Методы интеллектуального анализа данных в предметных областях с частично детерминированными свойствами объектов

• Автор: Григорьев, Петр Александрович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 146 с. : ил

1. Интеллектуальный анализ данных.

1.1. Определение НАД

1.2. Знания в ИАД.

1.3. Данные в ИАД.

1.4. Неформальная классификация методов ИАД

2. Мметод автоматического порождения гипотез.

2.1. Истинностные значения .Млогики.

2.2. Переменные в Млогике объекты, фрагменты, свойства.

2.3. Внутренние предикаты Млогики.

2.5. Каузоидные структуры.

2.6. Язык ДЭМлогики.

2.7. Правила вывода Д8Мметода
2.8. Алгоритмические средства Д8Ммегода.
Глава 2 Количественный Ммстод
1. Предметные области с частично детерминированными свойствами объектов
2. Аргументация общеимпликативных гипотез.
3. Количественные критерии фальсификации Д8Мгипотез.
4. Система правил вывода количественного ДЗМ.четода.
5.Алгоритмические средства количественного ДБМметода
Глава 3. Приложения количественного Л8Ммегода
1. Распознавание кодировки НТМЬдокументов на русском языке.
2. Прогнозирование рецидива аденомы гипофиза
3. Восстановление анкетных данных в социологических исследованиях.
Заключение
1ИблНОГрзф1ЧССК1И СП И С
Введение


По данным на год, в химических БД было представлено более тринадцати миллионов химических соединений, и это притом, что ежегодно синтезируется от четырехсот до пятисот тысяч новых соединений 4. Столь же внушительные размеры имеют и базы данных, применяемые в инженерном деле. Количество деталей, используемых при сборке современного легкового автомобиля, исчисляется десятками тысяч Анализ такого объема информации выходит за рамки возможностей человеческого интеллекта. Методы НАД, которые используются в этой области, можно разделить на две основные группы предметноориентированные и универсальные. Методы первой группы предназначены для работы в конкретной предметной области, зачастую, правда, весьма обширной. Гак, например, широкое распространение получили методы интеллектуального анализа графических образов I ii . Некоторые из этих методов используются, в частности, и для анализа
химических соединений, представленных в виде ЗЭ изображений . Мы осознаем важность исследований в области предметноориентированных методов ИАСД. Однако так же, как и в случае с методами интеллектуального анализа текстов см. Поэтому, дальнейшее обсуждение предметноориентированных методов выходит за рамки настоящей работы. На сегодняшний день огромные объемы информации накоплены в виде текстов на естественном языке. Поэтому чрезвычайно актуальной является задача выявления знаний в полнотекстовых базах данных. Буквально за последние несколько лет в этой области были достигнуты довольно внушительные результаты , и есть все основания полагать, что именно эта область станет одним из ключевых направлений информатики в следующем столетии.