели
4.1. Принципы реализации фреймовой модели
средствами СОМтехнологий.
4.2. Язык и среда программирования для реализации фреймовой модели и основанной на ней АСОД.
Заключение
Список литературы


Однако множество взаимосвязанных фактов может образовывать универсум, область, группу и так далее, но не может образовывать мира, который «is an organized body of objects, purposes, skills and practices in terms of which human activities have meaning or make sense»1 [, c. По мере приближения микро-мира к реальному миру трудности становятся непреодолимыми. Выразительная сила логики ограничивает не то что можно сказать, а то что может остаться невысказанным []. Для частичного решения этой проблемы можно ограничить степень неполноты знаний, чтобы сделать возможным использование логических механизмов для их реализации. Такое решение называется ограничением базы знаний, с целью приведения информации, содержащейся в ней, к формам, имеющим место в базах данных. За счет ограничения выразительности повышается гибкость механизма вывода, но его реализация сводится к простому вычислению. Второе решение является обобщением первого и заключается в использовании для создания логически формализованной базы знаний таких языков, как Пролог, План-нер и реляционных языков. База знаний в этом случае имеет как эксплицитную, так и имплицитную части. V) (хь х2,. Р, л лР2 А. Л Рт] => Рт+1. Ф 0 и каждый Р| - атом. Если ш = 0 и все аргументы предикатов -константы, то данная форма ничем не отличается от простой базы данных. В ином случае, из-за большого количества возможных комбинаций, эрбрановский универсум (множество релевантных термов) возрастает и может стать бесконечным. Ограниченная база знаний более легка в использовании, чем база, состоящая из одних фактов. Подобная база знаний включает механизм управления выводом, а это предполагает уверенность в очень строгом структурном соответствии между эксплицитной частью базы знаний и исследуемой областью: каждой сущности последней ставится в соответствие уникальный объект представления; каждому отношению, в котором участвует этот объект - кортеж. В таком случае база знаний становится аналогом предметной области и способна отвечать на вопросы относительно этой области. Здесь есть и минусы -в рамках одного языка описания недопустима какая-либо нечеткость знаний о предметной области. В этом случае аналогичное представление может быть рассмотрено, как выражение ее пропозициональной части, где информация является относительно полной []. При ответах на вопросы возникает необходимость включения дополнительных фактов в имплицитную часть базы знаний, что приводит к бесконечному росту последней, так как она должна содержать множество предположений в форме (б * I) для любых двух различных термов в эрбрановском универсуме (множестве релевантных термов). Как и при первом решении, база знаний должна содержать еще и множество, содержащее отрицание каждого атомарного предложения, не используемого хорнов-скими предложениями, в эксплицитной части базы знаний. Пролога. Ограничение базы знаний не обеспечивает каких-либо вычислительных преимуществ системе принятия решений, но с другой стороны, ограниченная база знаний более управляема, чем неограниченная, так как необходимый вывод может быть очень красиво разделен на две компоненты: возвращаемую компоненту, которая извлекает (атомарные) факты из базы данных путем отождествления с образом (поиск по шаблону) и поисковую компоненту, которая пытается использовать неатомарные хорновские предложения для завершения вывода. В системах тина Пролог и Планнер поиск компонент осуществляется параллельно с пользовательским контролем, дающим возможность объединять некоторые виды процедурных знаний (или комбинаторной информации), что предполагает другой угол зрения на сервис вывода, обеспечиваемого системой представления знаний («without even taking into account the logical form of the КВ» [, с. Вместо применения полной дедукции, необходимой для ответа на вопрос, система может управлять ограничениями вывода и передавать остальному механизму базы знаний (или пользователю) ответственность за интеллектуальное завершение вывода. Таким образом, необходим автоматизированный сервис вывода, который находится где-то между механизмом возврата и механизмом полного логического вывода. Но поиск такого сервиса, который может быть обоснован семантически (путь логической дедукции) и определен, независимо от работы программы, является нетривиальным вопросом [].