Кулик Б. А., Зуенко А. А., Фридман А. Я. Алгебраический подход к интеллектуальной обработке данных и знаний
| Вид материала | Доклад |
- Алгебраический подход к объектно-ориентированным базам данных 2006 г. Емельченков, 271.1kb.
- Ы, включают методы обработки данных многих ранее существовавших автоматизированных, 3469.84kb.
- Лекция методы спецификации семантики функций, 281.59kb.
- Л. А. Захаров новый подход к обработке плоских поверхностей, 131.75kb.
- Методика определения актуальных угроз безопасности персональных данных при их обработке, 175.98kb.
- Виртуальная школа компьютерных технологий, 272.74kb.
- Разработка и внедрение модуля автоматизированной системы поддержки научного исследования, 121.09kb.
- Правительства Российской Федерации от 17 ноября 2007 года N 781 "Об утверждении Положения, 657.02kb.
- Аннотация программы учебной дисциплины для направления подготовки 040100. 62 «Социология», 60.48kb.
- Утв. Федеральной службой по техническому и экспортному контролю 15 февраля 2008 г, 1326.96kb.
Кулик Б.А., Зуенко А.А., Фридман А.Я.
Алгебраический подход к интеллектуальной обработке данных и знаний
Аннотация
В докладе представлен новый математический аппарат – алгебра кортежей (АК), которая относится к классу булевых алгебр и реализует алгебраический подход к логическому анализу в системах искусственного интеллекта. В отличие от формальных систем, где основа – символьные конструкции, в качестве базового понятия алгебры кортежей выбрано многоместное отношение и предложены обобщения операций алгебры множеств для работы с отношениями, заданными в разных схемах. Это обеспечило расширение возможностей существующих систем обработки данных и знаний, основанных на бинарных и реляционных отношениях. АК дает средства унифицированного представления и анализа как данных, так и знаний, тем самым упрощая проблему сопряжения баз данных и баз знаний в рамках одной программной системы.
Алгоритмы обработки отношений, записанных в виде АК-объектов, хорошо поддаются распараллеливанию, что сокращает затраты ресурсов в пределах одного класса вычислительной сложности алгоритмов, а в некоторых случаях уменьшает ее за счет использования свойств структур АК. В частности, в АК выявлены новые структурные и статистические классы конъюнктивных нормальных форм с полиномиально распознаваемым свойством выполнимости.
В алгебре кортежей, помимо известных методов логических исчислений, реализованы новые алгебраические методы проверки корректности следствия и поиска следствий из заданной системы посылок. В процессе вычисления учитывается внутренняя структура обрабатываемых знаний, что ускоряет решение стандартных задач логического вывода. Помимо логического вывода, АК поддерживает широкий круг задач логического анализа (проверка и генерация гипотез, абдуктивные заключения, модифицируемые рассуждения и т.д.).