Axborot tizimlarida bilimlarni aks ettirish samaradorligini oshirish yondashuvi
Аннотация
Axborot tizimlarida hosil qilingan elektron axborot resurslari bilimlar bazasini tashkil etish orqali tizim samaradorligini oshirish masalalari qarab o’tilgan. Intellektual elementli axborot tizimlarida bilimlarni aks ettirishning umumiy tuzilmasi hamda xulosalashni semantik tarmoq va produktsion ko’rinishda ifodalanishi nazariy asoslangan. Axborot resursining semantik-produktsion modeli ishlab chiqilgan bo’lib, model samarali faoliyatini ta’minlashda qaror muqobillari ishonchlilik darajasini oshirish uchun noravshan xulosalash modeli qo’llanilgan. Taklif etilgan yondashuv uchun algoritm blok sxemasi ishlab chiqilgan bo’lib, ushbu algoritm uchun produktsion qoida shakllantirilgan. Bulardan tashqari taklif etilayotgan yondashuv asosida ishlab chiqilgan model va algoritmlarning ishlash tartiblari bayon etilgan.
Considered to improve the efficiency of the system by creating a knowledge base of electronic information resources in information systems. Theoretically based General structure for knowledge extraction in intelligent information systems and its representation in the semantic network of production. Developed semantic production model of the information resource. The model used fuzzy inference to improve the efficiency of decision-making when working with semantic production rules model. For the proposed approach was developed, the proposed block diagram of the algorithm, which gives the rule for this algorithm. It also describes the models and algorithms developed on the basis of the proposed approach.
Рассмотрены вопросы повышения эффективности системы путем создания базы знаний электронных информационных ресурсов, созданных в информационных системах. Теоретически основывается общая структура извлечения знаний в интеллектуальных информационных системах и её представление в семантической сети продукционного вида. Разработана семантическая продукционная модель информационного ресурса. Использовано модель нечеткого вывода для повышения эффективности принятия решений при работе семантической продукционной модели. Для предлагаемого подхода была разработана предложенная блок-схема алгоритма, которая дает продукционное правило для этого алгоритма. Кроме того, описываются модели и алгоритмы, разработанные на основе предлагаемого подхода.
Considered to improve the efficiency of the system by creating a knowledge base of electronic information resources in information systems. Theoretically based General structure for knowledge extraction in intelligent information systems and its representation in the semantic network of production. Developed semantic production model of the information resource. The model used fuzzy inference to improve the efficiency of decision-making when working with semantic production rules model. For the proposed approach was developed, the proposed block diagram of the algorithm, which gives the rule for this algorithm. It also describes the models and algorithms developed on the basis of the proposed approach.
Рассмотрены вопросы повышения эффективности системы путем создания базы знаний электронных информационных ресурсов, созданных в информационных системах. Теоретически основывается общая структура извлечения знаний в интеллектуальных информационных системах и её представление в семантической сети продукционного вида. Разработана семантическая продукционная модель информационного ресурса. Использовано модель нечеткого вывода для повышения эффективности принятия решений при работе семантической продукционной модели. Для предлагаемого подхода была разработана предложенная блок-схема алгоритма, которая дает продукционное правило для этого алгоритма. Кроме того, описываются модели и алгоритмы, разработанные на основе предлагаемого подхода.