- Дипломы
- Курсовые
- Рефераты
- Отчеты по практике
- Диссертации
Алгоритм и стратегия выполнения операции кроссинговера
| Код работы: | W012153 |
| Тема: | Алгоритм и стратегия выполнения операции кроссинговера |
Содержание
РЕФЕРАТ
Отчёт 23 с., 1 ч., 7 рис., 1 табл., 5 источников, 1 приложение.
ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ, ОПЕРАТОРЫ КРОССИНОГОВЕРА, ПРОГРАММА, СТРАТЕГИИ ПОСТОРОЕНИЯ, АЛГОРИТМ, ВЕРОЯТНОСТЬ, СУЩНОСТЬ КРОССИНГОВЕРА.
В данной лабораторной работе мы познакомимся с алгоритмом и стратегиями выполнения операции кроссинговера, рассмотрим основные операторы кроссинговера, так же мы научимся выполнять оператор кроссинговера с различными вероятностями.
СОДЕРЖАНИЕ
Введение .........................................................................................................
4
1
Анализ технического задания ................................................................
6
1.1
Цели и задачи дипломной работы ................................................
6
1.2
Понятие онтологии ........................................................................
6
1.3
Классификация онтологий ............................................................
7
1.4
Современное состояние .................................................................
9
1.5
Инструменты построения онтологий .........................................
11
1.6
Информация ..................................................................................
15
1.7
Способы структурирования информации .................................
16
1.8
Обзор и анализ аналогов .............................................................
19
1.8.1 Система НОУ «ИНТУИТ» ....................................................
19
1.8.2 Система БиГОР ......................................................................
20
1.9
Выводы ..........................................................................................
21
2
Реализация задания ...............................................................................
22
2.1.
Моделирование онтологии .........................................................
22
2.1.1 Анализ предметной области .................................................
22
2.1.2 Построение компонент онтологического описания
предметной области ..................................................................................
23
3 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ .........................................................
27
3.1
Технологии и инструментальные средства разработки ..............
27
3.2
Описание пользовательского интерфейса ....................................
30
4. ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ..........................
36
4.1
Обоснование необходимости и актуальности разработки ..........
36
4.2
Расчет затрат на этапе проектирования и разработки .................
37
4.3
Сравнительный анализ разработанной подсистемы и аналога ..
41
4.4
Расчет затрат на реализацию программного продукта ...............
44
4.5
Расчет показателя сравнительной технико-экономической
эффективности .................................................................................................
46
4.6
Выводы .............................................................................................
48
5
БЕЗОПАСНОСТЬ
ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО
ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ...........................................................................................
50
5.1
Особенности функционального назначения объекта ..................
50
5.2
Описание процесса эксплуатации .................................................
50
2
5.3 Оценка эргономичности пользовательского интерфейса 51
5.4 Оценка напряженности процесса эксплуатации объекта 53
5.5 Разработка мер профилактики и повышения безопасности
человеко-машинного взаимодействия 55
5.6 Выводы 57
Список использованных иcточников 58
3
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время, в связи с большим количеством электронных документов, необходимость обработки неструктурированной текстовой информации стремительно увеличивается, необходимо повышать качество и эффективность имеющихся методов обработки текстов.
В современном мире общий объем информации и знаний увеличивается экспоненциально. В связи с этим появилась необходимость поиска новых способов хранения, представления, формализации, систематизации и автоматической обработки. Большой интерес представляют собой системы, способные извлекать какие – либо сведения из текста без участия человека.
Экспоненциальный рост объема знаний — возрастание объема знаний, когда скорость роста пропорциональна значению самого объема знаний.
По подсчетам, с начала нашей эры количество знаний удвоилось в 1750 году, после объем знаний увеличился вдвое в 1900 году, в третий раз - к 1950 году, т.е. за 50 лет, при росте объема информации за эти полвека в 8-10 раз. Причем эта тенденция все более усиливается, так как объем знаний в мире к концу ХХ века возрастет вдвое, а объем информации увеличится более, чем в 30 раз. Данное явление получило название «информационный взрыв».
Информационный взрыв — постоянное увеличение скорости и объёмов публикаций (объёма информации) в масштабах планеты. Лавинообразное нарастание массы разнообразной информации в современном обществе
получило название «информационного взрыва».1
Большая часть всей информации во всем мире неструктурированна. Структурирование информации заключается в разделение информации на группы по какому-либо критерию, а так же строительство логических связей между этими группами.
Основная цель структурирования – упрощение понимания основных
элементов, из которых состоит весь массив информации, а также логики 4
взаимосвязанности этих элементов. После таких преобразований нам становится легче и удобнее запоминать информацию, использовать различные мнемотехники, а так же строить ассоциативные ряды.
Есть много способов структурирования информации, один из них – это структурирование используя онтологии. Построение онтологий является одним из лучших средств для структуризации, потому что онтология позволяет представлять понятия в таком виде, что они становятся пригодными для машинной обработки.
5
1 Анализ технического задания
1.1 Цели и задачи дипломной работы
Главной целью дипломной работы является разработка алгоритма обработки неструктурированной информации на основе построения онтологии и его программная реализация.
Разработанное web-приложение будет структурировать данные
посредством создания онтологии в виде терминов, ключевых слов, ссылок на
связные материалы, и.т.д.
Задачи разработки:
? анализ предметной области;
? выбор типа онтологии;
? аналитический обзор аналогов;
? разработка алгоритма функционирования подсистемы;
? разработка подсистемы;
? проведение экспериментальных исследований.
1.2 Понятие онтологии
Онтология – система понятий конкретной предметной области, которая представляется как набор сущностей, соединенных отношениями. «Онтология может принимать различные формы, но обязательно включает в себя словарь терминов и некоторую спецификацию их значений. Так же включает в себя определения и указание того, как они взаимосвязаны между собой, структурируют предметную область, ограничивая интерпретации терминов».
Т. Грубер определяет онтологию как «специфика понятий, используемых, для помощи программам и людям, что бы делиться знаниями». Концептуализация - это представление знаний о мире в виде терминов сущностей (вещей, отношений, которые они проводят, и
6
ограничений между ними). Спецификация представляет собой представление концептуализации в конкретной форме. Одним из шагов в спецификации является кодирование концептуализации на языке представления знаний. Целью является создание согласованного словаря и семантической структуры для обмена информацией о данной предметной области.
Основными компонентами онтологии являются понятия, отношения, примеры и аксиомы. Понятия представляют собой набор или класс сущностей, или «вещей» внутри предметной области. Например «белок» является понятием в области молекулярной биологии. Понятия делятся на два вида:
? примитивными понятиями являются те, которые имеют только необходимые условия (с точки зрения их свойств) для принадлежности класса. Например, глобулярный белок является своего рода белком с гидрофобным сердечником, поэтому все глобулярные белки должны иметь гидрофобное ядро, но могут быть и другие вещи, которые имеют гидрофобное ядро, но которые не являются глобулярными белками.
? определенные понятия - это те, описание которых является необходимым и достаточным для того, чтобы предмет был членом класса. Например, эукариотические клетки являются видами клеток, которые имеют ядро. Мало того, что каждая эукариотическая клетка имеет ядро, каждая клетка, содержащая ядро, является эукариотической.
Отношения описывают взаимодействия между понятиями или свойствами понятий. Отношения также делятся на два широких типа:
Таксономии, которые организуют концепции в древовидные структуры супер-концепций.
1.3 Классификация онтологий
Онтологии условно делятся на два направления. В первом направлении, под онтологией понимается формальная система, которая основана на математически точных аксиомах. Во втором, онтология – это
7
система абстрактных понятий, существующих в сознании человека. Онтология может быть выражена на естественном языке. При этом обычно не делается предположений о точности и непротиворечивости такой системы.
Таким образом выделяется два альтернативных подхода к созданию онтологий. Формальный поход, основанный на логике ( предикатов первого порядка, дескриптивной, модальной, и.т.п), а так же лингвистический подход, который основан на изучении естественного языка и построении онтологий на больших текстовых массивах.
В наше время идет поиск связей, позволяющих использовать эти походы совместно друг с другом.
Разные авторы предлагают различные классификации онтологий по назначению, но все сошлись в одном – в необходимости создания онтологий верхнего уровня. Данные онтологии помогают решить проблему определения соответствия разных онтологий между собой, а так же и проблему взаимодействия систем, использующих различные онтологии приложения. Онтологии приложения должны расширять онтологию верхнего уровня, уточнять ее в рамках конкретной предметной области. В идеале, существует единственная онтология верхнего уровня, используемая всеми инженерами в своих предметных областях для создания онтологий приложений. Но из-за сложности централизации процесса создания онтологии верхнего уровня и существования различных взглядов на этот процесс, таких онтологий создано значительное количество.
Несмотря на различные походы, выделяется 3 основных принципа классификации онтологий:
? по степени формальности; ? по содержимому; ? по цели ее создания.
8
1.4 Современное состояние
В последнее время разработка онтологий, представляющая собой формальное описание терминов ПрО, а так же в описании отношений между этими терминами, переходит из лабораторий по ИИ на рабочие столы экспертов в заданной ПрО. Во всемирной паутине онтологии встречаются повсеместно. Во многих предметных областях разрабатываются стандартные онтологии, использующиеся экспертами для обработки информации в своих дисциплинах.
Для примера возьмем словарь SNOMED и семантическую сеть онтологии UNSPSC, которая предоставляет терминологию товаров и услуг
(unspsc.org).
Любая онтология предоставляет единый словарь для ученных, совместно использующих информацию в ПрО. В нее включаются формулировки, интерпретируемые машинной, основных понятий и связей между ними.
Существуют несколько причин для разработки онтологии ПрО:
? структурирование информации для совместного пользования людьми знаниями предметной области;
? появляется возможность повторно использовать знания в ПрО;
? для того что бы допущения в ПрО стали явными;
? для разделения знаний в ПрО и оперативных знаний;
? для анализа знаний в ПрО.
Наиболее важной целью разработки онтологий является совместное использование людьми структурированных знаний. Например, несколько web-сайтов содержащих информацию в конкретной предметной области и публикующих совместную базу терминов онтологии, позволяют компьютерным агентам извлекать эту информацию с различных сайтов и накапливать её. Данную накопленную информацию можно использовать для
9
ответов на запросы пользователей или же как входные данные для стороних приложений.
Главной движущей силой всплеска в изучении отологий стала возможность пользования знаниями ПрО. Для моделей многих ПрО нужно сформулировать понятие времени, включающее в себя поннятия временных интервалов, моментов и.т.д. Например, разработанная онтология одними ученными, может стать основой для другой, и данную информация будет использоваться в других предметных областях. Так же для построения одной большой онтологии можно интегрировать некоторое количество уже существующих онтологий, которые описывают части большой ПрО. Так же можно использовать повторно онтологию для расширения ее с целью описать интересующую нас ПрО.
Создание явных допущений в предметной области, лежащих в основе реализации, дает возможность легко изменить эти допущения при изменении наших знаний о предметной области. Жесткое кодирование предположений о мире на языке программирования приводит к тому, что эти предположения не только сложно найти и понять, но и также сложно изменить, особенно непрограммисту. Кроме того, явные спецификации знаний в предметной области полезны для новых пользователей, которые должны узнать значения терминов предметной области.
Ещё одним вариантом применения онтологии является отделение знаний ПрО от оперативных знаний. Мы можем описать задачу конфигурирования продукта из его компонентов в соответствии с требуемой спецификацией и внедрить программу, которая делает эту конфигурацию независимой от продукта и самих компонентов. После этого мы можем разработать онтологию компонентов и характеристик ЭВМ и применить этот алгоритм для конфигурирования нестандартных ЭВМ. Мы также можем использовать тот же алгоритм для конфигурирования лифтов, если мы предоставим ему онтологию компонентов лифта.
10
При наличии декларативной спецификации терминов, появляется возможность анализа знаний ПрО. Такой анализ играет огромную роль при повторном использовании и расширении онтологий.
Часто онтология предметной области сама по себе не является целью. Разработка онтологии сродни определению набора данных и их структуры для использования другими программами. Методы решения задач, доменно-независимые приложения и программные агенты используют в качестве данных онтологии и базы знаний, построенные на основе этих онтологий.
1.5 Инструменты построения онтологий
Основной функцией любого редактора онтологий является поддержка процесса формализации знаний и представлении онтологии как спецификации.
Система Ontolingua была разработана в Knowledge Systems Laboratory Стенфордского университета и стала первым инструментом инженерии онтологий. Она состоит из сервера и языка представления знаний.
Сервер Ontolingua организован в виде набора онтологий, относящихся
к Web-приложениям, которые надстраиваются над системой представления знаний Ontolingua. Редактор онтологий – наиболее важное приложение сервера Ontolingua является Web-приложением на основе форм HTML. Кроме редактора онтологий, сервер Ontolingua включает сетевое приложение Webster (получение определений концептов), сервер OKBC (доступ к онтологиям Ontolingua по протоколу OKBC) и Chimaera (анализ, объединение, интегрирование онтологий). Все приложения, кроме сервера OKBC, реализованы на основе форм HTML. Система представления знаний реализована на Lisp.
Сервер Ontolingua также предоставляет архив онтологий, включающий большое количество онтологий различных предметных областей, что позволяет создавать онтологии из уже существующих. Сервер поддерживает совместную разработку онтологии несколькими пользователями, для чего
11
используются понятия пользователей и групп. Система включает графический браузер, позволяющий просмотреть иерархию концептов, включая экземпляры. Ontolingua обеспечивает использование принципа множественного наследования и богатый набор примитивов. Сохраненные на сервере онтологии могут быть преобразованы в различные форматы для использования другими приложениями, а также импортированы из ряда языков в язык Ontolingua.
Protege – локальная, свободно распространяемая Java-программа, разработанная группой медицинской информатики Стенфордского университета (первая версия – 1987, последняя Prot?g?-2.1.1 – июнь 2004). Программа предназначена для построения (создания, редактирования и просмотра) онтологий прикладной области. Её первоначальная цель – помочь разработчикам программного обеспечения в создании и поддержке явных моделей предметной области и включение этих моделей непосредственно в программный код. Prot?g? включает редактор онтологий, позволяющий проектировать онтологии, разворачивая иерархическую структуру абстрактных или конкретных классов и слотов. Структура онтологии сделана аналогично иерархической структуре каталога. На основе сформированной онтологии, Prot?g? может генерировать формы получения знаний для введения экземпляров классов и подклассов. Инструмент имеет графический интерфейс, удобный для использования неопытными пользователями, снабжен справками и примерами.
Prot?g? основан на фреймовой модели представления знания OKBC (Open Knowledge Base Connectivity) и снабжен рядом плагинов, что позволяет его адаптировать для редактирования моделей, хранимых в разных форматах (стандартный текстовый, в базе данных JDBC, UML, языков XML, XOL, SHOE, RDF и RDFS, DAML+OIL, OWL).
OntoEdit первоначально был разработан в институте AIFB (Institute of Applied Informatics and Formal Description Methods) Университета Karlsruhe (сейчас коммерциализован Ontoprise GmbH) выполняет проверку, просмотр,
12
кодирование и модификацию онтологий. В настоящее время OntoEdit поддерживает языки представления: FLogic, включая машину вывода, OIL, расширение RDFS и внутреннюю, основанную на XML, сериализацию модели онтологии, используя OXML — язык представления знаний OntoEdit (OntoEdit’s XML-based Ontology representation Language). К достоинствам инструмента можно отнести удобство использования; разработку онтологии под руководством методологии и с помощью процесса логического вывода; разработку аксиом; расширяемую структуру посредством плагинов, а также очень хорошую документацию.
Так же как и Prot?g?, OntoEdit – автономное Java–приложение, которое можно локально установить на компьютере. Свободно распространяемая версия OntoEdit Free ограничена 50 концептами, 50 отношениями и 50 экземплярами. Архитектура OntoEdit подобна Prot?g?.
OilEd – автономный графический редактор онтологий, разработан в Манчестерском университете в рамках европейского IST проекта On-To-Knowledge. Инструмент основан на языке OIL (сейчас адаптирован для DAML+OIL, в перспективе – OWL), который сочетает в себе фреймовую структуру и выразительность дескриптивной логики (DL -Description Logics)
с сервисами рассуждения. Что позволило обеспечить понятный и интуитивный стиль интерфейса пользователя и преимущества поддержки рассуждения (обнаружение логически противоречивых классов и скрытых отношений подкласса).
Из недостатков можно выделить отсутствие поддержки экземпляров. Существующая версия не обеспечивает полную среду разработки – не поддерживается разработка онтологий большого масштаба, миграция и интеграция онтологий, контроль версий и т.д. OilEd можно рассматривать как “NotePad” редакторов онтологий, предлагающий достаточную функциональность, чтобы позволить пользователям строить онтологии и продемонстрировать, как можно использовать механизм рассуждения FaCT для проверки онтологии на непротиворечивость.
13
В последнее время наблюдается рост популярности редактора OilEd. Он используется как для обучения, так и для исследования. Инструмент свободно распространяется по общедоступной лицензии GPL.
WebOnto разработан для Tadzebao – инструмента исследования онтологий и предназначен для поддержки совместного просмотра, создания и редактирования онтологий. Его цели – простота использования, предоставление средств масштабирования для построения больших онтологий.
Для моделирования онтологий WebOnto использует язык OCML (Operational Conceptual Modeling Language). В WebOnto пользователь может создавать структуры, включая классы с множественным наследованием, что можно выполнять графически. Все слоты наследуются корректно. Инструмент проверяет вновь вводимые данные контролем целостности кода
OCML.
Инструмент имеет ряд полезных особенностей: сохранение структурных диаграмм, раздельный просмотр отношений, классов, правил и т.д. Другие возможности включают совместную работу нескольких пользователей над онтологией, использование диаграмм, функций передачи и приёма и др.
OntoSaurus является Web-браузером для баз знаний LOOM. Он состоит из двух основных модулей: сервера онтологий и Web-браузера для редактирования и просмотра онтологий LOOM с помощью HTML-форм, обеспечивая для них графический интерфейс. OntoSaurus также предоставляет ограниченные средства редактирования, но его основная функция — просмотр онтологий. Но для построения сложных онтологий нужно понимать язык LOOM. Большинство пользователей строят онтологию на языке LOOM в другом редакторе, а затем для просмотра и редактирования импортируют его в OntoSaurus. В OntoSaurus реализованы все возможности языка LOOM. Обеспечиваются автоматический контроль совместимости, дедуктивная поддержка рассуждения и некоторые другие функции.
14
Конструктор онтологий ODE (Ontological Design Environment), который взаимодействует с пользователями на концептуальном уровне в отличие от инструментов, подобно OntoSaurus, общающихся на символьном уровне. Мотивом для ODE послужило то, что людям проще формулировать онтологии на концептуальном уровне. ODE обеспечивает пользователей набором таблиц для заполнения (концептов, атрибутов, отношений) и автоматически генерирует для них код в LOOM, Ontolingua и FLogic.
KADS22 — инструмент поддержки проектирования моделей знаний согласно методологии CommonKADS. Онтологии составляют часть таких моделей знаний (другая часть — модели вывода). Модели CommonKADS определены в CML (Conceptual Modeling Language). KADS22 – интерактивный графический интерфейс для CML со следующими функциональными возможностями: синтаксический анализ файлов CML, печать, просмотр гипертекста, поиск, генерация глоссария и генерация HTML.
1.6 Информация
Информа? ция (от лат. inform?ti? — «разъяснение, представление, понятие о чём-либо», от лат. informare — «придавать вид, форму, обучать; мыслить, воображать») — сведения независимо от формы их представления[2].
Понятие информации является почти самым дискуссионным понятием
в науке, термин же имеет множество значений в зависимости от рассматриваемой предметной области.
1.6.1 Классификация информации
? звуковая или акустическая кодирование и воспроизведение звуковой информации осуществляется с помощью специальных программ (звуковых редакторов), что делает возможным хранение ее аналогично графической информации;
15
? числовая или количественная мера объектов и их свойств; приобрела огромное значение с развитием торговли, экономики и денежного обмена, для ее отображения используется метод кодирования специальными символами — цифрами, при этом системы кодирования (счисления) могут быть разными;
? графическая или изобразительная – первый вид, для которого был реализован способ хранения информации об окружающем мире в виде наскальных рисунков, а позднее в виде картин, фотографий, схем, чертежей на бумаге, холсте, мраморе и др. материалах, изображающих картины реального мира;
? видеоинформация – способ сохранения изображение, зафиксированное на магнитной ленте, киноплёнке, фотоснимке или на оптическом диске, с которых оно может быть воспроизведено.
1.6.2 Свойства информации
? Актуальность – способность информации соответствовать нуждам потребителей в данный момент времени;
? Полнота – свойства информации исчерпывающе ( для данного потребителя) описать необходимый объект или процесс;
? Достоверность – информация достоверна, если она отражает истинное положение дел. Достоверная информация помогает принять нам правильное решение;
? Релевантность – способность информации соответствовать нуждам потребителя;
? Защищенность – свойство, характеризующие невозможность несанкционированного доступа к информации;
? Эргономичность – свойство, характеризующие удобство формы или объёма информации с точки зрения данного потребителя.
1.7 Способы структурирования информации
1.7.1 Принципы структурирования
16
Существует два основных принципа структурирования информации. Первый принцип заключается в делении на группы и подгруппы информации по определенному нами критерию. Второй принцип
Первый принцип: информация должна быть поделена на группы и подгруппы в соответствии с определенным значимым для нас критерием.
Второй принцип: выделенные группы должны быть логично связаны, выстроены в необходимом порядке (по важности, по времени, по интенсивности и т.п.).
Также к этим принципам можно добавить еще несколько полезных правил, связанных с построением структурированной информации.
Правило Миллера (7 ± 2)
Данная закономерность была обнаружена была обнаружена американским учёным-психологом Джорджем Миллером в результате ряда экспериментов. Она заключается в способности человека за короткий срок запоминать в среднем: девять двоичных чисел, восемь десятичных чисел, семь букв алфавита или пять односложных слов. Что примерно составляет группу в количестве семи плюс-минус двух элементов.
Данное правило так же распространяется для построения информационной структуры, которая должна храниться в нашей оперативной памяти. Поэтому при построении, рекомендованное число групп или подгрупп не должно превышать 7 ± 2 элементов.
Эффект края
Эффект края (или краевой эффект) заключается в том, что мы обычно лучше запоминаем информацию в начале и в конце структурного ряда. Этот принцип известен в нашей стране благодаря фильму «17 мгновений весны», где главный герой-разведчик использовал его для того чтобы переключить внимание собеседника. Однако открыт этот принцип был достаточно давно, а его исследованием занимался немецкий ученый Герман Эббингауз еще в XIX веке.
17
Эффект Ресторфф
Эффект Ресторфф — называемый иначе эффект изоляции, эффект человеческой памяти, когда объект, который выделяется из ряда сходных однородных объектов, запоминается лучше других. То есть простыми словами лучше всего запоминается объект который выделяется лучше других. Этот эффект часто используется в рекламе, с целью завоевать в вашем сознании хорошую позицию для своего товара. Знание этого эффекта необходимо для того чтобы при структурировании информации выделялись группы непохожие одна на другую. Если каждый элемент информационной структуры будет ярким и не похож на другие, будет легче запоминать весь усваиваемый материал.
1.7.2 Популярные методы структурирования
В процессе изучения человеческой памяти исследователи вывели несколько способов и методик структурирования информации, помогающих сделать процесс запоминания удобнее. Среди таких наиболее известных способов можно выделить методы Цицерона («римская комната») и Тони Бьюзена («карты памяти»).
Метод римской комнаты
Цепочка Цицерона или, как ее еще называют, метод римской комнаты - довольно простой и в то же время весьма эффективный метод создания структуры запоминаемого материала. Данный метод заключается в том, что запоминаемые объекты мысленно расставляются в знакомой нам комнате в заданном порядке. Следующим шагом, нужно просто вспомнить саму комнату с этими объектами, что бы воспроизвести информацию которая нам необходима. Именно этим методом пользовался Цицерон при подготовке к своим выступлениям – прогуливаясь по своему дому, он мысленно размещал основные моменты в нем. Необязательно для данного метода использовать комнату, можно использовать любое место, со структурой которого вы достаточно знакомы.
18
Метод ментальных карт (карт памяти) Бьюзена
Метод ментальных карт, или как его еще называют майндмэппинг (а также диаграмма связей, интеллект карта, карта мыслей или ассоциативная карта) – это способ изображения структуры информации при помощи блок-схемы. Такие ментальные карты часто рекомендуют рисовать психологи или ведущие тренингов для правильной постановки целей или ведения проектов, но в нашем случае ментальные карты полезны именно для структурирования запоминаемой информации.
Для того чтобы построить ментальную карту, необходимо выполнить ряд следующих действий:
Сначала необходимо взять лист бумаги, ручки и цветные карандаши(фломастеры), а так же какой–либо материал, который нужно выучить.
Далее надо изобразить в центре листа изображение, которое полностью характеризует изучаемый материал (название учебника, или содержание).
После чего от нарисованного центрального изображения необходимо построить цепочку связей, отражающей структуру изучаемого материала.
В результате вместо просмотра списков слов или предложений сверху вниз и слева направо (как это бывает в обычных конспектах), вы видите главную идею в центре листа, а затем двигаетесь по ветвям к краям листа в таком порядке, который вам нужен.
1.8 Обзор и анализ аналогов
В интернете уже существуют системы с онтологическим подходом к структурировании информации. Хочется выделить несколько таких систем:
1.8.1 Система НОУ «ИНТУИТ»
Система НОУ «ИНТУИТ» (Рисунок 1) является системой с онтологическим подходом структурирования информации. В каждой лекции
19
присутствуют ключевые слова, термины, есть ссылки на связанные материалы. Тематики курсов в данной системе очень обширна. Пользователь может удобно находить нужную ему лекцию с помощью инструмента поиска. Помимо текстового представления лекций, есть так же и видео материалы.
Рисунок 1- Интерфейс НОУ «ИНТУИТ»
1.8.2 Система БиГОР
Еще одним примером системы, реализующей онтологический подход к структурированию информации, может служить система БиГОР. Эта система предназначена для компиляции новых учебных пособий из элементов — отдельных документов (модулей) базы знаний [3]. Очевидно, что в системе могут формироваться любые ассоциации документов, связанных отношениями онтологии, для решения конкретных возникающих задач. На рисунке 2 представлен внешний вид программы.
20
Рисунок 2 – Пример системы с онтологическим подходом
1.9 Выводы
Изучив аналоги подсистем структурирования информации, были сделаны выводы, что использование онтологии будет наиболее логичным решением, так как онтологический подход обладает следующими преимуществами:
Позволяет представить естественно-языковой текст в таком виде, что он становится пригодным для автоматической обработки ( необходимо иметь детальное описание проблемной области с ее логическими связями, которые показывают отношения между терминами);
Формирование целостного взгляда на предметную область, можно восстановить недостающие логические связи во всех их полноте.
Онтологический подход позволит формировать базу знаний системы, в которой будет структурированная текстовая информация и постоянно пополняемая пользователем.
Онтология является одним из лучших средств для структуризации, так как онтология позволяет представлять понятия в таком виде, что они становятся пригодными для машинной обработки.
21
2 Реализация задания
2.1. Моделирование онтологии
Онтологическое моделирование – это процесс построения, развития, обработки и использования онтологии предметной области.
Как уже было сказано модель онтологии предметной области
представляется в виде тройки элементов
О= |
Для получения полной версии работы нажмите на кнопку "Узнать цену"
| Узнать цену | Каталог работ |
Похожие работы:
