СЕМАНТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДАННЫХ [c.187]
Семантические модели данных представляют собой средство представления структуры предметной области. Такие модели имеют много общего с иерархическими и сетевыми моделями данных, они могут использоваться как средство построения структуры соответствующих баз данных. [c.187]
Семантические модели данных обычно предполагают два уровня интерпретации, уровень объектов предметной области и уровень атрибутов базы данных. Оба уровня при необходимости можно совместить в одном представлении. [c.189]
Известно достаточно большое число семантических моделей данных (например, модель "сущность-связь", модель семантических сетей и др.) однако используемые в них понятия, идеи и методы характеризуются большим сходством, что облегчает их совместное рассмотрение. [c.189]
В настоящее время ведутся теоретические исследования семантических моделей данных для обеспечения их совместимости с программными спецификациями запросов к базе данных. В итоге описания структуры информации и алгоритмов используют общий понятийный аппарат. [c.196]
Приведено планирование базы данных, Выполнен анализ предметной области и построена схема объекты-взаимосвязи, выделены элементы данных и сформулированы семантические правила. Спроектирована модель данных, которая затем преобразуется в логическую модель конкретной системы управления базой данных. [c.81]
Компилятор, использующий модель объекта, автоматизирует процесс создания программ обработки данных. На основе анализа информационной модели получения экономических показателей он создает модули для получения выходных файлов. С помощью компилятора производится синтаксический и семантический анализ постановки задач, выделяются программы обработки данных, а также устанавливается взаимосвязь логической модели данных с СУБД. Компилятор с языка аналитика анализирует текст формул расчета показателей с учетом их взаимосвязи в модели объекта и конструирует алгоритм реализации формул на языке ПЛ/1. [c.166]
Рассматриваемый подход также может быть назван семантическим, т. к. данная модель позволяет отображать значения предметов реального мира в конструкции модели. Объектно-ориентированная модель данных состоит из объектных множеств, отношений и составных объектных множеств, атрибутов, конкретизированных множеств, индикаторов мощности и ключей. Отношение устанавливает связи между элементами двух объектных множеств. Атрибут - это отношение между двумя объектными множествами, функциональное хотя бы в одном из направлений. Конкретизированное объектное множество, являясь подмножеством другого объектного множества, позволяет определить атрибуты некоторых элементов исходного множества. Ключ - это значение, которое однозначно определяет элемент объектного множества. [c.6]
Объектно-ориентированный подход явился результатом сближения двух областей исследований семантического моделирования данных и объектно-ориентированных языков. Семантическое моделирование уделяет наибольшее внимание структуре данных, что позволяет эффективно отображать значения реальных фактов в конструкции модели и легко создавать логические схемы для сетевых, иерархических и реляционных баз данных. Объектно-ориентированные языки изучали поведение объектов данных. Сближение этих двух областей позволило применить понятия объектно-ориентированных языков к семантическим структурам данных. [c.6]
Модель данных в ГИС имеет сложный смешанный характер атрибутивная (семантическая) информация об объектах часто представляется реляционными таблицами, а пространственные данные организуются специальным образом (послойным, объектно-ориентированным и т.д. - различным для разных ГИС). [c.83]
Этап концептуального проектирования включает создание концептуальной схемы БД. Спецификации разрабатываются в той степени, которая требуется для перехода к реализации. На этом этапе создаются подробные модели пользовательских представлений данных затем они интегрируются в концептуальную модель (семантическая модель), фиксирующую все элементы корпоративных данных, которые будет содержать БД. [c.121]
Известные средства описания данных ориентируются на формы представления информации (синтаксические модели данных) или смысловые характеристики информации (семантические модели). Синтаксическими являются модели, рассмотренные в гл. 2 [c.187]
Основная цель данного учебного пособия - описать общую теорию и методологию, математический аппарат, методические подходы и программные средства, позволяющие на основе гипертекстовой информационной технологии и персональных ЭВМ строить семантические модели экономических систем, а также исследовать и оптимизировать полученные модели. [c.5]
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]
Основными понятиями семантических сетей являются предметы и высказывания. Взаимосвязи между ними представляются с помощью графа, вершины которого сопоставляются предметам, а дуги - высказываниям. В семантических сетях обеспечиваются средства описания родо-видовых отношений. На основе этого механизма часто вводятся предопределенные, т. е. встроенные в модель данных категории вершин и дуг, обеспечивающие, например, выделение понятий, событий, характеристик и значений как различных подклассов общего множества вершин - предметов. [c.49]
Среди пользователей, разрабатывающих гипертексты по заказам и для удовлетворения своих потребностей, следует выделить научных сотрудников, профессионально исследующих предметные области, в которых затруднительно или вообще невозможно применение математических моделей. Данная категория специалистов использует аппарат гипертекстового тезауруса при семантическом моделировании изучаемых объектов. Для методического обеспечения этой деятельности процессы разработки семантических моделей и оценки их качества должны быть формализованы и зафиксированы в специальных инструкциях. Расширение возможностей гипертекстовой моделирующей системы достигается распараллеливанием процедуры конструирования тезауруса с возможностью слияния независимо построенных фрагментов. [c.99]
На втором этапе создания системы показателей АСПР должны быть проведены уточнение признаков классификации показателей на основе используемых экономико-математических моделей, алгоритмов, методов решения задач, анализ семантических алгоритмических взаимосвязей и синтез показателей в интегрированную систему для автоматизированного банка данных, формирование локальных систем показателей для различных уровней АСПР. [c.143]
Для системного анализа внешнего рынка создана система AMS 4.2. Система позволяет производить построение моделей опираясь на закономерности взаимосвязей данных. В состав системы входят модуль построения модулей, модуль генерации форм и вывода данных, модуль интеллектуальных запросов и отчетов, навигатор по семантической сети и собственно хранилища данных. [c.110]
Информация относительно ее возникновения и последующих преобразований проходит три этапа, которые, собственно, и определяют ее семантический, синтаксический и прагматический аспекты. Человек сначала наблюдает некоторый факт окружающей действительности, который отражается в его сознании в виде определенного набора данных. Здесь проявляется синтаксический аспект. Затем после структуризации этих данных в соответствии с конкретной предметной областью человек формирует знание о наблюдаемом факте. Это семантический аспект полученной информации. Информация в виде знаний имеет высокую степень структуризации, что позволяет выделять полную информацию об окружающей нас действительности и создавать информационные модели исследуемых объек-18 [c.18]
Заключительная фаза анализа предметной области состоит в проектировании ее информационной структуры (или концептуальной схемы). Описывать предметную область или проектировать концептуальную схему можно средствами достаточно большого количества моделей, созданных специально для этих целей. В простых случаях для построения концептуальной схемы используют традиционные методы агрегации и обобщений. При агрегации информационные объекты (элементы данных) объединяются в один в соответствии с семантическими связями между объектами. [c.251]
В рамках каждой БД концептуальные требования обобщаются в концептуальную модель, выраженную абстрактными средствами, позволяющими увидеть все информационное содержание предметной области. Концептуальная модель позволяет как бы подняться вверх над предметной областью и увидеть ее отдельные элементы. При этом подробность, детальность и глубина предметной области зависит от выбранной модели. Модель с минимальными возможностями должна обеспечивать способность задания данных и их взаимосвязи. Соответственно семантическая мощь концептуальной модели увеличивается с возрастанием дополнительного числа характеристик, которые она позволяет оп- [c.252]
Определяются составляющие информационной модели, их взаимосвязь и последовательность разработки. Строится технологический маршрут разработки, выделяются отдельные этапы (фазы) процесса, устанавливаются структура и содержание исходных и конечных данных каждого этапа. Выполняются формальные процедуры семантического контроля выходных данных каждого этапа для отладки информационной модели и контроля процесса разработки проекта. [c.205]
Фрейм чаще всего определяют как структуру данных для представления стереотипных ситуаций. При этом способ группирования множества конкретных ситуаций в стереотипную, как правило, не может быть определен строго. Чаще всего стереотипные ситуации (для данной предметной области) выделяет исследователь, опираясь на опыт и данные наблюдений. Неформальные знания исследователя о предметной области можно рассматривать как систему понятий, определяющих представление о конкретных ситуациях. Каждое понятие связывается с конкретной ситуацией, а конкретные ситуации согласуются с соответствующей стереотипной. Если понятия представляют собой неформальные знания о стереотипной ситуации, то фреймы — это формализованные знания. Таким образом, фреймы соответствуют понятиям, отражающим объекты, явления, характеристики предметной области. Это дает основание рассматривать фрейм как семантический блок или модуль модели представления знаний. Модель представления знаний строится в виде сети фреймов, т. е. системы определенным образом взаимосвязанных фреймов. Поэтому в мо- [c.564]
Данный комплекс проверяет непротиворечивость (на синтаксическом и семантическом уровнях) гипотетической модели в целом и обеспечивает возможность получения значений ряда параметров, характеризующих информационную емкость модели. К таким параметрам относятся число реквизитов в модели число показателей, в том числе входных, выходных и промежуточных число уровней в графе модели и в любом его подграфе число информационных взаимосвязей отдельных подграфов, характеристики информационных потоков, соответствующих такой модели. [c.162]
Возможности более полного отражения реального мира в модели проблемной среды, более широкого введения семантических связей между понятиями и учета прагматики среды открываются в рамках подхода, известного под названием ситуационного управления [16—19]. В этом подходе для описания модели применяется специальный модельный язык, а в качестве процедур решения используется аппарат формальных трансформационных грамматик. В основе данного подхода лежит автоматический анализ решающей системой некоторого множества решений задач требуемого класса. На основе формализованного аппарата обобщения система формирует модель проблемной среды в виде некоторого множества описаний классов ситуаций и соответствующих им решений. Собственно процесс решения задачи сводится тогда к отнесению текущей конкретной ситуации к одному из априорно сформированных классов и применению к ней решения, соответствующего этому классу. [c.371]
На втором этапе производится построение концептуальной модели. В качестве исходной информации используются результаты семантического (информационного) анализа учетных данных, формы и содержание входных и выходных документов, а также виды запросов к БД, что образует множество описаний внешних моделей. В качестве языка, на котором формализуются объекты и связи, описываемые концептуальной моделью, целесообразно выбрать язык реляционной теории данных [37, с. 203]. [c.117]
В других моделях в отличие от семантической сети типы объектов указаны в схеме, а экземпляры объектов представлены значениями в базе данных. В семантической сети один и тот же экземпляр объекта может быть соотнесен с несколькими типами. [c.193]
Концептуальное проектирование служит для получения моделей семантического уровня, определяющих конкретную предметную область. Описание концептуальных моделей отражает объекты ЭИС и связи между ними, но не должно зависеть от методов представления данных в конкретной системе управления базами данных. Концептуальная модель - некоторое формализованное, заданное в явном виде, отображение предметной области, определяющее множество ее состояний, включая правила их изменения. Данная модель призвана обеспечить устойчивую и долговременную работу всей системы, выдерживать замену одного управляющего комплекса на другой. [c.34]
Системного, теоретически обоснованного и программно реализованного подхода, позволяющего охватить в едином цикле весь процесс моделирования, начиная с получения моделей семантического уровня и кончая физическими базами данных, программами обработки и эксплуатационной документацией проектировщика, в настоящее время не существует. Причем если для физического и логического уровней разработаны и функционируют системы, автоматизирующие процессы построения соответствующих моделей, то среди методов и средств концептуального проектирования, как наиболее интеллектуального вида деятельности, трудно выделить достаточно эффективные и практически используемые пакеты прикладных программ. [c.53]
Перспективным направлением в построении моделей смыслового уровня является разработка и совершенствование моделей класса семантические сети, которые представляются в виде совокупности определенным образом структурированных данных (фреймов). Однако в традиционном понимании эта модель не может быть реализована на ЭВМ и поэтому для практического применения нуждается в дальнейшем теоретическом исследовании. Для информационного моделирования экономических систем можно сделать пригодными базы знаний, применяемые в системах искусственного интеллекта. Это становится возможным, когда учитываются особенности соответствующей предметной области и требования к средствам моделирования. [c.54]
Семантические модели данных используют общий набор понятий и.отличаются конструкциями, применяемыми для их выражения, полнотой отражения понятий в модели, удоб- [c.187]
В определенном смысле в основе построения ГИС лежит СУБД. Однако, вследствие того, что пространственные данные и разнообразные связи между ними плохо описываются реляционной (табличной) моделью, полная модель данных в ГИС имеет сложный смешанный характер. А вот информация о свойствах объектов (называемая еще "семантической") часто представляется реляционными таблицами. Совокупность двух моделей данных, лежащих в основе представления пространственной и семантической информации в ГИС, называется геореляционной моделью. [c.82]
Объединение двух моделей данных, лежащих в основе представления пространственной и семантической информации в ГИС, называется геореляционной моделью данных. [c.83]
Дается характеристика компонентов экономических информационных систем (ЭИС)—вычислительной системы, базы данных, программного обеспечения рассматриваются этапы нежизненного цикла — проектирование, внедрение, эксплуатация, развитие. Моделирование представлений информации в ЭИС предполагает использование синтаксических моделей данных (реляционной, сетевой и иерархической) и семантических моделей (семантические сети, фреймы и др.). Моделирование процессов опирается на сети Петри. Теоретические методы проектирования иллюстрируются практическими задачами. Для иллюстрации методов обработки данных используются языки Паскаль, SQL, dBASE и Пролог (3-е изд.—1993 г.). [c.2]
Отличие семантических сетей от описанных выше бинарных моделей состоит в том, что в n-арных сетях явно не декларируется наличие одновременно представлений и экземпляров (классов), хотя такая возможность имеется. Вероятно, это различие вызвано традициями использования соответствующих моделей данных. Исходя из представленных выше основных характеристик семантических сетей для них справедливы выводы, сделанные при обсуждении возможностей элементарных бинарных отношений. [c.49]
В отличие от ДЭС первого типа, предназначенных для поиска оптимального решения и базирующихся на строгих математических методах и моделях оптимизации, ДЭС второго типа в основном ориентированы на решение трудноформализуемых задач в отсутствии полной и достоверной информации. Здесь используются экспертные модели, построенные на основе знаний экспертов — специалистов в данной проблемной области, и эвристические методы поиска решения. Одной из основных проблем при проектировании ДЭС второго типа является выбор формального аппарата для описания процессов принятия решений и построение на его основе модели принятия решений, адекватной проблемной области (семантически корректной). В качестве такого аппарата обычно используют продукционные системы. Однако основные исследования ведутся в контексте алгоритмической (детерминированной) трактовки продукционной системы с присущей ей последовательной схемой поиска решения. [c.42]
Можно предполагать, что дальнейшее развитие решающих систем будет связано с обогащением языка представления модели проблемной среды и приближением его к естественному, а также с разработкой методов организации модели проблемной среды и алгоритмов решающей системы, всесторонне учитывающих широкое применение различных операций при учете смыслового содержания понятий, что, как указывается в работах, посвященных психолингвистическим проблемам мышления (см., например, [6—8]), может считаться основным содержанием мыслительной деятельности человека. В результате построения субъектом мысленной модели мира каждое понятие, включенное в эту модель, получает свое смысловое содержание, определяемое его отношениями с другими понятиями. Постоянный анализ и преобразование этой семантической системы и составляет основное содержание человеческого мышления. Смысл в таком случае представляется результатом осуществления определенной группы поисковых и преобразующих операций в мысленной модели, причем развитие смысла осуществляется путем включения одного и того же элемента в разные системы взаимодействий. Механизм сокращения поиска определяется перебором только осмысленных связей, поиском только тех элементов, которые обладают нужными в данной ситуации свойствами. [c.372]
Формирование реляционно-сетевой концептуальной модели учетных данных уже на стадии семантического (информационного) анализа объектов позволяет четко определить действия, которые придется выполнять отдельными пользователями над рассматриваемыми объектами. Совокупность действий над объектами концептуальной модели, представляющих интерес для конкретного пользователя или прикладной задачи в терминах выбранных языков описания и манипулирования данными, будем называть внешней моделью. Если в качестве таких языков выбраны реляционные языки, то как на стадии проектирования БД, так и ее внедрения можно успешно использовать программные средства серии малых машин, например ДИАМС и ФОБРИН для СМ ЭВМ [67, с. 9 19, с. 82]. [c.124]
Определение 1.5. Конструктивная формальная модель, для которой существует конструктивная процедура л4, дающая однозначный ответ на вопрос — принадлежит ли данная синтаксически правильная совокупность множеству семантически правильных совокупностей, называется разрешимой формальной моделью. [c.34]
Пример 1.4. Вернемся снова к коробке детских кубиков, содержащей всего шесть кубиков. Каждый кубик есть базовый элемент. Легко убедиться, что существуют лх и я2, позволяющие отличать один кубик от другого (по несовпадающему рисунку хотя бы на одной грани двух сравниваемых кубиков) и отличать кубики из других наборов (например, по несовпадению концевых точек линий или границ между цветами на всех шести гранях данного кубика со всеми другими кубиками набора, если нет более простого признака типа другого размера кубика). Система синтаксических правил такова, что она считает синтаксически правильными любые совокупности кубиков, в которых все шесть кубиков выложены в виде прямоугольника 2x3 или 3x2. Ясно, что существует конструктивная процедура п3. Система аксиом совпадает с такой совокупностью кубиков, которая соответствует одной из приложенных к коробке картинок (эта картинка как бы фиксируется в виде начальной позиции). Правила П дают возможность получать из исходной картинки новые картинки (думаю, что читатели в детстве сами строили эти правила). И, наконец, ясно, что существует конструктивная процедура л4, ибо определение всех семантически правильных совокупностей содержится в наборе шести картинок, приложенных к набору. Следовательно, мы имеем дело с разрешимой формальной моделью. [c.34]
Для каждого вида обобщений нужно иметь специальные средства. Однако для многих из них существует общая модель, связанная с моделью представления описаний в виде семантического графа. Каждый семантический граф (СГ) представляет собой взвешенный мультиграф, причем веса могут приписываться как вершинам СГ, так и его дугам. Будем рассматривать СГ, в которых используется пять типов вершин. Вершины первого типа носят название объектных. Вес объектных вершин имеет вид < , т>. Здесь п — число однотипных объектов, приписываемых данной вершине или некоторый квантификатор, оценивающий это число, т — тип объекта (некоторый класс, к которому принадлежат объекты, соответствующие данной вершине). Вершины второго типа называются признанными. Вес таких вершин имеет вид <(ль ITJ, (л2, П2)...(лй, Пь)>, где л — имена признаков, а П — значения признаков. Вершины третьего типа называются предикатными. В качестве их веса выступает имя некоторого предиката P-t с указанием его местности. Функциональные вершины составляют четвертый тип вершин в СГ. В качестве их веса выступает тот функциональный символ, который определяет суть этой вершины. Для функционального символа указывается его местность. Наконец, последний тип вершин вСГ — именные вершины их вес выражается через некоторые символы из множества имен. [c.199]
К настоящему времени известны десятки моделей реляционные, сетевые, иерархические, инфологические, отношения сущностей (E-R), семантики данных, функциональные, основанные на семантических сетях, на теории расширенных множеств, на информационно-управляющих понятиях, информационно-алгебраические [c.39]
Несмотря на существование значительного числа гипертекстовых систем, реализованных на ПЭВМ, потребовалась разработка специального программного обеспечения, которое ориентировано на компьютерную поддержку технологии гипертекстового информационного моделирования. АСФОГ, основанная на предложенных методологических идеях и теоретических научных принципах, позволяет создавать и модифицировать гипертекстовые информационные модели концептуального уровня, а также является эффективным инструментальным средством для обслуживания и сопровождения сложных по структуре массивов семантических данных. [c.100]
Смотреть страницы где упоминается термин Семантические модели данных
: [c.4] [c.559] [c.132] [c.110] [c.425] [c.45]Смотреть главы в:
Теория экономических информационных систем Изд.4 -> Семантические модели данных