Сектор дистанционного обучения
 
Приглашаем на обучение!
   22 мая 2018  on-line: 9 Главная | Контакты   
+    Что такое ДО?
+    Преимущества ДО
+    Предлагаемые курсы
+    Как записаться на курс?
+    Как проходит обучение?
+    Описание среды ДО
+    О нас
+    Вопросы-ответы
+    Отзывы слушателей
+    Ссылки
+    Демонстрационный курс
+    Опросы
+    Сотрудничество


GISMETEO

BASHSITE.ru - каталог сайтов Уфы и Башкирии


Rambler's Top100
Яндекс.Метрика




проставки

Публикации

Проблема поиска в системе информационного банка данных наукоемких технологий



Дикова Флорида Амировна, Куницын Михаил Владимирович

РНТИК «Баштехинформ» АН РБ, г. Уфа

Информационный банк данных наукоемких технологий - электронная научно-информационная система, обеспечивающая процессы формирования, сохранения и использования научно-технических разработок и наукоемких технологий для решения научных, технологических и прикладных задач. Главной целью создания Web-портала является повышение уровня информационного обеспечения научных исследований и прикладных разработок предприятий и организаций Республики Башкортостан.

Одной из функций информационного Банка данных является хранение и обработка данных. Информационное обеспечение потребителей проводится с использованием поисковой системы. Автоматизация процесса информационного поиска потребовала проведения анализа характера и особенностей информационных потребностей различных категорий специалистов, формализации представления содержания запроса и документов, использования средств сжатия и быстрого поиска, введения классификационных рубрикаторов и выполнения других задач обработки данных.

В настоящее время разрабатываются компьютерные системы, получившие название «экспертных» (основанных на «знаниях») систем. При управлении сложными многопараметрическими и сильносвязанными системами, объектами, производственными и технологическими процессами приходится сталкиваться с решением неформализуемых либо трудноформализуемых задач [1].

Задача управления и систематизации информационных ресурсов ставится и при разработке информационного банка Данных Наукоемких Технологий. В продолжение развития Банка Данных необходимо постоянное улучшение качества интерфейса между пользователем и сайтом www.hitec.bash.ru - усовершенствование поискового интерфейса и разработка экспертной системы поиска знаний.

Развитый поисковый интерфейс позволяет помимо стандартных логических операторов (И, ИЛИ, НЕ) задавать поиск «по близости», то есть указывать расстояние между словами в запросе. При индексации учитываются имена собственные. Если в запросе слово написано строчными буквами, то поиск будет произведен без учета больших и маленьких букв (без совпадения регистра). Если первая буква в слове прописная, найдутся только те документы, где это слово написано с большой буквы.

В экспертных системах процесс экспертизы состоит в определении наиболее вероятной гипотезы путем последовательного выявления свидетельств на основании методов математической статистики и теории принятия решений.

Существующие в Интернете экспертные системы обычно представляют собой прямые цепочки рассуждений, позволяющая последовательно сужать область поиска. А фактически это тоже дерево поиска, что и в обычном каталоге, но оформленное в виде вопросов и ответов.

Причем, если каждый ответ дает новый набор вопросов (поиск по дереву), то такие экспертные системы могут дать некоторый эффект за счет большей дружественности к посетителю, чем простой каталог (по крайней мере внешний). Но, если мы ищем что-то по набору независимых параметров, то такие экспертные системы не дают ничего, кроме потери времени. Возможно именно поэтому проект «Яндекс-Гуру» был заменен на «Яндекс-Маркет» (www.market.yandex.ru), где установлен именно «Выбор по параметрам». Посетителю предъявляются все параметры объекта (или последовательно все независимые группы параметров) и предоставляется возможность выбора сразу по нескольким параметрам [4].

Это незаменимо в случаях, когда посетитель не знает ни точного названия искомого объекта, ни его классификации. Например, это возникает при поиске в базе «промышленные образцы Республики Башкортостан», когда многим посетителям точно не известны ни официальные названия прибора, ни автор, родам и т.д. Именно в этом случае выбор по параметрам - это то, что нужно посетителю. Он может сразу задать, например, требуемый классификатор (МКПО), перечень существенных признаков, приблизительную дату регистрации и получить полный перечень приборов (с официальными названиями, номерами патента, авторами и т.д.) которые ему требуются. Он находит не только нужные ему объекты, но и их официальную идентификацию.

Далее представлена обобщенная структура разрабатываемой экспертной системы:

Рис. 1. Структура экспертной системы

Основу экспертной системы составляет подсистема логического вывода, которая использует информацию из базы знаний (БЗ, состоит из фактов и правил), генерирует рекомендации по решению искомой задачи [2].

В основе создаваемой экспертной системы для Банка Данных Наукоемких Технологий лежит широко распространенный подход, основанный на теореме Байеса. Согласно этом. подходу база знаний состоит из множества гипотез и множества свидетельств, связанных вероятностями. Процесс экспертизы состоит в определении наиболее вероятной гилотезы путем последовательного выявления свидетельств. Очевидно, что в случае выяснения состояния всех свидетельств картина распределения вероятностей гипотез формируется окончательно, а в качестве решения принимается гипотеза с наибольшей вероятностью. Однако более рациональным представляется подход, согласно которому решение о наиболее вероятной гипотезе принимается на основе выяснения только части свидетельств. При этом в первую очередь выясняются состояния наиболее "ценных" свидетельств.

Важную роль при создании экспертных систем играют инструментальные средства. Среди инструментальных средств для создания экспертных систем наиболее популярны такие языки программирования, как LISP и PROLOG, а также экспертные системы-оболочки (ЭСО): KEE, CENTAUR, G2 и GDA, CLIPS, АТ_ТЕХНОЛОГИЯ, предоставляющие в распоряжение разработчика - инженера по знаниям широкий набор для комбинирования систем представления знаний, языков программирования, объектов и процедур [3].

Стадии создания экспертной системы:

  • Исследовательский образец экспертной системы, разработанный за 1-2 месяца с минимальной БЗ.
  • Демонстрационный образец экспертной системы, разработанный за 2-4 месяца, например, на языке типа LISP, PROLOG, CLIPS
  • Промышленный образец экспертной системы, разработанный за 4-8 месяцев, например, на языке типа CLIPS с полной БЗ.
  • Коммерческий образец экспертной системы, разработанный за 1,5-2 года, например, на языке типа C++, Java с полной БЗ.

Как инструментальное средство для разработки экспертной системы банка данных рассматривается программная экспертная система CLIPS (от англ. С Language Integrated Production System). Выбор CLIPS обусловлен двумя причинами: во-первых, зга экспертная система, разработанная NASA, доказала свою эффективность и свободно распространяется через Internet; во-вторых, реализация CLIPS на языке C++ позволяет переносить конкретные экспертные системы на различные типы операционных систем. Кроме того, может быть обеспечена возможность работы в реальном масштабе времени, когда реакция системы на возмущения должна не превышать нескольких миллисекунд [5].

Литература

  1. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. - М., Мир, 1989. - 388 с.
  2. Афонин В. П., Макушкин В. А., Интеллектуальные робототехнические системы. -http://www.intuit.ru/department/human/isrob/. - 2005.
  3. Рыбина Г. В., Пышагин С. В., Смирнов В. В., Левин Д. Е., Душкин Р. В. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для поддержки разработки интегрированных экспертных систем. - учебное пособие. - М.: МИФИ, 2001. -100 с.
  4. http://corpsite.ru/Encyclopedia/CorpSite/Part/Seek.aspx
  5. http://ru.wikipedia.org/wiki/CLIPS

Материалы международной научно-технической конференции "Информация. Инновации. Инвестиции". Уфа: Изд-во "Гилем", 2007. С. 47-49.

-->
Новости
06 июня 2017
Проведено обучение сотрудников ООО «ПИТЦ «Геофизика» по программе «Бурение наклонно-направленных и горизонтальных скважин с применением программы-тренажера «Слайд Мастер»   Далее
15 февраля 2017
Внимание! Праздничные скидки!   Далее
08 февраля 2017
8 февраля - День российской науки!   Далее
Режим работы
Понедельник - Четверг 8.30 - 17.30
Пятница 8.30 - 16.15
Обед 12.30 - 13.15
Суббота - Воскресенье Выходной
БЕСПЛАТНОЕ ОБУЧЕНИЕ

В настоящее время Вы можете бесплатно обучиться по следующим программам:

ОТКРЫВАЕМ ПРЕДПРИЯТИЕ ОБЩЕСТВЕННОГО ПИТАНИЯ   + ОРГАНИЗАЦИЯ ПРИДОРОЖНОГО СЕРВИСА   + ШКОЛА КРОЯ   + ШКОЛА РЕМОНТА   + ПРАКТИЧЕСКОЕ РУКОВОДСТВО ПО HTML   +
Услуги
Сбор, систематизация информации и размещение в «Информационном банке данных наукоемких технологий» в сети Интернет. Комплектации баз данных на бумажных носителях и на CD-дисках   +
Разработка и издание каталогов по базам данных, публикация сборников материалов   +
Организация и проведение научно-технических семинаров и конференций   +
Создание и редизайн web-сайтов, сопровождение и поддержка, регистрация в поисковиках. Поиск информации и обеспечение доступа через Интернет   +
Новости образования
В регионах открыли дачные маршруты
Необычная бронемашина сирийской армии впервые попала на видео
В Калуге IT-специалистов будут готовить со школьной скамьи
В Тамбове испытали белорусский электробус
Госдума приняла в окончательном чтении закон о контрасанкциях
   Публикации Главная | Контакты   

Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4