- •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
4. Фреймовая модель представления знаний
Эта модель была предложена в 1975 г. одним из пионеров в области искусственного интеллекта Марвином Мински. Она учитывает тот факт, что человек в отличие от компьютера перерабатывает информацию не отдельными битами, а некоторыми целостными образами. В начале 20-го века немецкий психолог Келлер впервые высказал предположение о целостном процессе переработки информации у человека и предложил для этих целостных образов термин «гештальт», получивший широкое распространение в психологии. Однако в компьютерных технологиях идея гештальта распространения не получила в связи с отсутствием четких и ясных представлений о том, как в гештальте представлена информация и как ее можно записать в компьютерном виде. Идея Минского как раз заключается в формализации понятия гештальта и в представлении его в виде простой и однозначной структуры, позволяющей запись в компьютерном виде.
Под фреймом в общем случае принято понимать некоторую минимальную структуру данных (каркас, рамку, frame по-английски), позволяющую однозначно охарактеризовать объект. Эта минимальная структура включает в себя базовый набор свойств, характерных только для данного фрейма, так что если мы к данному набору добавим какое-либо свойство, либо, наоборот, исключим, то получаем уже другой фрейм.
Эти базовые свойства могут иметь какие-либо характеристики, включая численные значения, текстовые описания и т.п. Ячейки для задания характеристик базовых свойств фрейма называют слотами.
Рассмотрим пример фрейма. Так, понятие комнаты включает в себя жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью – эти понятия составляют перечень базовых свойств фрейма комнаты. Некоторые из этих базовых свойств в рамках рассматриваемой задачи не требуют описания (например, потолок), а некоторые должны быть описаны более детально (например, количество окон, площадь комнаты) – это описание производится в слотах. Перечень базовых свойств вместе со значениями соответствующих им свойств и составляет фрейм комнаты.
Различают фреймы-образцы, или прототипы, содержащие в себе перечень основных свойств фрейма (имена слотов) без задания конкретных значений слотов, и фреймы-экземпляры, содержащие конкретные значения слотов и предназначенные для отображения реальных ситуаций.
Структура фрейма может быть представлена как в текстовом, так и в табличном виде. При записи структуры в текстовом виде вначале записывается имя фрейма, а затем идет перечень свойств-слотов (фрейм-прототип).
Табличная форма (для фрейма-экземпляра) состоит из четырех колонок:
Имя фрейма |
|||
Имя слота |
Значение слота |
Способ получения значения |
Присоединенная процедура |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
В этом представлении первые три столбца описывают одиночный фрейм, а четвертый предназначен для описания некоторой системы взаимосвязанных фреймов. В этом случае значения ряда слотов данного фрейма равны или выводятся по определенной процедуре из некоторых выходных значений (слотов) другого фрейма.
В целом концепция фреймов использует целый ряд понятий объектно-ориентированного программирования, таких как описание объекта с помощью набора свойств, наследование свойств и др., что облегчило ее восприятие специалистами в области информационных технологий и обусловило широкое распространение.
