|
Фойдаланилган адабиётлар:
1. Уильям Гибсон “Распознавание образов” 2003г.
2. В.А.Дударев, Г.В.Брыкина, О.А.Филоретова “Методы распознавания образов в
компьютерном конструировании неорганических соединений”
3. www.wikipedia.ru
АХБОРОТ ТИЗИМИНИНГ БИЛИМЛАР БАЗАСИДА ҚИДИРУВ
САМАРАДОРЛИГИНИ ОШИРИШ
Бабомурадов О.Ж. (ЎзДЖТУ)
Рахимов Н.О. (ТАТУ)
Ахборот тизимларида маълумотларни эксперт тизимларига асосланган ҳолда
фойдаланишни ташкил этиш муҳим касб этади. Тизимда билимларни акс эттириш модели
асосида ҳосил қилиниши ҳамда норавшан хулосалаш аппарати ёрдамида самарадорлиги
оширилиши эксперт хулосасига асосланган билимлар базасига эга муҳитни
шакллантиради. Бу тизимдан фойдаланувчи учун тўлақонли акс эттирилган билим ва
унинг ташкил этувчиларини (тушунча, далил ва ҳ.к) тақдим этади.
Ахборот тизимида билимларни бу аснода ташкил этилиши кенг имкониятларни
яратишга асос бўлади. Бироқ билимлар базаси самарадорлигини янада ошириш учун
билимларни ташкил этувчи қоидалар базаси ва чекловлар тўпламини бажариш, уларни
диалог режимида тўлиқ қараб чиқиш вақт билан боғлиқ чекловларни келтириб чиқаради.
Шу қаторда доимий ўсиб борувчи маълумотларни интеллектуал таҳлиллаш, мантиқий
қидирувни ташкил этишда жараённинг ўсиб бориши билан боғлиқ қийинчиликка дуч
келиши мумкин.
Бунинг
учун
билимларни
акслантиришда
далил
ва
солиштирмалар
мувоффиқлигини таъминловчи ўхшашликка (мослигига) текширувчи модел мулоқот
режимида қидирув самарадорлигини оширишга хизмат қилиши мумкин.
Мазкур тадқиқот ишида билимларни акс эттириш жараёнида маълумотлар
массивлари катталашганда билимлар базасида мантиқий хулосалаш тезлигини ошириш ва
фойдаланадиган продукцион қоида учун мантиқий хулосалаш усули таркибини аниқлаш
талабини шакллантириш масалалари қараб ўтилган.
Ахборот тизимларда ечимлар тармоғи ҳосил қилинганда, унда такрорланувчи
қоидалар (продукциялар) занжирига дуч келинади. Бу эса тармоқланишдаги "янгилиш"
тармоқнинг ҳосил бўлишига, жараён оқибатида қўшимча вақт ва ҳисоблаш ресурсига
бўлган талабни келтириб чиқаради. Бундай муаммо ечими сифатида олдинги қидирув
натижаларини хатоликка текшириш ҳамда босқичма-босқич устма-уст тушувчи
тушунчаларни кетма-кет ҳисобдан чиқариш самара беради.
Бизга маълум бирор t -вақтда s - ҳолатга ўтувчи е - ҳодиса берилган бўлсин. Ушбу
юз берган е - ҳодисани
F - далил сифатида қарайлик F={S,E} натижада
274
қоидаларга эга бўламиз. Биздан жараён + вақтдаги S
t
- ҳолатни e
t
- ҳодисага
нисбатан аниқлаш талаб этилади.
Бунинг учун аввало кейингисига тўғри келувчи ҳолат (далил)ни тестлаш орқали
чиқариб оламиз:
(1)
бу ерда - битта далилни ҳосил қилиш вақти, Р - кейингига тўғри келувчи
далиллар тўплами, m - дастлабки далилларнинг ўртача қиймат. Бу жараён итерацион
жараён бўлиб, ҳар бир итерацияда дастлабки далил ўчирилган ҳолда маълумотлар тўлиқ
сканерлаш амалга оширилгунча давом этади ва
(2)
кўринишдаги бутун тўғри келувчи далиллар базаси ҳосил қилинади. Бу ерда
далиллар итерация сонига қараб ошиб бориши кузатилади.
Далиллар ошишини камайтириш учун
қидирув вақтидаги далилларни
индекслаш ва саралаш муҳим аҳамиятга эга. Бунинг учун
кўринишда жадаллаштиришни амалга оширамиз.
Бу ерда қуйидагича продукцион қоида кўринишида келтириб оламиз:
жадаллаштириш ҳамда
Ҳосил бўлган натижавий қоида бизга вақт оралиғидаги текширилган
далилларни ажратиш имконини беради.
Ушбу далиллар асосида билимлар базаси тузилмасини соддалаштиришга
ҳамда такрорланувчи далилларга барҳам бериш имконияти яратилади. Юқjридагилардан
келиб чиққан ҳолда билимлар базасини ҳосил қилишда устма-уст тушувчи далилларни
қисқартириш алгоритми ишлаб чиқилди (1-расм).
Катта ҳажмли ахборот ресурсларида билимларни қисқа вақт оралиғида тартиблаш
муаммосини ҳал этиш учун бир қатор ёндашувлар ишлаб чиқилган. Бироқ вақт чеклови
ҳисобга олинганда, ҳолатлар фазоси кенгайганда модел иши самарадорлиги пасаяди. Шу
туфайли мазкур ишда катта ҳажми ахборот ресусрларида билимларни тартиблаш учун
продукцион моделидан фойдаланиш унинг самарадорлигини оширишда продукцион
қоидаларни қўллаш таклиф этилган. Ушбу қоидалар ёрдамида билимларни тартиблаш
учун кетадиган вақт қисқартирилишига эришилади. Бу ёндашув ёрдамида катта ҳажмли
ахборот ресурсларида билимлар билан ишловчи хулосалаш блогидаги иш самарадорлиги
оширишга эришилади.
275
Do'stlaringiz bilan baham: |
