Информация смысловая

Далее человек-оператор должен перейти от зрительного наблюдения к перцептивному (воспринимаемому) и зафиксировать смысловую сложность информации. Этот переход в зависимости от сложности объекта может длиться от долей секунды в элементарных поисковых задачах до многих секунд в мыслительных задачах. Так, при чтении легкой прозы затрачивается 200 мс научного текста — 400 мс при обнаружении полезного сигнала на экране локатора — 800 мс и т. д. [c.48]

Семантические сети, являющиеся одной из разновидностей сетевых моделей, позволяют представить в ЭВМ знания, зафиксированные в виде текстов. Тексты, или смысловая лингвистическая информация, должны быть предварительно структурированы или нормализованы, т. е. необходимо в явной форме выделить объекты, или понятия, и отношения между ними. При этом объекты (понятия) соответствуют вершинам (узлам) сети, а отношения между объектами характеризуются дугами, связывающими вершины. Как уже упоминалось, множество отношений между объектами (понятиями) текстовой информации конечно. Это позволяет создавать приемы автоматизированного построения семантических сетей непосредственно из текста, что значительно облегчает построение баз знаний для различных проблемных областей [22]. [c.42]

В такой ситуации выработка оптимального решения возможна только с применением интеллектуальных вычислительных систем. Применяя логические правила вывода, смысловую информацию представляют в виде семантических сетей, фреймовых структур и т. д., в результате чего строится машинная база знаний экспертной системы, с которой должен работать исследователь и разработчик контактно-каталитического процесса. [c.124]

В этой работе авторы поставили перед собой задачу построения элементов интеллектуальной системы, позволяющей преодолеть смысловой барьер между пользователем ЭВМ (химио-технологом, т. е. специалистом экстра-класса в своей узкой области) и матема-тиком-программистом. Проблема состояла в том, как при моделировании процесса на ЭВМ сохранить первичную, наиболее ценную содержательную физико-химическую информацию о процессе, которой обладает специалист в своей области, и как с наименьшими потерями этой информации оперативно преобразовать ее в форму строгих количественных соотношений. В работе [9] была сделана попытка создать своеобразный смысловой транслятор, облегчающий исследователю переводить его понятия о физикохимической сущности процессов в форму строгих математических описаний. Этот смысловой транслятор основан на диаграммной технике, позволяющей любое физическое, химическое, механическое, электрическое, магнитное явление и их произвольное сочетание представлять в виде соответствующего диаграммного образа, несущего в себе строгий математический смысл. Построенная на этой основе, реализованная на ЭВМ и действующая в настоящее время система формализации знаний позволяет 1) предоставить возможность исследователю-пользователю формулировать описание процесса не в форме точных математических постановок, [c.225]

Смысловой аспект процесса моделирования состоит в предварительном анализе существующей априорной информации о моделируемой ФХС, на основании которого составляется перечень элементарных технологических операторов, характерных для данного процесса, и формулируются основные допущения, принимаемые при построении модели ФХС. В свою очередь, перечень учитываемых элементарных процессов определяет совокупность параметров, описывающих состояние ФХС, которые включаются в ее математическую модель. [c.199]

Стратегия системного подхода к исследованию и моделированию процесса массовой кристаллизации в качестве первого этапа предполагает качественный анализ структуры процесса кристаллизации, из которого выделяются два аспекта смысловой, т. е. предварительный анализ априорной информации о физико-химических особенностях процесса кристаллизации, и математический, т. е качественный анализ структуры математических зависимостей, которые могут быть положены в основу описания процесса массовой кристаллизации. [c.7]

Глава посвящена рассмотрению принципов автоматизированной обработки информации, которую несет в себе топологическая структура связи ФХС. Смысловая емкость, информационная насыщенность и структурная организация диаграмм связи обеспечивают возможность построения эффективных формальных процедур (с реализацией их на ЦВМ) для преобразования диаграммы связи в другие эквивалентные формы математического описания системы. В главе будут рассмотрены автоматизированные процедуры распределения на диаграмме связи операционных причинно-следственных отношений, вывода в нормальной форме уравнений состояния ФХС, построения моделирующих алгоритмов ФХС, сигнальных графов сложных объектов и передаточных функций для отражения динамического поведения линейных систем. [c.184]

Рациональные решения для НФЗ принимаются в результате интеллектуальной творческой деятельности человека, которая требует прежде всего переработки огромного количества смысловой, или семантической, информации и не связана с проведением каких-либо вычислений с данными. Эта смысловая информация представляет собой выражаемые на естественном языке разнообразные знания о внешнем мире, а также теоретические и экспериментальные знания о конкретной предметной, или проблемной, области (ПО), например стереохимии, квантовой химии, теории массо- и теплопередачи, теории совмещенных химико-технологических процессов (ХТП), теории разработки высокоэффективных ХТП и ресурсосберегающих ХТС, технологии неорганических и органических веществ, теории автоматизации ХТП и др. [c.18]

База данных — О хранит фактографическую и числовую информацию, поступающую с реальной ГТС, результаты решения математических задач, данные, полученные от ЛПР, а также ретроспективные данные, позволяющие ИАССУ решать задачи прогноза ситуации и состояния ГТС. Поиск решений в ИАССУ обеспечивается блоком анализа ситуаций — .V и блоком вывода управляющих решений — У , которые составляют двухэтапную процедуру смыслового, или логического, вывода, реализуемого в блоке вывода К . На первом этапе на основе данных из БД осуществляется семантический и смысловой анализ нестандартных ситуаций, начиная с нижнего уровня ГТС, где путем анализа БЗ формируется обобщенное описание ситуаций для сложных элементов ГТС к верхнему уровню, на котором проводится смысловой анализ ситуации в ГТС в целом. В результате смыслового анализа ситуаций с использованием предикатно-фреймовой модели, выполненного в блоке .V , ЛПР может получить список возможных неисправностей в ГТС и причин их появления. На втором этапе процедуры вывода, по смысловому описанию ситуации в ГТС в интерактивном режиме с ЛПР выбираются критерии управления сложными элементами, в соответствии с которыми генерируются конкретные управляющие решения. Выделение процедур вывода управляющих решений и анализа ситуаций в самостоятельные блоки дает возможность программно реализовать в ИАССУ различные стратегии вывоДа решения. В результате этого в ИАССУ знания отделяются от способа их переработки, что позволяет качественно изменять и настраивать эвристический алгоритм функционирования ИАССУ при изменении ситуации и условий работы ГТС, а также обеспечить перенастройку семиотической модели ГТС. В результате работы ИАССУ для ЛПР-диспетчера генерируются рекомендации по управлению ГТС и конкретным способам их реализации, которые представлены в виде фраз и текстов на ОЕЯ. Например, при необходимости Для ГТС увеличить подачу газа потребителю ИАССУ может рекомендовать диспетчеру ПО увеличить давление нагнетания КС, а диспетчеру КС —какие обороты ГПА при этом необходимо поддерживать. [c.271]

Существенно неодинакова эффективность зрительного анализатора при работе с излишней, перцептивной (воспринимаемой) и сложной смысловой информацией. Первый вид информации отбрасывается оператором на входе системы со скоростью 110— 120 символов в 1 с на переработку второго требуются десятки, сотни мс восприятие и оценка третьего длится от десятых долей секунды в элементарных поисковых задачах до нескольких секунд в мыслительных. [c.67]

Время разового восприятия информации оператором по одному прибору разного типа и модификации неодинаково и изменяется от 0,6 до 1,4 с объем воспринимаемой информации — соответственно от 2,57 до 17,8 бит/с. Большой диапазон изменения рассматриваемых здесь показателей свидетельствует о разной информативности приборов, неодинаковых семантических (смысловых) и прагматических (ценностных) свойствах воспринимаемой информации, а следовательно, разной технологической, психологической и другой значимости для деятельности оператора, функционирования подконтрольных узлов машин, подсистем, систем и целых комплексов. Расположение КИП на пульте управления, приборной панели без учета этого различия свидетельствует о невыполнении в конструкции рабочего места операторов цеха ППД эргономических требований и стандартов [87]. [c.97]

Нижний и верхний предельные объемы поступающей к оператору информации (по одному прибору) в зависимости от состояния профессионала могут или превосходить его визуальные возможности (4,0 бит/с), или поддерживать внимание на пределе сенсорного голода. В обоих случаях существенно ухудшается внимание человека, а следовательно, понижается надежность, точность и эффективность его деятельности. Это тем более верно, что все приборы на рассматриваемых панелях ДНС воспринимают и фиксируют информацию с низкой смысловой плотностью, с небольшим числом логических элементов. [c.97]

Создание образа на этом не заканчивается, а эволюционирует на следующем уровне — операторном, где происходит общая оценка значимости и практической ценности предъявленной информации на основе социального опыта и потребностей субъекта. В результате возникает понимание, суждение о предмете, фиксирующее логико-семантические свойства, смысловое отношение к нему. Велика при этом роль степени эмоциональности усваиваемого материала и установок учителя. [c.39]

При использовании подобной информации следует также иметь в виду, что смысловое содержание классификационных признаков часто изменяется. Например, изменение критериев, по которым нарушение функционирования колонны можно классифицировать как категорийную аварию", приводит к тому, что один и тот же отказ определяется по-разному в различные периоды времени. При такой неустоявшейся терминологии сравнительный анализ надежности аппаратов часто становится невозможным. [c.7]

Смысловая форма представления информации в условиях неопределенности характерна как при описании поведения и структуры сложных ФХС, так и при формулировке задач управления ими. Язык нечетких множеств и алгоритмов в настоящее время — наиболее адекватный математический аппарат, который позволяет максимально сократить переход от словесного, качественного описания объекта к количественным оценкам его состояния и сформулировать на этой основе простые и эффектив- [c.3]

Введение Л. Заде понятия нечеткого множества как математического объекта, позволяюш,его формализовать термины словесного описания особенностей ФХС, стимулировало развитие качественного этапа системного анализа и позволило подойти к решению указанной проблемы. При этом стали очевидны следующие достоинства нового подхода а) сжатие качественной информации, причем степень сжатия зависит от требуемой детализации, которая определяется целью исследования б) наглядность п простота агрегирования и классификации сведений об исследуемой ФХС, получаемых из различных источников в) возможность использования качественной информации при переходе от смысловой к математической постановке задач г) формирование стра- [c.5]

Качественный этап системного анализа, определяющий всю дальнейшую стратегию, имеет два аспекта — смысловой и математический. Смысловой аспект состоит в сборе, оценке достоверности, систематизации и формализации смысловой информации. Формализация качественной информации обеспечивает связь смыслового и математического аспектов. [c.9]

Смысловой аспект качественного анализа включает формализацию качественной информации, которая заключается в преобразовании такого типа сведений в математические объекты. Отметим, что при формализации информации происходит ее сжатие 120]. Степень сжатия зависит от требуемой детализации, которую определяет исследователь. В связи с тем что качественная информация является приближенной, нечеткой информацией, выражаемой на естественном языке, она может не иметь точного и строго обоснованного математического аналога, в которой отражаются характерные свойства информации. [c.11]

Краткий анализ газотранспортных систем показывает, что данные объекты в ряде случаев следует рассматривать как нечетко определенные системы. Под нечетко определенными системами понимаются объекты, смысловое содержание поведения которых известно и может быть выражено на естественном языке, однако точных количественных данных недостаточно для решения поставленной задачи, что определяется сложностью моделирования и неполнотой информации об объекте исследования. [c.197]

Адекватным математическим аппаратом, позволяющим формализовать подобную качественную информацию, является метод нечетких множеств, предложенный Л.Заде [69]. Данный метод позволяет перейти от лингвистических (смысловых) постановок различных проблем к математическим и разрабатывать алгоритмы принятия решений в условиях размытой исходной информации и нечетких целей. [c.95]

Осн. направления И. и. моделирование на ЭВМ знаний, т.е. машинное представление смысловой информации о сущности понятий, явлений, теорий и т. д. в области химии имитирование отдельных видов интеллектуальной творческой деятельности человека (формулирование понятий, рассуждение, распознавание, прогнозирование, память, обучение и др.) создание т. наз. ограниченных естеств. языков для нек-рой конкретной области химии, обеспечивающих интеллектуальный диалог пользователя с ЭВМ. [c.274]

Материал расчленяют на отдельные порции. Каждая содержит небольшую часть информации, обладающей смысловой завершенностью. Она может быть различной в зависимости от сложности информации, возрастных особенностей обучаемых и других причин. [c.140]

Сетевые модели. По своей сути сетевые модели (СМ) — это семантические (смысловые) сети. Их можно трактовать как некоторый граф (матрица, таблица), у которого вершины — это объекты, дуги — отношения между объектами. Отношение — некоторый набор процедур, правил, описывающий взаимодействие вершин. В результате удается по исходной информации и отношению между вершинами получить новое знание — результат анализа исходной информации (вывод), проверенный на непротиворечивость и устойчивость в соответствии со структурой сети. [c.702]

Началом процедуры является построение самых общих структурных схем или диаграмм процесса, аналогичных рассмотренным выше, которые затем детализируются. При этом переход от диаграмм к математическим моделям осуществляется не в лингвисти-чески-смысловой форме, как это делается, например, в [4], а автоматизированно. Программный комплекс BOND метода включает 17 основных программ на языке Фортран и позволяет воспринимать информацию в виде диаграмм процессов перерабатывать эту информацию сообщать пользователю, какой вид системы уравнений соответствует введенной диаграммной информации и, если этот вид удовлетворяет пользователю, то ЭВМ идентифицирует параметры модели находит решение уравнений математической модели и построит графики изменения требуемых переменных состояния процесса [10J. Пользователь оценивает полученную количественную информацию с физико-химической точки зрения, и если она его не удовлетворяет, то он вносит коррекцию в рисунок процесса в виде диаграммы, которая изображается на экране дисплея. Так в результате диалога пользователя с ЭВМ итеративно рождается правильный диаграммный образ физико-химического процесса и параллельно с ним в ЭВМ автоматически формируется система уравнений, представляющая адекватную математическую модель процесса в рамках представлений данного пользователя til, 12]. [c.226]

Результирующий семантический граф, который получен в режиме диалога ЛПР с ЦВМ, отображает смысловую информацию о технологической структуре сгенерированных альтернативных вариантов ХТС. Эта информация является исходной для следующих стадий эвристическо-эволюционного метода синтеза высокоэффективных ХТС. [c.143]

Разнообразные НФЗ в различных сферах научно-технической деятельности обладают рядом особенностей [1, 7, 8, 10, 18, 19]. Прежде всего, постановка (формулировка) НФЗ не может быть формально определена в числовом виде, а определяется лишь в смысловом представлении наОЕЯ. Для НФЗ характерны неполнота, ошибочность, неоднозначность, неопределенность или противоречивость как исходной информации (знаний и данных), так и используемых правил ее преобразования. Цели семантического (смыслового) решения НФЗ не могут быть выражены в виде точно определенного критерия эффективности. [c.28]

При управлении ГТС необходимо учитывать следующие основные их особенности 1) противоречивость критериев управления и зависимость цели функционирования ГТС от ситуации, в ре.зуль-тате чего процесс управления является многошаговым с различными критериями на каждом шагу 2) неформализуемость цели управления при необходимости принятия решения в аварийных ситуациях и вследстйие этого—наличие смысловых критериев безаварийного функционирования 3) неполнота информации, необходимой для реализации управления, вследствие малого числа точек замера параметров, наличия отказов измерительных приборов, неточного понимания некоторых сторон функционирования объекта проектировщиками системы измерения 4) управление ГТС осуществляется человеком, действия которого могут существенно отличаться от выполнения целенаправленного управления [c.41]

В экспертных системах синтеза ХТС производств органических продуктов необходима переработка огромного объема семантической, или смысловой, информации, которая представляет собой знания о ПО — технологии производства продуктов тонкого органического синтеза. Знания о ПО, необходимые для поиска оптимальных решений указанной задачи синтеза на ЭВМ, должны храниться в виде БЗ, содержащий лингвистичсскис модели разнообразных технологических текстов производства органических продуктов. [c.272]

Означивание фреймов-прототипов завершается после получения всей необходимой исходной информации для компоновки оборудования проектируемого объекта. При означивании атрибутов фрейма-прототипа могут использоваться вычислительные операции и выполняться процедуры обращения к другим, прото-фреймам, входящим в БЗ. В случае, если объем информации для проектирования недостаточен, необходимо провести смысловой анализ использованнных и запоминаемых в ходе работы эвристических правил компоновки с целью ввода в БЗ дополнительных эвристических правил исключающих возникновение противоречий. Предложение о расширении БЗ за счет ввода новых правил реализуется и при использовании проектировщиком пустого слота для ввода в ЭС необходимой информации. [c.324]

При создании БЗ с точки зрения смысловой и фактографической информации, отображаемой ФР, будем выделять глобальные (рреСшы-пропюпиты, атрибуты которых содержат исходные знания для компоновки оборудования (например фрейм местоположение аппарата ) локальные прото-фрашы, содержащие атрибуты, значения которых необходимы для означивания атрибутов глобальных [c.324]

Процедура получения смыслового решения задачи компоновки с использованием ЭС в режиме интеллектуального диалога ЛПР и ЭВМ обеспечивается машиной вывода , устанавливающей взаимосвязь между ПрЗ и УЗ. Машина вывода, или блок вывода решений (БВР), в зависимости от постановки исходной проектной задачи обеспечивает подключение необходимых ФР, осуществляет запросы о вводе дополнительной информации пользователем, выдает промежуточные результаты работы ЭС, дает диагностические сообщения ЭС и окончательный результат работы каждого этапа. Машина вывода создается при программной реализации ЭС с учетом существующих метазнаний данной ПО. [c.326]

В психолого-педагогической структуре урока с использованием комплекса средств обучения выделим звенья 1) ориентировочно-мотивационного синтеза (целеполагание, актуализация, создание ориентира действий в условиях применения разных источников информации) 2) содержательно-информационного синтеза (фактов, понятий, законов, теорий) 3) операционнодеятельностного синтеза (умений и навыков) 4) коммуникативно-речевого синтеза (терминов, смысловой связи) 5) ценностноориентационного синтеза (знаний о ценностях, характерных для разных форм общественного сознания). Выделенные звенья взаимопроникают на всем протяжении урока. Каждое звено отражает общее и особенное в познавательной деятельности, формирующей личность с помощью комплекса средств обучения. Выявление названных звеньев в уроке с комплексным применением средств обучения — необходимое условие анализа его эффективности с позиций деятельностного и личностного подходов. Развитие содержательно-операционных и ценностно-мотивационных аспектов деятельности по применению ТСО направлено на формирование системных знаний, умений и мировоззренческих выводов школьников. [c.146]

На этапе качественного анализа выявление характерных особенностей достигается привлечением качественной и количественной информации. Качественная информация в ряде случаев представляет собой субъективные сведения, которые формулирует специалист на естественном языке, и отражает содержательные (смысловые) особенности объекта исследования. Анализ ФХС с применением только качественной информации является качественным анализом в узком понимании. Так, напри-лер, качество вырабатываемого продукта или качество функционирования сложной системы управления могут характеризоваться терминами хорошее и плохое . В этом случае выбор того или иного термина определяется четкой, одназначной классифи- [c.8]

Интеллектуальная система представляет собой совокупность быстродействующих ЭВМ, оснащенных спец. мето-дич. и программным обеспечением, и терминальных устройств (напр, графических и алфавитно-цифровых дисплеев) для взаимод. пользователя и машины на ограниченном (в пределах профессиональной лексики) естеств. языке. Главные компоненты методич. и программного обеспечения-т. наз. интеллектуальный банк данных, блок вывода (получения) решений и лингвистич. процессор. В состав банка данных входят три базы знаний (смысловая информация о внеш. мире и о конкретной области химии) целей (смысловая информация о задачах в данной области и о возможностях применения интеллектуальной системы для поиска решений указанных задач) данных (количеств, и фактографич. информация в виде таблиц, графиков и т. п). [c.274]

Для создания осн. части банка-базы знаний - используют спец. модели, наз. топологическими. Они представляют информацию в виде т. наз фреймов (миним. смысловые описания в словесной упорядоченной вопросно-ответной форме понятий, операций н ситуаций в области химии), а также семантич. графов (см. Графов теория). Эти модели позволяют интеллектуальной системе совместно с пользователем выводить из конкретной области химии новые реше- [c.274]

Хорошим примером дискретной системы, которую можно выделить и которая содержит тесно ассоциированные друг с другом белки и нуклеиновые кислоты, является вирус. Вирус простейшего типа состоит из РНК или ДНК, одно- либо двухцепочечной, окруженной белковой оболочкой, состоящей из идентичных или различных субъединиц, организованных в симметричную структуру. В более сложных типах вирусов имеется также внешний слой, состоящий из липидов и гликопротеинов. Между нуклеиновой кислотой и белком (белками) оболочки существует тесная взаимосвязь, генетическая информация для биосинтеза этого белка закодирована в нуклеиновой кислоте, и в то же время белок предохраняет нуклеиновую кислоту от действия нуклеаз клетки-хозяина. Еще более тесная физическая связь имеет место между белковыми субъединицами. Такая связь была продемонстрирована в результате разрушения вируса табачной мозаики, за которым следовала спонтанная самосборка белка в отсутствие нуклеиновой кислоты. Пустая оболочка, или капсида, была, однако, менее стабильна, чем содержавшие нуклеиновую кислоту реконструированные вирусные частицы. Этот результат указывает, что взаимодействия белок-ну-клеиновая кислота играют важную, хотя, вероятно, не столь значительную роль, по сравнению с белок-белковыми взаимодействиями. Вирусы, таким образом, как бы образуют смысловой мостик между предыдущим разделом и рассматриваемым ниже взаимодействием гистонов с нуклеиновыми кислотами. [c.567]

Зо многих конкретных случаях при анализе сложных спектров (имик использует визуальный подход, основанный на методе рас-юзнавания образов. Образом называется такая характеристика )бъекта, которая несет в себе семантическую (смысловую) информацию. Распознавание образов спектров ЯМР — наиболее трудно алгоритмизируемая стадия расшифровки. [c.183]

Настоящая глава посвящена построению системы моделей, охватывающей основные формализуемые проблемы водного хозяйства. Анализируется методология построения соответствующих математических задач и методов их решений, а также возможность получения решений комплексных проблем. Общая структуризация водных проблем проводится сначала по блокам и подсистемам задач, затем отдельные подсистемы подразделяются на конкретные задачи. Для этих задач дается их детальная смысловая (проблемная) постановка, а затем — математическая формулировка. После этого описываются информационные связи и необходимые банки данных, а также процесс поиска решений, выявляются возможности использования элементов существующих компьютерных технологий и программ. На основании всех этих этапов формулируются основные требования к постановкам, моделям, информации, программам и техническому обеспечению. Далее обсуждаются системные компоненты поддержки принятия решений, и излагается общая концепция системы. При детализации компонент выявляются особенности и специальные требования, противоречия, не полностью формальные моменты, а также вопросы, требующие дополнительных исследований. В большей степени это относится к информационному обеспечению водохозяйственного моделирования, критериям принятия решений и анализу действий ЛПР, а также к юридическим и экономическим аспектам. Общая концепция системы поддержки принятия решений состоит в изложении ее структуры и описании функционирования на основе глобальной схемы взаимодействия моделей при поиске решений. Эта схема названа нами метамоделью . Кроме того, в настоящей главе показаны направления развития СППР в отрасли. [c.43]

Цепь ДНК, которую копирует РНК, называют антисмысловой. Вторая цепь ДНК называется смысловой, так как она поставляет информацию, определяющую структуру РНК. Последняя антипараллель на смысловой цепи ДНК. Антипараллельность указывает на противоположную направленность цепей в НК (5 3 и 3 5 ). [c.94]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология