На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


реферат Семантические сети

Информация:

Тип работы: реферат. Добавлен: 25.10.2012. Сдан: 2012. Страниц: 5. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


ФЕДЕРАЛЬНОЕ  АГЕНТСТВО  ПО  ОБРАЗОВАНИЮ 

Государственное образовательное учреждение высшего  профессионального образования 
«Санкт-Петербургский  государственный политехнический  университет» 

ИНСТИТУТ  МЕНЕДЖМЕНТА И  ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
(филиал) Санкт-Петербургского государственного политехнического университета в г.Череповце
(ИМИТ  СПбГПУ)
Кафедра  менеджмента
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
РЕФЕРАТ
 
 
Дисциплина: «Информационные системы в экономике»
Тема:  Семантические сети.
 
 
Выполнила студентка  группы   о.171                  Петрова Анастасия Васильевна
                                     
 
Преподаватель                      Шутикова Маргарита Ивановна
                                     
                                               «25» сентября 2010 г.
                                             ___________    ______________
                                      отметка о зачете         подпись преподавателя
                       
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
г. Череповец
2010 г.
 
 
СОДЕРЖАНИЕ
 
Понятие интеллектуальной информационной системы………………………..3
Понятие семантической сети……………………………………………………..4
История создания семантических сетей………………………………………....5
Структура семантической сети…………………………………………………..6
Классификация……………………………………………………………………6
Экономический аспект применения …………………………………………….8
Семантическая web – сеть………………………………………………………..9
Список  использованных источников………………………………………...…11
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
     Понятие интеллектуальной информационной системы
     Дадим определение ИИС. Интеллектуальной называется система способная целеустремленно, в зависимости от состояния информационных входов, изменять не только параметры  функционирования, но и сам способ своего поведения, который зависит не только от текущего состояния инфор-мационных входов, но также и от предыдущих состояний системы.
     ИИС объединяют в себе возможности СУБД, лежащих в основе ИС, и технологию искусственного интеллекта, благодаря  чему хранение в них информации сочетается с её обработкой и подготовкой для использовании при принятии решений. В начале ИИС, называемые также системами основанными на знаниях, рассматривались как средство, позволяющее не экспертам принимать решения с таким же качеством, как и эксперты в конкретной области. Однако стало ясно, что эта технология в действительности способна достигать большего объёма знаний и быстрее реагировать, чем группа специалистов.
     Первоначально ИИС использовали знания нескольких экспертов в каждой из областей знаний. В настоящее время базы знаний частично формируются посредством машинного обучения, используя методы индукции, дедукции, генетические алгоритмы и некоторые другие методы извлечения знаний.
     Традиционно считается, что ИИС содержит базу данных, базу знаний, интерпретатор правил или машину вывода, компоненты приобретения и объяснения знаний, а также естественно языкового интерфейса, обеспечивающих диалог пользователя и системы с переменным переходом инициативы.
     В отличии от обычных аналитических  и статистических моделей, ИИС позволяют получать решения трудно формализуемых слабо структурированных задач. Возможность ИИС работать со слабо структурированными данными подразумевает наличие следующих качеств:
     Решать  задачи, описанные только в терминах мягких моделей, когда зависимости между основными показателями являются не вполне определён-ными или даже неизвестными в пределах некоторого класса;
     • Способность к работе с неопределёнными  или динамичными данными, изменяющимися  в процессе обработки, позволяет  использовать ИИС в условиях, когда методы обработки данных могут изменяться и уточняться по мере поступления новых дан-ных;
     • Способность к развитию системы  и извлечению знаний из накопленного опыта конкретных ситуаций увеличивает  мобильность и гибкость системы, позволяя ей быстро осваивать новые области применения.
     • Возможность использования информации, которая явно не хранится, а выводится  из имеющихся в базе данных, позволяет  уменьшить объёмы хранимой фактуальной  информации при сохранении богатства  доступной пользователю информации.
     Наибольшее  распространение ИИС получили для  экономического анализа деятельности предприятия, стратегического планирования,
     инвестиционного анализа, оценки рисков и формирования портфеля ценных бумаг, финансового  анализа, маркетинга.
     Понятие семантической сети
       Проблемы рационального использования современных и перспективных методов и средств обработки информации в практической профессиональной деятельности экономистов (в том числе и менеджеров) приобретают первостепенное значение. 
     Разрешать эти вопросы помогает применение интеллектуальных информационных систем. Интеллектуальная информационная система (ИИС, англ. intelligent system) — это разновидность интеллектуальной системы один из видов информационных систем (иногда ИИС называют системой, основанных на знаниях), которая представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.   Семантические сети входят в состав представленной выше системы.
     Семанти?ческая  сеть — это информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике представляет собой разновидность графа — набора вершин, соединённых дугами (рёбрами). В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.
     История создания семантических  сетей.
     Идея  систематизации на основе каких-либо семантических  отношений предлагалась ещё учёными  ранней науки. Примером этого может  служить биологическая классификация Карла Линнея 1735 г. Если рассматривать её как семантическую сеть, то в данной классификации используется отношение подмножества. Прародителями современных семантических сетей можно считать экзистенциальные графы, предложенные Чарльзом Пирсом в 1909 г. Они использовались для представления логических высказываний в виде особых диаграмм. Пирс назвал этот способ «логикой будущего». Важным направлением в исследовании сетей стали работы немецкого психолога Отто Зельца 1913 и 1922 гг. В них для организации структур понятий и ассоциаций, а также изучения методов наследования свойств он использовал графы и семантические отношения. Исследователи Дж. Андерсон, Д. Норман и другие использовали эти работы для моделирования человеческой памяти и интеллектуальных свойств.
     Компьютерные  семантические сети были детально разработаны  Ричардом Риченсом в 1956 году в рамках проекта Кембриджского центра изучения языка по машинному переводу. Процесс машинного перевода подразделяется на 2 части: перевод исходного текста в промежуточную форму представления, а затем эта промежуточная форма транслируется на нужный язык. Такой промежуточной формой как раз и были семантические сети. В 1961 г. появилась работа Мастермана, в которой он, в частности, определял базовый словарь для 15000 понятий. Эти исследования были продолжены Робертом Симмонсом, Уилксом, Куиллианом и другими учёными.
     Структура семантической  сети.
     Семантическая сеть выражается в данном аспекте  через:
     1)графическое  представление (основная форма  – граф, понятия записываются в овалах или прямоугольниках и соединяются стрелками с подписями – дугами);
     2)математическое  представление (граф представляется множеством вершин V и множеством отношений между ними E);
     3)лингвистическое  представление  (словарь, информационно – поисковый тезаурус для работы поисковых систем).
     Классификация.
     Для всех семантических сетей справедливо разделение по арности и количеству типов отношений.
    По  количеству типов отношений, сети могут  быть однородными и неоднородными:
      Однородные сети обладают только одним типом отношений-стрелок (например, таковой является вышеупомянутая классификация биологических видов с единственным отношением);
      В неоднородных сетях количество типов отношений больше двух, они представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования, их можно представлять как переплетение древовидных многослойных структур (Примером такой сети может быть Семантическая сеть Википедии).
    По  арности принято различать:
      сети с бинарными отношениями, связывающими ровно два понятия, они очень просты и удобно изображаются на графе в виде стрелки между двух концептов;
      N-арные - связывающие более двух объектов, при этом возникает сложность — как изобразить подобную связь на графе, чтобы не запутаться, концептуальные графы снимают это затруднение, представляя каждое отношение в виде отдельного узла.
     В семантических сетях возникают особые отношения между имеющимися в них составляющими. Их количество зависит от создателя и цели, а в реальном мире оно стремится к бесконечности.  Соответственно,  скорость работы с базой знаний зависит от того, насколько эффективно реализованы программы обработки нужных отношений, которые в свою очередь подразделяются на иерархические (между уровнями и подуровнями, множествами и подмножествами и т.д.) и вспомогательные (временные, логические, пространственные, атрибутивные, функциональные и т.д.).
Отсюда, более  подробно:
    логические
      дизъюнкция;
      конъюнкция;
      отрицание;
       импликация.
    теоретико-множественные
      часть – целое (a part of);
      множество – подмножество (a kind of - AKO);
      класс – элемент класса;
      пример элемента класса.
    функциональные
      количественные (больше, меньше и т.п.);
      временные (в течение какого-либо времени);
      пространственные (выше, ниже и т.п.);
      характеристики: объект-свойство, свойство-значение, причина-следствие, сходства-различия и т.п;
    лингвистические
    атрибутивные (иметь значение)
    квантификационные
      логические кванторы общности и существования;
      нелогические кванторы (например, много, несколько).
     Для реализации семантических сетей  существуют специальные сетевые  языки: NET, язык реализации систем SIMER+MIR и др. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний: PROSPECTOR, CASNET, TORUS.
     Экономическое применение семантических сетей:
     1)изучение  бизнес – процессов;
     2)применение  и создание экономических моделей  более высокого уровня;
     3)интеграция информации экономического характера, ее хранение, упорядочение, структурирование;
     4)создание баз данных;
     5)наглядность представления сложных экономических процессов и экономической информации;
     6)оценка конкурентоспособности;
     7)совершенствование поисковых и экспертных систем, построение новых таких систем;
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.