Разработка математического и программного обеспечения систем управления знаниями на основе семантических сетей для поиска информации

• Автор: Чепайкин, Алексей Олегович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 148 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Системы управления знаниями
1 Л. Применение систем управления знаниями в поиске информации
1.2. Функции экспертной системы в системе управления знаниями
1.3. Модели представления знаний
1.3.1. Логические модели
1.3.2. Семантические сети
1.3.3. Фреймы
1.3.4. Продукционные системы
1.3.5. Нейронные сети
1.4. Определение универсальной алгебры ;
1.5. Понятие нечетких множеств
Основные результаты
Глава 2. Система управления знаниями для поиска информации в БД, основанная на семантических сетях
2.1. Структура системы поиска информации на основе систем управления знаниями
2.2. Описание семантической сети
2.3. Определение отношений на семантических сетях
2.4. Определение операций над семантическими сетями
Основные результаты
Глава 3. Поиск информации в БД с использованием системы управления знаниями
3.1. Механизм логического вывода
3.2. Модель пользователя
3.2.1. Понятие модели пользователя
3.2.2. Формирование модели пользователя
3.2.3. Классификация моделей пользователя
3.2.3.1. Векторная модель
3.2.3.2. Сетевая модель
3.2.3.3 Генетический граф
3.2.3.4 Модель ошибок
3.2.3.5 Модель фалыиправил
3.2.3.6 Модель ограничений
3.2.4. Определение модели пользователя для системы поиска информации на основе ЭС
3.3. Модель действий пользователя
3.4. Применение модели пользователя для поиска информации
Основные результаты
Глава 4. Программная реализация системы поиска информации с использованием информационно-документальной базы знаний
4.1. Определение основных задач реализуемых программным пакетом
4.2. Архитектура системы поиска информации
4.3. Технические и программные средства для создания и функционирования системы поиска информации
4.4. Проектирование интерфейса эксперта для системы приобретения знаний
4.5. Принципы функционирования системы поиска информации
4.5.1. Определение названия модели предметной области
4.5.2. Выделение и ввод понятий с отношениями между ними
4.5.3. Ввод документов и определение принадлежащих ему понятий
4.5.4. Поиск информации в информационно-документальной
базе знаний
Основные результаты
Заключение
Литература

Приложение 1 Фрагменты текста программы
Приложение 2 Экранное представление функционирования программы "Семантик"
Приложение 3 Документы по внедрению

• определения связей, как и между нейронами различных слоев, так и между нейронами одного слоя;
• принятие решения о том, каким образом нейрон получает вход и как создает выход;
• определения силы связей внутри сети, чтобы узнать соответствующие значения весов путем использования контрольного набора данных.
Достоинствами нейросетей являются:
• универсальность, которая наиболее полно отображает мышление человека;
• толерантность к ошибкам, т.е. работоспособность сохраняется при повреждении значительного числа нейронов;
• способность к обучению: программирование вычислительной системы заменяется обучением;
• программирование вычислительной структуры перенесено на изменение весовых связей между процессорными элементами;
• нейросети обладают способностью к распознаванию образов в условиях сильных помех и искажений.
Недостатки нейросетей:
• громоздкость реализации;
• каждая группа моделей нейронных сетей может быть использована для решения лишь некоторого ограниченного класса практических задач;
• лишь для небольшого числа моделей нейронных сетей существует строгое математическое обоснование возможности их применения для решения конкретных практических задач;
• для решения практических задач требуются обучающие выборки очень большого объема;
• в настоящее время отсутствует универсальная методика построения обучающих выборок;
• нет динамической модификации размерности нейросетей.