Скачать презентацию Нечеткий Лингвистический Интерфейс к Базам анных Рыжов А Скачать презентацию Нечеткий Лингвистический Интерфейс к Базам анных Рыжов А

0fd2c53650e2a1bd3a1f7555897c9cb8.ppt

  • Количество слайдов: 13

Нечеткий Лингвистический Интерфейс к Базам анных Рыжов А. П. Кафедра Ма. ТИС Механико-математический Факультет Нечеткий Лингвистический Интерфейс к Базам анных Рыжов А. П. Кафедра Ма. ТИС Механико-математический Факультет МГУ им. М. В. Ломоносова E-mail: [email protected] math. msu. su APR/IAEA/

Структура Презентации Заключение Решение Описание проблемы APR/IAEA/ 2 Структура Презентации Заключение Решение Описание проблемы APR/IAEA/ 2

Понятие интеграции Уровни интеграции в информационных системах: n Физический; n Программный; n Информационно-логический. Более Понятие интеграции Уровни интеграции в информационных системах: n Физический; n Программный; n Информационно-логический. Более подробно: Калениченко Л. А. Методы и средства интеграции неоднородных баз данных. Москва, Наука, 1983, 423 с. APR/IAEA/ 3

Схема Обобщения Информации Среда принятия решений: • анализ вариантов, • предлагаемые акции и т. Схема Обобщения Информации Среда принятия решений: • анализ вариантов, • предлагаемые акции и т. д. Информационная среда: • специализированные базы данных, • срезы INTERNET и т. д. . • интерпретация • поиск • обобщение • оценка • интерпретация • сбор информации Информационный образ: • СМИ, • общие базы данных, • INTERNET и т. п. Реальный мир: • факты, • события и т. п. . • интерпретация • описание APR/IAEA/ 4

Свойства Информации т дае ж ну им еет Аналитик ся • обобщенная, • полная, Свойства Информации т дае ж ну им еет Аналитик ся • обобщенная, • полная, • проблемно ориентированная. • конкретная, • фрагментарная, • общезначимая. APR/IAEA/ 5

Проблема Лингвистическое несоответствие информации в которой мы нуждаемся и информации, доступной в информационной среде. Проблема Лингвистическое несоответствие информации в которой мы нуждаемся и информации, доступной в информационной среде. APR/IAEA/ 6

Основная Идея Обеспечить пользователя интерфейсом, позволяющим: Ø Определять понятия пользователя; Ø Искать информацию по Основная Идея Обеспечить пользователя интерфейсом, позволяющим: Ø Определять понятия пользователя; Ø Искать информацию по этим понятиям; Ø Настраивать семантику понятий на основе результатов поиска. APR/IAEA/ 7

Теоретические Основы ØТеория нечетких множеств; ØЛингвистическая переменная; ØНечеткая логика. APR/IAEA/ 8 Теоретические Основы ØТеория нечетких множеств; ØЛингвистическая переменная; ØНечеткая логика. APR/IAEA/ 8

Определение Понятий Пользователя Ситуация 1: U Н R 1 A 1 Пример: U=[200$, 20000$], Определение Понятий Пользователя Ситуация 1: U Н R 1 A 1 Пример: U=[200$, 20000$], A = “цена выше среднего”. Ситуация 2: U Л R 1 Зеленый ящик 2000 10000 U($) Пример: U= список марок, A = “престижный автомобиль”. Желтый ящик Красный ящик Вверх Список марок APR/IAEA/ Вниз 9

Алгоритм Поиска Обозначения: i (1Ј i Ј N) – номер атрибута базы данных; Ui Алгоритм Поиска Обозначения: i (1Ј i Ј N) – номер атрибута базы данных; Ui – область определения атрибута i ; Ai 1, . . . , Aini – понятия пользователя, опреденные на i - атрибуте (ni і 0); – функция принадлежности nk - понятия i - атрибута (nk Ј ni, ui О Ui); - запрос на основе понятий пользователя Алгоритм: 1. r = 0 (r - номер записи базы данных; 1 Ј r Ј R); 2. r = r + 1; 3. i = 0 (i – номер атрибута записи базы данных); 4. i = i + 1; 5. Если Ai(. ) ОQ , вычисляем все aink (uri); 6. Если i < N возвращаемся к 4. ; 7. Вычисляем где Е есть: t-норма, если “o“ в Q есть “И”, t-конорма, если “o“ в Q есть “ИЛИ”, 1 - aink (uri), если “o“ в Q есть “НЕ”; 8. Если r < R возвращаемся к 2. Результат: m. Q(1), . . . , m. Q(R). APR/IAEA/ , 10

Настройка Семантики Понятий 1. Настройка функций принадлежности. A слегка больше A Значительно меньше A Настройка Семантики Понятий 1. Настройка функций принадлежности. A слегка больше A Значительно меньше A больше, меньше – направление модификации; слегка, не очень, значительно, . . . – сила модификации. U Более подробно: Ryjov A. , Kovalev I. On generation of the images under fuzzy descriptions. Proc. 1 International Data. Analysis Symposium , 1997. 2. Настройка логики (t-норм и t - конорм). Двойственный оператор. Генетический алгоритм для l Более подробно: Ryjov A. , Feodorova M. Genetic algorithms in problem of adequate aggregation operators selection for information monitoring systems. Proc. V Russian conference “Neurocomputers and its applications”, Moscow, 17 -19 of February, 1999. APR/IAEA/ 11

Структура Лингвистического Интерфейса Формулировка понятий пользователя Определение понятий пользователя Связь с атрибутами базы данных Структура Лингвистического Интерфейса Формулировка понятий пользователя Определение понятий пользователя Связь с атрибутами базы данных Построение функций принадлежности Анализ результатов Модификация функций принадлежности Модификация логики APR/IAEA/ 12

Заключение Возможна разработка интерфейса пользователя, позволяющего: n Определять понятия пользователя; n Искать информацию по Заключение Возможна разработка интерфейса пользователя, позволяющего: n Определять понятия пользователя; n Искать информацию по этим понятиям; n Настраивать семантику понятий на основе результатов поиска. Преимущества: 1. Реальная интеграция информации из существующей информационной среды и среды принятия решений. 2. Интерфейс прозрачен для пользователя. 3. Алгоритмы всех подсистем разработаны и протестированы. 5. Процедуры добавления/удаления/модификации понятий пользователя просты и независимы от других понятий. 6. Не требуется никаких изменений существующей информационной среды. 7. Возможна разработка оптимального интерфейса с точек зрения: • определения понятий пользователя *; • поиска информации по нечетким понятиям *. * Более подробно: Рыжов А. П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. Москва, Диалог-МГУ, 1988, 116 с. APR/IAEA/ 13