22.Семантические модели данных. Модель семантических сетей.

Семантическая модель- средства представления структуры предметной области

Используются как средства построения структуры баз данных

Требования:

1. аппарат понятий модели должен быть понятен как специалисту предметной области так и программисту.

2. модель должна содержать информацию достаточную для дальнейшего проектирования информационных сетей

3. интегрированное представление в предметной области

Элементами высказываний служат атомарные факты. Способ представления атомарного факта состоит в указании объектов, их взаимодействии и свойств которые описывают события соответствующие атомарному факту.

Атомарный объект- любой объект, разложение которого на другие объекты в данной предметной области не производится.

Семантические модели данных обычно предполагают 2 уровня представления:

-уровень объектов предметной области

-уровень атрибутов базы данных

При необходимсоти оба уровня можно совместить в одном представлении.

Модель семантических сетей

Семантические сети в задачах проектирования структуры БД ИС используются в узком диапазоне для предоставления структуры понятий и структуры событий. Семантические сети представляют собой ориентированный граф с помеченными дугами. В семантической сети предусматривается 4 категории вершин:

1) понятия(объекты)- константы или параметры, которые определяют физические или абстрактные объекты

2) событие- действие, происходящее в реальном мире, указывается тип действия и роль, которую они играют.

3) свойства- используются для представления состояния или для модификации понятий и событий.

4) значения

В семантической сети выделяют 3 типа дуг:

1) дуга, соединяющая 2 экземпляра, соответствует утверждению

2) дуга, между классом и экземпляром показывает пример элемента класса

3) дуга, связывающая 2 класса определяет бинарное отношение классов

Все семантические отношения можно разделить на следующие виды:

1. лингвистические отношения, бывают глагольные (время, вид, число, род) и атрибутивные (размер, форма, модификация)

2. логические, делятся на конъюнкцию, дизъюнкцию, отрицание

3. теоретико-множественные отношения- отношения части и целого, отношения множества и элементов.

4. Квантификационные отношения, деляться на логические кванторы и нелогические кванторы (много\несколько)

Представление понятий с помощью семантической сети

Основой для определения понятия является множество его отношений с другими понятиями

Обязательные отношения:

-класс к которому принадлежит данное понятие

-свойства выделяющие понятие из всех понятий данного класса

-примеры данного понятия

При установлении структуры понятий существуют 2 связи:

- связь «есть некоторое» - принадлежность элемента к классу

= «есть-часть» показывает что объект содержит в себе разнородные элементы

Представление событий и действий с помощью семантической сети

Связи предметов и событий с глаголом называют падежами

Падежи:

1. агент- предмет является инициатором действия

2. объект- предмет, подвергающийся действию

3. источник- размещение предмета перед действием

4. приемник- размещение предмета после действия

5. время- когда происходит действие

6. место- где происходит действие

7. цель- цель действия

Представление семантической сети в форме графа

В основе этих моделей лежит идея о том что любые знания представляются в виде совокупности объектов или понятий

Преимущества семантических сетей:

1. описание объектов и событий производиться в форме близкой к естественному языку

2. обеспечивается возможность сцепления разных объектов в сети

3. в семантической сети отношения между понятиями и событиями образуют хорошо формализованные множества

23.Задачи системного анализа. Основные понятия системного анализа: элемент, среда, суперсистема, подсистема, характеристика, свойство, закон функционирования, цель, показатель, связь, критерий эффективности.

В процессе создания ИС стремятся к наиболее полному и объективному представлению объекта автоматизации, т. е. к описанию его внутренней структуры, позволяющей предсказать и управлять его поведением.

Одним из условий автоматизации является адекватное представление системы с управлением в виде сложной системы.

Существует несколько подходов к математическому описанию сложных систем. Наиболее общим является теоретико-множественный подход, при котором система S представляется как отношение SCX*Y, где X и Y – входной и выходной объекты системы.

Общие закономерности функционирования и свойство системы с управлением являются предметом изучения системного анализа.

Системный анализ – это методология решения проблем, основанная на структуризации систем и количественном сравнении альтернатив.

Или системный анализ – логически связанная совокупность теоретических и эмпирических положений из области математики, естественных наук и опыта разработки сложных систем, обеспечивающая обоснованность решения конкретной проблемы.

В системном анализе используется математический аппарат общей теории систем, качественные и количественные методы из области математической логике, теории принятия решений, теории эффективности, теории информации, теории нечетких множеств, методов искусственного интеллекта, методов моделирования.

При построении ИС применение системного анализа дает возможности выделить перечень и указать последовательность выполнения взаимосвязанных задач, позволяющих учесть важные стороны и связи изучаемого объекта автоматизации.

В состав задач системного анализа в процессе создания ИС входят задачи декомпозиции, анализа и синтеза.

Задача декомпозиции – означает представление системы в виде подсистем, состоящих из более мелких элементов.

Задача анализа – состоит в нахождении различного рода свойств системы или среды, окружающей систему. Целью анализа может быть определение закона преобразования информации, задающего поведение системы. В этом случае речь идет об агрегации (композиции) системы в один – единственный – элемент.

Задача синтеза – противоположна задаче анализа. Необходимо по закону преобразования построить систему, выполняющую это преобразование по определенному алгоритму. При этом должен быть предварительно определен класс элементов, из которых строиться искомая система, реализующая алгоритм функционирования.

В рамках каждой задачи выполняются частные процедуры, например, задача декомпозиции включает процедуры наблюдения, измерения свойств системы. В задачах анализа и синтеза выделяются процедуры оценки исследуемых свойств, алгоритмов, реализующих заданный закон преобразования.

Элемент – некоторый объект (материальный, энергетический, информационный), обладающий рядом важных свойств и реализующий в системе определенный закон функционирования F^s, внутренняя структура которого не рассматривается.

Среда – множество объектов S” вне данного элемента (системы), которые оказывают влияние на элемент (систему) и сами находятся под воздействием элемента (системы).

Суперсистема – часть внешней среды, для которой исследуемая система является элементом.

Подсистема – часть системы, выделенная по определенному признаку, обладающая некоторой самостоятельностью и допускающая разложение на элементы в рамках данного рассмотрения.

Характеристика – то, что отражает некоторое свойство элемента системы.

Параметр – количественная характеристика.

Свойство – сторона объекта, обуславливающая его отличие от других объектов или сходство с ним и проявляющаяся при взаимодействии с другими объектами.

Закон функционирования F^s описывает процесс функционирования элемента системы во времени и представляет собой зависимость: y(t) = F^s(x, n, u, t). При проведении системного анализа на результаты влияет фактор времени. Оператор F^s преобразует независимые переменные в зависимые и отражает поведение элемента (системы) во времени.

Цель – ситуация или область ситуаций, которая должна быть достигнута при функционировании системы за определенный промежуток времени.

Цель может задаваться требованиями к показателям результативности, ресурсоемкости, оперативности функционирования системы.

Как правило, цель для системы определяется старшей системой, т. е. той, в которой рассматриваемая система является элементом.

Показатель – характеристика, отражающая качество j-ой системы или целевую направленность процесса (операции), реализуемого j-ой системой:

Y^j = W^j(n, x, u)

Показатели делятся на

1)частные показатели качества (или эффективности) системы yi^j – они отражают i-ое существенное свойство j-ой системы.

2)обобщенный показатель качества (или эффективности) системы y^j – это вектор, содержащий совокупность свойств системы в целом.

Связь – вид отношений между элементами, который проявляется как некоторый обмен или взаимодействие.

В исследования выделяются внутренние и внешние связи – это связи системы со средой.

В задачах анализа обычно требуется выяснить, какие внутренние связи обуславливают свойства системы. Внутренние связи системы подразделяются на:

1)информационные связи – для их описания разрабатываются ИЛМ;

2)каузальные (причинно-следственные) – описывают на языке формальной логики;

3)функциональные и пространственно-временные связи – задают как функции, функционалы и операторы;

4)структурные связи – их подразделяют на иерархические, сетевые, древовидные и задают в графовой или матричной форме.

Критерий эффективности – обобщенный показатель и правило выбора лучшей системы (лучшего решения). Например, Y^* = max .