Основы информационного поиска

ОСНОВЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОИСКА [c.381]

Рассмотренная в первой главе классификация позволила разместить и проанализировать большую информацию о способах приготовления катализаторов конверсии углеводородов (см. гл. II). Определенный интерес представляет систематизация имеюш,ейся информации об условиях применения катализаторов указанного процесса. Полезность ее определяется необходимостью усовершенствования информационного поиска, осуш,ествляемого с целью оптимизации условий эксплуатации катализаторов данного типа. Для этого нужна классификация катализаторов по условиям их применения. Она необходима также как основа для образования расширен- [c.31]

В литературе нет недостатка в работах, связанных с влиянием окружающей среды на ползучесть и разрушение материалов [14—60], но ощущается необходимость в систематических исследованиях в этой области. В наших информационных поисках введенная выше классификация оказалась незаменимой при сортировке разнородных сведений. В представленном ниже критическом обзоре сделана попытка обсудить наблюдаемые корреляции между поведением материала в разных средах и его микроструктурой на основе немногочисленных имеющихся систематических исследований. [c.13]

В ИПС словари слов могут быть в виде словаря словоформ и в виде словаря основ слов. В первом случае основным элементом словаря является буквенный код словоформы, во втором — буквенный код основы слова. В процессе перевода сообщений с русского языка на информационный поиск в словаре осуществляется по буквенному коду словоформы или основы слова, а из словаря выбирается порядковый номер словоформы (основы слова) и сопровождающая его грамматическая информация. При переводе с информационного языка на русский из словаря по номеру словоформы или основы слова выбирается буквенный состав искомого элемента и его грамматическая информация (если она необходима). Первый вид поиска в словаре называется прямы м, а второй — обратным. В ИПС словарь должен быть построен так, чтобы он был удобен и для прямого и для обратного поиска. [c.87]

Представление экспертных моделей для описания управляющей деятельности оператора. Оператор вырабатывает управляющее решение на основе знаний о модели. Эти знания представляются множеством причинно-следственных отношений, которые описываются в понятиях и отношениях информационно-модельного базиса. Чем опытнее оператор, тем богаче у него набор отношений и тем шире и полнее информационно-модельный базис. Применяемые человеком рассуждения при поиске решений отвечают схеме если..., то... . Это дает возможность создать средства, позволяющие описывать экспертные мысленные модели оперативно-диспетчерской деятельности языком логики предикатов первого порядка. [c.346]

Новая информационная технология, научной основой которой является теория ИИ, позволяет ЛПР — непрограммирующему конечному пользователю ЭВМ — непосредственно (без промежуточных помощников и без специальных знаний в области математики, программирования и вычислительной техники) обращаться с ЭВМ на ОЕЯ как при формулировании, так и при поиске решений НФЗ. Новая информационная технология, обеспечивающая переработку как разнообразных знаний ПО, выраженных на ОЕЯ, так и данных, превращает ЭВМ в удобного партнера для непрограммирующего конечного пользователя при поиске решений НФЗ, которые возникают в его профессиональной творческой деятельности. [c.20]

Поиск решений вычислительных, или формализованных, задач на основе традиционной информационной технологии осуществляют с помощью различных алгоритмов, т. е. совокупности четко сформулированных правил и операций, определяющих эффективную процедуру поиска оптимального или корректного решения любой задачи из некоторого класса вычислительных задач. [c.27]

Новая информационная технология, научной основой которой является теория ИИ, превращает ЭВМ в удобного партнера для непрограммирующего конечного пользователя при поиске решений НФЗ, возникающих в его профессиональной творческой деятельности. [c.27]

Обучение правилам принятия решений на основе примеров (или образцов). Существует ряд средств построения эвристических программ, которые автоматически генерируют деревья решений на основе примеров. Эти программы эффективны, если примеры легко могут быть выражены в форме вывода с простым набором значений определяющих признаков. Индуктивный вывод обычно начинается с одного из входных параметров и с поиска дерева, соответствующего минимальному числу решений, необходимых для достижения вывода. Это дерево с минимальной глубиной отыскивается путем последовательного рассмотрения всех параметров как возможных исходных узлов и применение информационного теоретического подхода к выбору последовательности параметров, которые должны быть использованы для остальных [c.46]

СИСТЕМА ПОИСКА ИНФОРМАЦИОННО ЗНАЧИМЫХ ХАРАКТЕРИСТИК, КАК ОСНОВА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ САЙТОВ [c.238]

Для удобства общения пользователя с программной системой можно ввести дополнительную исходную информацию об объекте моделирования. Она включает в себя идентификацию элементов ВХС в виде текста (названия рек, наименования административно-территориальных единиц, водопользователей, водохранилищ, отраслей, названия учитываемых примесей и т.д.). Способ статистической обработки результатов имитационного эксперимента также требуется представить в виде набора элементарных альтернатив, однозначно интерпретируемых ЛПР, не владеющим деталями конкретных методик, но представляющим себе на уровне интегральных показателей отличие одного способа от другого с точки зрения будущего принятия решения. Таким образом, имитационная модель предоставляет пользователю широкие возможности для самостоятельного выбора интегральных показателей функционирования ВХС, но не осуществляет этот выбор без его участия. Такая же ситуация характерна для подавляющего большинства информационно-советующих систем, облегчающих поиск решений на основе многостороннего анализа математической модели объекта, но не устраняющих человека от принятия решения. [c.392]

Существует несколько подходов к решению этих задач, в основе которых лежат формальные методы снижения размерности. К их числу можно отнести использование различных эвристических правил, применение метода динамического программирования для целенаправленного поиска оптимального варианта на основе критерия оптимальности, использование метода ветвей и границ, позволяющего установить допустимые границы критерия оптимальности, интегрально-гипотетический, информационно-энтропийный, эволюционный и другие методы, а также их сочетание. [c.164]

Для проведения поиска создают информационно-поисковые системы (ИПС), основой которых служит выбранный информационно-поисковый язык, а формой реализации является информационно-поисковое устройство— от печатного указателя до ЭВМ. Отметим некоторые общие закономерности информатики, из которых вытекают важные практические следствия. [c.9]

Для проведения поиска создают информационно-поисковые системы (ИПС), основой которых служит выбранный информационно-поисковый язык, а формой реализации является информационно-поисковое устройство — от печатного указателя до ЭВМ. [c.9]

В основе ИПС находится операционная система банка данных, состоящая из программ загрузки, поиска, изменений и реорганизации неформатированных данных. Обеспечивающая, часть системы включает информационную базу, комплекс технических средств, информационно-поисковый язык и математическое обеспечение. Инфор- [c.213]

Основной задачей созданных систем является обеспечение специалистов исчерпывающей информацией на основе машиночитаемых информационных баз данных, охватывающих все виды научно-технической информации (публикуемой, непубликуемой, патентной и т. д.). Информационные базы, а также методы и формы информационного обеспечения сформированы с использованием современных информационных технологий, современных технических и программных средств, в том числе электронно-вычислительной техники и средств связи (удаленный и локальный теледоступ). Дальнейшее совершенствование отраслевой автоматизированной системы НТИ должно быть направлено на создание сети локальных систем НТИ подотраслей и широкое внедрение режимов диалогового поиска информации. [c.123]

В книге рассматриваются автоматизированные ИПС фактографического типа, в которых осуш ествляется хранение и поиск сведений о структурных формулах химических соединений и сведений о химических реакциях, записываемых также с помощью структурных формул. Эти системы предназначены для ответа на вопросы о том, какие известны соединения илп реакции определенного заданного структурно-химического типа. Именно эти фактографические ИПС представляют собой такие специфические для химии автоматизированные ИПС, которые наиболее важны для нее на современном этапе развития и служат основой для создания более совершенных и перспективных информационно-логических систем. Принципы функционирования автоматизированных ИПС для химических соединений и реакций будут подробно рассмотрены в следующих главах книги. Здесь же мы анализируем такие наиболее общие принципы документальных и фактографических ИПС, которые проявляются не только в автоматизированных, но также в неавтоматизированных системах. Структурно-функциональная схема (рис. 3) охватывает случаи ИПС всех таких типов. [c.17]

В связи с вышеизлохенным перед специалистами завода была поставлена задача провести информационный поиск в области действующих технологий физико-химической доочистки, при этом предпочтение было отдано флотационным методам, достаточно изученным, имеющим хорошую теоретическую и расчетную базы. На их основе созданы промышленные установки с широким спектром применения. При этом наибольшее распространение получили воздушно-флотационные методы очистки, принцип работы которых основан на извлечении дисперсных частиц из сточной воды с помощью пузырьков воздуха или кислорода. Многообразие этих методов базируется на различных способах введения в очищаемую жидкость пузырьков. Наиболее распространены следующие методы флотации механическая - импеллерная, пневматичес-itaa, напорная (с выделением воздуха из раствора). [c.168]

Оценка технико-экономической эффективности комбинирования проиессов должна осуществляться на основе следующих факторов учет удельных затрат на переработку и калькуляции себестоимости на каядоЯ секции введение опенок ценности неиспользованных энергоресурсов на основе эксергетического метода анализа с целью поиска оптимальных систем их рекуперации создание приниипов организации комбинированных установок на основе информационно-термодинамического метода анализа. [c.60]

ОРГАНИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОИСКА НА ОСНОВЕ СИСТЕМЫ АИДОС [c.1]

Формат сбора данных в АИДОС позволяет легко и безошибочно производить сбор информации, но не подходит для решения других задач (информационного поиска, создания каталогов, указателей и т. д.). Эти проблемы решаются на основе внутреннего формата сведений или, иначе, формата банка данных. Преобразование данных во внутренний формат производится также прикладной программой NW KVERT. Сведение в формате банка данных состоит из четырех частей. В части О хранятся формальные данные, требуемые для обработки и корректировки ведения (признак документальных или фактографических данных, внутренний номер и т. д.). В часть 1 включаются такие поля, высказывания которых предусмотрены для прямого поиска и являются составной частью тезауруса. Часть 2 содержит поля, высказывания которых предназначены для последова- [c.87]

Центральное место занимает автоматизированная подсистема Химия и химическая технология , созданная на основе совместной работы Центрального института информации и документалистики (ZIID, ГДР) и Всесоюзного научно-исследовательского института научно-технической информации (ВИНИТИ, СССР). Действенность этой системы проявляется в выпуске сигнальной (титульной) информации. В 39 сериях резюмируются работы, опубликованные в 30-дневный период в более чем 12000 журналов. В качестве основы для поиска информации с помощью ЭВМ разработан двуязычный химический тезаурус и создана автоматизированная система SPRESI (накопление и поиск структурно-химической информации). Система содержит сведения о свойствах, реакциях и областях применения химических соединений и промышленных изделий. В запоминающее устройство компьютера ежедневно должно вводиться около 1600 литературных источников с указанными данными и-насколько требуется-топологически закодированных структурных формул примерно 2000 соединений. Готовятся программы и магнитные записи для селективного распространения информации и ретроспективного поиска. Для материалов Реферативного журнала Химия и информационной службы органической химии ГДР в 1976 г. изготовлен реестр по методу SPRESI. Таким образом, просмотр огромного числа опубликованных рефератов можно поручить автомату. [c.110]

В алгоритмическом отношении основу машинного поиска семейств родственных соединений составляет поиск соединений, содер5кащих заданный фрагмент. При этом задача идентификации структур (поиска заданной структуры) является частным предельным случаем поиска но фрагментам, когда фрагмент эквивалентен самой структуре. Поиск химических рядов в соответствии с моделью, предложенной в гл. VII, в общем тоже может быть вынолнен с помощью некоторой модификации обычного алгоритма поиска по фрагментад . В информационных системах с каноничным языком храпения идентификация структур принципиально отличается от поиска по фрагментам и сводится к простой проверке кодов на совпадение. Эта процедура элементарна, и поэтому в подобных системах задача идентификации решается алгоритмом канонизации. [c.147]

В гл. 9 рассматривались основные характеристики автоматизированных информационных систем, использующих механический химический код Лефковича. Фирма Esso Res. Eng. Со провела эксперимент по применению этой системы для небольшого массива в 8600 соединений, включавших полупродукты и целевые продукты, синтезированные в рамках программы исследования пестицидов, а также ряд полученпых от других фирм соединений, пестицидная активность которых исследовалась. Структурные формулы вручную кодировались с помощью некапоппчного механического химического кода [42], краткое описание которого дано в гл. 3. Далее автоматически вырабатывались упомянутые топологические фильтровые системы, служившие основой для поиска по фрагментам. [c.185]

Разработка рассмотренной автоматизированной системы была начата в 1968 г. Весьма интересными представляются выводы разработчиков системы, имеющих возможность сравнения двух видов ИПС дескрин-торной и на основе полной записи структурной информации. Онакер и Калбфлайш указывают, что фрагментарные коды не позволяют реализовать требуемую селективность ИПС для биологически-активных соединений. Отмечая, что информационные системы должны разрабатываться с учетом существующего уровня развития информатики, они справедливо подчеркивают, что системы информационного поиска должны стать инструментом исследователя. [c.188]

Таким образом, в настоящее время вполне реальны перспективы создания крупномасштабной автоматизированной информационной системы интегрального типа, которая сможет совмещать все виды информационных поисков о реакциях с подготовкой и выпуском фактографического реферативного издания, систематического указателя реакций, а также специализированных перфокартоточных ИПС, а в дальнейшем по мере разработки соответствующих алгоритмов осуществлять на основе той ке однократно введенной информации о конкретных реакциях и соединениях подготовку фундаментального справочника по органическим реакциям и некоторых других видов обзорно-аналитической информации. Разумеется, что создание этой системы потребует значительных капиталовложений, которые, одпако, быстро окупятся созданием широкого спектра новых информационных услуг, важных для успешного развития органической химии. [c.237]

Поиск смысловых решений НФЗ на основе новой информационной технологии осуществляют с помощью различных эвристическо-эволюционных процедур, или процедур эвристического программирования. Эти процедуры имитируют мыслительную деятельность человека в определенной ПО и обеспечивают без указания точных определений сокращение пространства поиска альтернативных решений, а также выбор рационального решения данного класса НФЗ, не гарантируя в общем случае его оптимальности. [c.27]

Архитектура ЭС — это функционально-информационная структура программно-аппаратурных средств ЭС, обеспечивающих накопление и переработку знаний для поиска решений НФЗ в процессе интеллектуального общения ЛПР и ЭС. Архитектура типичной идеальной ЭС в химической технологии, блок-схема которой представлена на рис. 7.1, включает следующие основные компоненты база знаний (БЗ) база данных (БД) база целей (БЦ) рабочая память, или рабочая база знаний (РБЗ) подсистема вывода решений (ПВР) подсистема интеллектуального интерфейса (ПИИ) подсистема поддержки и отладки (ППО) подсистема цифрового моделирования (ПЦМ) подсистема объяснения решений (ПОР) подсистема координации и управления (ПКУ). Кратко рассмотрим характеристику и назначение каждого компонента архитектуры ЭС. База знаний — эго основа интеллектуального обеспечения ЭС, представляющая собой совокупность программных средств, которые обеспечивают хранение, накопление, удаление, поиск, переработку и запись в память ЭВМ разнообразных компьютерно реализованных МПЗ в различных сложно структурированных формах (см. гл. 2). Для ЭС в химической технологии БЗ содержат МПЗ трех типов знаний предметные знания управляющие знания и метазнания. Предметные знания — эго совокупность декларативных и процедурных знаний ПО (см. ра зд. 1.2). Управляющие знания — совокупность знаний о различных стратегиях принятия решений в ПО. [c.192]

С применением Г т. и принципов искусственного интеллекта разработано программное обеспечение информационно-поисковых систем в химии, а также автоматизиров. систем идентификации мол. структур и рационального планирования органич. синтеза. Для практич. реализации на ЭВМ операций выбора рациональных путей хим. превращений на основе ретросинтетич. (см. Ретросинтетический анализ) и синтонного принципов используют многоуровневые разветвленные графы поиска вариантов решений, вершины к-рых соответствуют мол. графам реагентов и продуктов, а дуги изображают превращения в-в. [c.612]

Простейшим примером служит набор однозначно установленных соответствий вещество — спектр , являющийся основой компьютерных информационно-поисковых систем. При такой модели задача идентификации индивидуального соединения сводится к тфосмотру, точнее, к поиску спектра в банке последний обычно содержится во внешней памяти ЭВМ на магнитных дисках. Такие банки емкостью в десятки и сотни тысяч веществ хорошо известны в ИК- и масс-спектроскопии (мощная информационно-поисковая система для ИК- и масс-спектроскопии уже довольно давно разработана и используется в Сибирском отделении РАН, г. Новосибирск). Заметим, что алгоритмы поиска информации в базах данных составляют самостоятельный раздел компьютерной науки и довольно непросты. [c.440]

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]

В общем случае информационно-поисковые системы могут быть ручными или на основе компьютеров. Дедуктивные системы с применением методов искусственного интеллекта включают использование специальной компьютерной техники. Они тесно связаны с экспертными системами, упоминавщимися в гл. 2. Поиск документов относится к печатному библиографическому материалу — книгам, отчетам, журналам и т. п. Ретроспективные системы позволяют осуществлять поиск документов, отно- [c.409]

В различных автоматических информационных системах поиск ведется либо по ключевым словам, либо по заглавиям работ, либо непосредственно по текстам рефератов. Информационные поисковые системы на основе заглавий дешевы и быстрее всего доводят материал до потребителей. Хотя при замене ключевых слов заглавиями теряется 20—30% информации, однако одновременно исключаются лишние источники ошибок (процесс индексирования и др.). Поэтому системы поиска по заглавиям в настояшее время получили широкое распространение [4] печатным изданием такого рода является журнал hemi al Titles (см. гл. 4). [c.136]

Информационные массивы, записанные в памяти ЭВМ, называют базами данных. Запись и поиск информации в базах данных осуществляют с помощью соответствующих программ, Одна из важных особенностей баз данных заключается в том, что хранящаяся в памяти ЭВМ информация, которая может быть извлечена разными способами, составляет основу для выпуска печатных изданий разного типа, для выдачи данных по индивидуальным запросам, для обслуживания потребителей путем установления прямой связи имеющихся у них конечных устройств (терминалов, дисплеев) с информационной ЭВМ (теледоступ, или удаленный доступ, за рубежом именуемый ONLINE). [c.9]

Поэтапное внедрение автоматизированных систем (АС) в ИЦ МХТИ (первая очередь в 1976—1980 годах, вторая — в 1981 — 1985 годах) проходило и проходит в условиях непрерывного функционирования всех звеньев Информационного центра. В настоящее время внедрены АС анализа читательского спроса СПРОС , АИПС ГАММА , которая действует на основе баз данных, подготавливаемых ВИНИТИ на магнитных лентах. Система обеспечивает накопление, поиск и выдачу информации. На выходе системы — библиографическая информация по химии и химической технологии по опубликованным материалам, которая направляется индивидуальным и коллективным абонентам МХТИ и сторонних организаций. [c.120]

Пакет прикладных программ АИДОС состоит из операционной системы, обслуживающей банк данных, и обрабатывающих программ. Операционная система банка данных содержит прикладные программы, выполняющие основные функции по обработке неформатированных данных, т. е. накопление, корректировку, поиск, реорганизацию информационных сведений, тезауруса, систематического рубрикатора и профиля групп фактов, и несколько служебных (вспомогательных) программ. С помощью обрабатывающих программ осуществляются контроль информации на вводе, подготовка печати, статистики, протоколов, создание периодических информационных изданий (библиографий, каталогов, указателей), фактографических табуляграмм, избирательное распределение информации на основе профилей пользователя, содержащих описание на ИПЯ АИДОС по- [c.32]

Выбор базы данных. Информация, которой располагает система, обычно делится на части, которые называются базами данных. Разумеется, нет ничего невозможного в том, чтобы предоставить пользователю возможность обратиться сразу ко всем документам и иным записям, хранящимся в системе. Однако это неудобно, и прежде всего для пользователя. В самом деле, чем больше объем базы, тем сложнее провести поиск, постепенно отделяя нужное от ненужного так стоит ли заставлять химика предпринимать дополнительные усилия, чтобы отсеять информацию, интересную только, скажем, для врача Кроме того, при работе с такой огромной и разношерстной базой возникли бы терминологические проблемы и т. д. Поэтому поисковые системы обычно предоставляют для поиска базы данных, соответствующие тому или иному информационному изданию и формируемые на основе подготавливаемых тем же издательством магнитных лент. Соответственно состав баз данных неоднороден есть тематические базы данных, охватывающие литературу по определенной области знания, такие как hemi al Abstra ts , есть базы данных, охватывающие документы одного вида, например диссертации, научно-технические отчеты либо патенты наконец, существуют базы данных, формируемые с учетом как тематики, так и видов документов, например тематические базы данных ВИНИТИ содержат информацию только об опубликованных источниках — статьях, книгах, патентах и т. д. — по естественным наукам и технике и не включают, например, отчетов о научно-исследовательских работах последние составляют предмет баз данных Всесоюзного научно-технического информационного центра (ВНТИЦентра). [c.35]

Химия давно занимает одно из первых мест среди естественных наук как по абсолютному объему накапливаемой научной информации, так и по темпам ее роста. Увеличивающиеся трудности научно-информационного обмена в химии привели к созданию эффективной информационной системы, основанной на традиционных книжно-журнальных формах доставки и поиска информации, успешно расширявшейся без существенной перестройки своей традиционной основы и просуществовавшей в течение целого столетия, до пятидесятых годов нашего века. Эта информационная система хорошо известна химикам [13, 14], поэтому ограничимся. лишь беглым упоминанием основных ее звеньев, иллюстрируя на примере химии рассмотренную нал1И в 1.2 принципиальную схему информационной системы науки. [c.31]

Будучи полезными при решении ряда частных информационно-поисковых задач, системы кодирования с занрограммированной потерей информации не позволяют в но.пной мере реализовать типичный для химического мышления тонкий поиск по аналогии , поскольку одна из основ подхода химика — учет взаиморасположения и взаимосвязи отдельных фрагментов — недостаточно отражена в коде. Гибкую систему формирования семейств родственных соединений с помощью ЭВМ, которая необходима для решения ряда важнейших информационно-логических задач, можно реализовать только на основе полных систем кодирования. Согласование систем кодирования со статистической структурой источника сообщения требует, в частности, чтобы наиболее распространенным сообщениям система кодирования ставила в соответствие наиболее короткие кодовые последовательности. [c.49]