Введение
ГЛАВА 1 Современные методы проектирования и реализации средств автоматизированного извлечения знаний 11
1.1 Особенности организации ввода/вывода данных для системы большой размерности 11
1.1.1 Области применения систем большой размерности. Методы анализа систем большой размерности 11
1.1.2 Определение системы большой размерности
1.1.2.1 Факторы, влияющие на сложность системы 24
1.1.2.2 Организации ввода/вывода, верификации и обработки данных для семантической сети системы большой размерности 26
1.1.2.2.1 Семантическая сеть для хранения естественно-языковой информации системы большой размерности 26
1.1.2 Поиск данных в информационных системах (Data Mining) 29
1.1.2.2 Основные минусы DM для работы с системами большой размерности 40
1.3 Структуры программного комплекса системы большой размерности..41
Выводы по главе 45
ГЛАВА 2 Описание использованных и разработанных расчетных методик и алгоритмов моделирования 46
2.1 Разработка и исследование методов автоматизированной обработки естественно-языковой информации 46
2.2 Составление тезауруса синонимов з
2.2.1 Соответствие и однородность 48
2.2.2 Тезаурус синонимов 50
2.3 Общие понятия системного анализа 53
2.3.1 Задачи идентификации и реконструкции 58
2.3.2 Задача идентификации систем 58
2.3.3 Коэффициент идентифицируемости 59
2.3.4 Единственный выбор из реконструктивного семейства 60
2.3.5 Процедуры соединения 62
2.3.6 Базовая процедура соединения 65
2.3.7 Итеративная процедура соединения 66
2.3.8 Задача реконструкции 69
2.4 Использование матрицы значений на неполных информационных системах редуцирования признаков 80
2.4.1 Неполная информационная система. Определение 81
2.4.3 Матрицы значений, базирующиеся на алгоритме редукции признака
2.4.4 Адаптация алгоритма для работы с экспериментальными данными
Выводы по главе 90
ГЛАВА 3 Реализация и исследование модуля автоматизированного анализа исследовательских отчетов программного комплекса для системы большой размерности 91
3.1 Задачи программного средства 91
3.2 Архитектура модуля 92
3.3 Модуль автоматизированного анализа отчетов 93
3.5 Экспериментальные данные 98
3.5.1 Решение задач идентификации и реконструкции с неизвестными подсистемами 99
3.5.2 Решение задач идентификации и реконструкции с неполными данными 103
3.5.3 Обработка отчетов о грузоперевозках 108
3.6 Общий алгоритм работы модуля обработки естественно-языковых отчетов системы большой размерности 112
Выводы по главе 114
Заключение 116
Список литературы
