Определение системы как семантической модели. Семантическая модель знаний

Строгого, единого определения для понятия «система» в на­стоящее время нет. В качестве «рабочего» определения в литера­туре под системой в общем случае понимается совокупность эле­ментов и связей между ними, обладающая определенной целост­ностью.

Рассматривая систему относительно построения ИС, более полно это определение можно пояснить на основе понятия мо­дели.

Пусть А и В - два произвольных множества. Функция f, одно­значно ставящая в соответствие каждому элементу элемент f(а) В, называется отображением множества А в множество В и обозначается как f: АВ.

Элемент f(а)=b называется значением элемента а при ото­бражении f, или образом а; А - область определения, В - область значений отображения f.

Если есть элементы , не являющиеся образом никакихэлементов , то отображение f называется отображением «в» в В.

Если f(А) = В, то отображение f называется отображением «на» В.

Функция - множество элементов из А, образы которых принадлежат В, называется прообразом множества В, то есть

В общем случае может не быть отображением «в» или «на» А, так как функция может быть неоднозначной.

Отображение f называется взаимно однозначным, если каж­дый элемент множества В является образом не более чем одного элемента из А. Отображение f множества А на (в) В называется гомоморфиз­мом множеств, если выполняется условие (а 1 , а 2 , ... , a n) f (а 1 ,), f (а 2 ,) f (а 3 ,) f (а 4 ,) ..... f (а n ,), где

Изоморфизм множества А на В является взаимно однознач­ным гомоморфизмом, т. е. (a 1 , а 2 ,.. , a k) А <=> (f (а 1 ,) f (а 2)..,

Введенные понятия позволяют определить модель как изомор­физм А в , где А - множество фиксированных элементов пред­метной области с исследуемыми связями, отношениями между эти­ми элементами, - абстрактное множество, задаваемое кортежем

=<{M}, P 1 ,Р 2 ,…, Р n > , (1)

{M} – множество элементов модели, соответствующих элементам предметной области, называемое носителем модели;

Р 1 , Р 2 ,..., Р n - предикаты, отображающие наличие того или иного отношения между элементами предметной области.

Предикат - это логическая п-я пропозициональная функция, определенная для предметной области и принимающая значения либо истинности, либо ложности.

Носитель модели является содержательной областью преди­катов Р 1, Р 2 ,...,Р n . Предикаты называются сигнатурой модели .

Выбор носителя и сигнатуры при построении модели опреде­ляется предметом исследования.

Уточним теперь понятие системы, ориентированное на зада­чи декомпозиции, анализа и синтеза, то есть на проведение преобра­зования между двумя подмоделями.

Системой называется кортеж

S = < >. (2)

Подмодель, определяющая поведение системы. Иногда эта подмодель может рассматриваться как «черный ящик», о котором известно лишь то, что на определенные воздействия он реагирует опреде­ленным образом;

Подмодель, определяющая структуру системы при ее внутреннем рассмотрении;

Предикат целостности, определяющий назначение системы, семантику (смысл) моделей и , а также семантику преобразования

1, если преобразование существует при взаимно однозначном соответствии между элементами носите­лей моделей и , в противном случае = 0. Наличие предиката целостности позволяет говорить о том, что система - это семантическая модель, имеющая внутреннюю интерпретацию.

Подмодель может быть представлена в виде кортежа, вклю­чающего пять объектов:

х = x(t) - входной сигнал, то есть конечное множество функций времени t: <х 0 (0, ..., x k (t)>;

у = y(t) - выходной сигнал, представляющий собой конечное множе­ство функций у = < y 1 ..., у n >;

z= z(t) - переменная состояния модели , также характеризующаяся конечным множеством функций z= < z 1 (t)…z n (t) >, знание которых в заданный момент времени позволяет определить значения выходных характеристик модели – функционалы (глобальные уравнения системы), задающие текущие значения выходного сигнала у(t) и внутреннего состояния z(t)

y(t) = g(z(t),x(t)); (4)

z(t) = f(z(t 0), x(τ)), τ . (5)

Соотношения (4) и (5) называют уравнением наблюдения и уравнением состояния системы соответственно. Если в описа­ние системы введены функционалы f и g, то она уже не рассмат­ривается как «черный ящик». Однако для многих систем опреде­ление глобальных уравнений оказывается делом трудным и зачастую даже невозможным, что и объясняет необходимость использования этого термина.

Кроме выражения (2) систему задают тремя аксиомами.

Аксиома 1. Для системы определены пространство состо­яний Z, в которых может находиться система, и параметрическое пространство Т, в котором задано поведение системы.

В связи с этим математические описания вида (3) приня­то называть динамическими системами, так как они отражают способность систем изменять состояния z (t) в параметрическом пространстве Т.

В отличие от динамических статические сис­темы таким свойством не обладают. В качестве параметрического пространства обычно рассматривается временной интер­вал от нуля до бесконечности.

Аксиома 2 . Пространство состояний Z содержит не менее двух элементов. Эта аксиома отражает естественное представле­ние о том, что сложная система может находиться в разных со­стояниях.

Аксиома 3 . Система обладает свойством функциональной эмерджентности.

Эмерджентностъ (целостность) - это такое свойство систе­мы S, которое принципиально не сводится к сумме свойств эле­ментов, составляющих систему, и не выводится из них:

где: - i-я характеристика системы S; т - общее количество характеристик.

При таком рассмотрении система является совокупностью моделей и, главное, отражает семантику предметной области в отличие от не интерпретированных частных математических мо­делей. Другими словами, система - это совокупность взаимосвя­занных элементов, обладающая интегративными свойствами (эмерджентностью), а также способ отображения реальных объектов.

В рамках изучаемой дисциплины под сложной кибернетичес­кой системой понимается реальный объект с управлением и его отображение в сознании исследователя как совокупность моде­лей, адекватная решаемой задаче.

Упражнения

1. Опишите в виде черного ящика известный Вам бытовой прибор.

2. Рассмотрите примеры функционирования известной Вам системы.

3. Докажите системность дерева, Солнечной системы, озера и других объектов.

Литература:

1. Богданов А.А. Всеобщая организационная наука (тектология)/ в 3 т. - М., 1905-1924

2. Винер Н. Кибернетика. М.: Сов. радио. 1968.

3. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. М.: Прогресс, 1986.

4. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978

5. Шэннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. М.: Мир, 1978

Модель семантическая

система значений, приписываемых выражениям некоторого формализованного языка, то же, что интерпретация. Логические системы часто строятся в виде формального исчисления, принимающего во внимание лишь внешний вид формул и символов. Исчисление превращается в язык после того, как его символом придано некоторое значение и указана область объектов, к которой относятся его выражения и формулы. После этого мы можем говорить об истинности и ложности формул исчисления. М. с. как раз и называют систему значений или область объектов, которые превращают формулы логического исчисления в истинные или ложные утверждения.

Словарь по логике. - М.: Туманит, изд. центр ВЛАДОС . А.А.Ивин, А.Л.Никифоров . 1997 .

Смотреть что такое "модель семантическая" в других словарях:

Модель управления схема, наглядно отражающая семантические и синтаксические актанты лексемы и способы их морфосинтаксического оформления. Понятие введено в теории «Смысл ↔ Текст». Синтаксис Основные понятия Предложение: простое, осложнённое … Википедия

У этого термина существуют и другие значения, см. Сеть … Википедия

Пример семантической сети Семантическая сеть информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут… … Википедия

Книга И. А. Мельчука «Русский язык в модели „Смысл ↔ Текст“» Теория «Смысл ↔ Текст» теория языка, созданная И. А. Мельчуком и представляющая его как многоуровневую модель преобразований смысла в текст и обратно (модель «Смысл ↔ Текст»);… … Википедия

МОДЕЛЬ ЧЕРТ - Класс моделей человеческой памяти, основывающихся на допущении, что информация хранится в форме набора отличительных (семантических) черт, которые однозначно идентифицируют каждое понятие. Более подробно см. семантическая черта и ср. с… …

Семантическая сеть (модель) - – класс теоретических моделей структуры человеческой долговременной памяти. В таких моделях считается, что информация хранится в форме слов, понятий или предложений как независимых единиц, объединённых определёнными связями или отношениями.… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ (МОДЕЛЬ) - Класс теоретических моделей структуры человеческой долговременной памяти. В таких моделях считается, что информация хранится в форме слов, понятий или предложений как независимых единиц, связанных определенными связями или отношениями. Например,… … Толковый словарь по психологии

У этого термина существуют и другие значения, см. Модель. Сетевая модель теоретическое описание принципов работы набора сетевых протоколов, взаимодействующих друг с другом. Модель обычно делится на уровни, так, чтобы протоколы вышестоящего уровня … Википедия

В данной статье или разделе имеется список источников или внешних ссылок, но источники отдельных утверждений остаются неясными из за отсутствия сносок … Википедия

Модель основанная на правилах, позволяет представить знание в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)». Продукционная модель фрагменты Семантической сети, основанные на временных отношениях между состояниями объектов. Продукционная… … Википедия

Книги

• Русские глагольные предложения. Экспериментальный синтаксический словарь , . Экспериментальный синтаксический словарь является принципиально новым лексикографическим изданием, так как в нем впервые в русской лексикографии систематизированы семантические модели русских…
• Теория функционального синтаксиса. От семантических структур к языковым средствам , А. Мустайоки. В книге представлена новая модель функционального синтаксиса, систематически следующая принципу "от значения к форме" . Исходным пунктом концепции является семантическая структура, отражающая…

Потребности проектировщиков баз данных в более удобных и мощных средствах моделирования предметной области породили направление семантических моделей данных. При том, что любая развитая семантическая модель данных, как и реляционная модель, включает структурную, манипуляционную и целостную части, главным назначением семантических моделей является обеспечение возможности выражения семантики данных.

Прежде чем мы коротко рассмотрим особенности распространенных семантических моделей, остановимся на их возможных применениях.

Наиболее часто на практике семантическое моделирование используется на первой стадии проектирования базы данных. При этом в терминах семантической модели производится концептуальная схема базы данных, которая затем вручную преобразуется к реляционной (или какой-либо другой) схеме. Этот процесс выполняется под управлением методик, в которых достаточно четко оговорены все этапы такого преобразования.

Менее часто реализуется автоматизированная компиляция концептуальной схемы в реляционную. Известны два подхода: подход, основанный на явном представлении концептуальной схемы как исходной информации для компиляции, и подход, ориентированный на построение интегрированных систем проектирования с автоматизированным созданием концептуальной схемы на основе интервью с экспертами предметной области. И в том, и в другом случае в результате производится реляционная схема базы данных в третьей нормальной форме.

Наконец, третья возможность, которая еще не вышла за пределы исследовательских и экспериментальных проектов, - это непосредственная работа с базой данных в семантической модели, т.е. СУБД, основанные на семантических моделях данных. При этом снова рассматриваются два варианта: обеспечение пользовательского интерфейса на основе семантической модели данных с автоматическим отображением конструкций в реляционную модель данных и прямая реализация СУБД, основанная на какой-либо семантической модели данных. Наиболее близко ко второму подходу находятся современные объектно-ориентированные СУБД, модели данных которых по многим параметрам близки к семантическим моделям.

Семантическая модель Entity-Relationship (Сущность-Связь)

Одной из наиболее популярных семантических моделей данных является модель "Сущность-Связь" (часто ее называют кратко ER-моделью).

На использовании разновидностей модели ER-модели основано большинство современных подходов к проектированию баз данных (главным образом, реляционных). Модель была предложена Ченом (Chen) в 1976 г. Моделирование предметной области базируется на использовании графических диаграмм, включающих небольшое число разнородных компонентов. В связи с наглядностью представления концептуальных схем баз данных ER-модели получили широкое распространение в системах CASE, поддерживающих автоматизированное проектирование реляционных баз данных.

ER-модель не относится к числу моделей данных, использованных в существующих языках определения данных, хотя и тесно связана с некоторыми из них. Она служит для обоснования того, какого рода информацию потребуется хранить в системе базы данных. Модель объектов-связей выполняет функции моделирования объектов реального мира, где должны применяться системы баз данных.

Термин «объект» не поддается всеобъемлющему определению. Достаточно сказать, что объект -это нечто существующее и различимое, т. е. мы можем отличать один объект от другого. Например, каждый стул есть объект. Объектами являются также конкретные человек и автомобиль. Можно считать объектом любого муравья, если имеется способ отличать его от других муравьев. В противном случае мы не воспринимаем муравья как объект. Объектами могут быть и понятия более высокого уровня, например, паук, грызун, бабуин и растение в биологической базе данных. Если не быть слишком строгими, то к объектам можно отнести и такие понятия, как любовь и ненависть.

Группа всех подобных объектов образует набор объектов. Так, наборами объектов могут быть все люди, все автомобили, все животные, все эмоции.

Термин «подобные объекты» не является точно определенным, и можно установить бесконечное число различных свойств, которые будут определять набор объектов. Один из ключевых моментов в проектировании модели реального мира, имеющий отношение к конкретной базе данных, -это выбор наборов объектов.

Атрибуты и ключи

Объекты обладают свойствами, называемыми атрибутами, которые ассоциируют некоторое значение из домена значений данного атрибута с каждым объектом в наборе объектов. Обычно домен атрибута является множеством целых чисел, действительных чисел или строк литер, но мы не исключаем и другие типы значений. Например, можно сказать, что объекты в наборе объектов «люди» имеют такие атрибуты, как имя (строка литер), рост (действительное число) и т. д.

Выбор подходящих атрибутов для наборов объектов является вторым ключевым моментом в проектировании модели реального мира. Атрибут или множество атрибутов, значения которых уникально идентифицируют каждый объект в наборе объектов, называется ключом этого набора объектов. В принципе, каждый набор объектов имеет ключ, поскольку мы приняли гипотезу о том, что каждый объект отличим от остальных. Но если для набора объектов мы выбрали совокупность атрибутов, не содержащую ключа, то отличить один объект в наборе от другого окажется невозможным. Часто в качестве атрибута, который служит ключом, предоставляется произвольно выбранный последовательный номер. Например, в наборе объектов, включающем только граждан США, может использоваться в качестве ключа единственный атрибут -«номер социальной безопасности».

Возможны случаи, когда объекты в наборе различаются не по атрибутам, а по их связи с объектами другого типа. Наиболее важным видом «встроенных» связей (связи, определенные пользователем, будут описаны позднее) является связь “есть”. Мы говоримAесть В и записываем «AестьB», если набор объектов В является обобщением набора объектовA, или, что равносильно,Aесть специальный вид В.

Рассмотрим базу данных автомобилей с набором объектов МАРКИ, имеющим атрибуты ТИП и МОДЕЛЬ. Объектом в наборе МАРКИ является, например, «Datsun-280».Мы могли бы рассмотреть и набор объектов АВТОМОБИЛИ с атрибутом СЕРИЙНЫЙ-НОМЕР, который можно было бы считать ключом этого набора. Однако вполне вероятно, что два типа автомобилей используют одни и те же серийные номера. Чтобы сделать объекты в наборе АВТОМОБИЛИ уникальными, нам потребуется связь между наборами АВТОМОБИЛИ и МАРКИ, представляющая тот факт, что любой автомобиль имеет конкретную марку. Тогда каждый экземпляр из набора объектов АВТОМОБИЛИ будет однозначно определяться по его СЕРИЙНОМУ-НОМЕРУ и атрибуту ТИП связанного с ним объекта из набора МАРКИ.

Связь между наборами объектов представляет собой просто упорядоченный список наборов объектов. Конкретный набор объектов может появляться в этом списке более одного раза. Если имеется связь RELмежду наборами объектов Е 1 , Е 2 , ..., E k ,то предполагается, что существует множество кортежей размерности k,имя которого REL.Такое множество мы называем набором связей. Каждый кортеж (е 1 , е 2 , ...,е k) в множествеRELподразумевает, что объекты е 1 , е 2 , ...,е k , где е i принадлежит набору E i , находятся в связи RELдруг с другом как группа. Наиболее общим, несомненно, является случай, когда k=2, но иногда списки состоят из трех или более наборов объектов.

Допустим, мы имеем набор объектов ЛЮДИ и связь ЯВЛЯЕТСЯ- МАТЕРЬЮ, список наборов объектов которой есть ЛЮДИ, ЛЮДИ. Мы предполагаем, что набор связей ЯВЛЯЕТСЯ-МАТЕРЬЮ включает все пары (p i ,р j), такие, что человек р i является матерью человека p j .

Нормализация

Основная статья: Нормальная форма

При проектировании реляционных баз данных обычно выполняется так называемая нормализация.

Модели «сущность-связь»

Основная статья: ER-модель данных

Модель «сущность-связь» (англ. “Entity-Relationship model” ), или ER-модель, предложенная П. Ченом в 1976 г., является наиболее известным представителем класса семантических (концептуальных, инфологических) моделей предметной области. ER-модель обычно представляется в графической форме, с использованием оригинальной нотации П. Чена, называемой ER-диаграмма , либо с использованием других графических нотаций (Crow"s Foot , Information Engineering и др.).

Основные преимущества ER-моделей:

· наглядность;

· модели позволяют проектировать базы данных с большим количеством объектов и атрибутов;

· ER-модели реализованы во многих системах автоматизированного проектирования баз данных (например, ERWin).

Основные элементы ER-моделей:

· объекты (сущности);

· атрибуты объектов;

· связи между объектами.

Сущность - объект предметной области, имеющий атрибуты.

Связь между сущностями характеризуется:

· типом связи (1:1, 1:N, N:М);

· классом принадлежности. Класс может быть обязательным и необязательным. Если каждый экземпляр сущности участвует в связи, то класс принадлежности - обязательный, иначе - необязательный.

Семантическая модель (концептуальная модель, инфологическая модель) – модель предметной области, предназначенная для представления семантики предметной области на самом высоком уровне абстракции. Это означает, что устранена или минимизирована необходимость использовать понятия «низкого уровня», связанные со спецификой физического представления и хранения данных.

Семантическое моделирование стало предметом интенсивных исследований с конца 1970-х годов. Основным побудительным мотивом подобных исследований (т.е. проблемой, которую пытались разрешить исследователи) был следующий факт. Дело в том, что системы баз данных обычно обладают весьма ограниченными сведениями о смысле хранящихся в них данных. Чаще всего они позволяют лишь манипулировать данными определенных простых типов и определяют некоторые простейшие ограничения целостности, наложенные на эти данные. Любая более сложная интерпретация возлагается на пользователя. Однако было бы замечательно, если бы системы могли обладать немного более широким объемом сведений и несколько интеллектуальнее отвечать на запросы пользователя, а также поддерживать более сложные (т.е. более высокоуровневые) интерфейсы пользователя.
[…]
Идеи семантического моделирования могут быть полезны как средство проектирования базы данных даже при отсутствии их непосредственной поддержки в СУБД.

Наиболее известным представителем класса семантических моделей является модель «сущность-связь» (ER-модель).

Нормализация

Основная статья: Нормальная форма

При проектировании реляционных баз данных обычно выполняется так называемая нормализация.

Модели ʼʼсущность-связьʼʼ

Основная статья: ER-модель данных

Модель ʼʼсущность-связьʼʼ (англ. “Entity-Relationship model” ), или ER-модель, предложенная П. Ченом в 1976 ᴦ., является наиболее известным представителœем класса семантических (концептуальных, инфологических) моделœей предметной области. ER-модель обычно представляется в графической форме, с использованием оригинальной нотации П. Чена, называемой ER-диаграмма , либо с использованием других графических нотаций (Crow"s Foot , Information Engineering и др.).

Основные преимущества ER-моделœей:

· наглядность;

· модели позволяют проектировать базы данных с большим количеством объектов и атрибутов;

· ER-модели реализованы во многих системах автоматизированного проектирования баз данных (к примеру, ERWin).

Основные элементы ER-моделœей:

· объекты (сущности);

· атрибуты объектов;

· связи между объектами.

Сущность - объект предметной области, имеющий атрибуты.

Связь между сущностями характеризуется:

· типом связи (1:1, 1:N, N:М);

· классом принадлежности. Класс должна быть обязательным и необязательным. В случае если каждый экземпляр сущности участвует в связи, то класс принадлежности - обязательный, иначе - необязательный.

Семантическая модель (концептуальная модель, инфологическая модель) – модель предметной области, предназначенная для представления семантики предметной области на самом высоком уровне абстракции. Это означает, что устранена или минимизирована крайне важно сть использовать понятия ʼʼнизкого уровняʼʼ, связанные со спецификой физического представления и хранения данных.

Семантическое моделирование стало предметом интенсивных исследований с конца 1970-х годов. Основным побудительным мотивом подобных исследований (ᴛ.ᴇ. проблемой, которую пытались разрешить исследователи) был следующий факт. Дело в том, что системы баз данных обычно обладают весьма ограниченными сведениями о смысле хранящихся в них данных. Чаще всœего они позволяют лишь манипулировать данными определœенных простых типов и определяют некоторые простейшие ограничения целостности, наложенные на эти данные. Любая более сложная интерпретация возлагается на пользователя. При этом было бы замечательно, в случае если бы системы могли обладать немного более широким объёмом сведений и несколько интеллектуальнее отвечать на запросы пользователя, а также поддерживать более сложные (ᴛ.ᴇ. более высокоуровневые) интерфейсы пользователя. […] Идеи семантического моделирования бывают полезны как средство проектирования базы данных даже при отсутствии их непосредственной поддержки в СУБД.

Наиболее известным представителœем класса семантических моделœей является модель ʼʼсущность-связьʼʼ (ER-модель).

Семантические модели - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Семантические модели" 2017, 2018.

- Семантические модели данных

ER-диаграммы Вопрос 35 Широкое распространение реляционных СУБД и их использование в самых разнообразных приложениях показывает, что реляционная модель данных достаточна для моделирования предметных областей. Однако проектирование реляционной базы данных... .

Реляционные, сетевые и иерархические модели данных отображают фактографическую информацию и относятся к синтаксическим моделям. Для отображения дополнительной информации к фактографической (например: событийность, время, место и т.д.) используют семантические модели... .