Общие информационные банки

Верхний Оценка поставленной задачи. Принятие решений Информация для принятия решений Заказчик. Общие информационные банки. Эксперты, нижний и средний уровень системы [c.15]

В работе (85) был осуществлен анализ серусодержащих соединений в природных объектах методом ГХ-ЭВМ- Идентификация представляла собой сложную задачу, так как количество серусодержащих веществ в пробах было крайне мало (10 " —%), состав весьма неоднороден, а функциональные группы обладают малой специфичностью. Смеси анализировались по индексам удерживания на трех неподвижных фазах различной полярности с использованием трех различных вариантов идентификации. В первом случае моделировался процесс ручной расшифровки (сравнение с имеющимися данными в информационном банке), во втором — производилось автоматическое изменение допустимых отклонений параметров удерживания. Расшифровку проводили в несколько этапов. Третий вариант в общих чертах совпадал со вторым, но были учтены дополнительно результаты газохроматографического анализа отдельных фракций на различных неподвижных фазах. В первом случае было расшифровано 16 соединений из 23, во втором — резко сократилось число ошибок, а нерасшифрованные компоненты составили от общего числа 11 %. В третьем варианте было опознано 22 соединения из 23. [c.254]

В алгоритмах управления [формула (V,53)l и анализа расходного коэффициента [формула (V,55)] такие исходные данные, как I, N, П) Сс1,, ixr Сер. к ис р. к получаются из общей информационной системы АСУ основного хлорного производства (после соответствующей обработки первичной информации), а значения p i,, />н.о и — из нормативно-справочного фонда (банка данных). [c.133]

В отличие от специализированных общие информационные банки должны собирать всю информацию о химических соединениях, которая известна (без потерь и без сжатия). В качестве примера такой системы можно привести опыт Кемикл Абстракс Сервис , собравшей сведения приблизительно о Э,5 миллионах соединений. Эти данные в настоящее время выдаются в международную сеть пользователей для последующего применения. Аналогичные работы в нашей стране проводятся в ВИНИТИ и НИИТЭХИМ. Следует отметить, что проблема накопления в машинной памяти типичного содержания химических документов чрезвычайно сложна. В отличие от записи результатов, получаемых специализированными аналитическими методами, способы записи содержимого документов должны быть чрезвычайно вариабельными. В настоящее время эти вопросы еще не разрешены. Например, в опыте информационно-ю обслуживания химической промышленности, насчитывающей около 70 внутренних отраслей, вначале создаются узко направленные системы (например, ИПС для химии органических соединений фтора [23]). [c.26]

Хранение, передача и размножение химико-аналитической информации, хранящейся в памяти ЭВМ, не представляет значительных трудностей. Большой прогресс в этом направлении обещает внедрение голографических способов запоминания и считывания. На начальной стадии разработки общих информационных банков в способы кодирования химико-аналитических понятий должно специально вводиться избыточное разнообразие. В отличие от специализированных информационных банков в них должна выполняться теорема Геделя о неполноте, оправдывающая необходимость некоторой неопределенности в определениях, являющейся источником противоречий и диалектического развития любого вопроса [28, с. 27]. [c.28]

Избыточность информации, хранящейся в общих информационных банках, необходима еще и для того, чтобы позволить исследователю осуществлять общее ознакомление с проблемой. В отличие от целевого, направленного, выборочного использования данных, извлекаемых из информационного банка, внецелевое изучение вопроса обычно преследует чрезвычайно общую установку — сбор данных, которые вообще могут оказаться полезными в ближайшем будущем. Такой внецелевой подход к информационным хранилищам достаточно широко распространен. [c.28]

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]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология