- •Лекции по курсу «Системы обработки экономической информации»
- •Тема 1. Общее представление о Data Mining
- •1. Что такое Data Mining
- •2. Области использования Data Mining
- •3. Типы закономерностей
- •Классы систем Data Mining
- •Тема «Документальные (полнотекстовые) системы данных и знаний»
- •1. Назначение и основные понятия
- •3. Формальное представление смыслового содержания текста
- •Общая функциональная структура дипс
- •Тема «Обработка и поиск текстовой информации»
- •Обработка входящей текстовой информации
- •Поиск текстовой информации
- •Эффективность дипс
- •1. Обработка входящей текстовой информации
- •2. Поиск текстовой информации
- •Оценка качества дипс
- •Тема «знания и их представление»
- •Понятие о знании
- •Логические модели
- •3. Продукционные модели
- •4. Фреймовая модель представления знаний
- •5.Семантические сети
- •Тема «Особенности обработки информации у человека»
- •1. Основные понятия
- •2. Конструкт как единица мыслительной деятельности
- •3. Понятие как единица мыслительной деятельности
- •4. Мысленные модели
- •5. Когнитивные модели.
- •6. Объектно-схемные или качественные модели.
- •7. Синтез моделей с различными уровнями семантики и формализации
- •Тема «Нейросети»
- •Назначение и основные понятия
- •Одиночный нейрон
- •Простые нейросети
- •Назначение и основные понятия
- •2. Структура нейросетей
- •Тема «Нейросети»
- •1. Методы обучения нейронных сетей
- •2. Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки
- •1. Методы обучения нейронных сетей
- •Применение нейросетей
- •1) Общая характеристика нейросетевых технологий
- •2 Классы решаемых задач
- •3) Области использования нейросетей
- •Общая характеристика нейросетевых технологий
- •2. Классы решаемых задач
- •3. Области использования нейросетей
- •Тема «Генетические алгоритмы»
- •Классы задач оптимизации
- •Методы решения оптимизационных задач
- •Эволюционные вычисления
- •Основы теории генетических алгоритмов
- •Решение задач с помощью генетических алгоритмов
- •Генетические алгоритмы и нейросети
- •Тема «Метод группового учета аргументов»
- •Особенности моделирования экономических систем
- •Идеология и использование мгуа
- •Общее описание метода мгуа
- •Особенности моделирования экономических систем
- •Идеология и использование мгуа
- •Общее описание метода мгуа
- •Вопросы к 1 модулю «Системы обработки экономической информации»
- •1. Что такое Data Mining
- •Области использования Data Mining
- •Классы систем Data Mining
3. Понятие как единица мыслительной деятельности
Под понятием в общем случае понимается мысль, отражающая в обобщенной форме предметы и явления действительности посредством фиксации их свойств и отношений. Совокупность свойств и отношений понятия принято называть объемом понятия.
В лингвистике, логике и философии термин "понятие" широко исследован, при этом выделяются следующие основные составляющие:
- сигнификат - это совокупность тех признаков, которая исторически была положена в систему узнавания и различения данного понятия;
- интенсионал - это внутренняя структура понятия, включая наименование рода и важнейшие видовые отличия, а также другие классификационные отличия. Понятия сигнификата и интенсионала близки между собой, но полностью не совпадают, поскольку сигнификат отражает историческую структуру понятия, а интенсионал логическую, познавательную. Вместе взятые они составляют смысл понятия;
- денотат (денотация) - представляют собой класс предметов или явлений, к которым слово правильно приложимо при назывании в рамках данного языка;
- коннотация - это те признаки, которые не включаются в объем понятия, но окружают его в языке в силу различных ассоциаций - познавательных, эмоциональных, стилевых и т.д. Термин "коннотация" отражает тот факт, что понятия существуют не изолированно, а имеется некоторая мысленная структура, задающая преимущественные направления связей между понятиями.
Характерной особенностью понятий в человеческом мышлении является то, что они обладают значительной степенью нечеткости. Эта нечеткость проявляется в том, что некоторые второстепенные свойства могут в зависимости от ситуации вообще не входить в объем понятия, либо входить в различной степени, либо вопрос об их вхождении является предметом дискуссии. Такое нечеткое использование понятий позволяет человеку выразить любую уникальную ситуацию с незнакомыми элементами в знакомых человеку терминах и является одним из важнейших отличительных признаков естественных языков от использующих аксиоматику искусственных языков, которые принципиально не могут отобразить все многообразие мира (теорема Гёделя о неполноте любой формальной системы).
Еще один важный с позиций представления информации аспект - представление о том, что полный смысл понятия представляется в двух основных сосуществующих формах. С одной стороны, это целостный мысленный образ (гештальт, идея), а с другой - концептуальная схема. Иначе говоря, в понятии выделяется образная (гештальт) и логическая (концептуальная схема) составляющие. В соответствии с современными представлениями о лево- и правополушарном типах мышления, образное мышление соответствует правому полушарию мозга, а логическое - левому (это верно для правшей, у левшей - наоборот).
Гештальт не является четко структурированным, в то время как схемное мышление накладывает на содержание более четкую структуру. Помимо того, что гештальт более размыт по сравнению со схемой, он к тому же более подвижен и динамичен, чем схематизированный образ, вплоть до существенной перестройки при решении сложных задач.
Мышление как отражение действительности и ее моделирование происходят у человека одновременно на двух уровнях - уровне целостного представления важнейших компонент ситуации (правополушарное мышление) и логическом или схемном уровне (левополушарное мышление), в этом случае ситуация разделена на относительно независимые элементы. В процессе такого мысленного моделирования происходит взаимодействие и взаимоуточнение моделей разных мысленных уровней.