Предикатні моделі логічних просторів в системах подання знань

Цей результат знайшов своє практичне застосування у НДІ «ХЕМЗ» при розробці інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень. Використання предикатної моделі векторного логічного простору надало можливість ЛПР із множини альтернатив розв'язків, що подані реляційною базою даних, вибрати те, якому властиві усі необхідні при вирішенні проблеми, що виникла, особливостей. В ДП НДПІ «Союз» і в ДАЕК «Харківобленерго» розроблені в даній дисертаційній роботі моделі логічних просторів було застосовано при розробці комплексної «Державної інформаційно-аналітичної системи ліквідації наслідків великих аварій» і при розробці системи автоматичного обліку споживання електроенергії промисловими і сільськогосподарськими підприємствами та держбюджетними організаціями відповідно в блоці логічної підтримки прийняття рішень. Застосування математичних засобів предикатної моделі логічного простору дозволило полегшити введення інформації та зменшити об'єм пам'яті, що потрібна для її зберігання. Обробляти цю інформацію також стало можливим засобами логічної алгебри, що і дозволяє зробити розроблений в ході даної роботи програмний комплекс LSPACE, що реалізує математичний апарат логічної алгебри на базі ПЕОМ.

У додатках наведено інструкцію щодо застосування програмного комплексу LSPACE, лістінг основних його робочих модулей та акти про впровадження результатів дисертаційної роботи.

 

 

1.У роботі досліджено математичні засоби опису апарату логічних матриць. Розроблено булеву та предикатну моделі логічного поля і запропоновано різноманітні інтерпретації його елементів, завдяки яким ці результати можуть бути використані в системах подання знань як засоби формалізації природномовної інформації.

2.Досліджено математичні засоби опису векторних логічних просторів. Розроблено булеву та предикатну моделі логічних просторів і запропоновано деякі інтепретації їх елементів та операцій над ними. Так, графічна інтерпретація елементів предикатної моделі може бути використана в теорії кодування для знаходження відстані за Хеммінгом. Можливість подання цих елементів у вигляді перемикальних ланцюгів свідчить про те, що така модель подання знань об'єднує в собі можливість обробки літерної інформації з апаратурним перетворюванням двійкових сигналів. Природномовна інтерпретація елементів цих моделей логічного простору дозволяє розробити універсальну модель подання знань, що задані у вигляді природномовних структур.

3.Запропоновано алгоритм побудови базису предикатного логічного простору і виведено формулу, згідно з якою знаходиться розмірність досконалого логічного простору, яку можна розуміти як найменшу кількість слів-ідентифікаторів однієї ж тієї самостійної частини мови, за допомогою яких можуть бути визначені решта слів тієї ж частини мови, подані у вигляді векторів тієї ж моделі логічного простору.

4.Доведено інваріантність основних операцій над векторами розроблених моделей векторних логічних просторів відносно обраного базису. Це свідчить про адекватність таких моделей подання знань, що задані у вигляді природномовних структур, понятійному апарату предметної області, що моделюється.

5.Доведено, що множина векторів розроблених моделей досконалих логічних просторів є логічним полем. У зв'язку з цим цю множину для предикатного простору можна розглядати як скалярне поле не лише для предикатів більшої арності, але й для предикатів більш високого порядку, що значно поширює можливість змістовної інтерпретації розроблених математичних моделей векторних логічних просторів.

6.Доведено можливість подання будь-якого простого словосполучення природної мови у вигляді формули логічної алгебри. Це свідчить про те, що розроблені математичні моделі векторних логічних просторів можуть бути використані для формалізації текстів природної мови. Ця модель є незалежною від конкретної мови, бо базується на семантично універсальних описах об'єктів.

7.Розроблено алгоритм алгебраїчного синтезу простих словосполучень у розповсюджене розповідне речення природної мови.

8.Доведено універсальність розроблених математичних моделей векторних логічних просторів, тобто доведено можливість обробляти знання про предметну область засобами логічної алгебри, незалежно від того, елементами якої саме часткової алгебри логічного типу вони були подані спочатку.

9.Експериментально підтверджено працездатність розробленого в даній дисертаційній роботі математичного апарату для обробки інформаціі на базі ПЕОМ з використанням розробленого програмного комплексу LSPACE.

 

 

1.Гвоздинская Н. А., Дударь З. В., Пославский С. А., Шабанов-Кушнаренко Ю. П. О логических пространствах // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. – 1997. – Вып. 106. – С. 21 – 30.

2.Гвоздинская Н. А., Дударь З. В., Пославский С. А., Шабанов-Кушнаренко Ю. П. О логических матрицах // Проблемы бионики. – 1998. – Вып. 48. – С. 12 – 22.

3.Гвоздинская Н. А., Дударь З. В., Шабанов-Кушнаренко Ю. П. О математическом описании смысла текстов естественного языка // Проблемы бионики. – 1998. – Вып. 48. – С. 141. – 149.

4.Гвоздинская Н. А. О логических операторах // Проблемы бионики. – 1998. – Вып. 49. – С. 90 – 94.

5.Гвоздинская Н. А., Дударь З. В., Пославский С. А., Шабанов-Кушнаренко Ю. П. О матрицах линейных логических операторов // Проблемы бионики. – 1999. – Вып. 50. – С.

6.Гвоздинская Н. А., Кравцова Т. А. Логические пространства и некоторые их свойства // Тезисы докладов 1-го международного молодежного форума «Электроника и молодежь в XXI веке». – Харьков: ХТУРЭ. – 1997. – С. 191.

7.Шабанов-Кушнаренко Ю. П., Гвоздинская Н. А. Логические матрицы и операции над ними // Тезисы докладов 3-й международной конференции «Теория и техника передачи, приема и обработки информации». – Туапсе: ХТУРЭ. – 1997. – С. 296.

8.Гвоздинская Н. А., Шабанов-Кушнаренко Ю. П.