КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Модели данных
Поскольку модели производства структурированы, то используют одну из 3-х моделей для статических данных. Модели: · сетевая · реляционная · иерархическая
В зависимости от модели данных используются БД. Перечисленные модели могут иметь смешанный характер. Смешанность типов данных позволяет определить оптимальные структуры данных, увеличивая скорость обращения к ним и обработку. Имеется класс данных, которые не укладываются в рамки реляционной, сетевой и иерархической моделей. Для того, чтобы объединить разнородную информацию, используют семантические модели данных. Так «сущность-связь» продолжается на следующей структуре. Рис. 15.1 Структура «сущность-связь»
Такая структура данных позволяет объединить сущности (объектные отношения) со связными отношениями, типа «работает → выполнил → финансирует» и множественная «есть часть». Семантические отношения подразделяются на: лингвистические, логические, теоретико-множественные и квантификационные.
Лингвистические отношения бывают: · глагольные (время, вид, число) · атрибутивные (модификация, размер, форма)
Логические отношения бывают: · конъюнкция · дизъюнкция · отрицание
Квантификационные бывают: · общность · существенные · не логические (числовые характеристики) · логические
Теоретико-множественные бывают: · отношения подмножества · отношение части целого · отношение множества и элемента
Для отображения информации, включающей основные компоненты производства, т.е. сказуемое, подлежащее, предлоги и т.п., разнородные как по синтаксической форме, так и по семантическим формам, вводится семантическая сеть, в основе которой лежат 7 падежей. 1. Агент- предмет является инициатором действия 2. Объект- предмет, подвергающийся действию. 3. Источник- размещение предмета перед действием над ним. 4. Приемник- размещение предмета после действия над ним. 5. Время- указание на время, когда происходит действие. 6. Место- указание на то, где происходит действие. 7. Цель- указание действия.
Такие семантические структуры могут быть сколь угодно сложные. С множеством агентов, объектов и целей. Такие схемы достаточно легко описываются в рамках декларативных языков. Такая семантическая сеть имеет ряд преимуществ. Семантическая сеть позволяет произвести декомпозицию достаточно сложного технологического процесса и производства. Каждая операция может быть выделена в отдельный фрагмент, который далее может быть описан одним из языков. Кроме семантической модели используются продукционные модели. Они определяют из себя модель знаний. Эта модель основана на 3-х компонентах: 1. Статические данные (числа, символы, гипотезы, идеи, события). 2. Динамические данные - связаны с определенными правилами или методами образования связей. На основе этих связей могут быть получены новые данные. 3. Синтаксические конструкции - представляют из себя высказывания, на основе которых делаются выводы, и результатом являются заключения. В интеллектуальных системах машина вывода представляет сам интерес, позволяющая на основе базы знаний формировать новые знания. Новые знания, кроме семантических конструкций могут опираться на причины следственной связи, либо на какой то другой механизм, позволяющий сделать либо обобщение, либо конкретизацию, либо подобие, либо какой то другой механизм.
На основе структуры кристаллической решетки, можно определить твердость материала. На основе 2-х, 3-х компонентов веществ, можно определить свойство будущей смеси. На основе мнений различных специалистов можно принять решение о методах лечения больного. Для определения согласованности специалистов или вывода некоторого результата различными способами, используется коэффициент оценки синхронизации мнений, он равен: Одним из развития представления данных является Фрейм, представляющий также из себя табличную форму, но существенно отличающийся по содержанию от реляционных таблиц. Фрейм позволяет заранее резервировать место для новых знаний, которые могут быть получены как из вне, так и выведены с помощью машины вывода. Фрейм состоит из 4-х составляющих: 1. Имя слота Слот содержит основную информацию, имя должно быть уникальным и может быть снабжено вспомогательной информацией (дата создания, либо комментарий). 2. Указатель на следования. Имеет значения S,U,I. S- тот же самый слот. U- уникальный, т.е. слот имеет ту же самую структуру, но другие данные. I- независимый слот, который не наследуется, не изменяется. 3. Указатель типа данных. Это FRAME, который позволяет по своему имени вызывать самого себя, т.е. обеспечивает процедуру рекурсии. 4. Атом – это какая то переменная; TEXT- текстовая переменная; LIST- список; LISP – присоединенная процедура, которая может позволить провести автоматический поиск слотов, зафиксировать начало слота или зарождение слота и завершение работы со слотом. 5. Содержание самого слота.
Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 220; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |