Основные подходы к построению информационных моделей

из "Гипертексты в экономике Информационная технология моделирования "

Имеются достаточно подробные обзоры существующих информационных моделей [2]. Поэтому можно ограничиться лишь кратким сопоставлением моделей и выводами о возможности их использования в современных условиях. [c.39]
Более совершенными и приспособленными к обработке на ЭВМ средствами анализа экономических систем считаются такие виды моделей, как матричная, графоаналитическая и машинно-синтезируемая. [c.39]
Анализ показывает, что перечисленные модели предоставляют проектировщику практически одинаковые аналитические возможности, находятся примерно на одном и том же качественном уровне и не затрагивают многих существенных для процесса проектирования вопросов (недостаточно полно отражают технологию и структуру процессов обработки данных, процессов выработки решений и т.д.). [c.39]
В ранних методах моделирования основное внимание уделялось формам представления моделируемых данных. Модели определяли такие структуры представления данных, которые были бы удобны для хранения и манипулирования ими внутри ЭВМ. К данному классу относятся, в частности, сетевые и иерархические модели данных. Функции этих моделей ограничиваются возможностями средств вычислительной техники, в связи с чем их можно оценить как не соответствующие задачам сквозного проектирования. [c.40]
Развитие направления семантических моделей создает теоретические предпосылки для системного обобщения и накопления опыта выполнения проектных решений, алгоритмического описания процедур проектирования на высокоуровневых языках в целях типизации вариантов проектов (но с учетом индивидуальных особенностей предметной области), начиная с самых первых стадий проектирования. [c.40]
Одной из разновидностей таких моделей являются семантические сети. Первоначально данный класс моделей возник в области исследования искусственного интеллекта и ориентировался на представление знаний общего характера. Однако впоследствии семантические сети стали использоваться в качестве моделей данных, предназначенных для применения в сфере управления базами данных. Сведения, изложенные на языке, близком к естественному, должны быть предварительно структурированы в них необходимо в явной форме выделить объекты (или понятия) и отношения между отобранными объектами. [c.40]
Однако семантические сети имеют и недостатки. Так, их нельзя использовать для представления достаточно большого множества различных фактов. Кроме того, отметим трудность представления кванторных утверждений, изменяющихся событий, недостаточную (по сравнению с формальной логикой) выразительную мощность. Многие из этих недостатков могут быть преодолены за счет применения специально разработанных средств. [c.41]
Группа родственных фреймов может объединяться в систему фреймов. Результаты характерных действий отражаются с помощью трансформаций между фреймами системы. Различия между фреймами системы могут отражать действия, причинно-следственные связи и т.д. Фреймы системы используют одни и те же слоты. [c.42]
После того как выбран фрейм для представления ситуации, процесс согласования фрейма с данной конкретной ситуацией состоит в нахождении таких заданий для слотов фрейма, которые совместимы с маркерами слотов. Процесс согласования контролируется частично информацией, связанной с фреймом, и частично знанием текущих целей. [c.42]
Если выбранный фрейм не удается согласовать с реальностью, т.е. невозможно найти задания для слотов, которые соответствующим образом согласуются с маркерами, то происходит обращение к так называемой сети поиска информации, с помощью которой соединяются между собой системы фреймов. Эта сеть позволяет найти другие способы представления информации о фактах, аналогиях и других сведениях, которые можно использовать для согласования с реальностью. [c.42]
К недостаткам языка исчисления предикатов можно отнести трудность (неоднозначность) перевода предложений естественного языка в конструируемые формулы сложность учета в процедурах вывода частных знаний о предметной области отсутствие эффективных процедур для исчислений более высоких порядков, чем первый отсутствие взаимодействия (взаимосвязи) между формулами языка. [c.43]
Отдельные аспекты рассмотренных теоретических исследований находят применение в ряде практических разработок. [c.43]
Логическое исчисление специального вида (исчисление предикатов), о котором говорилось выше, реализовано в языке программирования Пролог. Обычно логика используется для выражения высказываний, отношений между высказываниями и правил вывода одних высказываний из других. Пролог - это первая попытка разработки языка, который позволял бы программисту описывать свои задачи средствами математической логики, а не с помощью традиционных для программирования конструкций, указывающих, что и когда должна делать вычислительная машина. Способы, используемые для представления объектов в Прологе (термы), соответствуют способам, имеющимся в языке исчисления предикатов. Чтобы делать высказывания об объектах, необходимо иметь возможность описывать отношения между объектами. Это делается с помощью предикатов. Формула (атомарное высказывание) состоит из предикатного символа и соответствующего ему упорядоченного множества термов, являющихся его аргументами. В Прологе структура может быть использована и в качестве целевого утверждения, и в качестве аргумента для другой структуры. [c.43]
Язык исчисления предикатов разработан для отражения большого количества связей типа если. то. .. , и в нем имеется строгое разделение между функциональными символами, используемыми для построения аргументов и высказываний (в отличие от Пролога). Однако логику, основанную на транзитивности, например, родо-видовых связей, такие языки могут осуществлять лишь косвенно. [c.44]
Очевидно, что реализация всех требований в рамках одной модели данных невозможна. Поэтому наиболее целесообразный путь - это предоставить проектировщику возможность взаимодействовать с несколькими моделями данных. [c.44]

Вернуться к основной статье